Come ChatGPT sceglie i prodotti da consigliare nelle risposte

Come far apparire i prodotti del tuo shop online tra i suggeriti di ChatGPT? Fonti leggibili e complete, dati strutturati, HTML e molto altro. Come ottimizzare il tuo e-commerce tra SEO tradizionale e per AI.
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Tabella dei Contenuti

Capire sulla base di quali informazioni e/o valutazioni ChatGPT decide i prodotti da suggerire in chat alle persone e quali no, è vitale per capire come posizionare i prodotti del tuo shop online su ChatGPT, appunto (e quindi come portare traffico e vendite al tuo e-commerce sulle AI). 

Perché se le GenAI (come ChatGPT) stanno diventando i luoghi in cui le persone “cercano” informazioni, consigli e prodotti in modo conversazionale, è lì che dovrai posizionare il tuo shop online, oltre ai motori di ricerca tradizionali. 

SEO per i motori di ricerca: come cambia con le AI conversazionali

Gli strumenti di AI generativa come ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity hanno sottratto una bella fetta di ricerche fatte dalle persone sui motori di ricerca tradizionali come Google, Bing, Ecosia, etc. (qui trovi qualche dato).

Hai presente quando digitavi su Google una ricerca informazionale, tipo: “dermatite rimedi casalinghi”? A quel punto ottenevi una lista di siti tra cui scegliere, ne cliccavi uno e approfondivi. Se non eri soddisfatto ne cliccavi un secondo e poi magari affinavi la ricerca.

Bene, per questo tipo di ricerche il comportamento delle persone è cambiato perché sono cambiate le opzioni che hanno a disposizione:

  • facendo la ricerca su Google, otterrebbero un pannello (AI Overview) che riassume tutto quanto c’è da sapere in merito alla questione, prendendo come fonte i migliori risultati, estraendo il contenuto e riassumendolo in tempo reale per l’utente. I siti-fonte vengono anche linkati, quindi se volessi approfondire potresti cliccare e finire sul sito-fonte delle informazioni, ma se ti sentissi soddisfatto dalla risposta generata dall’AI Overview di Google, non visiteresti mai il sito-fonte.
  • facendo una ricerca su ChatGPT, otterresti una risposta conversazionale basata sulle informazioni con cui è stata addestrata l’AI + informazioni reperite online (dai siti web, ma anche dai social network o forum). Anche ChatGPT e le altre AI hanno iniziato a linkare le fonti dei siti da cui ricavano le informazioni, ma (come per Google) se sei soddisfatto dalla risposta, non arriverai mai a visitare il sito web.

Quindi per le ricerche informazionali, sia Google che ChatGPT erodono molto traffico ai siti web.

La questione cambia leggermente quando cerchi un prodotto da acquistare online o un luogo reale per un servizio.

Se la ricerca fosse “dermatologo esperto in dermatite atopica” o “scarpe donne Nike in offerta”, l’obiettivo sarebbe simile: conoscere un dermatologo affidabile a cui rivolgermi o un negozio (fisico o online) in cui fare l’acquisto. Parliamo quindi di una ricerca transazionale: in entrambi i casi per arrivare all’obiettivo dovrei uscire sia dal motore di ricerca che da ChatGPT per visitare un sito ufficiale e compiere la mia transazione.

Per praticità sorvoliamo sul fatto che a breve si potranno concludere acquisti anche su ChatGPT o usare un agente AI per prenotare una visita medica.

Il succo è lo stesso: per un e-commerce (o un’attività che eroga servizi) è fondamentale essere presenti 

Come posizionare i propri prodotti nelle AI

Quindi ho provato ad approfondire la questione, in primis chiedendo a ChatGPT di consigliarmi un prodotto.

Non solo, ho preso come riferimento un e-commerce non ottimizzato, molto vecchio e con una serie di problematiche, proprio per capire cosa l’AI ne riuscisse a ricavare. Una volta esaminati i risultati chiedendo direttamente in chat “sulla base di che cosa hai scelto di mostrarmi questi due prodotti?”.

Ecco la risposta:

“Quando ti fornisco dettagli su un prodotto (come prezzo, descrizione, uso consigliato, valutazioni, ecc.), posso ottenere le informazioni in due modi principali:

1. Conoscenza pre-addestrata (modello base)

  • ChatGPT è stato addestrato su una vasta quantità di dati, tra cui testi pubblici da siti web, recensioni, descrizioni di prodotti, articoli, ecc. (fino a giugno 2024, nel mio caso).
  • Questo mi consente di riconoscere nomi di prodotti, categorie e tendenze (es. che la linea “nome-linea” di nome-sito è fatta in neoprene annodato a mano).
  • Tuttavia, non posso conoscere disponibilità o prezzi aggiornati tramite questo metodo, perché quei dati cambiano nel tempo.

2. Ricerca in tempo reale via Web (come ho fatto con la tua domanda)

  • Quando mi chiedi qualcosa come: “qual è un buon prodotto da regalare a un’amica sul nome-sito?”, posso usare un plugin chiamato web per:
    • Cercare nel sito ufficiale o in fonti attendibili come e-commerce o blog.
    • Analizzare automaticamente i dati visibili nelle pagine trovate: titoli, immagini, descrizioni, prezzi, recensioni, tag, ecc.
    • Estrarre e rielaborare le informazioni rilevanti in linguaggio naturale.

Questo è come avere un assistente che fa ricerche per te, legge le pagine al posto tuo e riassume i dettagli utili.

Cosa succede tecnicamente?

  1. Faccio una query su Google o simili (“sito:nome-sito regalo amica”).
  2. Apro le pagine rilevanti (con un sistema che legge il contenuto HTML).
  3. Estraggo e interpreto elementi come:
    • Nome del prodotto
    • Categoria (es. borse, collane)
    • Prezzo
    • Descrizione
    • Disponibilità
    • Immagini o etichette utili
  4. Creo un riassunto ragionato (non una semplice copia), magari confrontando prodotti simili.

Risultato per te?

  • Ottieni risposte ragionate, personalizzate, aggiornate e strutturate.
  • Puoi fare confronti tra prodotti senza dover aprire 10 pagine da sola.
  • Ottieni anche consigli contestuali (es. “se la tua amica ama il minimalismo, meglio la collana”).

Estrazione delle informazioni da parte delle AI sui siti web

Non contenta, ho provato a capire che rilevanza rivestita da elementi come alberatura, presenza di dati strutturati, dati nascosti o del famigerato file LLM.txt. 

Ecco la risposta che ho ottenuto:

“La mia capacità di estrarre informazioni da una pagina web (quando uso il tool web) funziona in modo simile a un browser automatico e si basa principalmente su:

1. Contenuto visibile della pagina (HTML “rendered”)

È il metodo principale

  • Leggo il contenuto testuale della pagina come se fosse “visto da un utente”.
    Posso estrarre:
    • Titoli (<h1>, <h2>, ecc.)
    • Paragrafi, liste, tabelle
    • Prezzi, nomi prodotti, descrizioni
    • Testi dei pulsanti, etichette, badge (“nuovo”, “in sconto”…)

Vantaggi: riesco a captare l’informazione come la vede un visitatore umano
Limiti: non vedo contenuti caricati dinamicamente via JavaScript (come farebbe un browser completo tipo Chrome).

2. HTML grezzo (sorgente della pagina)

Spesso analizzato in parallelo al contenuto visibile

  • Posso vedere:
    • Attributi data-*
    • Commenti HTML
    • Metatag (<meta name=”description”>, og:title, twitter:title, ecc.)
    • Codici JSON-LD o RDFa (vedi punto 3)

Utile per: estrarre informazioni nascoste o non immediatamente visibili (es. brand, SKU, rating)
Non processa tutto l’albero DOM JavaScript-rendered

3. Dati strutturati (Schema.org, JSON-LD, Microdata, RDFa)

Se presenti, li leggo e li interpreto

  • Se una pagina include blocchi script type=”application/ld+json”, posso estrarre:
    • @type: Product, name, description, offers, price, availability, brand, aggregateRating…
    • @type: Article per blog, @type: BreadcrumbList per navigazione

Ottimo per e-commerce, ricette, articoli, eventi
Se non presenti o mal formattati, salto al contenuto classico

4. Non uso sitemap o file .llm

Attualmente non uso file robots.txt, sitemap.xml o llm.txt

  • I file llm.txt non sono un formato standard del web crawler.
  • Sitemap XML potenzialmente utili per elencare URL, ma non vengono letti direttamente dal mio tool web attuale.
  • Mi muovo per ricerca mirata (via query tipo: site:nome-sito regalo), non per crawling completo del sito.

In sintesi

FonteUsoTipo di contenuto estratto
Testo visibile (DOM)✅ primarioTitoli, prezzi, descrizioni, elenchi
HTML sorgente✅ utileAttributi, classi, metatag
Dati strutturati✅ se disponibiliNome prodotto, prezzo, brand, rating, stock
Sitemap / .llm files❌ non usati(non accessibili direttamente da me)

5. Estrazione dati specifici: il prezzo

Come si comporta ChatGPT per estrarre il prezzo di un prodotto?

“Quando cerco di estrarre il prezzo di un prodotto da una pagina web, applico una logica a priorità gerarchica, simile a quella di un web crawler intelligente, privilegiando accuratezza e contestualità.

  1. Dati strutturati (JSON-LD / Schema.org / Microdata)
    Priorità più alta, se ben formattati
  • Cerco nel <script type=”application/ld+json”>, oppure nei tag itemprop=”price” o priceCurrency

Vantaggi:

  • Alta precisione.
  • Spesso include anche disponibilità, valuta, brand.

 Svantaggi:

  • Non sempre presente
  • Talvolta il prezzo è hardcoded o obsoleto (non aggiornato dinamicamente)
  1. HTML visibile con classi semanticamente rilevanti
    Priorità media-alta, se i dati strutturati mancano
  • Analizzo il testo visibile con classi come:
    • .price, .product-price, .amount, .woocommerce-Price-amount
  • Estraggo numeri con simboli tipo €, $, EUR, ecc.

Vantaggi:

  • Di solito aggiornato dinamicamente (matcha l’esperienza utente).

Svantaggi:

  • Potrebbe mostrare più prezzi (prezzo pieno, scontato, IVA esclusa), richiede disambiguazione.
  1. Testo visibile nel DOM
    Priorità media-bassa, se sopra non disponibile
  • Guardo anche dentro paragrafi, elenchi, descrizioni
  • Estraggo pattern numerici con regex 

Vantaggi:

  • Sempre presente anche su siti “poveri” di struttura

Svantaggi:

  • Maggiore incertezza: è davvero il prezzo? o un esempio? o una rata?
  1. JavaScript dinamico
    Non accessibile direttamente dal mio tool web attuale
  • Se il prezzo è generato dinamicamente solo da JS (es. via API post-caricamento), non riesco a vederlo, a meno che non venga duplicato nel DOM visibile o nei dati strutturati

Priorità di estrazione (riassunto)

LivelloFontePrioritàNote
1️⃣JSON-LD / Schema.org🔝 AltaPreciso, strutturato, ideale
2️⃣HTML con classi semantiche🔄 MediaBuona affidabilità
3️⃣Testo visibile⚠️ BassaDa interpretare
JS dinamico (API, React ecc.)❌ NessunaAttualmente fuori portata

Come viene scelto il sito da cui linkare la scheda prodotto sul ChatGPT?

A questo punto, mi chiedo: se uno stesso prodotto è venduto da più siti (rivenditori/distributori), sulla base di che cosa ChatGPT sceglie quale scheda prodotto mostrare?

Conosciamo l’importanza delle menzioni, del ranking e di una corretta formattazione dei dati, ma provo a chiederlo direttamente alla chat, prendendo come esempio un prodotto Kérastase che mi ha suggerito in chat.

“ti spiego in modo trasparente perché ti ho proposto Notino.it come fonte, invece di linkarti direttamente la scheda ufficiale Kérastase o altri rivenditori come Amazon, Sephora o Pinalli.

1. Motivo pratico (accesso ai dati durante la ricerca)

Quando ho eseguito la ricerca in tempo reale tramite il tool web, il link di Notino.it è risultato tra i primi con informazioni leggibili e complete:

  • nome prodotto ✅
  • prezzo ✅
  • valutazioni/recensioni ✅
  • descrizione visibile ✅

Al contrario, il sito ufficiale di Kérastase e alcuni e-commerce come Sephora o Amazon:

  • avevano markup più complessi o contenuti caricati via JavaScript dinamico (che il tool non riesce a leggere completamente)
  • oppure non erano tra i primi risultati visibili al crawler nel momento della query
  • oppure non mostravano tutte le informazioni desiderate in modo immediatamente estraibile

In altre parole: il contenuto su Notino era “più leggibile” per il mio strumento di analisi.

2. Motivo tecnico (scansione HTML)

Il plugin web che uso non esegue JavaScript come un browser vero e proprio, quindi:

  • Pagine dinamiche (come Amazon o Sephora) a volte non mostrano subito i prezzi o il nome del prodotto nel DOM statico
  • Anche se sono fonti molto note, possono risultare “vuote” o parziali a livello di dati strutturati accessibili

3. Motivo di neutralità

Non ho alcun incentivo o preferenza per un sito rispetto ad altri store.

Semplicemente, al momento della richiesta, era uno dei risultati:

  • più leggibili
  • più ricchi di informazioni (es. prezzo, rating, tag)
  • più diretti nel fornire il prodotto in questione

Ecco la tabella riepilogativa di ChatGPT

RivenditorePrezzo (stimato)SpedizioneValutazioniNote
Kérastase.it27–30 €Gratis da 50 €⭐⭐⭐⭐⭐ (ufficiale)Sito ufficiale, garanzia
Amazon.it~25 €Prime o standard⭐⭐⭐⭐½Spesso scontato, facile
Notino.it~23,60 €Da 4,95 €⭐⭐⭐⭐⭐Spedizione rapida
Sephora.it~28 €Gratis da 39 €⭐⭐⭐⭐½Store fisici disponibili
Pinalli.it~27 €Gratis da 25 €⭐⭐⭐⭐⭐Alternativa affidabile

Fare SEO per le AI

Alla luce di questa conversazione, emergono due considerazioni:

  • ChatGPT riesce a leggere i siti web meglio di Google perché simula l’esperienza visiva come quella di un umano, sopperendo alcune lacune tecniche laddove siano comunque presentate le informazioni più importanti.
    → Questo non significa che un sito non abbia bisogno di essere ottimizzato (il fatto che “possa” essere menzionato dall’AI, non vuol dire che ciò avverrà), di fatti:
  • ChatGPT pone una query su Google e esamina le pagine più rilevanti (e per essere rilevante hai bisogno di una SEO professionale, non improvvisata).

Quindi se non sei posizionato su Google, non sarai preso in considerazione da ChatGPT: non apparirai tra gli shop consigliati, le tue schede prodotto non saranno linkate, perdendo una grande opportunità di traffico e conversioni (fatturato).

Per fare SEO per le AI hai bisogno di posizionarti sui motori tradizionali come Google, in particolare:

  1. contenuto e layout della pagina: testo esaustivo, uso di titoli, paragrafi, tabelle, elenchi puntati (best practice di base della SEO tradizionale, basati anche su una keyword research efficace)
  2. ottimizzazione on-page: cura i metatag di pagina come title, description, testo alt delle immagini, etc. (best practice della SEO tradizionale)
  3. ottimizzazione dei dati strutturati: schema.org, codice json e microdata (attualmente ancora molto sottovalutati perché non sono riconosciuti come “fattori di ranking”, ma molto usati da chi fa SEO)
  4. attenzione ai contenuti dinamici e JavaScript (es. siti realizzati con Angularjs hanno bisogno di una strategia SEO specifica, non solo per ChatGPT, ma anche per Google).
  5. menzioni (quindi non necessariamente link building, per quanto questa sia ancora fondamentale per dominare le SERP di Google)
  6. recensioni dei consumatori (anche questo è già oggetto di una buona strategia SEO).

Per saperne di più: https://help.openai.com/en/articles/11128490-improved-shopping-results-from-chatgpt-search

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