La guida completa all’art. 54-bis del Codice del Consumo

Dal 19 giugno 2026 ogni impresa che vende online a consumatori in Italia deve offrire una funzione digitale di recesso, il cosiddetto “pulsante di recesso”. È un obbligo di legge, già pienamente operativo.

Per chi guida un business e-commerce le implicazioni sono concrete: rischio sanzionatorio, esperienza cliente e continuità operativa. Questa guida spiega cosa prevede la norma, quali obblighi introduce, quali sanzioni comporta e con quale metodo adeguarsi.

Il quadro normativo

L’obbligo nasce dalla Direttiva (UE) 2023/2673 del 22 novembre 2023, che modifica la Direttiva 2011/83/UE sui diritti dei consumatori e abroga la Direttiva 2002/65/CE.

In Italia è stata recepita con il D.Lgs. 31 dicembre 2025, n. 209, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale n. 5 dell’8 gennaio 2026. Il decreto introduce nel Codice del Consumo il nuovo art. 54-bis.

La data che conta è il 19 giugno 2026: l’art. 4, comma 1 del decreto stabilisce che le nuove disposizioni si applicano “a decorrere dal 19 giugno 2026 e ai contratti conclusi successivamente a tale data”.

A chi si applica

Un equivoco va chiarito subito. La direttiva riguarda formalmente i contratti di servizi finanziari a distanza (modifica la 2011/83/UE “per quanto riguarda i contratti di servizi finanziari conclusi a distanza”), ma la funzione di recesso ha portata generale: l’art. 54-bis è inserito nella disciplina generale dei contratti a distanza, non in quella sui servizi finanziari.

L’obbligo riguarda quindi tutto l’e-commerce B2C concluso online in cui esiste un diritto di recesso:

• vendita di beni;
• servizi e contenuti digitali, soluzioni SaaS;
• abbonamenti, membership, servizi a iscrizione;
• piattaforme di streaming;
• marketplace, per le vendite ai consumatori.

Restano fuori i rapporti B2B (per le piattaforme miste vale solo la parte verso i consumatori) e i casi in cui il diritto di recesso non è previsto dalla legge, come beni su misura, beni sigillati aperti per ragioni igieniche o contenuti digitali fruiti con rinuncia espressa.

Cosa impone l’art. 54-bis

La norma definisce con precisione la procedura. In pratica servono cinque elementi.

1. Il pulsante (commi 1 e 3). Una funzione indicata con le parole “recedere dal contratto qui”, ben visibile, facilmente accessibile e disponibile per tutto il periodo di recesso.
2. Il modulo di dichiarazione (comma 2). Deve permettere al consumatore di indicare tre dati: nome, riferimenti del contratto da cui recede e mezzo elettronico su cui ricevere la conferma.
3. Lo step di conferma (commi 4 e 5). Una funzione di conferma indicata con le parole “conferma recesso”.
4. L’avviso di ricevimento (comma 6). Da inviare senza indebito ritardo su supporto durevole, con il contenuto della dichiarazione e la data e l’ora di trasmissione.
5. La validità (comma 7). Il recesso è valido se la dichiarazione viene trasmessa prima della scadenza del termine.

L’obiettivo è eliminare gli attriti delle modalità tradizionali (moduli cartacei, PEC, e-mail generiche) e dare certezza su invio e ricezione.

Le informazioni precontrattuali e il rischio dei dodici mesi

Il decreto modifica anche l’art. 49 del Codice del Consumo: tra le informazioni precontrattuali rientra ora anche l’indicazione dell’esistenza e della collocazione della funzione di recesso.

Non è un dettaglio formale. In base all’art. 53, se le informazioni sul diritto di recesso non sono fornite correttamente, il termine ordinario di 14 giorni si estende fino a 12 mesi e 14 giorni. Tradotto: una finestra di reso prolungata, con effetti diretti su volumi e pianificazione finanziaria.

Le sanzioni

L’art. 54-bis non prevede una sanzione autonoma. Si applicano i regimi esistenti, distinti per ambito.

E-commerce generale. Tramite l’art. 66 del Codice del Consumo si rientra nel regime delle pratiche commerciali scorrette, di competenza AGCM, con sanzioni da 5.000 a 10.000.000 di euro (art. 27).

Servizi finanziari. La nuova Sezione II-bis prevede una disciplina dedicata: l’art. 59-terdecies stabilisce sanzioni da 7.500 a 75.000 euro per violazione, raddoppiabili nei casi gravi, fino alla nullità del contratto se il professionista ostacola il recesso.

Servizi finanziari: una disciplina più stringente

Chi offre servizi finanziari a distanza, oltre al pulsante dell’art. 54-bis, è soggetto agli obblighi della Sezione II-bis (artt. 59-bis a 59-terdecies):

• termine di recesso di 14 giorni, esteso a 30 per pensione complementare individuale e assicurazioni vita (art. 59-octies);
• divieto di dark pattern: il recesso non può essere reso più difficile della sottoscrizione (art. 59-undecies);
• diritto del consumatore all’intervento umano quando si usano strumenti online (art. 59-decies);
• informazioni precontrattuali rafforzate.

Perché è una priorità per il management

Le implicazioni sono di competenza della direzione aziendale, non solo dei team tecnici.

Sul piano finanziario, l’esposizione fino a 10 milioni di euro e la possibile estensione del recesso a oltre dodici mesi incidono su rischio, resi e previsioni di ricavo.

Sul piano del brand, il recesso è un punto di contatto che misura la coerenza dell’azienda: una procedura chiara sostiene fiducia e retention, una macchinosa le erode.

Sul piano della governance, la norma è già in vigore. Ogni giorno di mancato adeguamento è un’esposizione legale e reputazionale aperta.

Il primo passo è il parere legale

Prima di qualsiasi intervento tecnico, il passaggio iniziale e imprescindibile è il confronto con il proprio consulente legale.

L’applicazione concreta dipende da variabili specifiche: categorie di prodotto, esclusioni al recesso, modelli misti B2B e B2C, gestione dei dati personali, eventuale componente di servizi finanziari. Solo chi conosce l’attività può confermare il perimetro, validare i testi contrattuali e definire le responsabilità, soprattutto quando l’adempimento è affidato a fornitori terzi.

Il principio è chiaro: il diritto definisce il perimetro e i limiti dell’obbligo, la tecnologia ne cura l’attuazione. L’ordine non è invertibile.

L’adeguamento tecnico e il ruolo di Making Science

Definito il perimetro con il legale, l’attuazione richiede un intervento su esperienza e infrastruttura. Making Science affianca le aziende per:

• progettare e integrare la funzione di recesso (pulsante, modulo, conferma, ricevuta) su sito e app, in coerenza con la piattaforma in uso (tra cui Shopify, WooCommerce e soluzioni custom);
• automatizzare l’avviso di ricevimento su supporto durevole, con data e ora;
• implementare log tracciabili e affidabili, utili anche a fini probatori;
• ottimizzare l’esperienza utente, perché la funzione sia visibile, accessibile e coerente con il brand.

Lavoriamo a fianco dei team legali dei clienti, traducendo i requisiti normativi in soluzioni solide e scalabili.

In sintesi

Il pulsante di recesso è già un obbligo operativo per l’e-commerce B2C in Italia. Il metodo corretto prevede due fasi nell’ordine: prima la verifica del perimetro con il consulente legale, poi l’adeguamento tecnico. Chi interviene per tempo riduce il rischio e si presenta ai clienti come operatore affidabile e trasparente.

Per valutare come implementare la funzione di recesso in modo conforme e integrato, contatta il team Making Science.

Negli ultimi anni il dibattito sull’intelligenza artificiale si è concentrato soprattutto sulla dimensione dei modelli: più parametri, più dati, più GPU, maggiore capacità generativa.

Questa evoluzione ha prodotto risultati importanti, ma oggi le aziende stanno entrando in una fase diversa. Il tema non è più soltanto accedere al modello più potente, ma riuscire a integrare l’AI nei processi in modo sostenibile, sicuro e scalabile.

Per questo l’efficienza dell’architettura diventa un fattore strategico.

Dal modello al sistema

Un progetto AI enterprise non è composto solo da un LLM. Nella maggior parte dei casi include vari LLM, modelli di embedding, sistemi RAG, database vettoriali, knowledge base, machine learning, livelli di sicurezza, logiche di governance, integrazioni applicative e monitoraggio. Il costo reale non dipende quindi solo dal modello generativo, ma dall’intero stack.

In particolare, nei sistemi RAG, una parte rilevante dell’infrastruttura è rappresentata dagli embedding e dagli indici vettoriali. Ogni documento viene suddiviso, trasformato in vettori numerici e salvato in un indice che deve essere interrogato in modo rapido quando l’utente pone una domanda. Su piccoli volumi il costo è marginale. Su milioni di documenti, invece, memoria, latenza e costo infrastrutturale diventano elementi critici.

Il ruolo di TurboQuant e TurboVec

In questo contesto si inseriscono tecnologie come TurboQuant e TurboVec.
TurboQuant è un algoritmo di quantizzazione vettoriale sviluppato da Google Research e Google DeepMind. Il suo obiettivo è comprimere vettori ad alta dimensionalità mantenendo il più possibile le relazioni geometriche utili per calcolare similarità, prodotti interni e nearest neighbor search. TurboVec, dal canto suo, è un progetto disponibile su GitHub basato su TurboQuant di Google: si tratta si un vector index open source. Non va interpretato come una tecnologia che riduce direttamente il peso di un LLM ma interviene invece su un altro livello: la gestione efficiente degli embedding e degli indici vettoriali usati in scenari di ricerca semantica, RAG, knowledge base e agenti AI con memoria.  Per dare un ordine di grandezza: un corpus di 10 milioni di documenti, che in formato float32 occuperebbe circa 31 GB di memoria, con la quantizzazione scende a circa 4 GB senza richiedere fasi di training o ricostruzione dell’indice. Nello specifico, trasforma radicalmente l’hardware necessario: una knowledge base aziendale che prima richiedeva costose risorse cloud ora può risiedere comodamente su un singolo server locale o su un’infrastruttura aziendale standard, ponendo le basi per una reale autonomia operativa.

La differenza è importante. Ridurre il peso di un modello e ridurre il peso di un indice vettoriale sono due cose diverse. Entrambe possono però contribuire allo stesso obiettivo: rendere l’AI più economica e più semplice da distribuire.

Perché è rilevante per le aziende

In un contesto enterprise, il valore di queste tecnologie non è teorico. L’impatto riguarda direttamente tre aree.

La prima è il costo. Se una knowledge base vettoriale richiede meno memoria, può essere eseguita su infrastrutture più contenute. Questo può ridurre il costo cloud o rendere possibile l’esecuzione in ambienti privati.

La seconda è la scalabilità. Sistemi RAG e agenti AI diventano più complessi quando devono gestire grandi volumi documentali, aggiornamenti frequenti, permessi, filtri per tenant o reparti aziendali. Un indice più leggero e aggiornabile semplifica la crescita del sistema.

La terza è la sovranità del dato e conformità normativa. In settori regolamentati o in presenza di proprietà intellettuale critica, la sovranità non è un’opzione ma un requisito. L’efficienza architetturale elimina la dipendenza dai colossi del cloud pubblico: riducendo i requisiti hardware, le aziende possono blindare i propri sistemi AI all’interno di perimetri locali, offline o in Private Cloud sovrani. Meno dati lasciano l’azienda, maggiore è il controllo strategico e la sicurezza legale.

Efficienza del retrieval ed efficienza del modello

TurboVec lavora sul lato retrieval e memoria vettoriale. Altre tecnologie intervengono invece direttamente sul modello. La quantizzazione dei modelli riduce la precisione numerica dei pesi, abbassando la memoria necessaria per eseguire l’inferenza. Il QAT, Quantization-Aware Training, prepara il modello già durante l’addestramento a funzionare bene in forma quantizzata. Le architetture Mixture-of-Experts permettono invece di avere molti parametri complessivi, ma di attivarne solo una parte per ogni token.

Sono approcci diversi, ma complementari.

Da un lato si ottimizza il modello. Dall’altro si ottimizzano retrieval, embedding, indici vettoriali e memoria. Per un’azienda conta il risultato complessivo: minori costi, minore latenza, maggiore controllo e migliore sostenibilità operativa.

Verso architetture AI ibride

Il futuro dell’AI enterprise sarà sempre più ibrido con prevalenza dell’offline a tendere.

Alcune componenti resteranno in cloud, soprattutto quando serve accedere ai modelli più avanzati o gestire workload variabili. Altre componenti potranno essere portate più vicino ai dati: embedding, indici vettoriali, knowledge base, sistemi di retrieval, filtri di sicurezza e logiche applicative.

Questa distribuzione permette di bilanciare performance, costo, privacy e governance. Di fatto, l’efficienza diventa il vero pilastro della sovranità tecnologica: finché un’architettura AI richiede risorse computazionali smisurate, l’indipendenza locale resta un miraggio. L’ottimizzazione è ciò che rende l’on-premise e l’Edge AI scelte finalmente sostenibili e scalabili nel tempo.

La domanda non è semplicemente quale modello scegliere, ma quale architettura consente di usare l’AI in modo sostenibile nei processi aziendali.

Le valutazioni chiave diventano:

quanto costa ogni interrogazione; dove risiedono i dati; quali componenti devono restare private; quali workload possono essere locali; come viene aggiornata la knowledge base; come si controllano qualità, sicurezza e accessi; quanto è scalabile il sistema nel tempo.

Conclusione

La prossima fase dell’intelligenza artificiale non sarà guidata solo da modelli più grandi. Sarà guidata anche da architetture più efficienti, locali e sovrane.

TurboQuant, TurboVec, QAT, MoE e le tecniche di compressione della memoria rispondono tutte allo stesso problema: ridurre il costo operativo dell’AI senza compromettere in modo significativo la qualità del risultato.

Per le aziende, questa è una leva concreta. Significa passare da sperimentazioni isolate a sistemi AI realmente integrati, governabili e sostenibili.

Il vantaggio competitivo non dipenderà solo dall’accesso al modello più potente, ma dalla capacità di progettare un’architettura AI efficiente, sicura e coerente con i processi aziendali.

La guida all’AI per l’efficienza nella creazione dei contenuti

L’intelligenza artificiale generativa non è più una novità all’orizzonte; è una forza che sta rimodellando le fondamenta del marketing. La capacità di generare, testare e scalare le creatività a una velocità e volume prima inimmaginabili ha creato un’accelerazione competitiva senza precedenti.
Tuttavia, molti professionisti del marketing si trovano di fronte a un paradosso: pur avendo accesso a un arsenale di strumenti AI sempre più potenti, faticano a tradurre questo potenziale in un reale e misurabile vantaggio di business. La ragione è semplice ma cruciale. Il problema non è la mancanza di tool, ma l’assenza di un framework strategico che li integri.

Il Limite dei Tool Isolati: Perché gli Strumenti da Soli non Bastano

Google mette a disposizione dei marketer strumenti straordinari.
Imagen 3, il suo modello text-to-image più avanzato, è in grado di generare immagini fotorealistiche con dettagli eccezionali.
VigenAiR può creare varianti video partendo da asset esistenti e Product Studio semplifica la vita dei merchant automatizzando la creazione di testi e immagini prodotto.
Queste sono “point solutions” incredibilmente efficaci, progettate per risolvere un compito specifico. Il loro limite è che operano in modo isolato. Non gestiscono il flusso di lavoro completo: dalla connessione con i dati di business, all’attivazione su piattaforme diverse, fino alla misurazione delle performance e all’ottimizzazione basata sugli insight. Affidarsi solo a questi strumenti è come avere accesso a un laboratorio pieno di attrezzature all’avanguardia, ma senza un metodo scientifico per condurre gli esperimenti.

Vuoi accedere alla lista dei tool per sbloccare l’efficienza delle creatività e dei contenuti at scale? Scarica la guida qui

Il framework: come l’AI Potenzia la Strategia Umana

La soluzione è un framework in cui la “human intelligence” è sempre al centro della strategia. Un processo su quattro fasi:

• Ipotesi (Insight Umano): Il processo inizia con l’intuizione strategica del team di marketing. È l’essere umano a definire l’obiettivo, il messaggio chiave e la visione creativa.
• Sperimentazione (Scala dell’AI): Qui entra in gioco la tecnologia. La strategia umana viene data in pasto a una piattaforma che la esegue su larga scala, testando migliaia di varianti.
• Misurazione (Analisi dell’AI): La piattaforma analizza i dati di performance in tempo reale, identificando pattern, correlazioni e insight che sarebbero impossibili da cogliere manualmente.
• Apprendimento (Decisione Umana): Gli insight raccolti dall’AI tornano al team di marketing, che li utilizza per validare o confutare l’ipotesi iniziale e per formulare una strategia successiva ancora più informata e potente.

ad-machina: Il Motore per la Sperimentazione su Larga Scala

All’interno di questo framework, ad-machina è il motore della fase di sperimentazione e misurazione. Non è un “direttore”, ma un potentissimo laboratorio a disposizione dello stratega umano. La piattaforma:

• Usa l’AI generativa per scalare la produzione di creativi dinamici, personalizzati in base al comportamento degli utenti.
• Attiva e gestisce automaticamente le migliaia di varianti sulle principali piattaforme (Search, PMax, social, video).
• Crea un ciclo di prestazioni completo che misura e ottimizza le performance, restituendo dati chiari per la fase di apprendimento e migliorando l’efficienza di oltre l’80%.

La Prova dei Risultati: Il Caso RIU Hotels & Resorts

La validità di questo approccio collaborativo è dimostrata dai risultati concreti.
Per RIU Hotels & Resorts, questo approccio ha significato una svolta. Come afferma Eugenio Pino, Sr Global Marketing and Direct Sales Director:

“L’aspetto più importante di ad-machina è il business incrementale con un CTR più elevato e conversioni migliori. […] Nelle campagne generiche […] abbiamo aumentato il volume, migliorato il CTR mentre il CPC è diminuito e le conversioni sono aumentate. Abbiamo aumentato i ricavi incrementali del 70%.”

Questo risultato nasce dalla perfetta sinergia tra la strategia umana del team di RIU e la capacità della piattaforma di eseguirla e ottimizzarla su una scala altrimenti impossibile.

Trust Generative AI: Il Framework Sicuro per i Contenuti Corporate

Un approccio scientifico richiede un ambiente controllato e sicuro. Questo è particolarmente vero per i contenuti corporate.
Trust Generative AI estende questo framework alla creazione di contenuti su larga scala (pagine SEO, blog, report) garantendo la massima sicurezza. Opera in un
ambiente cloud privato dell’azienda, assicurando che nessun dato proprietario venga condiviso con LLM di terze parti e mantenendo un controllo totale sul brand.

Conclusione: l’AI che accelera la visione strategica. E l’efficienza

La vera trasformazione nel marketing di oggi non consiste nel delegare la creatività all’AI, ma nell’utilizzare l’AI come un acceleratore per la vostra visione strategica. Il vantaggio competitivo non si costruisce adottando singoli strumenti per generare immagini o testi, ma implementando un sistema end-to-end che gestisca l’intero processo produttivo.
Questo approccio libera i vostri talenti – i direttori creativi, i copywriter, i brand manager – dalla complessità dell’esecuzione manuale e permette loro di dedicarsi a ciò che solo l’essere umano può fare: avere una visione, definire una direzione creativa audace e prendere decisioni strategiche.

ad-machina migliora l’efficienza di oltre l’80%.

L’intelligenza artificiale diventa così il motore che permette di scalare quella visione, producendo migliaia di risorse creative con una velocità e una coerenza prima impensabili.
La differenza è quella tra avere un team creativo che produce contenuti e avere un team creativo che, potenziato dall’AI, guida il mercato.

Sei pronto ad accelerare la tua produzione di contenuti e creatività? Scarica la guida.

• Ad-machina utilizza l’intelligenza artificiale generativa per semplificare la creazione, l’attivazione, la misurazione e l’ottimizzazione degli asset creativi su Meta su larga scala.
• Lo strumento incorpora nuove funzionalità di misurazione, analisi e ottimizzazione, chiudendo il ciclo creativo e offrendo una soluzione a 360°.
• ad-machina integra i dati dai cataloghi di prodotto e da altri indicatori chiave per fornire annunci sempre aggiornati in modo efficace.
• La piattaforma offre la traduzione e l’adattamento automatico degli annunci per diverse audience, massimizzando il raggio d’azione globale delle campagne pubblicitarie.

Milano, 8 novembre 2024 – Making Science, azienda leader nella trasformazione digitale a livello globale, lancia la sua innovativa tecnologia ad-machina su Meta. Questa soluzione end-to-end, progettata per la gestione degli asset creativi nelle campagne pubblicitarie, consente alle aziende di creare, attivare, misurare e ottimizzare automaticamente i propri annunci su larga scala utilizzando l’intelligenza artificiale generativa, superando uno dei principali ostacoli che le aziende affrontano nel panorama digitale odierno.

Fra le applicazioni sviluppate sulla piattaforma Vertex AI che hanno concorso al riconoscimento, il tool Trust Generative AI che utilizza i dati proprietari delle aziende per generare contenuti creativi e un agente immobiliare virtuale che risponde alle domande degli acquirenti, sviluppato per le aziende del real estate

Padova, 11 settembre 2024 – Making Science, società internazionale specializzata nella trasformazione digitale che conta tre sedi anche in Italia, è la prima realtà al mondo ad ottenere la Generative AI Services Specialization da parte di Google Cloud EMEA. Un riconoscimento che premia Making Science per la capacità di supportare i clienti nella sfida di sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa per il loro business, creando soluzioni personalizzate attraverso la piattaforma di sviluppo di Google Cloud Vertex AI.

Tra queste in particolare Trust Generative AI, piattaforma basata sul machine learning che sfrutta il potenziale della generative AI integrandoli con i dati proprietari dell’azienda e restituendo così contenuti precisi, utili e allineati all’azienda, che mantiene il pieno controllo dei propri dati. Lanciato nel maggio del 2023 e utilizzato soprattutto da clienti in ambito e-commerce e retail, questo strumento ha portato a un incremento medio dell’8% delle vendite e del 43% per quanto riguarda la visibilità e il posizionamento web, con una riduzione del 90% dei costi.

Un’altra soluzione-chiave è rappresentata da uno strumento basato sulla conversational AI applicata al settore del real estate per migliorare l’esperienza di ricerca. Grazie alla tecnologia Retrieval-Augmented Generation (RAG), un agente immobiliare virtuale simula una conversazione “umana” offrendo risposte rilevanti e personalizzate ai potenziali acquirenti, attingendo agli inventari dei beni immobili e ai parametri di Google Maps.

«Una delle nostre priorità è guidare la crescita delle società con cui lavoriamo grazie all’impiego di tecnologie avanzate come la generative AI», spiega Álvaro Verdeja, COO Cloud, AI, Cybersecurity & Software Engineering di Making Science. «Con l’ottenimento di questa quinta specializzazione, abbiamo dimostrato ancora una volta che la scelta di associare la nostra capacità di innovazione a partner come Google Cloud è la chiave per continuare a sviluppare l’ecosistema in cui i nostri clienti operano».

«Un riconoscimento importante – aggiunge Victor Vassallo, managing director di Making Science Italia – che premia il costante investimento nella ricerca e sviluppo nel campo dell’applicazione delle tecnologie avanzate basate sull’AI. Un’attività che vede impegnati i nostri esperti in Italia con gli esperti degli altri 14 paesi in cui opera la società: uno scambio che ci consente di attingere alle migliori competenze».

Per scoprire come Making Science può supportare il tuo business, continua a leggere qui.

Il cloud computing ha rivoluzionato lo sviluppo delle applicazioni, e il computing senza server sta emergendo come una forza potente all’interno di questo panorama. Questo approccio semplifica il processo scaricando la gestione del server ai fornitori di cloud, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi esclusivamente sulle funzionalità di base.

Anche se il termine implica l’assenza di server, il computing senza server si riferisce a un modello di sviluppo dove il provisioning e la gestione del server diventano responsabilità del fornitore di cloud. Gli sviluppatori scrivono codice e definiscono trigger (eventi) che avviano l’esecuzione del codice. Questo li libera dal peso della manutenzione dell’infrastruttura, consentendo:

• Cicli di sviluppo più veloci: concentrarsi sulle funzionalità di base invece che sulla gestione del server.
• Scalabilità migliorata: la scalabilità automatica in base alle fluttuazioni del traffico garantisce un funzionamento regolare.
• Costi ridotti: pagare solo per le risorse utilizzate, eliminando i costi fissi del server.

Perché il computing senza server?

Con la crescita esponenziale del cloud computing, un numero crescente di aziende sta optando per soluzioni senza server. Questo stile di sviluppo e distribuzione delle applicazioni continua a trasformare l’industria tecnologica grazie alla sua capacità di accelerare i processi di sviluppo, la scalabilità e l’efficienza.

L’architettura senza server consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica delle applicazioni senza dover gestire l’infrastruttura sottostante. Pertanto, sono responsabili solo della programmazione delle funzioni e degli eventi di attivazione. Nel frattempo, i fornitori di servizi cloud si occupano della gestione dell’infrastruttura, garantendo una scalabilità automatica e fatturando solo per le risorse utilizzate.

Vale la pena notare che senza server non significa che non ci siano server coinvolti, ma piuttosto che adottando questa soluzione, il team si libera della responsabilità di gestire e mantenere l’infrastruttura, delegando tale responsabilità al fornitore di servizi.

Strumenti senza server forniti da Google Cloud

Google Cloud si distingue come leader nelle soluzioni senza server, offrendo un robusto insieme di strumenti e funzionalità per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni web e mobile altamente scalabili senza la necessità di gestire server.

Il modello senza server di Google Cloud scala automaticamente i server in base al traffico e con un modello pay-as-you-go:

• Cloud Functions: è un servizio di funzioni che consente di eseguire codice in risposta a eventi (come richieste HTTP, notifiche Pub/Sub o modifiche in Cloud Storage). Si paga solo per il runtime del codice, rendendolo una soluzione conveniente per carichi di lavoro di breve durata o picchi di traffico.
• Cloud Run: è un servizio senza server che consente di eseguire contenitori su un’infrastruttura gestita da Google. È simile a Kubernetes ma senza la complessità della gestione del cluster. Si adatta anche automaticamente al traffico, fatturando per le risorse utilizzate.

Ulteriori Servizi Senza Server di Google Cloud:

• Cloud Storage: archiviazione dati sicura e scalabile, che lavora congiuntamente con Cloud Functions.
• Cloud SQL: database relazionale gestito integrato facilmente con Cloud Functions.
• Cloud Spanner: database distribuito a livello globale per applicazioni con elevate esigenze di disponibilità e scalabilità.

Vantaggi dell’uso di Soluzioni Senza Server supportate da Google Cloud

Tra i principali vantaggi forniti dalle soluzioni senza server, possiamo evidenziare il modo in cui consentono ai clienti di risparmiare denaro e accelerare lo sviluppo delle applicazioni.

I clienti di Google Cloud Senza Server distribuiscono le loro applicazioni il 95% più velocemente e riducono i costi di infrastruttura del 75%. Ecco perché in Making Science, utilizziamo e continuiamo a formarci con le ultime tecnologie, sfruttando così i benefici sottostanti.

I principali vantaggi forniti da questa tecnologia includono:

• Sviluppo in qualsiasi lingua: gli sviluppatori possono scrivere codice in qualsiasi lingua o framework, come Python, Java, JavaScript, Node.js…
• Produttività degli sviluppatori migliorata: con questa architettura, il fornitore di servizi è responsabile della scalabilità automatica, dell’aggiornamento del sistema operativo e della fornitura dell’infrastruttura. Questo permette ai team di sviluppo di concentrarsi sull’innovazione e non sull’infrastruttura, aumentando così la produttività dell’azienda.
• Modello pay-per-use: le piattaforme senza server, come Cloud Run o Cloud Functions, scalano automaticamente in base al numero di istanze in esecuzione necessarie per gestire le richieste in arrivo. Quindi, quando non c’è traffico, il servizio ridimensiona automaticamente a zero. Di conseguenza, i clienti pagano solo per le risorse che stanno utilizzando, a differenza dei server che sono costantemente in funzione.
• Visibilità dell’utilizzo: il Modello Senza Server fornisce visibilità sulle informazioni di sistema e utilizzo, inclusi i tempi degli utenti.

Conclusione

Negli ultimi anni, c’è stato un significativo aumento nell’adozione delle tecnologie senza server. Secondo un sondaggio sulla tecnologia senza server di O’Reilly nel 2019, oltre il 40% delle organizzazioni ha adottato questa tecnologia senza server.

Sfruttare l’infrastruttura robusta di Google garantisce qualità e performance eccezionali. Inoltre, il modello pay-per-use ottimizza i costi, promuovendo una crescita sostenibile mentre Making Science rimane all’avanguardia degli avanzamenti tecnologici.

La SGE (Search Generative Experience) porterà un grande cambiamento nell’esperienza di ricerca e nel modo in cui i risultati vengono mostrati nelle SERP.

Ma prima di tutto, cosa intendiamo con SGE? Si tratta di un aggiornamento radicale di Google, che inizierà a utilizzare l’IA per generare risposte contestuali a domande complesse.

L’IA nei motori di ricerca

L’impatto di ChatGPT dalla fine del 2022 e la sua rapidissima integrazione nello status quo digitale, specialmente tra i giovani, ha portato i giganti tecnologici (come Google) ad accelerare ancora di più l’implementazione delle loro tecnologie legate all’IA.

Nel mercato dei motori di ricerca, Microsoft ha preso il sopravvento con l’integrazione di ChatGPT in Bing già nel 2023 e Google ha risposto rapidamente con l’annuncio di SGE, basato su Gemini, il suo LLM (Modello Linguistico di Grandi Dimensioni) che promette di essere più potente di GPT-4.

La formula comune è l’integrazione di un modulo di IA nella parte superiore del motore di ricerca che non solo risponde direttamente a domande complesse con precisione, ma consente anche ricerche più approfondite attraverso un’interfaccia conversazionale.

Cosa sappiamo finora dell’impatto di SGE sulla SEO?

SGE provocherà un’evoluzione nel modo di cercare informazioni su Internet, come ha già fatto ChatGPT.

SGE è in fase di test negli Stati Uniti e il team SEO di Making Science ha già testato questa nuova esperienza per trarre alcune conclusioni preliminari prima del suo definitivo lancio internazionale:

Fonti di informazioni diverse

Questo nuovo modulo di IA si nutre di numerose fonti per offrire un’informazione più completa:

• Media, intesi come mezzi di comunicazione: molto importante, soprattutto nelle ricerche di informazioni. L’attenzione ai media, attraverso i team di relazioni pubbliche, è fondamentale per gestire la conversazione attorno ai marchi.
• Fonti di acquisto: Pagine di dettaglio del prodotto nelle ricerche più vicine alla conversione. Per apparire qui è essenziale un buon feed di prodotto. Sembra che ottenere un’esperienza di acquisto più completa sia uno dei principali obiettivi di SGE.
• Recensioni: Google sa che le recensioni sono potenti fattori di conversione e le integra in SGE per le ricerche vicine alla conversione. Bisogna concentrarsi su un markup Schema ottimale e sulla gestione della reputazione online.
• Social media: La conversazione sui social media è particolarmente importante per le ricerche di attualità o di tendenza. Approccio stimolante.
• Google Maps / Profilo aziendale: Molte ricerche, anche quando non sono esplicitamente geolocalizzate a partire dalla query, restituiscono risultati di SEO locale.
• Multimediale: Testo, immagini, video, FAQ, social media…ciò che sembra evidente è che coprire le ricerche con molteplici formati sarà essenziale per catturare i termini chiave in SGE.

Impatto sulle strategie SEO

Ci sono alcune cose che sembrano chiare, e che in realtà non cambiano troppo gli approcci “tradizionali” delle strategie SEO:

• i risultati della SERP che appaiono in Top 3 determineranno cosa apparirà agli utenti 
• Ci saranno ancora annunci (dato che sono la principale fonte di guadagno di Google), ma in misura minore. Almeno al momento del lancio.
• Gli elementi o contenuti ottimizzati per la SEO saranno comunque rilevanti per coincidere con le ricerche degli utenti.

E come sarà il rendimento SEO?

Ci si aspetta che il traffico organico diminuisca perché si presume che i risultati SEO tradizionali appariranno ancora più in basso nelle SERP (con la conseguente caduta del CTR): Google come “mezzo di comunicazione” a sé stante, il che significa una caduta del CTR organico generale.

Tuttavia, l’utente ha l’opportunità di qualificarsi meglio in modo conversazionale prima di cliccare su un link, il che potrebbe beneficiare la conversione SEO.

Inoltre, gli utenti potrebbero fare un uso ancora più intensivo di Google, specialmente il pubblico più giovane, che ora ricorre a piattaforme come Tik Tok. In ogni caso, bisogna  vedere se questa ipotesi è certa e, in caso affermativo, se compenserà in termini di traffico la caduta di posizioni dei risultati organici tradizionali.

Tipi di contenuto che potrebbero essere più affetti dal SGE

Prevediamo che l’impatto del SGE sarà ancora maggiore per alcuni tipi di contenuto:

– Contenuto informativo generale: risposte dirette a domande oggettive, definizioni di concetti, spiegazioni generali su un tema, ecc. Il SGE potrebbe rispondere direttamente a molte domande di informazioni generali senza bisogno di portare l’utente a un altro sito web.

– Contenuti comparativi: come confronti di prodotti, ranking delle migliori opzioni, recensioni di pro e contro. SGE potrebbe generare questi contenuti comparativi in modo automatizzato.

– Contenuti semplificati: come riassunti, guide semplificate, spiegazioni passo-a-passo di un processo. SGE potrebbe estrarre e sintetizzare l’informazione più rilevante.

– Contenuti ripetitivi: come listati simili su un tema, domande frequenti, contenuto duplicato. SGE ridurrebbe la necessità di multiple pagine di informazioni ridondanti.

– Contenuto locale: risposte specifiche di una locazione, come orari commerciali, indirizzi di negozi locali, raccomandazioni geolocalizzate.

I siti web che dipendono da questo tipo di contenuto per la loro visibilità organica dovrebbero ripensare la loro strategia SEO con l’arrivo del SGE se non vogliono essere affetti negativamente.

Conclusione

Essenzialmente, il SGE di Google segna uno sviluppo rivoluzionario nella SEO. Con l’IA che dà forma al regno digitale, è fondamentale seguire il ritmo di questi cambiamenti e comprendere la loro importanza per mantenere un vantaggio nella presenza online.

In un’epoca in cui il footprint digitale (ovvero la registrazione delle nostre azioni online) è sempre più difficile da controllare, per i marketer diventa fondamentale comprendere le sfumature del monitoraggio delle conversioni. In questo scenario di cambiamento, la modellazione delle conversioni offre un modo innovativo per acquisire dati senza violare la privacy degli utenti.

Capire la modellazione delle conversioni

La modellazione delle conversioni è un metodo che utilizza dati aggregati e anonimizzati per prevedere conversioni non osservabili direttamente. Invece di basarsi esclusivamente sulla quantità decrescente di dati osservabili a causa delle modifiche alla privacy, colma le lacune, offrendo una visione più completa delle prestazioni della campagna. L’approccio di Google alla modellazione garantisce che le conversioni riportate presentino un quadro completo, non solo un’istantanea.

Presentazione delle conversioni avanzate

In un mondo in cui i cookie di tracciamento tradizionali si stanno sgretolando, le conversioni avanzate di Google emergono come un faro per la misurazione accurata delle conversioni. Questa funzionalità utilizza la modellazione delle conversioni per garantire che gli inserzionisti possano valutare l’efficacia delle loro campagne, anche quando i cookie di terze parti diventano obsoleti.

La necessità di conversioni avanzate

Man mano che la dipendenza dai cookie di terze parti diminuisce, il rischio che la misurazione delle prestazioni dei media digitali diventi meno affidabile aumenta. Le conversioni avanzate fungono da ponte necessario verso un futuro in cui le preoccupazioni per la privacy e l’analisi di marketing possono coesistere armoniosamente.

Come funzionano le conversioni avanzate

1. Un utente Google connesso fa clic sul tuo annuncio.
2. Effettua una conversione sul tuo sito web.
3. Il tag di conversione sul tuo sito acquisisce un pezzo predefinito di dati utente (come un’e-mail), lo codifica e lo trasmette in modo sicuro a Google.
4. Google quindi abbina questi dati codificati ai propri, indicando una conversione nel tuo account, preservando così l’integrità dei dati sulle prestazioni dei tuoi annunci.

Puoi saperne di più su come funzionano le conversioni avanzate cliccando qui.

I vantaggi delle conversioni avanzate

Adottare le conversioni avanzate non significa solo rispettare gli standard di privacy, ma anche ottenere vantaggi tangibili:

• 5% di aumento delle conversioni di ricerca: In media, i brand che adottano le conversioni avanzate per le campagne di ricerca notano un aumento del 5% delle conversioni.
• 17% di aumento delle conversioni su YouTube: Analogamente, si osserva un notevole aumento medio del 17% delle conversioni per le campagne su YouTube.
• Aumento del 10% e oltre per il settore immobiliare: Nel settore immobiliare, uno dei nostri clienti ha registrato un aumento di oltre il 10% del totale delle conversioni misurate dopo aver implementato le conversioni avanzate.

Cosa abbiamo imparato dall’implementazione di conversioni avanzate

• Allineamento degli stakeholder: è fondamentale mettere d’accordo marketing, legale, privacy e IT all’inizio del processo per ottimizzare l’implementazione e affrontare proattivamente le preoccupazioni sulla conformità.
• Inizia in piccolo e amplia: iniziare con un singolo sito consente di confrontare i risultati e rende più gestibile il processo di ampliamento. Tuttavia, se c’è coerenza tra brand o sotto-brand, potrebbe essere fattibile un lancio più completo.
• Definire il successo: è importante stabilire in anticipo come si prospetta il successo, considerando l’equilibrio tra i costi di implementazione e l’aumento previsto nel monitoraggio delle conversioni.

Sblocca il pieno potenziale delle tue campagne

Comprendere e sfruttare i dati di base è fondamentale per sfruttare il pieno potenziale delle conversioni avanzate.
La sezione “Dati di base” del nostro AI Essentials Playbook ti offre un approfondimento su strategie per creare una strategia dati solida, progettata per i marketer che mirano a raffinare il loro approccio digitale in linea con la checklist AI Essentials di Google.

Sei pronto a migliorare il monitoraggio delle conversioni e a raggiungere il livello successivo di maturità nel marketing digitale?

   Scarica la sezione “Foundational Data” del nostro AI Essentials Playbook e inizia oggi il tuo percorso verso una strategia di marketing sofisticata e accelerata dall’intelligenza artificiale.”

Dalla stessa anima della tecnologia blockchain, una rivoluzione silenziosa sta scuotendo le fondamenta del web così come lo conosciamo. Un’era nuova è alle porte, dove pionieri digitali si alzano per rivendicare il trono della sovranità digitale e la decentralizzazione prende il centro della scena. Web3 ci riporta ai protocolli che hanno dato vita a internet, offrendo trasparenza, sistemi più liberi e una rinnovata struttura di interazione online che elimina gli intermediari.

La promessa di Web3: un passaggio verso la decentralizzazione

Concentriamoci su ciò che Web3 offre: una rete trasformativa che combina le funzionalità avanzate e le interfacce utente di Web2 con la neutralità dei protocolli di Web1. A differenza dei database centralizzati dei giganti della tecnologia, Web3 ci consente di archiviare informazioni su database pubblici distribuiti, sfruttando la tecnologia blockchain e potenzialmente risolvendo problemi di fiducia e trasparenza.

Immagina di estendere protocolli di dominio basati sulla comunità, creando uno strato internet libero dalla governance aziendale. Ciò consente connessioni dirette tra pubblico e piattaforme senza algoritmi o pubblicità, simile all’utilizzo della posta elettronica, ma con la capacità aggiuntiva di sviluppare funzionalità sul protocollo, inaugurando la finanza decentralizzata e le organizzazioni autonome che sfidano le strutture tradizionali.

Imparare dal passato e navigare nel nuovo web

La battaglia tra Encarta e Wikipedia all’inizio degli anni 2000 è un parallelo storico indicativo. Il modello centralizzato di Encarta fu sostituito dal controllo decentralizzato e comunitario dei contenuti di Wikipedia. Questo passaggio indica come un approccio decentralizzato può essere più in linea con le esigenze e le preferenze degli utenti, prefigurando i potenziali vantaggi di Web3.

In Web3 si utilizzano portafogli e token su vari blockchain, interagendo con Smart Contract. Sebbene ciò possa sembrare scoraggiante, è paragonabile all’avvento di Internet o degli smartphone. Web3 introduce nuovi concetti come NFT e DAO, e paradigmi di cambiamento che richiedono una comprensione più profonda, ma il potenziale di innovazione è vasto quanto le sfide che affrontiamo.

Proprietà e scambio crittografici

I token simboleggiano la proprietà in questo nuovo web. Sono unità di valore crittografiche create da entità e esistono in diversi tipi, come gli NFT, che seguono lo standard ERC-721. I portafogli sono programmi che ci consentono di transare autonomamente i nostri token. Servono come nostra interfaccia con il blockchain, il database decentralizzato che registra la proprietà dei token, e gli smart contract sono gli accordi auto-eseguibili che facilitano questo scambio senza fiducia.

Analisi comparativa tra Web1, Web2 e Web3:

Prima di approfondire le implicazioni di Web3, prendiamoci un momento per confrontare le tre generazioni del web:

• Web1: Il web statico, governato dai fornitori di contenuti.
• Web2: Il web dinamico, governato dai giganti della tecnologia.
• Web3: Il web decentralizzato, governato dagli utenti.

Usi pratici: Web3 in azione

Il potenziale di Web3 non è limitato a discussioni teoriche; sta già causando onde d’urto in vari settori. Immergiamoci in alcune applicazioni tangibili che illustrano il potere di Web3 nel mondo reale:

• Gestione della supply chain: Utilizzando la tecnologia blockchain, Web3 migliora la trasparenza della supply chain, consentendo di tracciare il percorso dal produttore al consumatore. Ciò non solo garantisce l’autenticità, ma migliora anche notevolmente l’efficienza del monitoraggio degli articoli in tempo reale, un fattore cruciale per i richiami o la verifica dell’integrità della supply chain.

• Assicurazione: Gli smart contract in Web3 stanno per rivoluzionare il settore assicurativo. Automatizzando l’elaborazione delle richieste, questi contratti vengono eseguiti quando sono soddisfatte condizioni predefinite, riducendo al minimo la possibilità di frodi e garantendo che le richieste genuine vengano pagate più rapidamente ed efficientemente.

• Telecomunicazioni: Le tecnologie Web3 stanno reinventando il settore delle telecomunicazioni con identità mobili basate su NFT. Queste identità digitali sono sicure e trasportabili tra i servizi, offrendo agli utenti un nuovo livello di controllo e personalizzazione, aprendo anche la possibilità di integrazione tra servizi e programmi fedeltà senza compromettere la privacy.

Concludendo, mentre ci troviamo all’alba di un’internet rivoluzionaria che getta un nuovo quadro concettuale per il futuro, dobbiamo anche riconoscere le sfide che ne derivano, come il rischio maggiore di truffe e la curva di apprendimento ripida per i nuovi utenti. La storia mostra che una volta che la tecnologia è in grado di risolvere un problema, diventa un elemento essenziale della nostra vita – come il fuoco, gli aeroplani e Internet. Le innovazioni possono evolversi, ma le soluzioni che offrono creano un impatto duraturo. Il passaggio da Web2 a Web3 è in corso; non è una questione di se, ma di quando diventerà mainstream. È ora di educarci e navigare in sicurezza in questa nuova frontiera.

Ti senti pronto a sbloccare il potenziale di Web3? Making Science è qui per guidarti passo dopo passo.

Nel 2023, il mondo della SEO si è radicalmente trasformato dall’ascesa dell’intelligenza artificiale. Con l’introduzione di strumenti come Google Search Generative Experience (SGE), ChatGPT con plugin Bing e il chatbot AI di Google, Bard, assistiamo a un cambiamento significativo nelle strategie SEO. In questo articolo, esploreremo come l’AI sta influenzando la SEO e come le aziende possono sfruttare queste tecnologie per rimanere competitive.

Milestones e Trends SEO 

Il 2023 ha visto importanti sviluppi nel campo dell’AI e della SEO:

• Google SGE ha introdotto una nuova dimensione nella ricerca basata su AI.
• ChatGPT ha ampliato le sue capacità di ricerca grazie all’integrazione con Bing.
• Bard, il chatbot AI di Google, ha aperto nuove frontiere nell’interazione utente.

• L’IA comprende tecnologie come machine learning, computer vision e natural language processing.
• • Obiettivo principale: migliorare compiti cognitivi in modo più rapido ed efficiente rispetto agli esseri umani.

L’Importanza della SEO in un’era AI

L’integrazione dell’AI nel SEO non è solo una tendenza, ma una necessità. L’AI influisce significativamente sui risultati di ricerca e sul modo in cui i contenuti vengono creati e pubblicati. Le aziende devono comprendere come l’AI sta cambiando il paesaggio della SEO per rimanere rilevanti.

Strategie di SEO con l’utilizzo dell’AI

Per avere successo nella SEO moderna, è fondamentale utilizzare gli strumenti di AI per essere facilitati nella creazione e ottimizzazione dei contenuti. È essenziale comprendere e adattarsi alle tecnologie AI per migliorare le prestazioni SEO. Ciò include l’uso di chatbot AI e la creazione di prompts chiari per ottenere risultati AI di qualità.

Che cosa sa e non sa fare bene LLM?

• Prima dell’intelligenza artificiale, Google faticava a rispondere bene alle domande longtail.
• I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l’intelligenza artificiale generativa abbinano i risultati con i classici risultati di ricerca web, per ridurre le risposte AI di verifica dei fatti, ottimali per le query informative.
• È importante considerare che cosa sanno e non sanno fare bene gli LLM (Large Language Models):

Implicazioni future dell’AI sulla SEO

L’AI sta ridefinendo le best practice SEO. Gli esperti devono anticipare e adattarsi ai cambiamenti introdotti dalla SGE e ad altre tecnologie AI per rimanere competitivi.

Le implicazioni della SGE

• Poco spazio per i risultati organici: se vuoi avere un’idea di quanto traffico potrebbe essere in gioco, sottrai tutte le query di domande e i ranghi PAA dal tuo attuale traffico organico. Per es:
  • Filtra le query della console di ricerca in base alla regex “cosa|perché|dove|quando|come” e 
  • calcola la quota di traffico non brandizzato. Ecco quanto potresti perdere. 
  • L’eccezione sono i siti che si classificano nel carosello sul lato: la domanda è “gli utenti cliccheranno su questi siti?”
• C’è una reale possibilità che la maggior parte dei siti che si posizionano per una parola chiave vedranno meno traffico, ma i siti presenti nel carosello ne vedranno molto di più.
• La vera domanda è: gli utenti saranno soddisfatti della risposta SGE o cliccheranno sui siti per ulteriori informazioni?
• Diverse parole chiave mostrano diversi formati e gradi di dettaglio nella risposta dell’IA, il che porta alla domanda: “Quali settori saranno colpiti più duramente dalla SGE?”

5 Consigli per una Strategia SEO Vincente

1. Aumenta il traffico diretto

È il segno più forte di popolarità, con la migliore conversione, e può fornire facoltatività quando il traffico organico si interrompe. Ecco come aumentarlo:

• Con un’ottima esperienza con il tuo prodotto: servizio clienti eccezionale, onboarding rapido e coinvolgimento elevato. 
• Forte posizionamento del brand e messaggistica. 
• Pubblicità. 
• Contenuto.

2. Trova nuovi modi per scoprire cosa stanno cercando i tuoi clienti

Usa KW Planner per trovare le  kw che meglio convertono. Se non ci saranno più metriche come il volume di ricerca o la visibilità uno dei modi migliori è parlare con i clienti. Se non puoi parlare direttamente con clienti, interroga le trascrizioni delle chiamate con l’intelligenza artificiale (strumenti come Humata ti consentono di farlo).

3. Creare contenuti che i computer non possono replicare

Due cose che l’IA non può replicare sono l’esperienza e la competenza. Alcuni autori sono così profondamente connessi a un argomento che nessuna macchina generica potrebbe sostituirli. 

4. Trova l’angolo giusto

Gli argomenti hanno angolazioni diverse, come pro e contro, differenze tra argomenti simili o a chi sono rivolti. Poiché SGE evidenzia angoli specifici sugli argomenti, bisognerà coprire tutti gli angoli o scoprire in modo efficiente quale Google preferisce. 

5. Accelera il tuo lavoro con l’intelligenza artificiale

Il più grande progresso, è nella velocità. 

Come prepararsi per il successo

• Premessa: I motori di ricerca AI utilizzano l’intelligenza artificiale per risultati più personalizzati e rilevanti.
• Vantaggi: Comprende le query in linguaggio naturale, personalizza i risultati e fornisce raccomandazioni intelligenti.
• Importanza: Con l’evoluzione della tecnologia AI, ottimizzare per i motori di ricerca AI diventa cruciale per la visibilità del sito web.

Ma come funzionano i motori di ricerca AI?

1. Efficienza: Analisi dei modelli di dati per previsioni.
2. Apprendimento: Miglioramento continuo analizzando il comportamento degli utenti.
3. Analisi: Esame del contenuto web, inclusi testo, struttura, link e popolarità sui social media. Oltre alle parole chiave, si concentra su concetti, contesto e soddisfazione del cliente per un contenuto centrato sull’utente.

Ecco otto consigli pratici per integrare l’AI nel vostro approccio SEO:

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il panorama del SEO.
Con questi insights e strategie, le aziende possono sfruttare al meglio le opportunità offerte dall’AI, assicurandosi di rimanere all’avanguardia in un mondo digitale in rapida evoluzione. Vuoi saperne di più?