Da 0% a 72% di visibilità AI in 5 mesi: il caso studio SEOSESE

Categoria: Caso Studio GEO
Autore: Jeansy Sese
Data: Aprile 2026

Il punto di partenza: un sito che non esisteva per le AI

Novembre 2025. seosese.com era un sito nuovo, con authority score 8, 14 visite organiche al mese e zero presenza nelle risposte di ChatGPT, Perplexity o Gemini.

Nessun contenuto. Nessuna citazione. Nessun riconoscimento come entità.

Secondo le metriche SEO tradizionali, non avremmo dovuto competere con nessuno.

Eppure, cinque mesi dopo, ChatGPT cita SEOSESE prima in assoluto tra le agenzie SEO di Pisa. Claude fa lo stesso. Il nostro AI Visibility Score misurato su 42 prompt è al 72% superando tutti i competitor con authority SEO, traffico e backlink superiori ai nostri.

Ecco come ci siamo arrivati, cosa abbiamo fatto esattamente e cosa puoi replicare.

Il problema che volevamo risolvere

La sfida non era scalare Google. Era entrare nella “zona di fiducia” dei modelli linguistici.

Un modello AI come ChatGPT non legge le SERP. Costruisce le sue risposte a partire da quello che ha imparato durante il training e da quello che i retrieval system trovano di rilevante e affidabile. Se la tua entità brand non è riconoscibile, coerente e distribuita su fonti autorevoli, semplicemente non esisti.

Il nostro sito era in quella situazione:

• Assente nelle risposte AI su qualsiasi query
• Non riconosciuto come entità autonoma da Google
• Fuori da AI Overviews e AI Mode Google
• Nessun NAP coerente su fonti esterne
• Entity Coherence Score: 0.12 su una scala da 0 a 1

Le ipotesi che abbiamo voluto testare

1. La visibilità AI dipende dalla copertura semantica delle entità, non dal ranking
2. Le AI privilegiano fonti semanticamente coerenti rispetto a quelle con più autorità SEO
3. La distribuzione cross-source aumenta la probabilità di citazione
4. Un dominio nuovo, costruito correttamente, può battere player consolidati

Spoiler: tutte e quattro si sono confermate.

La metodologia: Pipeline Semantiq + Framework EVO

Abbiamo applicato due sistemi in parallelo.

Il primo, EVO (Entity Visibility Optimization), si occupa della presenza nei modelli generativi. Il secondo, la Pipeline Semantiq, gestisce il riconoscimento entitario su Google Knowledge Graph e LLM.

Insieme coprono l’intera catena: dall’esistenza dell’entità alla sua citazione nelle risposte AI.

Step 1 Allineamento NAP e distribuzione su directory autorevoli

Il primo problema era la coerenza. Name, Address, Phone non erano allineati su fonti esterne. I modelli AI non avevano abbastanza segnali concordanti per riconoscere l’entità.

Abbiamo registrato seosese.com su piattaforme ad alta autorità semantica, usate frequentemente come fonti dai LLM.

Ogni citazione coerente del brand su queste piattaforme contribuisce a quello che chiamiamo Entity Confidence Gradient il livello di fiducia che un modello AI assegna all’entità.

Step 2 Schema Markup avanzato + sameAs

Abbiamo implementato JSON-LD per Organization, LocalBusiness e Person (fondatore: Jeansy Sese), collegando tutto con l’attributo sameAs puntato alle directory esterne.

Questo crea una struttura di disambiguazione leggibile sia da Google Knowledge Graph che dai modelli LLM: il brand, chi lo guida, dove si trova, cosa fa.

Step 3 Citazioni verificabili e mention graph

Abbiamo costruito un mention graph attendibile: citazioni verificabili su fonti esterne rilevanti, con coerenza totale dei dati cross-source.

Il principio è semplice: se dieci fonti diverse dicono la stessa cosa su di te, con gli stessi dati, il modello inizia a fidarsi.

Step 4 Google Business Profile con classificazione semantica

Il GBP è stato ottimizzato con classificazione semantica precisa per l’ancoraggio nel cluster locale competitivo “Agenzie SEO Pisa”.

Step 5 Endpoint entitari machine-readable

Abbiamo creato file JSON strutturati organization.json e founder.json come endpoint entitari diretti. Funzionano come una scheda identità machine-readable che i modelli AI possono leggere senza ambiguità.

Step 6 Trust signals verificabili

Aggiunta di certificazioni verificabili: Google Partner e Semrush Certified. Segnali di autorevolezza leggibili dal markup.

Step 7 Contenuti e struttura semantica

Creazione di ~50 contenuti da zero, organizzati in cluster tematici coerenti: SEO locale, GEO, content strategy per AI, entity optimization.

Non volume. Struttura semantica.

Come abbiamo misurato

Abbiamo usato RankWit AI per monitorare la visibilità su ChatGPT, Perplexity e Gemini su un set di 42 prompt. Le metriche proprietarie Semantiq (ECS, ECG, Semantic Local Cluster) hanno tracciato il riconoscimento entitario.

I risultati

Metriche Semantiq

Timeline ChatGPT query locali

RankWit AI aprile 2026

Stabilità nel tempo

Benchmark competitivo

seosese.com ha superato tutti i competitor monitorati inclusi player con authority SEO, traffico e backlink significativamente superiori.

La prova: quello che vedono ChatGPT e Claude

I numeri sono importanti. Ma la prova più diretta è questa: apri ChatGPT e chiedi “dammi la lista delle agenzie SEO a Pisa”. SEOSESE compare prima, nella categoria “più focalizzate su SEO / performance”.

Stessa cosa su Claude. Query identica, risultato identico: SEOSESE prima, con 5.0★ e la descrizione “Specialista SEO individuale”.

E su Gemini? Identico. SEOSESE prima nella lista “Agenzie a Pisa città”, descritta come “agenzia specializzata verticalmente sul posizionamento organico”.

Tre modelli diversi. Stessa risposta. Questo è il risultato concreto dell’ottimizzazione semantica. Non un ranking su Google. Una presenza riconosciuta e coerente nei modelli AI più usati al mondo.

• ChatGPT: prima citata nella categoria agenzie SEO-first a Pisa
• Claude: prima con 5.0★ su Google Maps integrato
• Gemini: prima nella lista “Agenzie a Pisa città”, descritta come specialista verticale SEO
• Knowledge Graph Google: riconoscimento come entità autonoma
• AI Mode Google: visibilità nei risultati AI di Google
• Perplexity: presenza stabile sui prompt monitorati

Il paradosso che questo caso dimostra

Alta authority SEO ≠ alta visibilità nelle AI.

Le AI non selezionano in base al ranking. Selezionano in base alla qualità della rappresentazione semantica dell’entità.

È un decoupling completo. E apre uno spazio competitivo enorme per chi lo capisce prima.

Cosa abbiamo ancora da risolvere

La Consistency al 39% misura l’uniformità della visibilità tra modelli AI diversi su tutti i 42 prompt monitorati. È il dato su cui stiamo ancora lavorando: su alcune query specifiche la risposta varia da modello a modello. La presenza su ChatGPT e Claude per query locali è già solida l’obiettivo è portare questa coerenza sull’intero set di prompt.

È un dato che teniamo nel caso studio perché è onesto. Questo è un esperimento reale, non una storia costruita a posteriori.

Cosa abbiamo imparato

1. I LLM costruiscono fiducia a partire da fonti esterne autorevoli non dalla SEO del tuo sito
2. Coerenza cross-source è il segnale più forte non il volume di contenuti
3. Il riconoscimento nel Knowledge Graph di Google accelera il riconoscimento nei modelli LLM
4. Schema markup multi-layer è il fondamento della disambiguazione entitaria
5. Gli endpoint JSON strutturati riducono l’ambiguità per il parsing dei modelli
6. Nel nuovo ecosistema AI, non vince chi produce di più vince chi esiste come entità riconosciuta

Questo framework è replicabile

Funziona su: agenzie e professionisti in mercati locali, aziende SaaS che vogliono visibilità su query informazionali, e-commerce citati nelle comparazioni AI, brand con presenza SEO attiva ma assenza nei modelli generativi.

Esempio applicato: vedi il caso studio GEO KEIT — stesso framework EVO + Pipeline Semantiq applicato a un brand cross-border nel medical tourism (chirurgia estetica Albania → mercato italiano). 993 citazioni AI totali in 6 mesi, #1 su ChatGPT e Gemini per le query Albania.

Per applicare questo framework al tuo business: scopri la nostra consulenza GEO — audit gratuito e roadmap personalizzata per la visibilità su ChatGPT, Claude e Gemini.

Cluster casi KEIT — lato SEO tradizionale: il nostro lavoro sul brand KEIT è partito con una fase SEO classica (gen → mag 2025) basata su SEO semantica + featured snippet optimization, che ha portato il sito da 7.6K a 22K visite organiche mensili dall’Italia. Leggi il caso studio SEO KEIT per capire come si costruisce la base SEO su cui poi poggia la visibilità AI.

Vuoi sapere dove sei?

Il primo passo è un audit: capire il tuo Entity Coherence Score attuale, quali competitor ti stanno superando nelle AI, e su quali query sei già visibile.

Questo framework non nasce in laboratorio: lo applico ogni giorno come consulente SEO professionista ai progetti dei clienti che vogliono diventare entità riconosciute da ChatGPT, Gemini e Perplexity prima ancora che da Google.