Segmenta con markup Schema le tue pagine di confronto per catturare le citazioni nei Multisource Snippet (snippet che aggregano più fonti), generando traffico off-SERP misurabile e scavalcando i concorrenti meglio posizionati.
Un Multisource Snippet è un blocco di risposta generato dall’IA che assembla passaggi provenienti da più URL e li cita singolarmente, garantendo ai brand visibilità e traffico di riferimento anche quando non occupano la prima posizione organica. Per intercettarlo su query comparative o in formato elenco, struttura le pagine in sezioni concise, marcate con schema e contenenti dati unici che il modello possa estrarre e riportare testualmente.
Un Snippet Multisource è un blocco di risposta generato dall’IA che intreccia passaggi provenienti da più URL e li propone nei motori conversazionali (es. ChatGPT, Bing Copilot, Perplexity) e negli AI Overviews di Google. Ogni estratto è collegato alla fonte tramite hyperlink, offrendo ai domini di metà SERP un’opportunità di traffico da citazione e visibilità di brand normalmente monopolizzate dalla Posizione 1. In termini di business, uno Snippet Multisource ben ottimizzato può spostare la curva del traffico verso destra—catturando clic incrementali e conversioni assistite senza dover superare competitor già radicati.
Primi studi sul campo mostrano che gli URL citati nei blocchi di risposta IA registrano:
Per i brand esclusi dalle prime posizioni dei classici “10 blue links”, la visibilità nei Multisource rappresenta una mossa di fianco economicamente vantaggiosa rispetto a costose strategie di backlink o paid search.
<h2>
/<h3>
, ognuno dedicato a una sotto-domanda. Mantieni i passaggi ≤ 60 parole così gli LLM possono estrarli verbatim.ItemList
, QAPage
o HowTo
quando appropriato. Aggiungi le proprietà position
, name
e url
in modo che il motore possa mappare correttamente gli anchor di citazione.Vendor SaaS: Ha ristrutturato l’hub di confronto con schema ItemList
; le citazioni in Bing Chat sono passate da 0 a 38 in sei settimane, aggiungendo 74 k $ di pipeline attribuita a referral IA.
Retailer globale: Ha inserito statistiche esclusive sull’efficienza energetica a livello di SKU; Google AI Overviews ha citato 22 SKU, incrementando il fatturato organico del 5,6 % YoY nonostante posizioni di ranking stabili.
Considera 4–8 k $ per landing page per raccolta dati, raffinamento copy e QA dello schema in un contesto enterprise. Un team agency snello può riadattare 15–20 pagine esistenti in uno sprint di 6 settimane utilizzando SME interni e uno sviluppatore esperto di schema. Gli strumenti di monitoraggio continuativo (SerpApi, Oncrawl, dashboard GA4 custom) aggiungono circa 500–700 $ / mese. Rispetto ai costi di acquisizione PPC, il periodo di payback medio è di 3–5 mesi una volta che le citazioni raggiungono scala.
Un Multisource Snippet (snippet multi-fonte) è una risposta generata dall’IA che estrae fatti, statistiche o punti di vista distinti da due o più URL differenti e li cita all’interno di un’unica risposta (es.: «Secondo la fonte A… La fonte B rileva anche…»). A differenza di una citazione da singolo URL—dove il motore si affida a una sola pagina e fornisce un unico link—un Multisource Snippet aggrega informazioni provenienti da più domini. La caratteristica distintiva è la presenza di citazioni in linea multiple o note a piè di pagina che rimandano a fonti diverse, segnalando che il motore ha sintetizzato le informazioni invece di riprodurre la narrazione di un solo autore.
L’Overview cita tre URL distinte (HomeAdvisor, un competitor e il tuo sito) per rispondere a un’unica domanda dell’utente, configurandosi come un classico Multisource Snippet. Per aumentare la tua visibilità al suo interno puoi: 1) ampliare l’articolo con dati granulari—media nazionale, range regionali, manodopera vs. parti—coprendo più sotto-domande e incrementando la probabilità che il motore ti citi per ulteriori punti; 2) aggiungere dati strutturati (HowTo, FAQ) relativi al calcolo dei costi, così che il modello possa estrarre facilmente valori numerici e spiegazioni, sostituendo eventualmente una delle altre fonti o ottenendo un’ulteriore citazione.
1) Share of Voice nelle risposte AI: Misura la frequenza con cui il tuo dominio appare nelle query rilevanti rispetto a quelli dei competitor. Una quota in crescita implica un aumento di autorevolezza che può tradursi in domanda di brand altrove, anche se i clic diretti sono pochi. 2) Menzioni di brand non linkate su social e forum: Gli Snippet multisource spesso alimentano discussioni successive. Monitorare volume e sentiment delle menzioni indica se la visibilità all’interno dello snippet sta influenzando la considerazione o il passaparola, rafforzando l’impatto nella parte alta del funnel.
L’articolo che presenta ricerca originale ha maggiori probabilità di ottenere una citazione prominente. I Large Language Models (LLM) privilegiano le fonti che forniscono fatti o dati unici e verificabili, perché questi elementi riducono il rischio di “allucinazioni” e arricchiscono la risposta complessiva. Grafici proprietari, statistiche di first-party e metodologie chiaramente etichettate offrono al motore spunti distintivi da citare, aumentando sia la probabilità di selezione sia la possibilità che il tuo brand compaia prima o più spesso nello snippet.
✅ Better approach: Suddividi l’argomento in diverse pagine dal focus molto ristretto (una per ciascuna domanda dell’utente), ottimizza ognuna per un sotto-intento specifico e collegale tra loro. In questo modo rispetti l’euristica della diversità e offri al tuo dominio più “biglietti della lotteria” per ottenere citazioni.
✅ Better approach: Esponi i dati in coppie Domanda-Risposta con intestazioni H2/H3, elenchi puntati o tabelle. Inizia con l’affermazione (es.: «Il 42% degli acquirenti B2B…»), aggiungi il contesto successivamente e cita lo studio originale, così da fornire al motore di ricerca un contenuto pulito e pronto per il copia-incolla.
✅ Better approach: Automatizza gli aggiornamenti di dateModified, implementa lo schema Article/WebPage (datePublished, dateModified, author, publisher) e applica un unico tag canonical per pagina. Esegui crawl regolari per rilevare errori 4xx/5xx che possono compromettere l’endpoint dello snippet.
✅ Better approach: Centralizza le informazioni in un unico repository (campi personalizzati del CMS o knowledge graph) e distribuisci gli aggiornamenti su ogni sito, PDF e comunicato stampa. Esegui audit trimestrali con strumenti di diff semantico per intercettare le discrepanze prima che lo facciano i crawler.
Sfrutta la modellazione dell’intento di RankBrain per rendere a prova …
Mantieni le risposte della tua IA ancorate a fonti aggiornate …
Quantifica la trasparenza degli algoritmi per ridurre del 40% i …
L'igiene dei prompt riduce del 50% i tempi di post-editing, …
Misura la forza di citazione del tuo modello: il Grounding …
Trasforma micro-fatti di schema markup in un 30% di citazioni …
Get expert SEO insights and automated optimizations with our platform.
Start Free Trial