Con gli ultimi aggiornamenti che vedono l’AI sempre più presente sui motori di ricerca (come AI Overview e AI Mode su Google) e l’uso sempre più intenso da parte degli utenti degli LLM come fonte di ricerca (come ChatGPT, Gemini, Perplexity), non bisognerebbe più concentrarsi sulla ricerca delle classiche parole chiave. Bisognerebbe infatti cercare di creare “mappe semantiche” che conversano con i motori AI e che allo stesso tempo rispondano ad un topic/argomento richiesto dall’utente. In questa guida aggiornata scoprirai come unire SEO tradizionale + intelligenza artificiale + visibilità nei modelli generativi per costruire strategie che parlano alle persone e agli LLM (Large Language Models).
La keyword research nel 2025 non si limita più a individuare parole chiave, ma costruisce reti semantiche e mappe di entità che parlano il linguaggio dei motori AI come ChatGPT, Gemini e Perplexity oltre che rispondere agli intenti informativi delle persone. È, quindi, un processo collaborativo tra SEO strategist e intelligenze artificiali.
Questa guida ti mostra come usare strumenti AI (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity – con Comet – Copilot, DeepSeek) per automatizzare brainstorming, analisi semantica, gap competitivo e clustering, mantenendo un approccio SEO rigoroso. Troverai prompt aggiornati, workflow ottimizzati e strumenti integrabili per costruire mappe keyword più complete, più veloci e più intelligenti.
In sintesi: la keyword research del futuro non serve più solo a “farsi trovare su Google e sugli altri motori di ricerca”, ma serve anche a farsi citare dalle AI.
L’evoluzione della Keyword Research: da “search intent” a “entity network”
Nella SEO classica, ricerchiamo keyword con volumi più alti, discreta difficoltà e competitività, cerchiamo keyword long-tail e LSI, sfruttiamo le “people also ask” di Google e le “query suggestions“, ed infine facciamo un clustering (ossia una divisione in gruppi semantici correlati). Immagino che se stai leggendo questo articolo sai già di che parlo, ma nel caso non lo sapessi ecco spiegato come fare una classica keyword research. Oggi, però si richiede uno shift più profondo: non parole, ma entità, relazioni, contesti.
I motori generativi (ChatGPT, Perplexity, Gemini) interpretano le query come ragionamenti su entità, non come pattern delle singole stringhe di testo.
Le keyword servono, ma devono essere incastonate in una rete semantica (chiamata “topic graph“) che aiuti i modelli AI a “collegare i puntini” e generi citazioni o inclusioni nei loro output.
I dataset accademici recenti (es. Beyond Keywords: Driving Generative Search Engine Optimization del 2025) propongono framework per misurare l’“influenza semantica” oltre la mera attribuzione di ranking.
Quindi non dovremmo più parlare di “Keyword research”, ma dovremmo iniziare a dire “Entity Research” o “Keyword & Prompt Research“. Basterebbe anche una “Keyword Research 2.0” ma gli inglesismi piacciono sempre a noi consulenti.
Quali sono gli strumenti di Intelligenza Artificiale per potenziare il lavoro sulla Keyword Research?
Grazie agli ultimi modelli LLM in circolazione, questo lavoro analitico di noi consulenti SEO può essere reso più efficiente ed efficace in diversi modi. L’IA permette infatti di:
- Analizzare il contesto semantico completo
- Identificare pattern nascosti nei dati
- Prevedere trend emergenti stagionali e semantici
- Comprendere meglio gli intenti di ricerca dietro le query e i prompt
- Analizzare i contenuti presenti sulle SERP che competono con le medesime keyword
- Fornire idee di prompt o query esemplificative per comprendere come gli utenti chiedano informazioni su un determinato topic e argomento
- Estrarre pattern dai competitor e tanto altro.
L’obiettivo non è sostituire il lavoro SEO, ma potenziarlo.
Gli strumenti AI servono per analizzare contesto e relazioni semantiche, che poi andremo a validare con i dati dei tool tradizionali (Semrush, Ahrefs, Keyword Planner, BrightEdge, Advanced Web Ranking, e chi ne ha più ne metta!).
ChatGPT (GPT-5)
Eccelle nella comprensione contestuale, è perfetto per la fase di brainstorming, nell’ideazione e nella generazione di varianti:
- Analisi degli intenti di ricerca multipli
- Generazione di keyword correlate
- Suggerimenti per contenuti specifici
- Identificazione di nicchie di mercato
- Ottimo per trovare keyword conversazionali (long-tail e domande).
- Supporta prompt multi-fase (in gergo tecnico chiamato “chain of thought“).
Prompt efficace su ChatGPT per generare idee iniziali per la keyword research:
"Agisci come un SEO strategist esperto in ricerca di keyword e ottimizzazioni semantiche da oltre 30 con focus particolare sul settore [settore]. Per il cliente [brand] (qui il link del sito [url]) ho necessità di trovare una keyword research per tutti i loro prodotti. il mercato del brand è appunto [mercato] e si vogliono posizionare come leader sull'ingrosso:
1. Genera 20 varianti considerando diversi intenti di ricerca (informazionale, commerciale e navigazionale)
2. 10 keyword correlate ad alto potenziale long-tail
3. Suggerisci 10 domande frequenti degli utenti da includere in una sezione FAQ
4. Elenca 15 termini tecnici e loro equivalenti colloquiali
5. 5 keyword emergenti basate sui trend degli ultimi mesi del 2025"Claude 4.5 Sonnet
Particolarmente utile per:
- Analisi approfondita del contesto semantico
- Identificazione di pattern linguistici complessi
- Ricerca di keyword per mercati specifici
- Ricostruisce relazioni tra entità e sinonimi.
- Evidenzia gap di contenuto.
- Perfetto per combinare dataset di keyword con cluster tematici.
Prompt efficace su Claude per arricchire contestualmente la keyword research:
"Agisci come un SEO strategist, analizza il settore [settore], le keyword in allegato [elenco keyword], pensate per il cliente [cliente] e forniscimi:
1. I cluster tematici principali
2. Opportunità di nicchia non sfruttate
3. I sotto-topic non ancora coperti
3. Pattern linguistici ricorrenti o sinonimi da integrar
4. Suggerimenti per contenuti evergreen"Perplexity Pro:
Offre funzionalità avanzate di ricerca AI che permettono di approfondire argomenti e ottenere risposte dettagliate, aggiornate e contestualizzate, perfette per individuare parole chiave rilevanti e trend di ricerca attuali.
Prompt efficace su Perplexity Pro per arricchire la keyword research con contesto e scenario competitivo:
"Vorrei identificare keyword con potenziale SEO, rilevanti per il settore [settore], riguardanti questo tema specifico [argomento].
Contesto: [fornisci background sul target, il mercato, i competitor o trend di interesse].
Partendo dalle parole chiave di base che ti allego, forniscimi suggerimenti di keyword correlate, long tail, o domande frequenti basate sugli ultimi trends e sui competitor del settore. Forniscimi quindi un elenco completo di keyword, intenti di ricerca, e volumi di ricerca, correlandole con contenuti di supporto come argomenti e tag titoli da utilizzare."Google Gemini 2.5 Pro
Gemini è eccellente per la validazione “dati + semantica” e può restituire grafici di correlazione o stagionalità. Può essere usato per:
- Suggerire keyword correlate basate su trend di ricerca reali (da Google Trends).
- Espandere seed keyword in cluster tematici
- Analizzare la semantica delle query
- Identificare correlazioni non ovvie tra termini
- Suggerire varianti conversazionali
Prompt efficace su Gemini per creare correlazioni semantiche nella keyword research:
"Agisci come un esperto SEO. Per il settore [nome settore]:
1. Crea una mappa delle correlazioni semantiche tra:
- Termini principali
- Varianti locali
- Sinonimi
- Termini emergenti
2. Per ogni cluster identifica:
- Intento primario
- Intento secondario
- Stagionalità e trend recuperati da Google Trends
- Target audience"DeepSeek R1
È ottimo da usare per i brand che operano su mercati multilingua, e si distingue per:
- Analisi multilingua delle keyword
- Identificazione di trend emergenti
- Correlazioni semantiche avanzate
- Variazioni geografiche e previsioni di volume in ciascuna Regione.
- Suggerimenti basati su dati globali
Prompt efficace su DeepSeek per rendere la keyword research internazionale e multilingua:
Analizza la keyword [termine] e l'argomento [argomento] nelle diverse lingue inglese, spagnolo e tedesco, e forniscimi:
- le varianti più usate per ciascuna lingua;
- le previsioni di crescita nei prossimi 6 mesi;
- eventuali termini correlati in trend;
- topic e variazioni linguistiche da coprire;
- espressioni colloquiali e dialettali, per ciascuna lingua, usati per questo argomento.Microsoft Copilot
Copilot è molto utile per capire come le stesse keyword scelte si posizionano su Bing e su LinkedIn. Di conseguenza lo si usa per:
- Analisi dei trend temporali
- Suggerimenti basati su dati Bing
- Identificazione di nicchie di mercato
- Comparazione strategie keyword dei competitor.
- Identificazione di possibili contenuti e keyword più ricercate su LinkedIn (non lo sapevate che LinkedIn fosse di proprietà di Microsoft dal 2016 vero? Bene eccovi il plot twist!)
Prompt efficace su Copilot per integrare la keyword research con dati di Bing e LinkedIn:
"Analizza il mercato [nome mercato]:
1. Identifica i top 10 competitor per visibilità su Bing
2. Per ogni competitor estrai:
- Keywords principali
- Pattern di contenuto
- Struttura del sito
- Punti di forza/debolezza
- Keyword e contenuti usati su LinkedIn dai vari competitor
3. Suggerisci:
- Gap di contenuto
- Opportunità di nicchia
- Strategie di differenziazione
- Keyword emergenti"Comet (il browser AI di Perplexity)
Grazie alle sue avanzate funzionalità di intelligenza artificiale, Comet è in grado di riconoscere il contenuto dei primi 10 risultati nella SERP e fornire approfondimenti o suggerimenti per migliorare i tuoi contenuti o allinearli meglio a ciò che i motori di ricerca preferiscono.
In particolare Comet può:
- leggere e interpretare i primi risultati di ricerca per una keyword, identificando i punti di forza e le lacune di quei contenuti;
- suggerire miglioramenti per i tuoi contenuti, ad esempio, ottimizzazione di meta description, utilizzo di keyword pertinenti, struttura del testo, e suggerimenti di supporto per aumentare la pertinenza e il consenso con gli algoritmi di Google;
- può persino proporre strategie e best practice per creare contenuti più competitivi, basandosi sui pattern riconosciuti nei risultati più qualificati;
Comet è l’ultimo arrivato, ma si sta facendo strada tra i grandi! Non lo usi ancora o non lo conoscevi? Nessun problema, spero che questa guida che ho realizzato possa aiutarti su come usare Comet e sfruttarlo nei tuoi task quotidiani.
Processo operativo nella stesura di una keyword research efficace per la scrittura e l’ottimizzazione SEO dei contenuti
Chiaramente tutti gli LLM sopra citati possono aiutare nel realizzare una keyword research fatta “a regola d’arte”. Devi usarli tutti? No certo che no, ma consiglio fortemente di non fermarti al solo ChatGPT.
Ecco il mio processo che ho rodato e che per me funziona, ma ti consiglio di testare e provare fin quando non trovi un tuo processo.
- Brainstorm con LLM: chiedo a ChatGPT/Gemini/Claude un set di keyword + intenti.
- Analisi del settore: chiedo a Perplexity di analizzarmi i trend e il contesto competitivo per ricercare opportunità e gap informativi
- Analisi dei contenuti sulle SERP: uso Comet per comprendere i contenuti dei primi 10 risultati in SERP per una determinata keyword; di solito lo faccio per le prime 15 keyword più ricercate del seed iniziale.
- Dati e comparazione su Bing: infine, chiedo a Copilot di trovarmi argomenti, keyword e volumi di ricerca che funzionano su Bing e LinkedIn, per farmi un’idea iniziale di una possibile strategia migliorativa anche su questi due canali.
- Grouping di keyword: prendo tutti i dati e li inserisco in un file Excel (o Google Sheet) diviso per colonne con volumi, trend, idee dei competitor.
- Clustering AI: uso ChatGPT o Gemini per creare gruppi semantici coerenti (topic cluster). Attenzione al fatto che non devono essere troppe keyword (tralasciando il fatto che non serve a nulla un keyword set di centinaia di migliaia di keyword, ma questa è un’altra storia…) altrimenti non si ottiene un risultato corretto e servono rilavorazioni.
- Validazione dati: verifico volumi di ricerca, e competitività con i classici tool SEO. Sì ho detto tool, al plurale… se fosse per me esisterebbe solamente Keyword Planner di Google Ads, ma riconosco che strumenti come Semrush ed Ahrefs sono molto utili nel reperire queste informazioni in maniera veloce e non si discostano di molto dalla base di Google. A quasi dimenticavo di menzionarvi il fatto che i volumi di ricerca di Bing li estrapolo direttamente da Bing Webmaster tool, se sei interessato in quest’articolo ti spiego come usare al meglio la console di Bing.
- Allineamento SERP: confronto SERP AI (Google AI Overview, Bing Copilot, Perplexity) vs SERP classica da incognito.
- Output finale: keyword prioritizzate per funnel (TOFU-MOFU-BOFU). No, non sono né parolacce né Pokémon, sono le fasi di un funnel di acquisto che è sempre utile sapere, in modo da comprendere meglio in quale momento e come un utente interagisce col sito di un brand.
Strumenti SEO per l’analisi dei volumi di ricerca e l’arricchimento della keyword research
Visto che li ho appena menzionati, è giusto darvi una panoramica delle principali features di ognuno di essi.
| Strumento | Feature principale | Altre feature utili | Feature innovative su AI |
|---|---|---|---|
| Google Keyword Planner | Dati di volume direttamente da Google | Trend storici e stagionalità | Al momento nessuna |
| Bing Webmaster Tool | Dati di volume direttamente da Bing | Impression e trend per ciascuna keyword | È possibile filtrare i risultati per “Web & Chat”, molto utile per capire le keyword inserite nella chat di Bing |
| Semrush | Distribuzione delle keyword di un dominio | Analisi dettagliata dei volumi, Analisi dello scenario competitivo | Tramite AI ToolKit (addon a pagamento) è possibile recuperare informazioni interessanti su come un brand compare sugli LLM |
| Ahrefs | Analisi del profilo backlink | Analisi delle ancore più usate, Analisi delle pagine che ottengono backlink, Analisi delle keyword con relativi volumi | Tramite Brand Radar (addon a pagamento) è possibile recuperare informazioni interessanti su come un brand viene menzionato sugli LLM |
| BrightEdge | Analisi keyword con distinzione fra SERP Desktop e Mobile | Analisi del posizionamento distinguendo tra Blended e Classic Rank | Tramite BrightEdge AI Catalyst (addon a pagamento) è possibile comprendere con quali prompt viene menzionato un brand e cosa appare sugli LLM |
Errori comuni da evitare
L’AI è ottima per generare idee, ma i dati di Google Ads, GSC, BWT restano imprescindibili, così come resta fondamentale ed essenziale la strategia umana dietro ad una keyword research. Ebbene sì, avete capito bene, possiamo creare keyword selection con centinaia di keyword, clusterizzarle al meglio, fare tutte le varianti linguistiche che vogliamo, ma se non abbiamo un’idea della strategia SEO solida da applicare al sito non andremo da nessuna parte.
Nel mio lavoro quotidiano, infatti, spesso mi imbatto in errori facilmente evitsbili (dettati perlopiù da una mancanza di strategia a lungo raggio). Tra questi riporto a beneficio di voi lettori quelli più comuni:
- Ci si affida solo all’AI senza validazione finale manuale su tool SEO classici o direttamente sulle SERP → è un po’ come affidare la propria strategia di marketing all’Oracolo di Matrix, il rischio serio è quello di incorrere in allucinazioni nei dati.
- Copiare gli output generati dalle AI senza alcun editing umano → si risparmia sicuramente tempo, ma a discapito della qualità dei testi dei contenuti che risultano poco naturali, perdendo di vista la strategia reale e concreta.
- Spesso si ignora la differenza tra SERP classica e la SERP con AI Overview, o AI Mode, così come si ignora il fatto che i risultati su Google vengono mostrati in base alle preferenze, i cookie di navigazione, la cronologia e dei diversi dispositivi (sì i risultati di ricerca su Google potrebbero cambiare in base se si effettua la navigazione da mobile rispetto al desktop) e che sono ovviamente diversi se si passa alla modalità “incognito” → questo comporta il fatto che non si prendono in considerazione keyword più performanti o sulle quali si possono avere maggiori possibilità di posizionamento in un contesto competitivo.
- Bing viene completamente ignorato nella stesura delle keyword research spesso a causa dei volumi ridotti di traffico→ se si considera il fatto che ChatGPT, Perplexity, e altri motori di ricerca (come DuckDuck Go ed Ecosia) mostrano i propri risultati basandosi in primis sull’indice di Bing, significa non prendere in considerazione il contesto iniziale per una corretta ottimizzazione SEO e maggior visibilità su questi strumenti.
- Non vengono considerate le differenze culturali nelle keyword internazionali→ questo è un errore veramente frequente, in quanto si tende a tradurre letteralmente keyword, senza considerare variazioni linguistiche, dialettali, che potrebbero funzionare meglio (anche se con volumi di ricerca inferiori). Questo aspetto è ancora più importante nello scenario degli LLM in quanto per loro natura “capiscono” il linguaggio naturale dell’utente.
Cosa mi chiedono più spesso gli studenti o i colleghi SEO?
L’AI può sostituire completamente un tool SEO?
No, è complementare. Ti dà idee, non dati affidabili che invece trovi su Google, Bing e gli altri tool classici.
Posso fare keyword research solo con ChatGPT?
Sì certo, ma non te lo consiglio in quanto rischi di avere dati non aggiornati non completi e anche allucinati. Serve sempre validazione manuale e la tua logica.
Quanto tempo risparmio nella stesura di una keywor research utilizzando l’AI?
Secondo la mia esperienza, e con una conoscenza medio avanzata dei vari LLM, potresti risparmiare una media 40–60% del lavoro rispetto a una keyword research completamente manuale, soprattutto nella fase di brainstorming arricchimento e clustering.
Come posso gestire l’internazionalizzazione di una Keyword Research con l’AI?
Con prompt che includano differenze culturali e linguistiche, ma sopratutto validando con dati locali. Consiglio di utilizzare strumenti pratici come le VPN per analizzare se una keyword localizzata in un determinato Paese sta funzionando meglio, rispetto ad una keyword semplicemente tradotta.
Ha senso fare Keyword Research per mercati B2B dove le keyword sono prevalentemente branded?
Moltissimo! Un brand B2B non è diverso da altri, con una keyword research classica sappiamo come questo brand può venire citato, la sua reputazione e autorevolezza. Se usassimo l’AI a realizzare quest’analisi potremmo scovare micro-intenti e nicchie di potenziali clienti, che altrimenti sarebbero difficili da intercettare nei tool tradizionali.
Invito alla discussione
Questa guida rappresenta un punto di partenza per integrare gli strumenti di AI nella keyword research classica SEO. È una guida pratica dettata dalla mia esperienza quotidiana con questi strumenti, sono quindi molto curioso di conoscere le vostre opinioni e test su questo tema per arricchire la mia conoscenza ed espandere il mio punto di vista. Se ti va di condividerla con me, scrivimi qui o sui social.
Potrebbe interessarti anche...
Approfondisci l'argomento con una consulenza su misura o un corso di formazione dedicato.
