La scrittura sul web è cambiata molto negli ultimi anni. Fino a non troppo tempo fa, quando si parlava di scrittura SEO, si insisteva ossessivamente sulla keyword, sulle correlate e sui sinonimi, con il risultato di assecondare Sua Maestà Google spesso a scapito del povero utente, costretto a leggere concetti ripetuti e rigirati su sé stessi.
Oggi la direzione sembra essere un’altra. Quando si parla di contenuti sul web, infatti, a essere premiati in termini di visibilità sono soprattutto quelli capaci di offrire qualcosa di originale, utile e specifico. Il senso è: ok la SEO, ma il contenuto deve essere pensato prima di tutto per le persone. Google stesso, nelle sue indicazioni più recenti, invita a non limitarsi a riciclare ciò che altri hanno già scritto online o ciò che potrebbe essere facilmente prodotto da un modello di AI generativa.
Certo, parlare di scrittura “umana” in un momento storico in cui l’AI la usano praticamente tutti apre una questione non da poco.
Ed è proprio questo il punto: anche se Google non vieta l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella produzione dei contenuti, tutto sta nella qualità del contenuto stesso. Quindi no, usare ChatGPT o altri strumenti AI per scrivere un articolo non significa perdere automaticamente posizioni nei risultati di ricerca. Non esiste una penalizzazione automatica perché un contenuto è stato generato, in tutto o in parte, dall’AI. Il problema riguarda piuttosto l’originalità e, soprattutto, le modalità e le finalità con cui quel contenuto viene prodotto. Ma vediamo meglio la questione.
Google non penalizza un articolo perché è scritto con l’AI
Innanzitutto, Google mette a disposizione una serie di linee guida e norme relative allo spam che spiegano quali pratiche possono compromettere la presenza di un sito nei risultati di ricerca. Non si tratta quindi di una regola specifica contro l’intelligenza artificiale: le stesse norme valgono indipendentemente da come viene prodotto un contenuto.
Per quanto riguarda l’uso dell’AI, infatti, il motore di ricerca valuta principalmente il risultato e il valore che offre all’utente, non semplicemente lo strumento utilizzato per produrlo. E non esiste nemmeno una fantomatica “percentuale massima di AI” consentita all’interno di un sito.
Vale a dire che un contenuto realizzato con l’aiuto dell’intelligenza artificiale può tranquillamente posizionarsi e, al contrario, un contenuto scritto molto male da un essere umano può avere scarsissimo rendimento o, se viola le norme antispam, andare incontro a conseguenze ben più concrete.
Il punto, insomma, rimane il contenuto. E soprattutto il modo in cui viene prodotto. Perché ciò che Google cerca di contrastare non è l’automazione in quanto tale, ma il suo utilizzo per creare grandi quantità di pagine con poco valore, principalmente allo scopo di manipolare i risultati di ricerca.
Dalle keyword ripetute ai contenuti creati soltanto per intercettare ricerche
Ed è qui che il discorso diventa più interessante.
Per anni una parte della scrittura SEO ha seguito metodi piuttosto meccanici: keyword primaria, keyword secondarie, correlate e sinonimi da distribuire nel testo secondo schemi più o meno rigidi. Portato all’estremo, questo approccio produceva testi pesantissimi, con parole chiave ripetute allo sfinimento e costruzioni innaturali. La pagina finiva per essere costruita attorno alla keyword più che attorno a ciò che davvero serviva spiegare.
Attenzione: non si tratta semplicemente di centrare una consegna o utilizzare correttamente una parola chiave. Parliamo della sua esasperazione fino al punto di rendere il testo ridondante, poco naturale e, nei casi peggiori, quasi privo di informazioni realmente utili all’utente.
Tecniche di questo tipo sono da tempo considerate problematiche da Google. Questo non significa, però, che per anni non abbiano funzionato o che non abbiano contribuito a costruire un certo modo di concepire i contenuti online: individuare ciò che le persone cercano e produrre una pagina appositamente per intercettare quella ricerca.
Oggi questa dinamica può essere persino meno evidente. Un articolo può essere corretto, leggibile e ben strutturato, ma esistere principalmente perché una determinata query ha volume di ricerca.
Il risultato può essere una sequenza potenzialmente infinita di articoli: “come conservare le zucchine”, “come conservare le melanzane”, “come conservare i peperoni”, “come conservare le carote”. Tutti formalmente corretti, tutti costruiti secondo la stessa struttura e tutti capaci di rispondere a una query. Ma senza necessariamente aggiungere qualcosa di originale rispetto alle decine di pagine che già rispondono alla stessa domanda.
Il vero salto dell’AI è la velocità
A cambiare realmente il mercato editoriale, a questo punto, è stata soprattutto la velocità di produzione.
Prima dell’intelligenza artificiale, generare un contenuto di questo tipo richiedeva comunque un certo lavoro e un certo tempo al copywriter umano che lo produceva. E, di conseguenza, un certo costo per il suo datore di lavoro. Creare centinaia di articoli significava impiegare redattori, ore di lavoro e risorse.
Con l’arrivo dell’intelligenza artificiale, riprodurre contenuti dello stesso tipo è diventato decisamente più semplice, veloce e meno costoso. E per certi versi anche più naturale: un modello generativo non ha bisogno di ripetere meccanicamente la stessa keyword cento volte per costruire un testo ottimizzato, leggibile e apparentemente completo.
È qui che cambia la scala del fenomeno. Se prima produrre cento pagine significava commissionare cento articoli, oggi parte del processo può essere automatizzata. Una stessa struttura può essere applicata a decine o centinaia di argomenti, moltiplicando le pagine di un sito e permettendo di coprire sistematicamente un numero enorme di query.
Il costo e il tempo necessari per produrre ogni nuovo articolo diminuiscono, mentre aumenta enormemente il numero di contenuti che è possibile pubblicare. E quando il criterio diventa semplicemente “questa query esiste, quindi possiamo farci una pagina”, il rischio è ritrovarsi con centinaia di testi molto simili tra loro, formalmente corretti ma sostanzialmente intercambiabili.
L’intelligenza artificiale, quindi, non ha inventato questo tipo di contenuto. Ha reso molto più semplice produrlo su scala industriale.
Lo “scaled content abuse”: quando la quantità diventa un problema SEO
Google ha un nome abbastanza preciso per una delle derive di questo sistema: scaled content abuse, tradotto nelle linee guida italiane come “abuso di contenuti su larga scala”.
La definizione è importante perché chiarisce anche uno degli equivoci più comuni sul rapporto tra AI e SEO. Google parla di abuso di contenuti su larga scala quando vengono generate molte pagine con l’obiettivo principale di manipolare il posizionamento nei risultati di ricerca, anziché aiutare gli utenti. In genere si tratta di grandi quantità di contenuti non originali che offrono poco o nessun valore aggiunto.
E l’intelligenza artificiale è soltanto uno dei modi con cui questo può avvenire. Google cita esplicitamente l’utilizzo di strumenti di AI generativa per produrre molte pagine senza valore aggiunto, ma include anche lo scraping e la rielaborazione automatica di altri contenuti, l’assemblaggio di informazioni provenienti da pagine diverse o la creazione di molte pagine contenenti keyword ma poco utili per chi le legge. Soprattutto, specifica che il problema esiste indipendentemente dal modo in cui i contenuti vengono creati.
Quindi un sito può produrre scaled content abuse con l’AI, con copywriter umani oppure combinando le due cose.
Il risultato, peraltro, non deve necessariamente essere composto da testi palesemente brutti o informazioni false. Ed è proprio questo uno degli aspetti più interessanti. Gli articoli possono sembrare formalmente completi, ordinati e leggibili, ma non offrire nulla che li renda davvero necessari: le informazioni vengono assemblate senza una vera selezione, manca un contributo originale e ogni pagina potrebbe essere sostituita da decine di altre senza che il lettore perda granché.
Se queste pratiche violano le spam policy, le conseguenze possono essere concrete: Google utilizza sia sistemi automatici sia revisioni umane e specifica che i siti che violano le norme possono perdere posizioni o non comparire affatto nei risultati.
A fare la differenza sono anche le scelte editoriali
Una volta chiarite le regole, però, la palla passa alle redazioni. Perché il problema non sta soltanto nella creazione del singolo contenuto, ma ancora prima nella costruzione del piano editoriale.
Con strumenti capaci di produrre rapidamente grandi quantità di testi, la tentazione può essere quella di trasformare ogni opportunità SEO in un nuovo articolo. Se una query ha un buon volume di ricerca, si crea una pagina. Se esistono dieci varianti della stessa domanda, si producono dieci contenuti. Se un argomento genera traffico, lo si tratta anche quando ha poco a che fare con l’identità o con le competenze del sito.
L’alternativa non è rinunciare alla SEO. È chiedersi se, oltre alla possibilità di posizionarsi, esista anche una ragione editoriale per pubblicare quel contenuto.
Questo significa selezionare gli argomenti sui quali il sito può davvero aggiungere qualcosa: una competenza specifica, una fonte che vale la pena consultare, un’intervista, un dato originale, un’esperienza diretta, un punto di vista riconoscibile. Significa anche accettare che non tutte le query debbano necessariamente diventare una pagina e che due ricerche molto simili possano talvolta trovare risposta nello stesso contenuto.
Non è più soltanto una questione di “coprire una keyword”, quindi, ma di decidere perché quel contenuto dovrebbe esistere proprio su quel sito.
È una distinzione particolarmente rilevante oggi. Nella sua guida del 2026 dedicata anche alle funzionalità di ricerca basate sull’AI generativa, Google insiste proprio sui contenuti specifici, utili e capaci di offrire un punto di vista unico, contrapponendoli ai contenuti generici che si limitano a rielaborare conoscenze già disponibili ovunque.
Quindi come si può usare l’AI senza fare contenuti per Google?
Tutto questo non significa che una redazione debba mettere ChatGPT al bando. Semmai significa capire dove l’intelligenza artificiale può essere utile e dove deve continuare a esserci una decisione editoriale.
Può aiutare nella ricerca preliminare, nell’organizzazione delle informazioni, nella costruzione di una struttura, nella sintesi di materiali già raccolti o nella revisione di un testo. Può velocizzare parti del lavoro che prima richiedevano molto più tempo. Ma velocizzare il processo non significa necessariamente delegargli anche la scelta di cosa pubblicare.
Quella rimane una decisione editoriale.
Un contenuto difficilmente intercambiabile con altri nasce ancora dalla selezione delle fonti, dalla verifica delle informazioni, dall’esperienza diretta, dai dati raccolti autonomamente, dalle interviste, dalla competenza di chi scrive e dal contesto che una redazione decide di dare a quelle informazioni.
Per questo il problema non è chiedere all’AI di aiutarti a scrivere un articolo. È arrivare a pubblicare un articolo soltanto perché l’AI ti permette di farlo: perché è veloce, costa poco, ha tutti gli H2 al posto giusto e, a una prima lettura, sembra perfettamente completo.
La struttura può essere impeccabile. Resta da capire se, dietro quella struttura, ci sia davvero qualcosa che vale la pena pubblicare.
Proprio per questo, imparare a usare l’intelligenza artificiale significa anche conoscerne le regole, i limiti e le responsabilità. Nel nostro corso sull’AI Act approfondiamo la normativa europea e cosa comporta concretamente per chi utilizza questi strumenti nel proprio lavoro. Scopri qui il Corso di formazione obbligatoria sull’Intelligenza Artificiale di Viasky.
