Dal ranking al grounding: cosa cambia tra Google e Microsoft nell’AI Search

GEO e AI Search non sono la stessa cosa per tutti. Se Google tenta di normalizzare il cambiamento, Microsoft sta ridisegnando le regole del gioco attorno a un concetto preciso: il grounding. Mentre Google dice che GEO e AEO sono ancora SEO (vedi anche il post precedente: La guida ufficiale di Google all’AI Optimization: cosa dice, cosa non dice e cosa preoccupa), Microsoft costruisce un framework concettuale distinto attorno al grounding: un sistema che non si limita a classificare pagine ma valuta se le informazioni sono sufficientemente attendibili da essere usate da un’AI per costruire una risposta. Le implicazioni pratiche divergono su metriche, strumenti e — soprattutto — su cosa significa essere “visibili” nell’era dell’AI. Nel seguito ho cercato di mettere a confronto le due impostazioni.

Lo stesso problema, due narrazioni diverse

Il 15 maggio 2026 Google ha pubblicato la sua guida ufficiale all’ottimizzazione per le funzionalità AI nella ricerca, con un messaggio netto: GEO e AEO non sono discipline separate, è ancora SEO. La posizione è difendibile nel perimetro di Google Search: le AI Overviews si appoggiano agli stessi sistemi di ranking già in uso, integrati con RAG (Retrieval-Augmented Generation) e query fan-out. Chi ottimizza bene per la ricerca tradizionale — contenuti autorevoli, struttura tecnica pulita, esperienza utente — ha le basi per comparire anche nelle risposte AI.

Microsoft, con una serie di post ufficiali pubblicati tra febbraio e maggio 2026 sul blog di Bing, costruisce invece una narrativa più articolata. Il punto di partenza è lo stesso: l’AI ha cambiato il modo in cui le informazioni vengono recuperate e presentate. Ma la conclusione è diversa. Per Microsoft, il grounding non è un’estensione della ricerca tradizionale — è una funzione con obiettivi, metriche e criteri di qualità propri. E quella distinzione ha conseguenze pratiche dirette per chiunque gestisce contenuti web.

Grounding: la parola chiave che Google non usa

Il concetto centrale della strategia Microsoft è il grounding: il sistema che collega i modelli AI generativi a informazioni esterne, attuali e verificabili — impedendogli di rispondere basandosi solo su ciò che ha “imparato” durante il training. Come scrive Jordi Ribas, Corporate Vice President di Microsoft Search & AI, Microsoft grounding alimenta oggi quasi tutti i principali assistenti AI del mercato — non solo Bing e Copilot, ma una quota rilevante dell’ecosistema AI globale.

Questo approccio è fondamentale. Se Google parla di ottimizzazione per Google Search, Microsoft implica che le sue linee guida sul grounding siano rilevanti per un perimetro molto più ampio: ChatGPT (che usa principalmente Bing per la navigazione web), Copilot, e qualunque AI che sfrutti Microsoft grounding come infrastruttura. Chi segue le indicazioni di Bing non ottimizza solo per Bing.

Il cuore della differenza concettuale è nel cambio dell’unità di valore. La ricerca tradizionale ottimizza per il documento: quale pagina visitare. Il grounding ottimizza per l’informazione groundabile: un fatto discreto, verificabile, con provenienza chiara, che un sistema AI può usare responsabilmente per costruire una risposta. Non è la stessa cosa. Un documento eccellente per la ricerca tradizionale può essere inadatto al grounding se contiene affermazioni non verificabili, dati obsoleti, o fonti contraddittorie non disambiguate.

La grande differenza: cosa misurano i due sistemi

Il post “Evolving role of the index” (Bing, maggio 2026) è forse il documento più denso di implicazioni pratiche. Microsoft descrive esplicitamente come le metriche dell’indice cambino quando l’obiettivo è il grounding invece del ranking tradizionale:

• Fedeltà fattuale: nella ricerca tradizionale, un ranking imperfetto è tollerabile — l’utente clicca, valuta, torna indietro. Nel grounding, un fatto distorto durante il chunking o la trasformazione dell’indice produce direttamente una risposta sbagliata. Non c’è l’utente che valuta e corregge in tempo reale. Si è visto che i navigatori abbassano la soglia critica per le risposte fornite dall’AI.
• Qualità dell’attribuzione della fonte: nella ricerca tradizionale, l’attribuzione è utile ma l’utente decide autonomamente di cosa fidarsi. Nel grounding, la provenienza è un segnale core: non tutte le fonti indicizzate hanno lo stesso peso probatorio per una risposta AI.
• Freschezza: un contenuto obsoleto degrada il ranking. Nel grounding, un fatto obsoleto produce direttamente una risposta errata — con una frequenza e un impatto molto maggiori.
• Gestione delle contraddizioni: la ricerca tradizionale può mostrare due fonti contrapposte e lasciare all’utente l’arbitraggio. Il grounding non può: un sistema che sintetizza silenziosamente tra fonti contraddittorie rischia di affermare con sicurezza la cosa sbagliata. L’alternativa corretta, secondo Microsoft, è l’astensione: per l’utente questo si traduce solitamente in risposte del tipo “Le fonti non concordano su…” oppure l’omissione della citazione del nostro sito.

Google non fornisce un framework analogo. La guida di maggio 2026 indica gli stessi princìpi di qualità da sempre promossi (E-E-A-T, contenuto non generico, utilità reale), ma non entra nel merito di come il sistema AI valuta la “groundabilità” di una fonte, né descrive le metriche interne che determinano la selezione. Dal punto di vista dei produttori di contenuto, la guida Google è più prescrittiva su cosa non fare (tattiche inutili come llms.txt, chunking forzato, schema.org “AI-specific”) che su cosa fare per essere preferiti nelle risposte AI.

Il retrieval cambia forma: non è più un singolo passo

Un altro elemento che distingue l’approccio Microsoft è la descrizione del retrieval come sistema iterativo, non come singolo scambio query-risultato. Nella ricerca tradizionale, il modello è lineare: query → risultati classificati → clic utente. Nel grounding per risposte AI, il processo opera in loop: il sistema recupera informazioni, valuta la fiducia, genera domande di follow-up, raffina il retrieval, combina evidenze da fonti multiple, e può rivalutare quando la confidenza è bassa.

Questa architettura a loop ha implicazioni non banali. Un errore sottile nei passi iniziali di retrieval si amplifica nei passaggi successivi, senza che nessun utente possa intervenire in tempo reale a correggere. La guida Microsoft sottolinea che i sistemi di retrieval per il grounding devono ottimizzare non per il recupero one-shot, ma per un comportamento coerente e ripetibile su utilizzi iterativi. Per un produttore di contenuti, questo significa che la struttura e la chiarezza del contenuto non servono solo all’indicizzazione iniziale, ma influenzano ogni ciclo di retrieval successivo.

Google descrive meccanismi simili tramite il concetto di query fan-out — dove una query originale viene espansa in query correlate simultanee — ma non entra nel dettaglio del processo iterativo con astensione come esito valido. L’impressione è che Google voglia rassicurare i produttori di contenuto (“ottimizzate come sempre”), mentre Microsoft descriva l’infrastruttura con maggiore trasparenza.

AI Performance in Bing Webmaster Tools: le metriche che Google non offre ancora

La differenza più concreta e operativa tra i due ecosistemi riguarda la misurazione. A febbraio 2026, Microsoft ha introdotto in public preview la sezione AI Performance in Bing Webmaster Tools: un dashboard che mostra come i contenuti del sito vengono citati nelle risposte AI di Microsoft Copilot, nei sommari generativi di Bing e nelle integrazioni con partner selezionati.

Le metriche disponibili includono:

• Total Citations: quante volte i contenuti del sito vengono mostrati come fonte in risposte AI-generated nel periodo selezionato.
• Average Cited Pages: media giornaliera di pagine uniche citate come fonte in risposte AI.
• Grounding queries: le frasi chiave usate dall’AI nel recupero dei contenuti poi citati — un segnale diretto su quali topic già “funzionano” per il grounding.
• Page-level citation activity: quali URL specifici vengono citati più frequentemente, non in relazione al ranking, ma alla frequenza di citazione nelle risposte AI.
• Visibility trends: evoluzione temporale dell’attività di citazione, utile per identificare l’impatto delle modifiche ai contenuti.

Google Search Console mostra dati di impression per le AI Overviews, ma in modo parziale e senza il livello di dettaglio sulle query di grounding che Bing Webmaster Tools offre già. La guida Google di maggio 2026 non menziona strumenti specifici per misurare la visibilità nelle risposte AI — un’assenza significativa per chi deve giustificare investimenti in ottimizzazione al management.

Per chi gestisce siti con traffico rilevante su Bing e Copilot, l’AI Performance dashboard è oggi lo strumento più avanzato disponibile per capire cosa succede realmente al proprio contenuto nell’era AI. Il fatto che Bing grounding alimenti anche ChatGPT e altri assistenti rende questi dati più rappresentativi di quanto il solo market share di Bing suggerirebbe.

Contenuti di qualità: convergenza sui princìpi, divergenza sugli strumenti

Tolte le differenze di framework e misurazione, le indicazioni pratiche sui contenuti convergono su alcuni princìpi fondamentali — il che conferma che queste basi sono valide in tutti gli ecosistemi AI:

• Profondità e competenza: Microsoft indica che le pagine citate per specifiche query di grounding riflettono focus tematico chiaro e competenza di dominio. Coincide esattamente con la logica E-E-A-T di Google.
• Struttura e chiarezza: intestazioni chiare, tabelle, sezioni FAQ facilitano l’estrazione di informazioni da parte dei sistemi AI. Google lo dice per la leggibilità umana; Bing lo dice esplicitamente per il grounding.
• Supporto con evidenze: esempi, dati, fonti citate costruiscono la fiducia quando il contenuto viene riutilizzato in risposte AI. Bing aggiunge un elemento che Google non enfatizza altrettanto: eliminare l’ambiguità tra formati diversi — allineare testo, immagini e video affinché rappresentino coerentemente le stesse entità, prodotti o concetti.
• Freschezza: Microsoft raccomanda aggiornamenti regolari e promuove IndexNow come strumento per notificare rapidamente i motori di ricerca partecipanti di ogni modifica. Una soluzione pratica e immediata che Google non ha ancora integrato in modo altrettanto esplicito nelle linee guida AI.

Dove le guide divergono con maggiore evidenza è sul tema della fiducia come infrastruttura. Il post “Keeping Trusted Content Visible” affronta esplicitamente la dimensione della safety: Public Safety Announcements contestuali, rilevamento del rischio a livello di query, SafeSearch differenziato per età e contesto legale. È una prospettiva sistemica — la fiducia non è solo un segnale di qualità dei contenuti, ma un requisito strutturale dell’esperienza di ricerca AI. Google non ha un corrispettivo diretto in questa guida.

Cosa fare operativamente: priorità per Google e Microsoft

Tenendo insieme i due framework, queste sono le priorità operative per chi vuole ottimizzare per entrambi gli ecosistemi AI:

• Verificare la citabilità dei propri contenuti chiave: ogni pagina strategica deve contenere fatti discreti e verificabili, con fonti esplicite. Il contenuto che “si capisce dal contesto” non è groundable in modo affidabile. Un audit fattuale delle pagine principali è oggi più urgente di un audit keyword.
• Attivare Bing Webmaster Tools e monitorare AI Performance: è lo strumento di misurazione più avanzato disponibile oggi per la visibilità AI. Identificare le Grounding queries già attive sui propri contenuti è un punto di partenza concreto per le ottimizzazioni.
• Implementare IndexNow: riduce la latenza tra la pubblicazione o l’aggiornamento di un contenuto e la sua disponibilità per il grounding. Rilevante soprattutto per siti editoriali, e-commerce e tutto ciò che ha contenuti time-sensitive.
• Eliminare le contraddizioni interne tra pagine: fonti che si contraddicono su fatti chiave creano conflitti che i sistemi di grounding devono gestire — con il rischio di astensione o risposta scorretta. La coerenza fattuale tra i contenuti principali è diventata un fattore tecnico di primo piano.
• Non investire nelle tattiche smentite da entrambi: llms.txt, chunking artificiale, markup speciali per AI, schema.org aggiuntivi per le funzionalità generative. Né Google né Microsoft ne richiedono.
• Tenere presente il perimetro allargato del grounding Microsoft: chi produce contenuti ad alto valore informativo — guide tecniche, analisi di settore, ricerche — dovrebbe considerare che Bing grounding alimenta anche ChatGPT e altri assistenti. Ottimizzare per Bing Webmaster Tools ha un raggio d’azione più ampio di quanto il solo market share di Bing suggerirebbe.

Riassumendo:

Priorità	Azione	Perché conta
Alta	Verificare fatti, date, fonti e contraddizioni interne	Migliora la groundabilità
Alta	Attivare Bing Webmaster Tools	Permette di misurare citazioni AI
Media	Implementare IndexNow	Riduce la latenza di aggiornamento
Media	Ristrutturare contenuti con heading, FAQ, tabelle	Facilita estrazione e citazione
Bassa	Evitare tattiche non supportate	Riduce lavoro inutile

Fonti

• Keeping Trusted Content Visible in an AI-Powered Search World — Bing Search Blog, Elena Yndurain, 13 maggio 2026
• Evolving role of the index: From ranking pages to supporting answers — Bing Search Blog, Krishna Madhavan, Knut Risvik, Meenaz Merchant, 6 maggio 2026
• Elevating the Role of Grounding on the AI Web — Bing Search Blog, Jordi Ribas, 12 febbraio 2026
• Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview — Bing Webmaster Blog, Krishna Madhavan et al., 10 febbraio 2026
• Video correlato: Bing AI Search e Grounding — YouTube, 2026
• La guida ufficiale di Google all’AI Optimization: cosa dice, cosa non dice e cosa preoccupa — Web Marketing Garden, Roberto Ghislandi, 25 maggio 2026 (articolo di riferimento per il confronto)