Quali pagine cita l'AI? Lo studio SISTRIX su 96.000 URL: cosa conta davvero

Per due anni chi fa GEO ha lavorato per tentativi: schema sì o no, llms.txt sì o no, testi più lunghi o più corti. Il 22 ottobre 2026 SISTRIX ha pubblicato uno studio che per la prima volta misura queste scelte su un campione grande: 48.527 pagine citate da ChatGPT, Google AI Mode e AI Overviews, ciascuna confrontata con una pagina non citata dello stesso dominio. Qui trovi cosa è stato misurato, quali caratteristiche pesano, quali no e cosa cambia tra i tre motori, con i numeri esatti e i limiti che gli stessi autori dichiarano.

Cosa ha misurato lo studio SISTRIX?

Ha confrontato pagine citate e non citate dello stesso sito, per isolare le caratteristiche della pagina dalla forza del dominio. Il campione viene dal SISTRIX AI Index per l'area tedesca (Germania, Austria e Svizzera) nel secondo trimestre 2026: circa 16.000 URL citati per ciascuno dei tre motori, 96.418 URL analizzati in totale da 17.380 domini, 43 caratteristiche per pagina. Il metodo è una regressione logistica condizionata con correzione per i test multipli; i «fattori» che leggi sotto sono rapporti di probabilità, che con un tasso di citazione intorno all'1,4% equivalgono in pratica a «quante volte più spesso viene citata».

Due dettagli aiutano a leggere i risultati. Il 48,7% delle pagine citate è contenuto di consiglio e guida, e il 38,7% arriva da siti di brand, non da testate: le aziende sono dentro il gioco, non spettatrici. E la citazione è un evento raro: l'1,4% delle pagine. Un fattore 1,5 non significa «metà delle pagine con quella caratteristica vengono citate», significa che tra due pagine simili dello stesso sito quella con la caratteristica ha una probabilità del 50% più alta.

Quali caratteristiche hanno le pagine che l'AI cita più spesso?

Struttura leggibile da una macchina e segnali di fiducia leggibili da una persona. Questa è la tabella dei fattori principali, dove 1,0 vuol dire nessuna differenza rispetto alle pagine senza quella caratteristica.

Messe insieme, le caratteristiche si sommano: le pagine che ne soddisfano molte tra le undici combinate dagli autori vengono citate 2,1 volte più spesso di quelle poco strutturate, quelle a metà strada 1,6 volte. Il dato più interessante per te è un altro: solo il 10% delle pagine citate ha davvero molte di queste caratteristiche, solo il 14% ha un indice dei contenuti e solo il 5% mostra una data di aggiornamento. La concorrenza su questi elementi è ancora bassa.

Questi risultati confermano quello che avevamo descritto in contenuti in formato risposta: la pagina citata è quella da cui un modello può estrarre un passaggio pulito, con un titolo che dice di cosa si parla, una risposta subito e il resto ben separato.

Perché l'anno nel titolo vale 2,7 volte e non è un trucco?

Perché misura l'attualità del contenuto, non la presenza di quattro cifre. Le pagine con «2025» o «2026» nel titolo sono citate 2,7 volte più spesso; quelle con solo un anno più vecchio scendono a 0,7, cioè vengono citate meno delle pagine senza alcun anno. Gli autori precisano che questa analisi è stata aggiunta a posteriori ed è un'indicazione iniziale, e scrivono chiaramente che «non è un trucco per i titoli»: i dati non dicono se basti aggiornare l'anno per ottenere l'effetto.

La lettura più prudente è questa: i motori AI preferiscono fonti che dichiarano di essere aggiornate e lo dimostrano. Il segnale di freschezza va costruito su più livelli, cioè una data di ultimo aggiornamento visibile (fattore 1,3), un titolo coerente con quella data e un contenuto che è davvero cambiato. Un titolo «Guida 2026» sopra un testo del 2023 è il tipo di pagina che ricade nel gruppo 0,7 appena arriva il 2027.

Cosa non serve: llms.txt, schema a pioggia, leggibilità e lunghezza

Quattro convinzioni diffuse non trovano riscontro nei dati, e una è perfino al contrario.

• llms.txt. L'11,7% degli URL citati viene da domini con un file llms.txt, contro il 14,0% di tutti i domini del campione. SISTRIX conclude che non c'è un effetto misurabile sulle citazioni e che non dovrebbe essere una priorità. È in linea con quello che avevamo trovato in llms.txt serve davvero?.
• Schema «tanto non fa male». Breadcrumb, HowTo e QAPage danno 1,0: nessuna differenza. Product è a 0,8 (0,5 nelle AI Overviews) e Recipe a 0,1. Non vanno tolti, servono ad altro, ma non aspettarti citazioni da lì. Il quadro è coerente con la documentazione di Google, che dice esplicitamente che non esiste uno schema speciale né un file dedicato da aggiungere per comparire in AI Overviews e AI Mode. Se vuoi scegliere quali markup tenere, parti da quali schema servono davvero per la GEO.
• Leggibilità. L'indice Flesch dà 1,03, non significativo. Scrivere semplice serve a chi legge, non rende la pagina più citabile.
• Lunghezza. Le pagine con almeno 1.000 parole hanno fattore 1,5, ma gli autori la chiamano «sintomo, non causa»: i testi lunghi hanno più H2, più tabelle e più elenchi. Allungare un testo senza aggiungere struttura non replica l'effetto.

Cambia qualcosa tra ChatGPT, Google AI Mode e AI Overviews?

Poco, e nella stessa direzione. I tre motori sono descritti come vicini, con ChatGPT leggermente più sensibile alla struttura. Su ChatGPT pesano di più il titolo formulato come domanda (1,9), la tabella con intestazione (1,8) e l'H2 a domanda (1,6). Su AI Mode l'indice dei contenuti e i cinque H2 arrivano a 1,8. Nelle AI Overviews lo schema Article vale 2,0, mentre le pagine prodotto scendono a 0,5. Lo studio non copre Gemini, Perplexity e Claude, quindi su quei motori puoi solo ragionare per analogia.

Contano più le differenze tra tipi di sito. Sui siti di brand, Article e FAQPage valgono 1,6 ciascuno. Sulle testate editoriali l'indice dei contenuti arriva a 2,5 e la data di aggiornamento a 1,9. Per i negozi online è il contrario: data di aggiornamento 0,7 e schema Product 0,6, e il consiglio degli autori è di costruire una sezione di guide con schema Article accanto al catalogo, perché è da lì che arrivano le citazioni. Un negozio di attrezzatura da trekking, per capirci, viene citato per «come scegliere gli scarponi» molto prima che per la scheda del singolo modello.

Cosa fare sul tuo sito, e cosa non promettere

Parti dalle pagine che già rispondono a domande e aggiungi struttura, nell'ordine in cui lo studio la misura. Su ogni pagina importante: un indice dei contenuti, almeno cinque H2 di cui uno a domanda, schema Article, un box autore con nome e foto. Dove il contenuto lo permette: un blocco FAQ con schema FAQPage, una tabella con intestazione, un «In breve» iniziale, fonti linkate e una data di ultimo aggiornamento reale. Gli autori avvertono che nessuno di questi elementi va aggiunto artificialmente: una FAQ con tre domande inventate non è una FAQ.

La posta in gioco è cresciuta. Secondo Semrush, ad agosto 2026 le AI Overviews comparivano sull'88% di 400 keyword commerciali negli Stati Uniti (97,08% pesando per volume di ricerca), contro il 45,75% di un anno prima: le ricerche «migliori», «recensioni», «prezzo» e «alternative» hanno quasi tutte una risposta AI sopra i risultati. Essere la fonte di quella risposta è ormai parte del lavoro commerciale, non solo editoriale. Nell'analisi di Geosnap vedi quali pagine del tuo sito vengono citate da ChatGPT, Gemini e Google AI Mode e per quali domande: è il punto di partenza per capire su quali pagine applicare prima questa lista.

Tre cautele, infine. Lo studio mostra correlazioni, non cause: le pagine ben strutturate potrebbero essere citate perché sono anche le più curate. È una fotografia di un'area linguistica e di un trimestre. E gli stessi autori mostrano quanto i piccoli campioni ingannino: nei loro test lo schema FAQPage risultava a meno 23% con 833 URL, a più 31% con 4.600 e a più 19% con tutti i 96.418, da cui la regola che propongono, non fidarti di uno studio GEO con meno di 5.000 URL. Vale anche per i casi studio di una sola pagina.

Fonti

• Citation Worthiness: Which GEO Tactics Hold Up Across 96,418 URLs (SISTRIX, 2026-10-22)
• AI features and your website (Google Search Central, 2025-12-10)
• AI Overviews have nearly doubled across five commercial search modifiers (Semrush, 2026-10-21)