Non esiste un algoritmo unico e pubblico che spiega come ChatGPT, Perplexity o Gemini scelgono quali fonti citare — ma i pattern osservabili sono coerenti tra i motori.
1. Risposta diretta, non introduzione
Le pagine che rispondono alla domanda implicita nei primi 100-150 caratteri vengono estratte più facilmente di quelle con un'introduzione lunga prima del punto. Un LLM (come un lettore frettoloso) preferisce non dover "scavare".
2. Dati strutturati come scorciatoia di fiducia
Un blocco Organization o FAQPage in JSON-LD non "convince" un LLM di per sé, ma riduce l'ambiguità: nome ufficiale, sito, tipo di entità sono dati certi invece che inferiti dal testo.
3. Coerenza tra le pagine (entity consistency)
Se il nome del brand, l'indirizzo o la descrizione cambiano leggermente da una pagina all'altra, un motore fatica a capire che è la stessa entità — e nel dubbio, cita la fonte meno ambigua, anche se meno completa.
4. Accessibilità tecnica prima di tutto
Nessuno di questi fattori conta se il bot del motore non può nemmeno leggere il sito: un robots.txt che blocca GPTBot o ClaudeBot esclude il sito dalla competizione ancora prima che inizi.
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