LLMO per il B2B: perché oggi non basta più fare solo SEO

Nel B2B la ricerca non funziona più come fino a pochi anni fa. I decision maker non partono sempre da Google, non confrontano dieci siti e non leggono tre white paper prima di farsi un’idea.

Sempre più spesso aprono ChatGPT, Gemini o Perplexity e fanno una domanda diretta: "Qual è il migliore CRM per aziende manifatturiere?" oppure "Come scegliere un’agenzia di content marketing B2B?"

La risposta arriva subito, sotto forma di sintesi e shortlist. E qui sta il punto: se il tuo brand non viene citato, per quel buyer non esisti, anche se sei ben posizionato in SERP.

È in questo contesto che nasce la LLMO (Large Language Model Optimization). Non è una buzzword e non è SEO con un nome nuovo. È l’adattamento necessario dei contenuti a un modo diverso di cercare, filtrare e valutare le informazioni, un tema che abbiamo già esplorato analizzando come l'AI sta trasformando radicalmente la Search.

Cos’è davvero la LLMO

La LLMO è l’insieme di pratiche che rendono i contenuti:

• comprensibili per i modelli di linguaggio;
• affidabili come fonte;
• facilmente citabili nelle risposte generate dalle AI.

Con la SEO tradizionale l’obiettivo è il click. Con la LLMO l’obiettivo è la menzione, anche quando l’utente non clicca su nulla.

Nel B2B questo cambia tutto. L’AI diventa un filtro preliminare: sintetizza il mercato, elimina alternative, propone poche opzioni “credibili”. Secondo un report di Gartner, l'uso dei motori di ricerca tradizionali calerà del 25% entro il 2026 a favore degli agenti AI. Se non sei in quella sintesi, difficilmente entrerai nella fase di valutazione della Content Journey B2B.

Come leggono i contenuti le AI (e perché molti testi non funzionano)

I Large Language Model non leggono una pagina come Google. Non valutano keyword density o ottimizzazioni cosmetiche. Cercano invece:

1. risposte chiare a domande precise;
2. dati contestualizzati;
3. coerenza tra ciò che dici e ciò che altre fonti dicono di te.

Quando serve, le AI usano meccanismi di RAG (Retrieval-Augmented Generation): cercano fonti esterne, le confrontano e le usano per costruire la risposta. Se il tuo contenuto è vago o puramente autoreferenziale, viene scartato.

Un esempio semplice:

• Testo generico: “Soluzione ideale per migliorare l’efficienza dei processi aziendali.”
• Testo citabile: “Il software riduce del 35% i tempi di approvazione automatizzando i flussi di revisione ed è integrabile con Jira e Asana.”

Il secondo testo fornisce fatti misurabili che l'AI può riportare con sicurezza. Questa precisione è alla base della nostra visione sulla Content Creation B2B.

SEO e LLM optimization: ruoli diversi, stessa strategia

Non è una scelta tra SEO o LLMO. Sono due livelli della stessa strategia. La SEO continua a portare traffico, la LLMO costruisce autorevolezza prima ancora del click.

In sintesi:

• la SEO lavora su ranking e visibilità nelle SERP;
• la LLMO lavora su citazioni, raccomandazioni e fiducia (rafforzando i parametri E-E-A-T di Google: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness).

Nel B2B, dove i cicli di vendita sono complessi, la LLMO intercetta il buyer quando sta ancora definendo il problema.

Come scrivere contenuti che le AI citano davvero

Linguaggio diretto e misurabile

Ogni frase deve dire qualcosa di concreto. Evita il "marketingese" vacuo. Le AI sono programmate per estrarre informazioni, non per interpretare metafore creative.

Struttura basata su domande reali

I titoli dovrebbero riflettere il modo in cui le persone interrogano le AI: "Come funziona...", "Quali vantaggi offre...". Questo rende il contenuto immediatamente mappabile come risposta nelle AI Overviews.

Dati, esempi, fonti

Statistiche e benchmark reali aumentano drasticamente la probabilità di citazione. Citare fonti autorevoli esterne segnala all'AI che il tuo contenuto è parte di un ecosistema informativo affidabile.

Formati semplici da estrarre

Funzionano meglio paragrafi brevi, liste essenziali e tabelle comparative. L’obiettivo non è “scrivere per le AI”, ma non ostacolarle.

Copertura approfondita dei temi (Content Cluster)

Un articolo isolato non basta. Le AI premiano chi dimostra competenza sistemica. Qui entra in gioco la logica dei topic cluster: una pagina pillar che copre il tema principale e una serie di contenuti satellite collegati.

È una strategia che abbiamo applicato con successo nel nostro caso studio sul passaggio al Digital First nel B2B.

L’autorevolezza si costruisce anche fuori dal sito

Per la LLMO, ciò che esiste fuori dal tuo dominio conta moltissimo. Le AI incrociano fonti: se il tuo brand è coerente e citato su più piattaforme, aumenta la fiducia. Nel B2B questo significa curare la presenza su:

• LinkedIn: cruciale per stabilire Thought Leadership. Pubblicare articoli long-form e post tecnici costruisce un'impronta digitale che l'AI riconosce come autorevole.
• Database di settore: come G2, Capterra o Crunchbase.
• YouTube: i modelli multimodali (come Gemini) utilizzano sempre più i video per estrarre istruzioni e consigli.

Dati strutturati: la parte invisibile ma decisiva

I dati strutturati (Schema Markup) servono a spiegare alle macchine cosa stanno leggendo. Senza schema markup, un’AI deve dedurre; con lo schema, glielo dici esplicitamente.

Per il B2B, è fondamentale implementare correttamente tag come Organization, FAQPage e Service. Se vuoi approfondire l'aspetto tecnico, consulta la nostra guida allo Schema Markup per il B2B.

HubSpot e LLMO: perché l’integrazione fa la differenza

Se lavori con HubSpot, hai un vantaggio concreto. La piattaforma nasce per gestire architettura dei contenuti e coerenza, esattamente ciò che serve alle AI.

1. Content Hub e topic cluster: HubSpot permette di strutturare pillar page e contenuti satellite in modo nativo, rafforzando l'autorità tematica.
2. Tracciamento lead AI-driven: è possibile monitorare i referrer legati alle AI (come Perplexity o ChatGPT) per capire non solo il volume, ma la qualità dei lead.
3. Marketing automation: i lead che arrivano da raccomandazioni AI sono spesso più informati. HubSpot permette di adattare i flussi di nurturing a questo livello di maturità.

Come Partner HubSpot certificati, aiutiamo le aziende a rendere la i contenuti del tuo business LLM friendly, con una strategia misurabile e azionabile.

Come capire se la LLMO sta funzionando

Sebbene non esistano ancora KPI universali, monitoriamo il successo attraverso:

• test manuali periodici sulle principali AI per query strategiche.
• analisi del traffico da referrer AI in Google Analytics o HubSpot.
• sentiment analysis delle menzioni generate dalle AI.

Vuoi guidare il cambiamento?

La LLMO non è una moda, ma una risposta pratica a un cambiamento già in atto. Nel B2B, oggi chi viene citato dalle AI entra nel processo decisionale; chi non viene citato spesso non viene considerato.

Non serve riscrivere tutto. Serve scrivere meglio: meno claim generici e più sostanza.

Se vuoi capire come posizionare il tuo brand nel radar delle intelligenze artificiali, contattaci per una consulenza strategica.