TLDR : Adobe lancia LLM Optimizer per ottimizzare la visibilità dei marchi in un'era dominata dalla ricerca generativa con modelli di linguaggio.
Con l'ascesa degli assistenti conversazionali e dei motori di ricerca alimentati da modelli di linguaggio come ChatGPT, Claude o Gemini, è in corso una trasformazione nel modo in cui i consumatori scoprono, valutano e interagiscono con i marchi. Adobe anticipa questa mutazione con il lancio di LLM Optimizer, una soluzione progettata per consentire alle aziende di misurare, migliorare e gestire la loro presenza negli ambienti di ricerca ottimizzati dall'IA.
La ricerca classica sta progressivamente lasciando il posto alle interazioni con i LLMs, modificando profondamente le logiche di acquisizione del traffico per i marchi. Gli insights di Adobe Analytics, basati su transazioni online reali, mostrano un aumento del 3200% del traffico verso i siti di viaggio e del 3500% verso i siti retail americani tra luglio 2024 e maggio 2025 provenienti da fonti di IA generativa.
Loni Stark, vicepresidente della strategia e dei prodotti di Adobe Experience Cloud, assicura:
"Le interfacce alimentate dall'IA generativa si impongono come punti di contatto chiave lungo tutto il percorso cliente, dalla scoperta all'engagement fino alla decisione d'acquisto. Con Adobe LLM Optimizer, permettiamo ai marchi di affrontare questo nuovo ambiente con fiducia, assicurandosi che si distinguano e colgano i momenti decisivi".
LLM Optimizer permette di:
Mappare la visibilità del marchio nelle risposte generative;
Identificare le opportunità di contenuto per apparire nelle raccomandazioni IA;
Ottimizzare la performance commerciale derivante da queste nuove fonti di traffico.
Il suo funzionamento si articola attorno a tre pilastri:
- Monitoraggio del traffico e della visibilità negli ambienti IA: lo strumento rileva i contenuti utilizzati dagli assistenti conversazionali per formulare le loro risposte, offrendo così ai marchi una visione in tempo reale della loro presenza in queste interfacce. Una funzionalità di benchmarking permette di misurare questa visibilità rispetto alla concorrenza, specialmente su richieste strategiche ad alto valore aggiunto;
- Raccomandazioni attivabili orientate alla performance: oltre alla diagnosi, LLM Optimizer suggerisce azioni concrete: arricchire una FAQ, valorizzare una pagina prodotto, o rafforzare la presenza su piattaforme terze come Wikipedia. Il motore di raccomandazione si basa sull'analisi degli attributi messi in evidenza dai modelli di linguaggio (struttura, chiarezza, affidabilità...) e collega ogni raccomandazione a indicatori di business chiave (traffico, engagement, conversione);
- Implementazione rapida tramite integrazioni CMS o API: progettato per i team SEO, contenuto o marketing digitale, LLM Optimizer si integra con Adobe Experience Manager Sites ma può funzionare anche in modo autonomo. Supporta i protocolli emergenti come Agent-to-Agent (A2A) o Model Context Protocol (MCP), facilitando la sua adozione in ambienti tecnici vari.
Questa capacità di agire sui contenuti posseduti (siti, FAQ) e guadagnati (Wikipedia, forum, basi di conoscenza) offre una nuova forma di ottimizzazione: proattiva, contestualizzata e adeguata agli algoritmi di sintesi.