Come scegliere le keyword per la SEO e per la GEO: la guida per chi decide

Scegliere le keyword giuste è una di quelle attività che sembrano tecniche, quasi da delegare completamente a chi “se ne occupa”.

Eppure, nella nostra esperienza con le aziende B2B, abbiamo visto che le scelte più sbagliate in ambito SEO nascono proprio da questa distanza tra chi decide e chi esegue. Perché la keyword research non è solo una questione tecnica: è una lettura del mercato, e come tale dovrebbe coinvolgere chi conosce davvero il business.

In questa guida affrontiamo il tema in modo completo, dall’analisi keyword su Google fino alla selezione delle parole chiave per la GEO (Generative Engine Optimization), il paradigma che sta cambiando le regole del posizionamento organico in modo più rapido di quanto molti si aspettino.

3 TAKEAWAY CHIAVE

• Le keyword SEO non si scelgono per intuito: richiedono un’analisi strutturata che consideri volume, intento di ricerca e contesto competitivo, in questo ordine.
• Ignorare i sistemi generativi nell’analisi delle keyword è oggi un errore strategico. Una parola chiave performante su Google non è necessariamente quella che ChatGPT o un AI Overview citano nelle proprie risposte.
• La keyword research è un processo ciclico. Non basta farla una volta: va revisionata, aggiornata e integrata continuamente con i dati di performance e la strategia di contenuto.

Cosa significa davvero “scegliere le keyword” nel 2025

C’è ancora una vulgata piuttosto diffusa, anche tra chi lavora nel marketing da anni, secondo cui fare keyword research significhi sostanzialmente compilare una lista di parole da “mettere nei testi” per piacere a Google. È un’idea comprensibile, perché per molti anni ha funzionato abbastanza bene. Ma oggi non funziona più, e capire perché è il primo passo per fare le cose nel modo giusto.

I motori di ricerca moderni (e ancor più i sistemi di risposta generativa come ChatGPT o Perplexity) non leggono singole parole: valutano la coerenza semantica complessiva del contenuto rispetto all’intento di chi cerca. Il che cambia tutto. Fare un’analisi delle keyword efficace significa comprendere cosa cercano le persone, ma soprattutto perché lo cercano e in quale formato si aspettano di trovare una risposta. Per un CEO o per chi guida un ufficio marketing, la domanda da porsi è questa: stiamo producendo contenuti che rispondono davvero alle domande del nostro mercato, oppure stiamo inseguendo parole chiave che suonano bene ma che nessuno cerca davvero?

È qualcosa che in Cepar vediamo ogni giorno. Aziende con siti ben curati, testi scritti con cura, ma una keyword strategy costruita sull’intuito invece che sui dati. Il risultato è traffico basso, poco qualificato, o entrambe le cose.

SEO keyword: oltre il volume di ricerca

Il volume mensile di ricerca è quasi sempre il primo numero che si guarda. È normale, è il dato più visibile. Ma preso da solo può portare a scelte che sembrano logiche e invece fanno danni. Abbiamo visto aziende B2B investire mesi di lavoro editoriale su keyword con volumi altissimi (parliamo di 10.000, 20.000 ricerche mensili) che però avevano un intento puramente informativo: persone che cercavano risposte generali, non soluzioni da acquistare. Conversioni zero, o quasi.

Al contrario, una keyword come “consulenza marketing automation PMI Milano” può avere 150 ricerche mensili e valere, in termini di ritorno concreto, cento volte di più. Il primo filtro da applicare in ogni analisi keyword non è il volume, quindi, ma l’intento: informativo, navigazionale, transazionale o commerciale. Solo dopo aver capito cosa vuole davvero chi cerca ha senso ragionare su quante persone lo cercano.

Keyword difficulty: capire la competitività reale

Ogni analisi seria delle keyword deve considerare anche la keyword difficulty (KD), ovvero la difficoltà stimata di posizionarsi organicamente per una determinata query. Un KD elevato segnala che i primi risultati di Google sono occupati da siti con forte autorità di dominio, anni di backlink accumulati e contenuti consolidati. Competere su quei termini richiede tempo, risorse e una strategia di lungo periodo.

Per un brand in fase di crescita, o per una PMI che si affaccia alla SEO con budget non illimitati, la mossa più efficace è concentrarsi inizialmente sulle cosiddette long tail keyword: query più specifiche, meno competitive, con volumi inferiori ma con un’intenzione di ricerca molto più precisa. Abbiamo testato questo approccio su diversi siti B2B e i risultati nel medio periodo (6-12 mesi) sono stati consistentemente migliori rispetto all’inseguimento delle keyword più generiche fin dall’inizio. Si costruisce autorità progressiva, e poi si scala.

Come si fa un’analisi keyword: metodo e strumenti

Un’analisi keyword professionale non si esaurisce in una sessione con un singolo tool. È un processo iterativo, fatto di fasi distinte che si alimentano a vicenda, e che richiede di tornare sui propri passi più di una volta. Diciamolo chiaramente: chi vi vende un’analisi keyword “completa” in due ore probabilmente vi sta vendendo qualcosa di incompleto.

La prima fase è l’identificazione del seed set, cioè una lista iniziale di parole chiave di partenza costruita a partire dalla conoscenza diretta del business: i prodotti o servizi offerti, il linguaggio usato dal target, le domande che i commerciali si sentono fare ogni giorno. Questo punto di partenza è spesso sottovalutato, ma è fondamentale perché orienta tutte le fasi successive.

La seconda fase è l’espansione semantica: usando strumenti come Google Keyword Planner, Semrush, Ahrefs o Ubersuggest si ampliano le keyword di partenza con varianti, sinonimi, domande correlate e long tail. È qui che spesso emergono le sorprese più interessanti, query che il mercato sta già cercando attivamente ma che il cliente non aveva mai considerato.

La terza fase è la clusterizzazione: le keyword vengono raggruppate in cluster semantici, insiemi di parole chiave che condividono intento e argomento. Ogni cluster diventa la base per un contenuto specifico (una pagina pillar, un articolo di blog, una landing). Questo approccio migliora la coerenza tematica del sito e facilita la comprensione sia da parte di Google sia dei sistemi AI generativi.

Analisi keyword Google: cosa guardare davvero nella SERP

Uno degli errori più comuni, anche tra chi ha esperienza, è fermarsi ai dati dei tool senza aprire Google e guardare la SERP reale. I numeri vanno bene, ma la SERP dice cose che i numeri non dicono. Quando si valuta una keyword per la SEO, è indispensabile analizzare manualmente i primi 10 risultati per capire che tipo di contenuto viene premiato (articoli, pagine prodotto, video, risposte dirette in featured snippet), quale lunghezza hanno i testi, quale formato predomina e quali entità semantiche vengono richiamate con maggiore frequenza.

Un caso recente: su alcune keyword legate all’AI marketing, la SERP di Google mostra quasi esclusivamente contenuti strutturati in forma di guida, con H2 esplicativi e sezioni FAQ. Nessun articolo generico, nessun listicle veloce. Ignorare questo dato e pubblicare comunque un post leggero significherebbe ottimizzare nel vuoto.

Analisi keyword sito: capire da dove si parte

Prima di pianificare nuovi contenuti, c’è un passaggio che spesso viene saltato: analizzare le keyword per cui il proprio sito è già visibile, capire in che posizione si è e quali margini di miglioramento esistono. Google Search Console, Semrush e Ahrefs permettono di estrarre questi dati in modo abbastanza preciso, e quello che emerge è quasi sempre più ricco di quanto ci si aspetti.

L’analisi keyword del proprio sito permette di identificare tre categorie di opportunità: le keyword per cui si è già nelle prime posizioni (da consolidare con aggiornamenti periodici del contenuto), quelle per cui si è in posizione 4-15 (le più interessanti, perché spesso bastano interventi mirati per scalare), e le keyword per cui non si è ancora presenti ma che il mercato sta cercando attivamente. Questa lettura a tre livelli trasforma l’analisi da esercizio tecnico a input diretto per il piano editoriale. È qualcosa che in Cepar facciamo sistematicamente prima di proporre qualsiasi strategia di contenuto a un nuovo cliente.

GEO Optimization: la nuova dimensione della keyword research

La GEO (Generative Engine Optimization) è l’insieme di pratiche che permettono ai contenuti di essere citati, riassunti e raccomandati dai sistemi di risposta basati su intelligenza artificiale: Google AI Overview, ChatGPT con browsing attivo, Perplexity, Bing Copilot. Non è una moda passeggera. È un cambiamento strutturale nel modo in cui le persone cercano informazioni, e chi lo ignora oggi rischia di trovarsi fuori dai nuovi spazi di visibilità già nel giro di pochi mesi.

Il punto critico, quello che molti ancora non hanno capito pienamente, è che non tutte le keyword che performano bene nella SEO tradizionale sono quelle che i sistemi generativi privilegiano nelle proprie risposte. Un caso recente che abbiamo osservato direttamente: ChatGPT cita spesso brand con strutture dati chiare, contenuti ben organizzati in sezioni e definizioni esplicite nei primi paragrafi, a prescindere dal volume di ricerca della keyword su Google. Visibilità e autorevolezza nei sistemi AI si costruiscono con criteri parzialmente diversi rispetto alla SEO classica.

Keyword informative e conversazionali: la priorità della GEO

I sistemi generativi prediligono contenuti che rispondono a domande esplicite con linguaggio naturale e struttura chiara. Di conseguenza, la keyword research pensata per la GEO deve includere una categoria specifica di query: le domande conversazionali, le interrogazioni implicite, le keyword a intento informativo profondo che riflettono il modo in cui le persone parlano (non solo come scrivono nella barra di ricerca).

Non solo “analisi keyword SEO”, quindi, ma “come si fa un’analisi delle keyword per un sito aziendale” o “quali strumenti usare per trovare le parole chiave giuste per il mio settore”. Questi formati interrogativi sono esattamente il tipo di input che gli utenti danno a ChatGPT o a Perplexity, e produrre contenuti ben strutturati e citabili su quelle query significa aumentare concretamente le probabilità di essere presenti nelle risposte dei sistemi AI.

Struttura del contenuto e citabilità AI

Per essere citato da un sistema generativo, un contenuto deve rispettare alcune caratteristiche precise: definizioni chiare nei primissimi paragrafi, sezioni con titoli H2 e H3 descrittivi e non generici, frasi brevi e dirette che possano essere estratte come snippet autonomi, e una coerenza semantica interna che segnali all’AI l’autorevolezza della fonte. In fondo, i sistemi generativi fanno quello che farebbe un lettore esperto e veloce: cercano il testo che risponde in modo più chiaro e strutturato alla domanda che hanno ricevuto.

Questo comporta una conseguenza pratica importante: la scelta delle keyword non può più essere disgiunta dalla scelta della struttura editoriale. Una keyword ben selezionata inserita in un testo confuso o troppo generico non verrà mai citata da un AI Overview. Al contrario, un contenuto costruito intorno a un cluster semantico coerente e organizzato con logica ha probabilità molto più alte di emergere nei sistemi generativi come fonte affidabile.

Come integrare keyword SEO e GEO in una strategia unica

La domanda che riceviamo spesso è: devo fare SEO o devo fare GEO? La risposta, diciamolo subito, è che non si tratta di scegliere. Si tratta di costruire una strategia che ottimizzi entrambe le dimensioni in modo coerente, senza rincorrere l’una a scapito dell’altra.

Il punto di partenza rimane sempre l’analisi delle keyword: strutturata, classificata non solo per volume e difficoltà ma anche per intento, formato atteso e potenziale di citabilità AI. Da questa analisi si costruisce una mappa dei contenuti in cui ogni pagina risponde a un cluster specifico con una struttura pensata per essere compresa sia da Google sia dai motori generativi. Non è un lavoro particolarmente diverso da quello che si farebbe per una buona SEO tradizionale: richiede però un livello di consapevolezza in più, e la capacità di leggere i contenuti anche dal punto di vista di un sistema AI.

Il secondo elemento è l’aggiornamento continuo. Le keyword cambiano nel tempo (più velocemente di quanto si pensi), il linguaggio del mercato evolve, i sistemi AI modificano le proprie logiche di risposta quasi in tempo reale. Un’analisi keyword non è mai definitiva: va rivista idealmente ogni trimestre, con un occhio ai dati di Search Console e uno ai comportamenti emergenti nei sistemi generativi.

Infine, l’integrazione tra ricerca delle parole chiave e dati di performance è il fattore che trasforma la strategia in un sistema che si auto-alimenta. Monitorare il posizionamento organico, il CTR, le impression e le citazioni nei sistemi AI permette di identificare le opportunità in anticipo e correggere le debolezze prima che si traducano in perdita di visibilità.

Il ruolo della keyword research nelle decisioni di marketing B2B

C’è una cosa che non viene detta abbastanza spesso: la keyword research è uno strumento di lettura del mercato, non solo di ottimizzazione tecnica. Le parole chiave che le persone usano per cercare qualcosa riflettono bisogni reali, linguaggio reale, priorità reali. Per un CEO o per un responsabile marketing che vuole capire dove si muove il proprio mercato, un’analisi delle keyword ben fatta può dire molto più di un focus group.

Un’analisi keyword condotta con metodo può alimentare decisioni che vanno ben oltre il piano editoriale: dalla definizione del posizionamento di prodotto alla scelta dei verticali su cui concentrare gli investimenti, dalla struttura del sito al tono della comunicazione. In questo senso è uno dei pochi strumenti del marketing digitale che unisce dato quantitativo e insight qualitativo in modo direttamente azionabile, senza bisogno di grandi elaborazioni intermedie.

Il team Cepar supporta le aziende B2B lungo tutto questo percorso: dall’analisi keyword iniziale alla definizione della content strategy, fino all’ottimizzazione GEO dei contenuti esistenti. Con un approccio consulenziale che non si limita alla visibilità organica, ma la connette alle performance commerciali reali.

FAQ

Quante keyword dovrebbe coprire un singolo contenuto?

Non esiste un numero universale, e diffidate di chi ne propone uno. Un testo ben ottimizzato si focalizza su un cluster semantico coerente, che in pratica può includere da 3 a 8 keyword correlate. Quello che conta è la rilevanza tematica e la naturalezza con cui vengono integrate nel testo. Saturare un contenuto di keyword (quello che si chiama keyword stuffing) danneggia sia la leggibilità per l’utente sia il posizionamento organico.

Le keyword SEO funzionano anche per Google Ads?

Non automaticamente. Le keyword organiche e quelle a pagamento seguono logiche diverse: in SEO si ragiona su autorità e posizionamento nel tempo, in Ads si ottimizza su conversione immediata e ROAS. Un’analisi keyword completa dovrebbe distinguere i due ambiti fin dall’inizio e definire priorità separate, anche se ovviamente i dati di uno possono informare le scelte dell’altro.

Come capire se un’analisi keyword è stata fatta correttamente?

Un’analisi keyword solida produce un output strutturato: cluster semantici definiti, intenti mappati per ogni gruppo di query, una prioritizzazione basata su dati concreti (volume, KD, potenziale di conversione) e una corrispondenza chiara tra keyword e tipo di contenuto da produrre. Se quello che avete in mano è solo una lista di parole senza contesto, senza intenti e senza una logica di priorità, l’analisi non è ancora completa. È un punto di partenza, non un deliverable.