Impara come strutturare contenuti, metadata, regole di crawling e performance affinché i crawler AI e gli strumenti LLM possano scoprire, analizzare e citare le tue pagine in modo affidabile.
“Ottimizzato per l'AI” è spesso usato come parola d'ordine, ma nella pratica significa che il tuo sito è facile per i sistemi automatizzati da trovare, leggere e riutilizzare in modo accurato.
Quando si parla di crawler AI, di solito si intendono bot gestiti da motori di ricerca, prodotti AI o provider di dati che scaricano pagine web per alimentare funzioni come riassunti, risposte, dataset di training o sistemi di retrieval. L'indicizzazione LLM si riferisce tipicamente a trasformare le tue pagine in un archivio conoscitivo ricercabile (spesso testo “suddiviso” con metadata) così che un assistente AI possa recuperare il passaggio giusto e citarlo o riportarlo.
L'ottimizzazione per l'AI riguarda meno il “posizionamento” e più quattro risultati:
Nessuno può garantire l'inclusione in un particolare indice o modello. I diversi provider eseguono il crawling in modo differente, rispettano policy diverse e aggiornano a ritmi differenti.
Quello che puoi controllare è rendere i tuoi contenuti facili da accedere, estrarre e attribuire—così se vengono usati, vengono usati correttamente.
llms.txt per guidare la scoperta orientata a LLMSe costruisci pagine e flussi velocemente, aiuta scegliere strumenti che non contrastino questi requisiti. Per esempio, i team che usano Koder.ai (una piattaforma di sviluppo guidata dalla chat che genera frontend React e backend Go/PostgreSQL) spesso integrano template favorevoli a SSR/SSG, rotte stabili e metadata coerenti fin dall'inizio—così “AI-ready” diventa la norma, non un retrofit.
Gli LLM e i crawler AI non interpretano una pagina come fa una persona. Estraggono testo, inferiscono relazioni tra idee e cercano di mappare la pagina su un intento chiaro. Più prevedibile è la tua struttura, meno supposizioni errate devono fare.
Inizia rendendo la pagina facile da scansionare in testo semplice:
Un pattern utile è: promessa → riassunto → spiegazione → prova → prossimi passi.
Posiziona un breve riassunto nella parte alta (2–5 righe). Questo aiuta i sistemi AI a classificare rapidamente la pagina e catturare le affermazioni chiave.
Esempio TL;DR:
TL;DR: Questa pagina spiega come strutturare i contenuti affinché i crawler AI possano estrarre l'argomento principale, le definizioni e i punti chiave in modo affidabile.
L'indicizzazione LLM funziona meglio quando ogni URL risponde a un intento. Se mescoli obiettivi non correlati (es. “prezzi”, “documentazione di integrazione” e “storia aziendale” sulla stessa pagina), la pagina diventa più difficile da categorizzare e può emergere per query errate.
Se devi coprire intenti correlati ma distinti, dividili in pagine separate e collegale con link interni (es. /pricing, /docs/integrations).
Se il tuo pubblico potrebbe interpretare un termine in più modi, definiscilo presto.
Esempio:
AI crawler optimization: preparare i contenuti del sito e le regole di accesso in modo che i sistemi automatizzati possano scoprire, leggere e interpretare le pagine in modo affidabile.
Scegli un nome per ciascun prodotto, feature, piano e concetto chiave—e mantienilo ovunque. La coerenza migliora l'estrazione (“Feature X” si riferisce sempre alla stessa cosa) e riduce la confusione quando i modelli riassumono o confrontano le tue pagine.
La maggior parte delle pipeline di indicizzazione spezza le pagine in chunk e memorizza/recupera i pezzi che corrispondono meglio. Il tuo compito è rendere quei chunk ovvi, autosufficienti e facili da citare.
Mantieni un solo H1 per pagina (la promessa della pagina), poi usa H2 per le sezioni principali e H3 per i sottotemi.
Una regola semplice: se puoi trasformare gli H2 in un indice che descrive l'intera pagina, stai facendo bene. Questa struttura aiuta i sistemi di retrieval ad associare il contesto giusto a ogni chunk.
Evita etichette vaghe come “Panoramica” o “Altro”. Piuttosto, fai in modo che le intestazioni rispondano all'intento dell'utente:
Quando un chunk è estratto fuori contesto, l'intestazione spesso diventa il suo “titolo”. Rendila significativa.
Usa paragrafi brevi (1–3 frasi) per la leggibilità e per mantenere i chunk focalizzati.
Gli elenchi puntati funzionano bene per requisiti, passaggi e highlight delle funzionalità. Le tabelle sono ottime per confronti perché preservano la struttura.
| Piano | Ideale per | Limite principale |
|---|---|---|
| Starter | Provarlo | 1 progetto |
| Team | Collaborazione | 10 progetti |
Una piccola sezione FAQ con risposte brevi e complete migliora l'estrattibilità:
Q: Supportate upload CSV?
A: Sì—CSV fino a 50 MB per file.
Chiudi le pagine chiave con blocchi di navigazione così utenti e crawler possono seguire percorsi basati sull'intento:
I crawler AI non si comportano tutti come un browser completo. Molti possono scaricare e leggere l'HTML grezzo immediatamente, ma fanno fatica (o saltano) l'esecuzione di JavaScript, l'attesa di chiamate API e l'assemblaggio della pagina dopo l'hydration. Se il tuo contenuto chiave appare solo dopo il rendering client-side, corri il rischio di essere “invisibile” per i sistemi che fanno l'indicizzazione LLM.
Con una pagina HTML tradizionale, il crawler scarica il documento e può estrarre intestazioni, paragrafi, link e metadata subito.
Con una pagina molto JS-heavy, la prima risposta può essere un involucro sottile (pochi div e script). Il testo significativo compare solo dopo che gli script girano, i dati vengono caricati e i componenti renderizzati. È in questo secondo passaggio che la copertura cala: alcuni crawler non eseguono script; altri li eseguono con timeout o supporto parziale.
Per le pagine che vuoi indicizzare—descrizioni prodotto, prezzi, FAQ, documentazione—favorisci:
L'obiettivo non è “niente JavaScript”. È HTML significativo prima di tutto, JS dopo.
Tab, accordion e controlli “leggi altro” vanno bene se il testo è nel DOM. Il problema sorge quando il contenuto viene recuperato solo dopo un click o iniettato dopo una chiamata client-side. Se quel contenuto è importante per la scoperta AI, includilo nell'HTML iniziale e usa CSS/ARIA per controllarne la visibilità.
Esegui entrambe queste verifiche:
Se intestazioni, copy principali, link interni o risposte FAQ appaiono solo in Inspect Element ma non in View Source, trattalo come un rischio di rendering e porta quel contenuto nell'output server-rendered.
I crawler AI e i bot di ricerca tradizionali hanno bisogno di regole di accesso chiare e coerenti. Se blocchi accidentalmente contenuti importanti—o permetti ai crawler di entrare in aree private o “disordinate”—puoi sprecare budget di crawling e inquinare ciò che viene indicizzato.
Usa robots.txt per regole ampie: quali cartelle (o pattern URL) dovrebbero essere crawlati o evitati.
Una baseline pratica:
/admin/, /account/, risultati di ricerca interni o URL con molti parametri che generano combinazioni quasi infinite.Esempio:
User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /account/
Disallow: /internal-search/
Sitemap: /sitemap.xml
Importante: bloccare con robots.txt previene il crawling, ma non garantisce che un URL non compaia in un indice se viene referenziato altrove. Per il controllo dell'indice, usa direttive a livello di pagina.
Usa meta name="robots" nelle pagine HTML e X-Robots-Tag negli header per file non-HTML (PDF, feed, esportazioni generate).
Pattern comuni:
noindex,follow così i link continuano a passare ma la pagina resta fuori dagli indici.noindex—proteggetele con autenticazione e valuta anche di disallow nel robots.noindex più canonicalizzazione corretta (ne parleremo dopo).Documenta e applica regole per ambiente:
noindex globale (facile da gestire via header) per evitare indicizzazione accidentale.Se i tuoi controlli di accesso influenzano dati utente, assicurati che la policy visibile agli utenti corrisponda alla realtà (vedi /privacy e /terms quando rilevante).
Se vuoi che i sistemi AI (e i crawler) capiscano e citino le tue pagine in modo affidabile, devi ridurre le situazioni di “stesso contenuto, molti URL”. I duplicati sprecano budget di crawling, dividono segnali e possono far indicizzare o citare la versione sbagliata di una pagina.
Punta a URL che rimangono validi per anni. Evita di esporre parametri inutili come session ID, opzioni di ordinamento o codici di tracciamento in URL indicizzabili (es. ?utm_source=..., ?sort=price, ?ref=). Se i parametri sono necessari per funzionalità (filtri, paginazione, ricerca interna), assicurati che la versione “principale” sia accessibile a un URL pulito e stabile.
URL stabili migliorano le citazioni a lungo termine: quando un LLM apprende o memorizza un riferimento, è più probabile che rimandi sempre allo stesso URL se la struttura non cambia a ogni redesign.
Aggiungi un <link rel="canonical"> sulle pagine dove i duplicati sono previsti:
I tag canonici dovrebbero puntare all'URL preferito e indicizzabile (e idealmente quell'URL canonico dovrebbe restituire 200).
Quando una pagina si sposta permanentemente, usa un redirect 301. Evita catene di redirect (A → B → C) e loop; rallentano i crawler e possono portare a indicizzazione parziale. Reindirizza gli URL vecchi direttamente alla destinazione finale e mantieni coerenza tra HTTP/HTTPS e www/non-www.
Implementa hreflang solo quando hai equivalenti davvero localizzati (non solo snippet tradotti). Un hreflang errato può confondere su quale pagina dovrebbe essere citata per quale pubblico.
Sitemap e link interni sono il tuo “sistema di consegna” per la scoperta: dicono ai crawler cosa esiste, cosa conta e cosa ignorare. Per crawler AI e indicizzazione LLM, l'obiettivo è semplice—rendi i tuoi migliori URL facili da trovare e difficili da perdere.
La tua sitemap dovrebbe includere solo URL canonici e indicizzabili. Se una pagina è bloccata da robots.txt, marcata noindex, reindirizzata o non è la versione canonica, non appartiene alla sitemap. Questo concentra il budget di crawling e riduce la possibilità che un LLM prenda una versione duplicata o obsoleta.
Sii coerente con i formati degli URL (slash finale, minuscole, HTTPS) così la sitemap rispecchia le regole canoniche.
Se hai molti URL, dividili in più file sitemap (limite comune: 50.000 URL per file) e pubblica un sitemap index che elenchi ciascuna sitemap. Organizza per tipo di contenuto quando aiuta, es.:
/sitemaps/pages.xml/sitemaps/blog.xml/sitemaps/docs.xmlQuesto semplifica la manutenzione e ti aiuta a monitorare cosa viene scoperto.
lastmod come segnale di fiducia, non come timestamp di deployAggiorna lastmod con criterio—solo quando la pagina cambia sostanzialmente (contenuto, prezzi, policy, metadata chiave). Se ogni URL si aggiorna ad ogni deploy, i crawler imparano a ignorare il campo e gli aggiornamenti davvero importanti potrebbero essere riesaminati più tardi del previsto.
Una solida struttura hub-and-spoke aiuta utenti e macchine. Crea hub (pagine categoria, prodotto o tema) che linkano alle pagine “spoke” più importanti e assicurati che ogni spoke linki indietro al suo hub. Aggiungi link contestuali nel testo, non solo nei menu.
Se pubblichi contenuti educativi, mantieni i punti di ingresso principali ovvi—invia utenti a /blog per articoli e /docs per materiale di riferimento più approfondito.
I dati strutturati sono un modo per etichettare cosa è una pagina (un articolo, prodotto, FAQ, organizzazione) in un formato che le macchine possono leggere in modo affidabile. I motori e i sistemi AI non devono più indovinare quale testo è il titolo, chi l'ha scritto o quale sia l'entità principale—possono parsarlo direttamente.
Usa i tipi Schema.org che corrispondono al tuo contenuto:
Scegli un tipo primario per pagina e poi aggiungi proprietà di supporto (per esempio, un Article può riferirsi a un Organization come publisher).
I crawler confrontano i dati strutturati con la pagina visibile. Se il tuo markup dichiara una FAQ che in realtà non è sulla pagina, o elenca un autore non mostrato, crei confusione e rischi che il markup venga ignorato.
Per le pagine di contenuto, includi author più datePublished e dateModified quando sono reali e significative. Questo chiarisce freschezza e responsabilità—due elementi che gli LLM spesso considerano quando decidono cosa fidarsi.
Se hai profili ufficiali, aggiungi sameAs (es. i profili social verificati) nello schema Organization.
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Build a Website Ready for AI Crawlers and LLM Indexing",
"author": { "@type": "Person", "name": "Jane Doe" },
"datePublished": "2025-01-10",
"dateModified": "2025-02-02",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Acme",
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/acme"]
}
}
Infine, valida con strumenti comuni (Google’s Rich Results Test, Schema Markup Validator). Correggi gli errori e tratta gli avvisi con pragmatismo: dai priorità a quelli legati al tipo scelto e alle proprietà chiave (titolo, autore, date, informazioni prodotto).
Un llms.txt è una piccola “scheda” leggibile che indica ai crawler focalizzati sui language model (e alle persone che li configurano) i punti di ingresso più importanti: docs, pagine prodotto chiave e qualsiasi materiale di riferimento che spiega la tua terminologia.
Non è uno standard con comportamento garantito per tutti i crawler, e non dovrebbe sostituire sitemap, canoniche o controlli robots. Pensalo come una scorciatoia utile per la scoperta e il contesto.
Mettile nella root del sito così è facile da trovare:
/llms.txtÈ lo stesso principio di robots.txt: posizione prevedibile, fetch rapido.
Mantienilo breve e curato. Buoni candidati:
Considera anche brevi note di stile che riducono l'ambiguità (es. “Nel nostro UI chiamiamo i clienti ‘workspaces’”). Evita lunghi testi di marketing, dump di URL o qualsiasi cosa che confligga con le tue canoniche.
Ecco un esempio semplice:
# llms.txt
# Purpose: curated entry points for understanding and navigating this site.
## Key pages
- / (Homepage)
- /pricing
- /docs
- /docs/getting-started
- /docs/api
- /blog
## Terminology and style
- Prefer “workspace” over “account”.
- Product name is “Acme Cloud” (capitalized).
- API objects: “Project”, “User”, “Token”.
## Policies
- /terms
- /privacy
La coerenza conta più del volume:
robots.txt (crea segnali contrastanti).Una routine pratica e gestibile:
llms.txt e conferma che sia ancora il miglior entry point.llms.txt ogni volta che aggiorni la sitemap o modifichi le canoniche.Fatto bene, llms.txt resta piccolo, accurato e davvero utile—senza promettere come si comporterà un crawler specifico.
I crawler (inclusi quelli orientati all'AI) si comportano spesso come utenti impazienti: se il tuo sito è lento o instabile, scaricheranno meno pagine, ritenteranno meno e aggiorneranno l'indice con meno frequenza. Buone performance e risposte server affidabili aumentano la probabilità che i tuoi contenuti vengano scoperti, ricrawlati e aggiornati.
Se il tuo server va spesso in timeout o restituisce errori, un crawler può ridurre automaticamente la frequenza delle visite. Questo significa che le nuove pagine possono impiegare più tempo a comparire e gli aggiornamenti potrebbero non riflettersi rapidamente.
Punta a uptime stabile e tempi di risposta prevedibili durante le ore di punta—non solo ottimi risultati in laboratorio.
Time to First Byte (TTFB) è un forte indicatore di salute del server. Alcune azioni ad alto impatto:
Anche se i crawler non “vedono” le immagini come le persone, file grandi consumano comunque tempo e banda di crawling.
I crawler si basano sui codici di stato per decidere cosa conservare e cosa scartare:
Se il testo dell'articolo principale richiede autenticazione, molti crawler indicizzeranno solo l'involucro. Mantieni l'accesso di lettura principale pubblico o fornisci un’anteprima crawlabile che includa il contenuto chiave.
Proteggi il sito dagli abusi, ma evita blocchi netti. Preferisci:
Retry-AfterQuesto mantiene il sito sicuro lasciando i crawler responsabili svolgere il loro lavoro.
“E‑E‑A‑T” non richiede grandi proclami o badge appariscenti. Per i crawler AI e gli LLM, significa soprattutto che il sito è chiaro su chi ha scritto qualcosa, da dove provengono i fatti e chi è responsabile della loro manutenzione.
Quando dichiari un fatto, attacca la fonte il più vicino possibile all'affermazione. Dai priorità a riferimenti primari e ufficiali (leggi, organismi di standard, documentazione vendor, paper peer‑reviewed) rispetto a riassunti secondari.
Ad esempio, se menzioni il comportamento dei dati strutturati, cita la documentazione di Google (“Google Search Central — Structured Data”) e, quando rilevante, le definizioni di schema (“Schema.org vocabulary”). Se parli di direttive robots, fai riferimento agli standard rilevanti e alla documentazione ufficiale dei crawler (es. “RFC 9309: Robots Exclusion Protocol”). Anche senza linkare ogni volta, includi dettagli sufficienti perché un lettore possa trovare il documento esatto.
Aggiungi una byline autore con breve bio, credenziali e responsabilità. Poi rendi esplicita la proprietà:
Evita linguaggi tipo “migliore” e “garantito”. Descrivi cosa hai testato, cosa è cambiato e quali sono i limiti. Aggiungi note di aggiornamento in cima o in fondo alle pagine chiave (es. “Aggiornato 2025-12-10: chiarito il comportamento canonico per i redirect”). Questo crea una traccia di manutenzione che sia persone che macchine possono interpretare.
Definisci i termini principali una volta, poi usali coerentemente nel sito (es. “AI crawler”, “indicizzazione LLM”, “HTML renderizzato”). Una pagina glossario leggera (es. /glossary) riduce l'ambiguità e facilita riassunti accurati.
Un sito pronto per l'AI non è un progetto una tantum. Piccole modifiche—un aggiornamento CMS, un nuovo redirect o una navigazione ridisegnata—possono rompere silenziosamente la scoperta e l'indicizzazione. Una routine di test semplice ti evita di indovinare quando traffico o visibilità cambiano.
Parti dalle basi: traccia errori di crawling, copertura dell'indice e le pagine più linkate. Se i crawler non riescono a fetchare URL chiave (timeout, 404, risorse bloccate), l'indicizzazione LLM tende a degradare rapidamente.
Monitora anche:
Dopo i deploy (anche “piccoli”), rivedi cosa è cambiato:
Un audit post-release di 15 minuti spesso intercetta problemi prima che diventino perdite di visibilità a lungo termine.
Scegli un gruppo di pagine ad alto valore e testa come vengono riassunte da strumenti AI o script interni di summarization. Cerca:
Se i riassunti sono vaghi, la soluzione è spesso editoriale: intestazioni H2/H3 più chiare, primi paragrafi più espliciti e terminologia più esplicita.
Trasforma ciò che impari in una checklist periodica e assegna un responsabile (una persona reale, non “marketing”). Tienila aggiornata e pratica—poi linka l'ultima versione internamente così tutto il team usa la stessa playbook. Pubblica un riferimento leggero tipo /blog/ai-seo-checklist e aggiornalo con l'evoluzione del sito e degli strumenti.
Se il tuo team rilascia velocemente (soprattutto con sviluppo assistito dall'AI), considera di integrare controlli di “AI readiness” direttamente nel flusso di build/release: template che emettono sempre tag canonical, campi autore/data coerenti e contenuto core server-rendered. Piattaforme come Koder.ai possono aiutare qui rendendo quei default ripetibili su nuove pagine React e superfici app—and permettendo iterazione tramite modalità planning, snapshot e rollback quando un cambiamento impatta la crawlabilità.
Piccoli miglioramenti costanti si sommano: meno errori di crawling, indicizzazione più pulita e contenuti più facili da comprendere per persone e macchine.
Significa che il tuo sito è facile da scoprire, analizzare e riutilizzare in modo accurato da sistemi automatizzati.
Nella pratica, si traduce in URL crawlabili, struttura HTML pulita, attribuzione chiara (autore/data/fonti) e contenuti scritti in blocchi autosufficienti che i sistemi di retrieval possono associare a domande specifiche.
Non in modo affidabile. Fornitori diversi eseguono il crawling con cadenze diverse, seguono policy differenti e alcuni potrebbero non effettuare il crawling del tuo sito.
Concentrati su ciò che puoi controllare: rendi le pagine accessibili, non ambigue, veloci da scaricare e facili da attribuire, così che se vengono usate, vengano impiegate correttamente.
Punta a fornire HTML significativo nella risposta iniziale.
Usa SSR/SSG/renderer ibridi per pagine importanti (pricing, documentazione, FAQ). Poi aggiungi JavaScript per l'interattività. Se il testo principale compare solo dopo l'hydration o chiamate API, molti crawler non lo vedranno.
Confronta:
Se intestazioni chiave, testi principali, link o risposte FAQ compaiono solo in Inspect Element, sposta quel contenuto nell'HTML renderizzato dal server.
Usa robots.txt per regole di crawling ampie (es. bloccare /admin/) e meta robots / X-Robots-Tag per decisioni di indicizzazione a livello di pagina o file.
Un pattern comune è noindex,follow per pagine utility leggere, e autenticazione (non solo ) per aree private.
Usa un URL canonico stabile per ogni contenuto.
rel="canonical" dove si prevedono duplicati (filtri, parametri, varianti).Questo riduce segnali frammentati e rende le citazioni più coerenti nel tempo.
Includi solo URL canonici e indicizzabili.
Escludi URL che sono reindirizzati, marcati noindex, bloccati da robots.txt o duplicati non canonici. Mantieni i formati coerenti (HTTPS, slash finale, minuscole) e usa lastmod solo quando il contenuto cambia in modo significativo.
Consideralo una “scheda” curata che punta ai tuoi migliori entry point (hub di doc, getting started, glossario, policy).
Mantienilo breve, lista solo URL che vuoi siano scoperti e citati, e assicurati che ogni link restituisca 200 con la corretta canonica. Non sostituisce sitemap, canoniche o direttive robots.
Scrivi le pagine in modo che i blocchi possano stare in piedi da soli:
Questo migliora la precisione del retrieval e riduce riassunti errati.
Aggiungi e mantieni segnali di fiducia visibili:
datePublished e dateModified significativiQuesti elementi rendono l'attribuzione e la citazione più affidabili per crawler e utenti.
noindex