In questo articolo analizziamo tre dei principali falsi miti legati a GEO e modelli linguistici (LLM), che oggi possono incidere concretamente sulla capacità delle strutture di intercettare domanda diretta e mantenere competitività nel nuovo scenario digitale.
“Se il mio hotel è ben recensito, sarò sempre consigliato dagli LLM”
I modelli linguistici non costruiscono le proprie risposte sulla base di un singolo segnale, come le recensioni, ma su una combinazione di fonti e informazioni disponibili online. Le recensioni rappresentano solo una parte del quadro complessivo.
Questo significa che anche un hotel con ottime recensioni può non emergere nelle risposte se le informazioni disponibili sono frammentate, incoerenti o difficili da interpretare per i modelli.
In questo scenario si inserisce un problema molto concreto e spesso sottovalutato: molte strutture hanno costruito nel tempo la propria reputazione soprattutto sulle OTA e sulle piattaforme intermediarie (Booking, Expedia, TripAdvisor), mentre il sito ufficiale rimane spesso meno completo, poco aggiornato o povero di contenuti strutturati.
Il risultato è controintuitivo ma decisivo: se la fonte più ricca, coerente e “leggibile” per l’AI non è il sito ufficiale, ma la scheda OTA, saranno proprio le OTA a essere privilegiate nelle risposte generate dagli LLM.
In altre parole, la reputazione dell’hotel non scompare - ma finisce per alimentare la visibilità di chi la ospita. E la dipendenza dagli intermediari, invece di ridursi, si replica anche all’interno dell’ecosistema AI.
“La SEO tradizionale è sufficiente per essere visibili anche nei sistemi AI”
Un errore frequente è considerare la SEO tradizionale come sufficiente anche nei sistemi basati su intelligenza artificiale generativa. In realtà, si tratta di due ambienti che condividono solo in parte le logiche di funzionamento.
Per comprendere la differenza è utile partire da come operano i modelli linguistici. Gli LLM sono basati su sistemi di machine learning e reti neurali addestrate su enormi quantità di dati. Il loro funzionamento non è deterministico: non applicano regole fisse, ma generano risposte in base a probabilità statistiche. In altre parole, non recuperano semplicemente informazioni come un motore di ricerca, ma costruiscono la risposta più plausibile rispetto al contesto e alla domanda dell’utente.
Questo cambia profondamente il modo in cui i contenuti vengono interpretati.
Anche la struttura di un sito web assume un ruolo diverso. Un sito è composto da HTML, CSS e JavaScript: l’HTML definisce la struttura informativa, il CSS l’aspetto visivo e il JavaScript le interazioni. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, gli LLM non “navigano” il sito come farebbe un utente umano, ma estraggono e rielaborano contenuti testuali o dati strutturati.
Di conseguenza, non conta solo come una pagina appare, ma soprattutto quanto le informazioni sono chiare, coerenti e facilmente interpretabili a livello semantico.
La SEO nasce proprio per rendere i contenuti leggibili dai motori di ricerca tradizionali, cioè i sistemi che costruiscono una SERP (Search Engine Results Page), ovvero la pagina dei risultati che vediamo su Google dopo una ricerca. È una disciplina basata su elementi standardizzati come struttura semantica, meta tag e dati strutturati che arricchiscono le informazioni (prezzi, recensioni, tipologia di struttura). È un sistema efficace, ma pensato per un modello di ranking stabile e deterministico.
La GEO introduce invece una logica differente. Nei sistemi generativi non esiste una SERP fissa e uguale per tutti: le risposte vengono costruite dinamicamente, ogni volta, attingendo a più fonti e sintetizzandole. In questo processo diventano determinanti fattori come chiarezza del contenuto, densità informativa, coerenza tra fonti e capacità di rispondere in modo diretto a una specifica intenzione di ricerca.
Per questo motivo, un buon posizionamento SEO non garantisce automaticamente visibilità nei sistemi AI. Un contenuto può essere perfettamente indicizzato nei motori di ricerca tradizionali ma non sufficientemente strutturato o “interpretabile” per essere utilizzato come fonte nella generazione di una risposta.
Implicazione: la SEO rimane una base necessaria, ma non è più sufficiente da sola a garantire visibilità nei nuovi sistemi di ricerca basati sull’intelligenza artificiale.
La buona notizia è che questo non significa dover rifare i siti da zero. Gli assistenti AI non si basano principalmente sull’interfaccia visiva del sito, ma sulla struttura informativa e semantica dei contenuti e dei dati. Per questo motivo non è la parte “vetrina” rivolta all’utente umano a dover essere stravolta, quanto piuttosto il livello informativo che viene interpretato dalle macchine. Il sito continua quindi a svolgere la sua funzione commerciale e di conversione per l’utente umano, mentre parallelamente deve essere reso comprensibile e utilizzabile anche dagli agenti AI.
“Solo i giovani utilizzano i sistemi basati su intelligenza artificiale”
Un’altra convinzione diffusa è che l’intelligenza artificiale sia uno strumento utilizzato principalmente dalle generazioni più giovani, in particolare Gen Z e Millennials. Questa lettura, però, non trova piena conferma nei dati più recenti.
Secondo l’Hospitality and Travel Report 2025 di Adyen, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle decisioni di viaggio è ormai trasversale tra le generazioni e, in alcuni casi, mostra dinamiche opposte rispetto alle aspettative più comuni.
Il report evidenzia infatti che circa il 50% degli utenti tra Gen X e Boomer utilizza già strumenti di intelligenza artificiale per decidere dove soggiornare. Non solo: questa fascia rappresenta anche quella con il tasso di crescita più elevato nell’adozione di questi strumenti, con un incremento del +98% nel 2025.
Questo dato cambia in modo significativo la prospettiva con cui leggere l’adozione dell’AI nel settore travel. L’utilizzo non è più legato esclusivamente a un pubblico giovane o nativamente digitale, ma si sta espandendo rapidamente anche tra fasce di utenti più mature, che utilizzano questi strumenti soprattutto per semplificare il processo decisionale e ridurre il tempo necessario alla scelta.
In questo senso, l’intelligenza artificiale non rappresenta un comportamento di nicchia o generazionale, ma una nuova modalità di accesso alle informazioni ormai trasversale, che coinvolge utenti con profili, esigenze e livelli di familiarità tecnologica molto diversi tra loro.
Implicazione: l’adozione dell’AI nel travel non segue una linea generazionale, ma una logica di utilità e immediatezza. E proprio per questo sta crescendo più rapidamente proprio tra le fasce di utenti considerate tradizionalmente meno digitali.
Di conseguenza, anche una delle convinzioni più radicate nel settore hospitality viene meno: l’idea che “il mio cliente è adulto, quindi l’AI non mi riguarda”. In realtà, il profilo tipico dell’ospite di strutture indipendenti - hotel boutique, agriturismi e B&B di fascia medio-alta - ricade spesso proprio nella fascia 45-65 anni, oggi tra le più attive nell’adozione di questi strumenti.
Ignorare questo cambiamento non significa quindi restare indietro rispetto a una tendenza futura, ma rispetto a un comportamento già in atto nella domanda reale.
In conclusione
GEO e LLM non stanno sostituendo i canali esistenti nel settore hospitality, ma stanno ridefinendo il modo in cui le informazioni vengono raccolte, filtrate e sintetizzate nella fase iniziale del processo decisionale. I falsi miti analizzati mostrano come alcune letture semplificate possano portare a valutazioni incomplete - e potenzialmente dannose - sulla reale visibilità digitale degli hotel.
C’è però un elemento che va oltre il tema della visibilità in senso stretto e riguarda l’equilibrio dell’intero ecosistema: il ruolo delle OTA all’interno delle risposte generate dall’AI. Booking.com ed Expedia stanno già investendo in modo strutturato per rafforzare la propria presenza nei sistemi generativi, grazie a contenuti altamente strutturati, autorevolezza consolidata e asset digitali difficilmente replicabili dalle singole strutture.
Il risultato è uno scenario potenzialmente controintuitivo: una maggiore esposizione nei sistemi AI non si traduce automaticamente in più prenotazioni dirette, ma può rafforzare ulteriormente il ruolo degli intermediari, che rischiano di diventare il punto di arrivo naturale anche nei nuovi canali di discovery.
Per questo il tema non è più soltanto essere presenti nei nuovi sistemi di ricerca, ma presidiare attivamente il modo in cui si viene interpretati, selezionati e “tradotti” dall’AI. Senza un presidio tecnologico adeguato, anche questo nuovo flusso di domanda rischia di essere nuovamente intercettato dagli intermediari.
Allo stesso tempo, si apre per la prima volta una possibilità strutturalmente diversa: il sito ufficiale dell’hotel torna potenzialmente al centro del processo decisionale, perché rappresenta la fonte diretta del servizio e, in quanto tale, può essere riconosciuta dai sistemi AI come informazione primaria e ad alta affidabilità.
In questo senso, la competizione non si gioca più solo sulla visibilità, ma sull’autorevolezza con cui una struttura riesce a posizionarsi come fonte originaria della propria offerta all’interno dei nuovi sistemi di ricerca.