Analisi e riflessioni su AI search, semantic entity architecture e GEO. Letture lunghe, senza riempitivo.
Dal marketing ai clienti umani al Business to Agent (B2A): perché il prossimo destinatario è un agente AI che legge, valuta e agisce - e perché vince chi dichiara la propria identità in dati strutturati. Con il caso Patagonia (owner: "The Earth").
La guida operativa al B2A: dal Generative Web all'Agentic Web, come diventare agent-ready, il confronto B2C/B2B/B2A, i protocolli di agentic commerce e l'impatto sul CAC. Con la disambiguazione di B2A.
Il principio che sta sotto tutte le altre note. Cos'è l'entity linking, perché non è entity resolution, e come definisce il lavoro di un Semantic Entity Architect.
Come costruire un'identità semantica leggibile dai sistemi AI senza una voce su Wikidata: JSON-LD, Schema.org, llms.txt e profili ufficiali come ancoraggi.
Perché i clienti cercano fornitori e soluzioni chiedendo all'AI, e cosa serve perché un'azienda venga trovata e citata correttamente nelle risposte generate.
Se condividi nome e cognome con altre persone, i sistemi AI possono fondere le vostre storie. La soluzione non è una bio migliore - è costruire un'entità verificabile.
Le organizzazioni del terzo settore sono tra le entità meno leggibili dai sistemi AI. Essere trovati e citati con accuratezza non richiede più contenuto - richiede struttura.