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RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica che migliora le risposte dell'IA recuperando prima documenti pertinenti da un database, prima di generare una risposta. RAG consente alle IA di accedere a informazioni aggiornate oltre i dati di addestramento.
Cos'è il RAG?
RAG combina due approcci: il recupero delle informazioni (come un motore di ricerca) e la generazione di testo (come un LLM). Questo permette alle IA di fornire risposte accurate e con fonti.
Come funziona il RAG
- Query: l'utente pone una domanda
- Recupero: il sistema cerca documenti pertinenti
- Arricchimento: il contenuto recuperato viene aggiunto al contesto
- Generazione: l'LLM genera la risposta utilizzando questo contesto
Implicazioni del RAG per l'AEO
Affinché i contenuti vengano recuperati dai sistemi RAG:
- Essere indicizzati dalle fonti dati dell'IA
- Avere contenuti chiari e pertinenti
- Mantenere freschezza e aggiornamenti
- Utilizzare dati strutturati
Quando un cliente interroga le IA senza nominare un brand, viene raccomandato qualcun altro. E i brand che gestisci?
Ogni domanda posta a ChatGPT senza il brand nella risposta è un concorrente raccomandato al suo posto: misurato su 6.820 risposte reali di IA.