GeoSonar Lab
Dati, strategie e strumenti per dominare i motori generativi
Federico Fancinelli is a digital strategist with over 12 years of experience in performance-driven marketing. Educated at the London School of Business and Finance, he specializes in SEO, Generative Engine Optimization, and AI-powered visibility.
I am a Principal AI Systems Architect with a background in designingand leading complex, production-grade software systems at theintersection of agentic AI, voice AI, and large-scale data platforms.
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Il paper Harvard 2024 di Kumar & Lakkaraju introduce le Strategic Text Sequences: sequenze di token adversariali ottimizzate con GCG che manipolano il ranking dei motori AI. ColdBrew Master da mai-citata a top-pick nel 70% dei test.
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Il paper USC/ASU 2025 introduce StealthRank: prompt adversariali che manipolano il ranking dei LLM mantenendo fluency naturale, perplessità bassa e evadendo ogni detector basato su keyword. Tre prodotti salgono al primo posto nel 65-70% dei test.
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Un motore di scoring deterministico basato su tre pilastri — Infrastructure, Narrative, Authority — sedici sotto-metriche, otto tecniche GEO di Princeton e nove blueprint per verticale. L'anatomia matematica del GEO Score di GeoSonar.
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Il paper WWW 2026 dell'Università di Fudan testa 1.602 siti black-hat su dieci motori AI. Risultato: pipeline di difesa a tre fasi che ferma quasi tutto. Ma sette nuovi attacchi LLMSEO raddoppiano il tasso di successo.
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Il paper ETH Zürich sulle Preference Manipulation Attacks dimostra empiricamente che un singolo attaccante ottiene 7,2x più visibilità — ma quando quattro competitor attaccano insieme, le risposte di Claude crollano al 1%. Un dilemma del prigioniero in produzione.
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Dalla SEO alla GEO: il peso della posizione dentro la risposta generativa, le cinque tattiche di sopravvivenza per farsi citare all'inizio, e la mappa empirica di come Google, ChatGPT, Claude, Perplexity e Gemini selezionano le fonti.
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Approfondimenti sulla messa in sicurezza dei modelli generativi, degli agenti autonomi e delle infrastrutture di recupero e generazione (RAG). Analizziamo le minacce emergenti, le pratiche di protezione dei dati e la progettazione di architetture resilienti.
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Metodologie per confrontare la propria presenza digitale con quella della concorrenza all'interno delle risposte generate dall'intelligenza artificiale. Studiamo i punti di forza e di debolezza per elaborare strategie di posizionamento più competitive.
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Studio dettagliato degli attacchi di iniezione di prompt. Esaminiamo esempi concreti di manipolazione delle istruzioni, le dinamiche di intrusione e i metodi più efficaci per implementare solide difese e mitigare le vulnerabilità sistemiche delle applicazioni.
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L'importanza dei dati strutturati nell'era dell'intelligenza artificiale. Impariamo a utilizzare il vocabolario semantico per fornire un contesto inequivocabile ai motori generativi, facilitando l'elaborazione dei contenuti e l'attribuzione precisa delle fonti.
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Perplexity
Ricerche e tattiche mirate per ottimizzare la presenza su Perplexity, il motore di ricerca conversazionale. Scopriamo i criteri con cui seleziona e sintetizza le fonti per fornire risposte immediate, aiutando i creatori a conquistare visibilità sulla piattaforma.