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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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Il paper di Princeton che ha fondato il GEO letto in forma estesa: tre pilastri, nove tecniche, dati reali, esempi e paradossi. Una guida discorsiva per capire come scrivere oggi per ChatGPT e Perplexity.
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