Google AI Overviews: come funziona e tutela dei dati

AI Overviews è la funzionalità di Google Search che sintetizza risposte nella parte alta della SERP, combinando modelli generativi (Gemini), conoscenza strutturata e contenuti online rilevanti. L’obiettivo è ridurre i passaggi necessari per orientarsi su query complesse, offrendo un quadro d’insieme immediato con link per l’approfondimento. Questo spostamento della “prima risposta” verso una panoramica generata apre riflessioni su diritti degli editori, trasparenza algoritmica, dinamiche concorrenziali e protezione dei dati personali, temi oggi al centro del confronto istituzionale in Italia ed Europa.

Che cos’è AI Overviews e come funziona

AI Overviews genera una panoramica che precede i risultati organici, presentando un testo coerente e contestuale ricostruito a partire da molteplici segnali informativi. La variante indicata come AI Mode applica una strategia di scomposizione della domanda, assimilabile al “query fan‑out”: la query viene divisa in sotto‑quesiti e investigata in parallelo, con ricomposizione finale in un output unitario che integra definizioni, passaggi operativi e riferimenti a fonti. In pratica, la ricerca diventa un’interazione che “parla” e guida verso ulteriori approfondimenti, mantenendo link alle fonti nella pagina.

Punti chiave del processo:

Scomposizione della query: il sistema individua aspetti salienti e genera micro‑ricerche simultanee per coprire i sotto‑temi rilevanti.
Selezione delle evidenze: le informazioni vengono integrate a partire da risorse indicizzate e segnali di pertinenza, qualità e autorevolezza.
Sintesi generativa: il modello riorganizza i contenuti in un output unitario, con suggerimenti di follow‑up che guidano l’approfondimento.
Presentazione in SERP: la panoramica occupa una posizione prominente, mentre i link alle fonti appaiono in aree meno centrali della pagina.

Questo passaggio dalla “lista di link” a una “risposta composta” è una discontinuità: la capacità di soddisfare l’intento informativo già nel primo blocco riduce i click necessari e modifica le dinamiche di traffico verso i siti originari.

Impatti sull’ecosistema informativo e sul traffico

Le analisi di settore nel biennio 2024‑2025 segnalano l’aumento delle ricerche che si concludono senza click verso siti esterni (zero‑click) e una riduzione del click‑through rate organico in diversi verticali. Le stime più ricorrenti collocano le zero‑click tra il 60% e il 70%, con riduzioni del CTR medio tra il 15% e il 25% a seconda del settore, a indicare un’attenzione maggiore alla risposta sintetica che spesso soddisfa l’esigenza informativa di base. Queste dinamiche incidono sulla visibilità dei risultati organici, sui ricavi pubblicitari legati al traffico e sulla sostenibilità dei modelli editoriali.

Implicazioni operative:

Visibilità organica: una panoramica generativa in cima alla SERP riduce lo spazio competitivo dei risultati tradizionali.
Modelli di monetizzazione: minori accessi possono impattare KPI pubblicitari, spingendo a strategie editoriali più mirate.
Progettazione dei contenuti: aumenta il valore di blocchi informativi chiari, citabili e con segnali di qualità, in grado di essere referenziati nella panoramica.

Il reclamo FIEG e i profili giuridici in evidenza

Il 15 ottobre 2025 FIEG ha presentato un reclamo ad Agcom, in qualità di Coordinatore nazionale ai sensi dell’art. 49 del Digital Services Act (DSA), per esaminare l’assetto di AI Overviews alla luce di diritti connessi, trasparenza algoritmica e concorrenza. La questione riguarda l’equilibrio tra un accesso rapido all’informazione e il corretto riconoscimento del valore delle pubblicazioni, in un contesto che richiede attenzione al pluralismo informativo.

Tre assi principali:

Diritto d’autore ed equo compenso: l’art. 43‑bis L.d.A. (attuazione dell’art. 15 Dir. 2019/790) riconosce agli editori un compenso per l’uso online delle pubblicazioni; sono esclusi solo gli “estratti molto brevi” che non dispensano dalla lettura integrale. Secondo Agcom, il criterio è qualitativo e caso per caso: la valutazione si concentra su quanto la sintesi soddisfi l’intento dell’utente rispetto al testo originale.
Trasparenza e rischi sistemici (DSA): per i Very Large Online Search Engine sono richieste informazioni accessibili sul funzionamento dei sistemi di raccomandazione e valutazioni periodiche dei rischi, inclusi disinformazione, diritti fondamentali e pluralismo dei media.
Concorrenza e presentazione dei risultati: si analizza l’effetto di una risposta in posizione primaria sulla neutralità della SERP e sull’esposizione delle fonti esterne, tema che dialoga con il Digital Markets Act e la disciplina antitrust, con questioni interpretative ancora aperte sulle sintesi generative.

Precedenti e architettura istituzionale

L’Italia ha già adottato soluzioni regolatorie per riequilibrare rapporti tra piattaforme e editori. Nei casi GEDI‑Microsoft (Bing) e GEDI‑Meta, Agcom ha determinato compensi e indennizzi per l’utilizzo di contenuti giornalistici in contesti di intermediazione. Nel nuovo scenario, Agcom può ricevere reclami, acquisire dati e interfacciarsi con la Commissione europea per i profili DSA; la Commissione ha competenza sulle VLOP/VLOSE (Very Large Online Platforms/Very Large Online Search Engines), mentre il giudice ordinario resta il foro primario per il diritto d’autore.

Elementi da ricordare:

Delibere 278/24/CONS e 180/25/CONS hanno fissato parametri per compensi e indennizzi in contesti digitali.
Coordinamento multilivello: DSA per trasparenza e mitigazione dei rischi; DMA e antitrust per la concorrenza; L.d.A./Direttiva copyright per i diritti connessi.
La verifica su AI Overviews necessita di dati e test che isolino gli effetti su traffico, visibilità e pluralismo, con attenzione a misurazioni replicabili.

Come strutturare contenuti “citabili” nelle panoramiche

Per editori e brand, la risposta pragmatica consiste nel riprogettare contenuti così da essere utili alla sintesi senza perdere il valore dell’approfondimento. Strutture chiare, segnali di qualità e riferimenti verificabili aumentano la probabilità di essere richiamati nella panoramica e di ottenere click qualificati verso contenuti completi.

Linee guida operative:

Intenti granulari: segmentare le pagine in blocchi che rispondano a sotto‑domande specifiche (definizioni, checklist, passaggi, esempi).
Evidenze e fonti: includere dati e citazioni verificabili per facilitare l’attribuzione corretta.
Domande frequenti e markup: favorire la cattura di sotto‑quesiti tipici del “fan‑out” con sezioni FAQ e struttura semantica di supporto.
Segnali di qualità: curare esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità per rafforzare i criteri di selezione.
Pagine di approfondimento: progettare percorsi chiari per chi arriva dalla panoramica, con contenuti avanzati e riferimenti normativi.

Sicurezza dei dati e diritto all’oblio: perché servono cautele

L’integrazione di modelli generativi nella ricerca riporta al centro il tema della sicurezza e della governance dei dati, con particolare riferimento al diritto all’oblio. La tutela prevista dall’art. 17 GDPR e dalla giurisprudenza europea si basa sulla deindicizzazione di link; una sintesi parafrasata potrebbe ripresentare informazioni personali non immediatamente riconducibili a un URL specifico. Non è dimostrato che AI Overviews attinga a contenuti già deindicizzati; resta comunque essenziale distinguere tra dati usati per il training (storici) e dati recuperati in tempo reale (soggetti a policy e filtri), adottando cautele ex ante.

Raccomandazioni di governance:

Privacy by design e by default (art. 25 GDPR): progettare controlli preventivi sull’output per evitare inclusioni non pertinenti di dati personali.
Canali di segnalazione: predisporre procedure per richieste di intervento su sintesi che includano informazioni personali indesiderate.
Policy interne su input e output: evitare l’inserimento di dati sensibili nelle query; audit periodici quando le panoramiche vengono incorporate in touchpoint aziendali.
Distinzione dei flussi: mappare processi e basi giuridiche se si impiegano sistemi generativi in processi che comportano trattamento di dati personali.

Per Data Protection Officer e responsabili sicurezza, il monitoraggio dell’emergere di nuove casistiche è fondamentale, anche per aggiornare tempestivamente informative, registri e piani di risposta.

Prossimi step: cosa monitorare in UE

Il quadro europeo offre strumenti per una gestione equilibrata: DSA per trasparenza e mitigazione dei rischi sistemici, GDPR per protezione dei dati, Direttiva copyright e L.d.A. per il valore delle pubblicazioni, antitrust e DMA per la concorrenza. La sfida è far dialogare questi livelli in modo coerente, con misure proporzionate all’impatto delle sintesi sulla fruizione dell’informazione e sulla sostenibilità delle fonti.

Per le organizzazioni:

Misurare l’impatto: osservare tassi di impression, citazioni in panoramica, CTR e conversioni post‑click, confrontando serie storiche pre/post.
Puntare sulla qualità: produrre contenuti originali, ben strutturati e aggiornati, con evidenze verificabili e chiara attribuzione.
Curare la compliance: integrare principi privacy by design, definire processi di segnalazione e revisione, e prevedere formazione per i team editoriali e marketing.
Valutare accordi/licenze: laddove rilevante, esplorare intese che chiariscano modalità di utilizzo e valorizzazione dei contenuti in prodotti AI.

Verso una ricerca più utile e affidabile

AI Overviews accelera l’accesso all’informazione trasformando la SERP in una “porta d’ingresso” ragionata, capace di rispondere con maggiore immediatezza e di suggerire percorsi di approfondimento. Perché questo modello funzioni a vantaggio di utenti, editori e imprese, servono trasparenza sui criteri di sintesi, riconoscimento delle fonti e una rigorosa attenzione alla sicurezza dei dati personali lungo tutto il ciclo di generazione e presentazione delle risposte. Il percorso istituzionale avviato in Italia ed Europa mira a garantire che l’innovazione nella ricerca si accompagni a tutela dei diritti, qualità dell’informazione e pluralità delle voci: condizioni necessarie per una fiducia duratura nell’esperienza di ricerca potenziata dall’AI.

Fonti

AI Overviews: quando l’innovazione rischia di diventare abuso (AI4Business) https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/google-ai-overviews-quando-linnovazione-rischia-di-diventare-abuso/
AI Overview: come funziona la novità con cui Google sfida OpenAI (AI4Business) https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/ai-overview-come-funziona-la-novita-con-cui-google-sfida-openai/

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