Google contrasta il monitoraggio delle SERP e lo spam da AI. Analisi sull'impatto degli agenti autonomi, i costi computazionali e il nuovo sistema S-CTS.

Molti professionisti del marketing e imprenditori digitali hanno notato un fenomeno anomalo nelle ultime settimane: i software di monitoraggio delle posizioni (rank tracker) stanno smettendo di funzionare correttamente. Quello che a prima vista sembra un glitch tecnico è in realtà l'estensione di una strategia deliberata di Google per chiudere l'accesso automatizzato alle proprie pagine di risultati (SERP). La ragione non risiede solo nella volontà di proteggere i propri dati, ma in una pressione infrastrutturale senza precedenti portata dall'ascesa degli agenti autonomi.

Il problema è che l'automazione non riguarda più solo i bot di monitoraggio tradizionali. Google sta affrontando una nuova ondata di scraping guidata da reti di Large Language Models (LLM) che tentano di effettuare il reverse engineering dei risultati di ricerca. Come riportato da Search Engine Journal, i rank tracker sono diventati il volto pubblico di questa battaglia, ma l'obiettivo reale è molto più ampio: limitare l'impatto di agenti AI che interrogano il motore di ricerca a ritmi non umani.

Il costo computazionale di una risposta generata da IA

Per comprendere perché Google sia così aggressiva nel bloccare le query automatizzate, bisogna guardare al backend. Una ricerca tradizionale è relativamente economica: Google serve pagine pre-indicizzate associate a determinate query. La situazione cambia radicalmente con l'AI Search.

Le risposte generate dall'intelligenza artificiale richiedono un processo di inferenza dell'LLM che non è lineare. Quando un utente pone una domanda, l'IA non si limita a recuperare un link, ma genera molteplici query associate, esegue passaggi di ragionamento (reasoning) e sintetizza infine le fonti in un riassunto. Questo processo è intrinsecamente più costoso in termini di potenza di calcolo rispetto alla ricerca classica.

Analisi strategica: Per un'azienda come Google, l'efficienza marginale è tutto. Se milioni di agenti AI iniziassero a interrogare le SERP per alimentare altri modelli o per monitorare keyword, i costi di infrastruttura e la latenza delle risposte per gli utenti reali diventerebbero insostenibili. La riduzione del costo per query attraverso l'ottimizzazione di hardware e LLM è in corso, ma il blocco del traffico non umano è la soluzione più rapida per preservare la qualità del servizio.

+1700% di traffico da agenti autonomi

I numeri forniti da Cloudflare delineano l'entità della sfida. L'azienda, che monitora una porzione massiccia del traffico web globale, ha registrato un incremento del traffico generato da agenti AI superiore al 1.700% nell'ultimo anno. I dati sono allarmanti per chi gestisce l'infrastruttura: a fine 2024, Cloudflare gestiva una media di 63 milioni di richieste HTTP al secondo; oggi tale cifra è quasi raddoppiata, raggiungendo i 115 milioni, con picchi che superano i 150 milioni.

Il dato più significativo è che, per la prima volta, più della metà del traffico internet non è di origine umana. Questo traffico è spesso ibrido: agenti che lavorano per conto di esseri umani. Sebbene questo tipo di interazione mantenga un certo valore per i siti web, per Google rappresenta un carico computazionale che rischia di compromettere la stabilità delle SERP, specialmente per quelle keyword che attivano risposte AI-driven.

Come funziona lo Scalable Cluster Termination System?

Parallelamente alla lotta contro lo scraping, Google ha spostato il mirino sulla qualità dei contenuti. Non è la semplice generazione tramite AI a essere penalizzata, ma la creazione massiva di contenuti finalizzati esclusivamente al posizionamento (SEO AI content). Per contrastare questo fenomeno, Google ha introdotto il Scalable Cluster Termination System (S-CTS).

Il S-CTS è un sistema progettato per identificare e 'terminare' intere reti di spam generate da AI. A differenza dei vecchi algoritmi che analizzavano il singolo articolo, questo sistema punta a individuare cluster di siti che operano in modo coordinato e automatizzato. Secondo quanto riportato in un recente aggiornamento di spam, l'obiettivo è rimuovere i contenuti che superano la linea sottile tra l'ottimizzazione legittima e lo spam massivo.

L'analisi tecnica suggerisce che Google possa ora rilevare l'automazione tramite l'identificazione di specifici 'AI credit', simili ai watermark digitali presenti in immagini o video generati da IA. Questo rende estremamente rischioso l'uso di strumenti di autoposting basati su LLM (come Claude Code o simili) per chi non ha una base di fiducia consolidata.

Il risparmio di fiducia dei domini storici

Un aspetto cruciale emerge dall'analisi di @OkaTakuma1 riguardo alla sopravvivenza dei siti durante gli ultimi aggiornamenti. Esiste una differenza netta tra i siti nati interamente in automazione e quelli che hanno una storia di gestione manuale.

I siti che sono stati operati manualmente nelle fasi iniziali hanno accumulato quello che viene definito 'trust savings' (risparmio di fiducia). Questo credito di fiducia, basato su dati di engagement passati e segnali di autenticità, funge da buffer. Se un sito storico decide di integrare l'automazione via LLM in un secondo momento, è meno probabile che riceva un giudizio immediato di spam rispetto a un sito creato da zero con full automation, che non possiede alcun segnale di fiducia.

Analisi di business: Questo conferma che l'asset più prezioso per un imprenditore digitale oggi non è più la capacità di produrre volume (ormai commodity grazie all'AI), ma l'autorità storica del dominio. La strategia vincente non è l'automazione totale, ma l'automazione assistita su basi di fiducia preesistenti.

La visibilità organica tra AI Act e la nuova guerra agli scraper in UE

Il contesto europeo aggiunge un ulteriore livello di complessità. Mentre Google implementa sistemi come l'S-CTS per pulire l'indice, l'Unione Europea sta definendo i confini legali dell'intelligenza artificiale con l'AI Act. La tensione tra la necessità di Google di controllare i segnali di ranking — come confermato da Gary Illyes, il quale ha spiegato che segnali esterni come le condivisioni social non vengono usati perché fuori dal controllo di Google — e le normative europee sulla trasparenza crea un ambiente instabile.

Per le imprese italiane, questo scenario implica una ridefinizione della strategia SEO. La dipendenza dai tool di tracking sta diventando un rischio operativo; l'affidamento a contenuti generati massivamente è diventato un rischio finanziario (perdita di visibilità improvvisa).

Per monitorare l'evoluzione di questa situazione, gli imprenditori dovrebbero osservare tre indicatori verificabili:

• La pubblicazione di nuovi white paper da parte di Google sull'evoluzione del sistema S-CTS (indicatore di nuove tecniche di rilevamento).
• L'eventuale introduzione di API ufficiali e a pagamento per il tracking delle posizioni (indicatore di monetizzazione del controllo delle SERP).
• Le prime sanzioni o linee guida dell'UE sull'uso di agenti AI per lo scraping di dati protetti da copyright o termini di servizio (indicatore di limiti legali all'automazione).

In sintesi, l'ecosistema si sta spostando verso un modello dove il controllo totale dei segnali è in mano al provider (Google) e dove l'unica difesa per l'editore è la costruzione di un brand reale, con interazioni umane verificabili, per evitare di essere classificato come un semplice 'cluster' da terminare.

Domande frequenti

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Fonti: Searchenginejournal (2), Blog ·

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