Michal Gawel
Consulente GEO tra Kraków e Milano. Aiuta le aziende italiane a farsi menzionare e citare da ChatGPT, Gemini, Perplexity e AI Overviews: vent’anni di SEO, oggi applicati ai motori generativi.
Ho costruito aziende prima di consigliarle
Consulente GEO · Kraków / Milano
Vent’anni tra imprenditoria e consulenza digitale in Italia, quasi sempre dal lato di chi ha il conto economico in mano. Oggi lavora su un solo problema: capire perché un modello sceglie una fonte invece di un’altra, e rendere quella del cliente la scelta. Con numeri, non con opinioni.
Le aree di lavoro sono quattro: baseline di visibilità sui modelli, architettura dei contenuti citabili, autorevolezza fuori dal sito, monitoraggio e reporting. I formati sono advisory continuativa, audit GEO, formazione e speaking, in italiano, inglese o polacco.
- 2002 · Hattrick. Primo progetto internet: sito di calcio con una redazione di oltre dieci giornalisti, venduto nel 2004 a Kompania Piwowarska.
- 2005 · Bakeca.it. Ha guidato la strategia SEO dal 2005 al 2012, negli anni della crescita a portale nazionale. Ne è tuttora azionista.
- 2006 · Seolab. Co-fondata con Paolo Geymonat e Luca Russo. Direttore esecutivo dal 2007 al 2013: da piccola a media impresa, oltre 3 milioni di fatturato annuo.
- 2013 · Michal Gawel Studio. Consulenza indipendente. Prima SEO, dal 2026 interamente GEO, su clienti italiani nella sanità, nella finanza, nel manifatturiero, nel SaaS e nel B2B.
- 2022 · Digital360. SEO Evangelist, e dal 2026 GEO Evangelist, nel gruppo editoriale B2B di riferimento per il digitale in Italia.
- Formazione. Laurea in Linguistica all’Università di Torino: i motori generativi sono, alla lettera, modelli di lingua.
Voci di glossario
GEO
Generative Engine OptimizationL’insieme delle pratiche che rendono un’azienda più probabile da nominare e da citare nelle risposte generate da modelli come ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity.
AEO
Answer Engine OptimizationL’ottimizzazione dei contenuti per i motori di risposta, che restituiscono un testo sintetico con alcune fonti invece di un elenco di risultati.
LLM
Large Language ModelUn modello addestrato su enormi quantità di testo a prevedere la parola successiva, e da questa capacità deriva quella di comprendere domande e generare risposte.
RAG
Retrieval-Augmented GenerationL’architettura in cui un sistema recupera documenti pertinenti da un indice e li passa al modello come contesto, così che la risposta sia ancorata a fonti reali e citabili.
Grounding
Ancoraggio alle fontiL’ancoraggio di una risposta generata a fonti verificabili recuperate al momento, invece che alla sola memoria appresa dal modello in addestramento.
AI Overviews
Panoramiche AI di GoogleLe risposte generate che Google mostra in cima ai risultati di ricerca, sintetizzando più fonti web in un testo unico con una riga di siti citati.
Menzione
La comparsa del nome di un brand nel testo di una risposta generata, senza link: non porta clic ma forma la lista di candidati nella mente di chi legge.
Citazione
La comparsa del proprio sito tra le fonti dichiarate di una risposta generata: porta un link, è verificabile, e legittima ciò che il modello dice del brand.
Chunk
Il frammento di pagina che un sistema di retrieval tratta come unità autonoma: i motori generativi recuperano chunk, non pagine intere.
Entità
EntityUn oggetto del mondo reale che i sistemi informativi riconoscono come distinto, con proprietà e relazioni proprie, invece che come semplice sequenza di caratteri.
Articoli del blog
Scrivimi cosa vendi e a chi.
Dal primo messaggio ricavo già un’idea di quanto sei nominabile oggi. Se il caso non è mio, te lo dico subito e ti indico chi può servirti meglio.