L'Entity SEO, talvolta indicata anche come entity-based SEO o entity building, è l'approccio all'ottimizzazione per i motori di ricerca e i sistemi AI che si concentra sulle entità — persone, aziende, prodotti, luoghi, concetti — anziché sulle singole parole chiave. Un'entità, in questo contesto, è qualsiasi cosa abbia un'identità distinta e riconoscibile in modo univoco, indipendente dalle singole parole usate per descriverla. Google formalizza questo approccio dal 2012 con il lancio del Knowledge Graph, un database di entità e relazioni che consente al motore di comprendere il significato dietro le query anziché limitarsi alla corrispondenza di stringhe di testo.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) lavorano in modo nativamente orientato alle entità: riconoscono brand, persone e concetti come nodi di una rete semantica, non come sequenze di caratteri. Per un brand, questo significa che la visibilità nei sistemi AI dipende in larga misura dal grado di riconoscibilità dell'entità: quante fonti autorevoli la menzionano, quanto coerentemente ne descrivono le caratteristiche, quanto è presente in database strutturati come Wikidata o Google Knowledge Graph. Lavorare sull'Entity SEO significa costruire questa rete di segnali coerenti e verificabili: profilo Wikidata accurato, presenza Wikipedia dove i requisiti di notability lo consentono, schema markup di tipo Organization sul sito, coerenza delle informazioni fondamentali (nome, settore, prodotti, fondatori) su tutti i touchpoint digitali.
L'Entity SEO è considerata una delle fondamenta del lavoro GEO: i modelli che citano spontaneamente un brand nelle loro risposte lo fanno perché quel brand è riconoscibile come entità con sufficiente confidenza statistica. Più i segnali sull'entità sono coerenti, abbondanti e provenienti da fonti autorevoli, maggiore è la probabilità di essere citati — sia nella conoscenza parametrica dei modelli che nelle risposte generate tramite RAG.
