Nell’era della ricerca guidata dall’intelligenza artificiale, la freschezza di un contenuto sembra contare più della sua effettiva qualità o pertinenza. Una nuova ricerca della Waseda University ha dimostrato in modo inequivocabile che i principali modelli AI, tra cui GPT-4o di OpenAI e LLaMA-3 di Meta, soffrono di un marcato “recency bias”: a parità di condizioni, favoriscono sistematicamente i contenuti con una data di pubblicazione più recente.
Lo studio è tanto semplice quanto scioccante: i ricercatori hanno preso dei testi standardizzati e vi hanno aggiunto delle date di pubblicazione fittizie, senza alterarne in alcun modo il contenuto. Successivamente, hanno chiesto a sette diversi modelli AI di classificarli. Il risultato è stato unanime: tutti i modelli hanno preferito i testi con la data più recente. In alcuni casi, un contenuto ha scalato fino a 95 posizioni nel ranking solo grazie a un timestamp più fresco, e in media una decisione su quattro sulla pertinenza è stata influenzata unicamente dalla data.
Questa scoperta, che conferma quanto già ipotizzato dall’esperto Metehan Yesilyurt analizzando i file di configurazione di ChatGPT, ha implicazioni enormi per la SEO e la content strategy. Significa che contenuti evergreen di alta qualità, ma datati, rischiano di diventare invisibili nelle risposte AI, surclassati da articoli più recenti anche se meno autorevoli.
Per chi si occupa di visibilità online, la lezione è chiara: l’aggiornamento costante dei contenuti non è più solo una buona pratica, ma un’attività essenziale e non negoziabile. Anche un semplice aggiornamento della data, una pratica di “pseudo-freshness”, si è dimostrato efficace per ingannare i modelli. Si prospetta una vera e propria “corsa agli armamenti temporale”, in cui la data di aggiornamento diventa un fattore di ranking tanto potente quanto, se non più, della qualità stessa del contenuto.
