Il web di oggi non lo visitano solo le persone. Gli agenti di intelligenza artificiale — quelli che rispondono alle tue domande su ChatGPT, Gemini o Perplexity — navigano siti, leggono documenti e cercano informazioni esattamente come farebbe un utente umano. Solo che lo fanno in modo diverso: non guardano il layout, non si soffermano sulle immagini, non apprezzano uno slider animato. Cercano contesto, struttura e chiarezza.
Il problema è che la maggior parte dei siti (e anche dei sistemi aziendali) è costruita pensando esclusivamente agli occhi umani. Dati sparsi tra wiki, Google Drive, database interni, PDF ignorati in una cartella condivisa. Questo scenario ha un nome preciso: conoscenza frammentata.
L'Open Knowledge Format (OKF) è la risposta di Google Cloud a questo problema. Vi lascio il link all'annuncio ufficiale QUI.
Cos'è OKF, in parole semplici
OKF è una specifica aperta — introdotta da Google Cloud a giugno 2026 — per standardizzare il modo in cui la conoscenza viene rappresentata e resa disponibile agli agenti AI. Non è un software, non è una piattaforma, non richiede SDK o account proprietari. È un formato: una convenzione su come organizzare file di testo affinché sia un umano che una macchina possano leggerli e capirli senza bisogno di traduzione.x+1
La base tecnica è deliberatamente essenziale:
- File Markdown (
.md): testo semplice, leggibile da qualsiasi editor, visualizzabile direttamente su GitHub - YAML frontmatter: un piccolo blocco di metadati in cima a ogni file (tipo, titolo, descrizione, tag, timestamp) che permette agli agenti di scansionare rapidamente i contenuti senza leggerli per intero
- Link Markdown normali: i file si collegano tra loro come pagine Wikipedia, creando un grafo di relazioni molto più ricco di una semplice struttura a cartelle
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type: playbook
title: Procedura di reso
description: Passaggi da seguire per gestire una richiesta di reso
tags: [ecommerce, resi, customer-care]
timestamp: 2026-06-20
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## Come gestire un reso
1. Verifica che l'ordine rientri nella [policy resi](../policy/resi.md)
2. Apri il ticket su [gestione ordini](../processi/ordini.md)
...Ogni file rappresenta un concetto, non una pagina web. Questa distinzione è cruciale.
Dalla SEO all'accessibilità Agentica: cosa cambia scritto semplice
Fino a qualche tempo fa, ottimizzare il proprio sito significava lavorare per i motori di ricerca: parole chiave, backlink, velocità di caricamento. Oggi non basta più come avevamo già visto nell'articolo relativo alla costruzione dei Knowledge Graph.
Gli agenti AI non "cercano" come fa Google. Hanno bisogno di capire i contenuti per poterli usare: eseguire azioni, rispondere a domande complesse, integrare informazioni da fonti diverse. Se il tuo sito è una raccolta di testi discorsivi senza struttura, per un agente è praticamente inutilizzabile — esattamente come sarebbe per un umano un manuale scritto in una lingua che non conosce.
L'OKF risolve questo problema trasformando il sito o la documentazione aziendale da vetrina passiva a set di istruzioni operative.
A chi serve davvero (con esempi pratici)
Uso interno all'azienda dove OKF fa la differenza concreta:
| Tipo di business | Problema attuale | Cosa cambia con OKF |
|---|---|---|
| E-commerce | L'agente AI del customer care non sa dove cercare la policy resi, le specifiche prodotto e la procedura di rimborso: carica tutto il sito nel "contesto" e si confonde. | Crea playbook separati (reso.md, rimborso.md, scheda-prodotto.md): l'agente naviga e trova solo quello che serve. |
| B2B / aziende | Cataloghi tecnici, manuali, data-sheet sparsi in Drive o PDF ignorati dagli agenti. | Bundle OKF con cartelle per prodotto, specifiche tecniche come concetti separati, cross-link tra schede correlate. |
| Commercialista / Avvocato (Local SEO) | I processi proprietari esistono solo nella testa del professionista o in documenti Word disorganizzati. | I propri flussi di lavoro diventano bundle OKF vendibili o integrabili da altri studi. |
Esempio pratico — Studio di un commercialista:
Invece di un unico documento "Procedura Dichiarazione dei Redditi 2026.docx" da 40 pagine, si crea un bundle con:
dichiarazione-redditi.md→ concetto principale con link internidocumenti-necessari.md→ checklist specificascadenze-fiscali.md→ timeline con timestampcasi-particolari/partita-iva.md→ gestione eccezioni
L'agente AI dello studio può ora rispondere in modo preciso alle domande del cliente, saltare direttamente al documento giusto senza scorrere 40 pagine e cosa fondamentale, non allucinare perché ha contesto strutturato e aggiornato.
Uso esterno all'azienda: OKF come linguaggio per farsi capire dagli agenti AI
L’Open Knowledge Format non serve solo a organizzare la conoscenza interna di un’azienda. Il suo vero potenziale emerge quando i contenuti del sito diventano più facili da leggere, interpretare e selezionare anche per gli agenti AI che popolano i motori di risposta. È questa la parte che interessa a noi che lavoriamo in ambito Search!
In questo scenario, l’obiettivo non è più soltanto essere trovati da Google, ma diventare una fonte comprensibile e affidabile per sistemi che devono decidere quale contenuto citare, quale sito usare come riferimento e quale informazione considerare attendibile.
| Tipologia di sito | Come aiuta OKF | Risultato per gli agenti AI |
|---|---|---|
| E-commerce (SEO & AI Search Nazionale ed Internazionale) | Organizza in modo chiaro schede prodotto, policy di reso, spedizione, garanzie e FAQ. | L’agente capisce subito quali informazioni usare per rispondere a domande su prezzi, disponibilità, resi e caratteristiche del prodotto, e può citare il sito come fonte affidabile. |
| Sito B2B (SEO & Ai Search Nazionale ed Internazionale) | Separa bene soluzioni, casi d’uso, specifiche tecniche, documentazione e confronti tra servizi. | L’agente riesce a riconoscere con precisione quali pagine parlano di un prodotto, di un servizio o di un vantaggio competitivo, e seleziona il sito come fonte quando cerca informazioni specialistiche. |
| Attività Locali - es. studi di commercialisti o avvocati (Local SEO) | Struttura contenuti come servizi, aree di competenza, casi tipici, documenti richiesti, scadenze e approfondimenti normativi. | L’agente interpreta meglio l’esperienza dello studio, riconosce l’autorevolezza del contenuto e può usare quelle pagine come riferimento nelle sue risposte o nelle sue selezioni di fonti. |
Perché è importante
Un agente AI non si comporta come un lettore umano. Non esplora un sito con pazienza, ma cerca segnali chiari per capire se una fonte è utile, precisa e facilmente riutilizzabile. Se il contenuto è sparso, ambiguo o troppo generico, il sito rischia di non essere scelto.
Con OKF, invece, la conoscenza viene organizzata in modo che gli agenti possano:
- capire rapidamente il tema di ogni contenuto,
- collegare tra loro le informazioni correlate,
- individuare con più facilità le fonti più adatte da citare,
- preferire siti che mostrano struttura, ordine e coerenza semantica.
In pratica, OKF rende il sito meno “decorativo” e molto più leggibile dalle AI.
Il concetto di "Living Wiki" (e perché è diverso dal RAG tradizionale)
Probabilmente hai già sentito parlare di RAG (Retrieval-Augmented Generation): il sistema con cui si "danno" documenti a un'AI per farle rispondere in modo contestuale. Il RAG tradizionale funziona "ritagliando" pezzi di testo e inserendoli nel contesto dell'agente. Il problema? Con il tempo, più conversazione c'è, più il contesto si degrada, un fenomeno noto come context rot. Ho approfondito questi argomenti sempre nel nostro articolo sul Knowledge Graph che ho citato in precedenza.
L'OKF risolve questo problema in modo elegante. Invece di caricare tutti i documenti nel context window dell'agente, gli fornisce una mappa navigabile: l'agente legge l'index.md, capisce la struttura, e va a prendere esattamente il frammento che gli serve, quando gli serve.
Questo è il pattern del "LLM-Wiki" formalizzato da Andrej Karpathy e ora adottato da Google come standard aperto: l'agente non si limita a leggere i documenti, ma li mantiene aggiornati nel tempo, risolve contraddizioni, aggiorna i riferimenti incrociati senza mai stancarsi.
Come strutturare un Bundle OKF
Un bundle è semplicemente una directory di file organizzata in modo logico. La regola d'oro: una directory = un tema, un file = un concetto.
text/knowledge-bundle/
├── index.md ← mappa generale del bundle
├── log.md ← cronologia delle modifiche
│
├── /prodotti/
│ ├── index.md
│ ├── scarpa-running-x1.md
│ └── scarpa-trail-x2.md
│
├── /policy/
│ ├── index.md
│ ├── resi.md
│ └── spedizioni.md
│
└── /playbook/
├── index.md
├── gestione-reso.md
└── risposta-recensione-negativa.mdOgni cartella ha il suo index.md che funge da sommario per quella sezione, fondamentale per permettere all'agente di capire subito cosa c'è dentro senza aprire ogni file. Il file log.md nella radice traccia cronologicamente tutte le modifiche, chi le ha fatte (umano o AI) e perché.
Come distribuire il bundle e renderlo visibile agli agenti
Una volta costruito il bundle, deve essere accessibile. Ecco il metodo raccomandato:
- Pubblica su GitHub in un repository pubblico: i file
.mdsono direttamente leggibili e navigabili. - Segnalalo nel tuo
llms.txt: questo file, inserito nella root del tuo sito WordPress, dice agli agenti AI "ehi, qui trovi la mia conoscenza strutturata" — è l'equivalente delsitemap.xmlma per le intelligenze artificiali. - Usa il visualizzatore statico pubblicato da Google: trasforma qualsiasi bundle in un grafo HTML interattivo senza bisogno di backend o installazioni.
Per esplorare il formato in dettaglio, il punto di partenza migliore è il repository ufficiale su GitHub, dove le specifiche complete di OKF (al momento della scrittura di questo articolo siamo alla v0.1) stanno su una singola pagina. Se invece preferisci capire il potenziale pratico di questo formato con esempi concreti già applicati, il video di Marie Haynes — tra le voci più autorevoli nel mondo SEO — è probabilmente il miglior punto di partenza: la trovi qui su YouTube.
