Cercare ricette online nel 2026 è ancora un’esperienza frustrante. Apri Google, digiti quello che vuoi cucinare, e ti ritrovi davanti a dieci siti identici che si copiano a vicenda. Stesso testo, stesse foto stock, zero contesto. Trovi la ricetta, ma non capisci niente.
Questo è il problema che Ricettepercucinare.com ha deciso di affrontare — non aggiungendo un’altra lista di ingredienti al web, ma ripensando completamente il modo in cui un utente naviga, scopre e apprende intorno a un piatto.
Non un sito di ricette. Un motore di percorsi.
La differenza la capisci alla seconda ricerca. Ricettepercucinare.com non ti restituisce un risultato: ti costruisce un percorso semantico. Parti da una ricetta, e il sistema ti collega agli ingredienti correlati, alle varianti regionali, alle tecniche di cottura, agli abbinamenti, alla stagionalità, ai prodotti di qualità che quella ricetta merita.
Non è navigazione per keyword. È navigazione per associazione di significato. Un sistema che capisce che “orecchiette alle cime di rapa” non è solo una ricetta pugliese — è un contesto fatto di territorio, tradizione, ingrediente di stagione, tecnica specifica, e un’intera cultura gastronomica da esplorare.
Il motore che muove tutto questo si chiama Chef AI, disponibile su ai.myitalian.recipes. Ed è costruito su una tecnologia che va ben oltre il solito chatbot.
Chef AI: RAG, grafo semantico adattivo e 8.124 chunk di conoscenza
Lo Chef AI non risponde recuperando testo da un database statico. Usa un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG) su base vettoriale — in parole semplici: per ogni domanda che riceve, va a cercare i frammenti di conoscenza più rilevanti tra oltre 8.000 chunk indicizzati, li combina con l’intelligenza del modello linguistico, e costruisce una risposta contestualizzata e tracciabile.
Ma la parte più interessante è quella che cresce nel tempo. Il sistema tiene un grafo semantico adattivo: ogni ricerca rinforza le connessioni tra concetti (+0.02), ogni click su un risultato le rinforza ulteriormente (+0.05). Il sistema impara dall’uso reale degli utenti. Non è configurato una volta e lasciato lì — si affina progressivamente, notte dopo notte.
Ogni risposta include connessioni semantiche generate in automatico: ingrediente stagionale, occasione di consumo, tecnica di cottura, territorio di origine, abbinamento, umore. Non parole chiave — relazioni di significato tra concetti culinari.
Il database che alimenta tutto questo include:
- 756 ricette complete con contesto editoriale, ingredienti tradotti, preparazione e traduzione in 5 lingue
- 691 ingredienti con metadati, sinonimi, unità di misura localizzate
- 35 eventi culinari con ricette associate e ingredienti caratteristici
- 1.725 chunk da articoli WordPress indicizzati
- 8.124 chunk totali — il doppio del target originale
Per chi è curioso del lato tecnico: il sistema gira su Claude Haiku 4.5 come LLM primario, con embedding OpenAI text-embedding-3-small su database vettoriale Supabase/pgvector. L’algoritmo di ranking usa una formula ibrida che bilancia similarità semantica (55%), popolarità (20%), trend (10%) e riconoscimento di entità (15%). Ogni parametro è configurabile.
Il progetto internazionale: 5 lingue, 5 culture, una cucina
Ricettepercucinare.com è la versione italiana di un progetto più ampio. MyItalian.Recipes porta la stessa esperienza a un pubblico globale, con subdomini attivi in italiano, inglese, francese, tedesco e spagnolo.
Non è una traduzione automatica e dimenticata. Ogni ingrediente è tradotto con contesto e unità di misura localizzate (grammi → g/g/g, cucchiai → tbsp/c.à soupe/EL/cucharadas). Gli eventi culinari hanno nomi localizzati. I percorsi semantici funzionano nella lingua dell’utente. Il sistema di trending è filtrato per lingua — chi cerca in francese vede cosa cercano gli utenti francofoni, non un aggregato generico.
Chi arriva da Berlino, Parigi o Madrid cercando cucina italiana autentica trova un sistema che risponde nella sua lingua, con la stessa profondità di contenuto disponibile in italiano.
Nicola e Ilaria: l’intelligenza entra nei siti
Il progetto non si ferma al motore di ricerca. Due assistenti AI sono già attivi sui siti del network, ciascuno con un ruolo preciso.
Nicola è l’assistente AI de La Terra di Puglia. È addestrato sui contenuti del magazine pugliese — anni di articoli, schede prodotto, itinerari, storie di territorio — e risponde in italiano, inglese, francese e tedesco. Non è un chatbot generico: sa distinguere tra un olio Coratina del nord barese e un blend del Salento, conosce le processioni della Settimana Santa di Taranto, ti dice cosa portare a casa se vieni da Locorotondo e non da Vieste. Chiedere a Nicola è come chiedere a qualcuno che vive lì.
Ilaria è il widget di assistenza attivo su tutti i siti del network. Non risponde solo a domande — costruisce un percorso. Accoglie l’utente, capisce cosa sta cercando, e lo guida attraverso i contenuti in modo contestuale. Non è un pop-up fastidioso. È un accompagnatore digitale che trasforma la visita da navigazione casuale a esperienza guidata.
Nicola e Ilaria non lavorano in modo separato dal sistema. Sono connessi alla stessa base di conoscenza del Chef AI — dal prodotto tipico alla ricetta, dall’itinerario di viaggio al piatto da portare a tavola. Un ecosistema, non una somma di strumenti.
Marco Gianfreda: 25 anni di digitale, costruito dall’interno
Dietro questo sistema c’è Marco Gianfreda, fondatore de La Terra di Puglia e imprenditore digitale con oltre 25 anni di esperienza sul campo. Non consulente — operatore. La differenza conta.
Il suo percorso inizia nel 1998 con IBC Internet Business Consulting — web agency con clienti enterprise, sviluppo di uno dei primi CMS italiani, app mobile per il mercato VAS. Dal 2003 ha costruito il network editoriale che oggi comprende Ricettepercucinare.com, MyItalian.Recipes in 5 lingue, La Terra di Puglia con il suo shop di prodotti tipici pugliesi, e altri progetti.
Tutto quello che ha costruito — Chef AI, il grafo semantico, Nicola, Ilaria, l’integrazione con il catalogo shop de La Terra di Puglia — lo ha fatto applicandolo direttamente sulla propria azienda. Con l’AI come strumento operativo, non come argomento di convegno. I progetti in corso sono documentati su makezone.com.
La consulenza che offre su MakeZone nasce da questo: non da libri letti, ma da sistemi già in produzione, già testati, già ottimizzati. Per le PMI italiane che vogliono capire cosa può fare davvero l’AI — non la versione marketing, quella reale.
La Terra di Puglia come partner di lancio — e il modello B2B che ne nasce
Il sistema non è nato in astratto. La prima release di Ricettepercucinare.com con il motore semantico è sponsorizzata da La Terra di Puglia — lo shop online di prodotti tipici pugliesi. Non è una partnership casuale: è la dimostrazione concreta di come il sistema funziona quando c’è un e-commerce reale collegato.
Lo Chef AI non suggerisce genericamente “usa un buon olio extravergine”. Riconosce gli ingredienti della ricetta, li confronta con il catalogo prodotti de La Terra di Puglia, e propone — in modo contestuale e non invasivo — i prodotti che corrispondono davvero a quello che l’utente sta cercando di cucinare. Un olio Coratina per una ricetta con cime di rapa. Una pasta di grano duro pugliese per le orecchiette. I lampascioni sott’olio per chi cerca i sapori autentici del Salento.
Il matching non è basato su keyword nel titolo del prodotto. È basato sugli ingredienti della ricetta, con tre livelli di fallback: corrispondenza diretta sull’ingrediente, fallback per categoria merceologica, override da keyword contestuale. Ogni prodotto suggerito ha un motivo tracciabile — il sistema sa perché lo sta proponendo.
Questo è esattamente il modello che diventa un servizio replicabile per altri e-commerce.
L’idea è semplice: qualsiasi shop online che vende ingredienti, prodotti alimentari o attrezzatura da cucina può integrare questo motore di ricerca come servizio white-label. Il sistema porta il traffico, costruisce i percorsi semantici, e integra i prodotti dello shop nel flusso naturale della ricerca. L’utente non viene interrotto da una pubblicità — viene guidato verso il prodotto giusto nel momento in cui ne ha bisogno.
È una posizione che ha senso: chi cerca “come fare le orecchiette alle cime di rapa” non ha ancora deciso dove comprare la pasta. Se il motore di ricerca che sta usando conosce già il catalogo di uno shop di qualità, il percorso dalla ricetta al prodotto diventa naturale — non forzato.
Il modello di servizio che stiamo costruendo va in questa direzione: fornire il motore di ricerca semantico ad altri e-commerce del food, integrando il loro catalogo nel sistema. Non un plugin generico — un’integrazione strutturata, con matching reale tra ricette e prodotti, in 5 lingue, con il grafo semantico che si affina nel tempo.
Perché è un modello diverso
Il web è pieno di strumenti AI presentati come rivoluzioni. La maggior parte sono interfacce su API generiche, assemblate in fretta, senza una vera conoscenza del dominio. Funzionano abbastanza bene per casi generici. Non funzionano per chi vuole qualcosa di specifico, profondo, radicato in un territorio o in una tradizione.
Quello che distingue questo sistema è proprio questo: la conoscenza di dominio è reale. Anni di contenuti editoriali sulla cucina italiana, sulla Puglia, sui prodotti tipici, sulle ricette regionali. Non scaricati da un dataset generico — costruiti articolo per articolo, ricetta per ricetta, ingrediente per ingrediente.
Il Chef AI non è intelligente perché usa un buon modello linguistico. È utile perché sa cose che i modelli generici non sanno. Sa che i lampascioni vanno sott’olio. Sa che la ‘nduja non è la salsiccia piccante qualunque. Sa perché le orecchiette e i troccoli non si cuociono nello stesso modo.
Questa è la differenza tra uno strumento e un sistema costruito con intenzione.
Vuoi esplorare il sistema? Parti da Ricettepercucinare.com o accedi direttamente allo Chef AI su ai.myitalian.recipes. Se sei curioso di come questi sistemi possono applicarsi alla tua azienda, trovi Marco su makezone.com.
