Officina AI

L’intelligenza artificiale sta trasformando la ricerca online in due modi distinti ma interconnessi. Entrambi rendono più semplice la ricerca per i consumatori, ma aumentano le difficoltà per le aziende. Il primo cambiamento riguarda i large language models (LLM), come ChatGPT, Claude o Microsoft Copilot, che stanno iniziando a sostituire i motori di ricerca come punto di riferimento per ottenere risposte. Gli utenti inseriscono una domanda e ricevono una risposta sintetizzata a partire da enormi quantità di testo. Le fonti e i brand possono essere citati in modo selettivo, oppure non essere citati affatto.

Il secondo cambiamento riguarda le Google AI Overviews basate su Gemini, che stanno riducendo il traffico verso i siti web. Questi riepiloghi generati dall’intelligenza artificiale compaiono sopra i risultati tradizionali e forniscono una sintesi prima del classico elenco di link. Si tratta di un cambiamento profondo nel modo in cui le aziende vengono trovate online. Le conseguenze riguardano sia la strategia di business sia il funzionamento operativo delle organizzazioni.

Vediamo tre trasformazioni chiave e alcune strategie per affrontare questo nuovo scenario digitale.

1. Le raccomandazioni dell’AI stanno diventando sempre più influenti

Le aziende investono miliardi in pubblicità per aumentare la riconoscibilità dei brand. Procter & Gamble, ad esempio, è tra i maggiori investitori pubblicitari negli Stati Uniti e promuove marchi di largo consumo come Pampers, Tide e Gillette con una spesa annuale di circa 9 miliardi di dollari. Tuttavia, decenni di ricerche sui consumatori mostrano un dato costante: le persone tollerano la pubblicità, ma si fidano delle raccomandazioni. Oggi questa fiducia si sta spostando dalle fonti umane, come amici, familiari, venditori o influencer, verso fonti algoritmiche, in particolare gli LLM.

Questo significa che i consumatori sono sempre meno influenzati dalla pressione della pubblicità e sempre più dalle raccomandazioni generate dall’intelligenza artificiale. Invece di affidarsi ai messaggi dei brand, pongono domande dirette ai sistemi AI, come:

• “Qual è la marca di pannolini più efficace e meno costosa?”

• “Quale detersivo consiglieresti per un ristorante?”

Di conseguenza molte aziende stanno rivalutando come e dove investire il proprio budget pubblicitario. Un esempio è quello di un grande rivenditore online europeo, che chiameremo Nordpay. L’azienda ha scelto di posizionarsi direttamente nel flusso delle raccomandazioni dell’intelligenza artificiale introducendo un feed personalizzato di prodotti basato su AI per ogni cliente. Utilizza inoltre sistemi di intelligenza artificiale per generare contenuti, suggerimenti e interazioni in tempo reale, migliorando l’esperienza di acquisto e personalizzando il marketing.

Invece di aumentare il budget pubblicitario per restare al passo con la concorrenza, Nordpay ha ridistribuito la spesa riducendo l’uso di agenzie esterne e potenziando la produzione interna basata su AI.

Come ha spiegato un dirigente del marketing:

“Abbiamo ridotto la spesa pubblicitaria dell’11% continuando a produrre più contenuti di marketing. La spesa per le agenzie è scesa di circa il 25%, con molte attività trasferite all’interno grazie alla generative AI. Inoltre abbiamo sostituito gran parte dei flussi di produzione delle immagini con strumenti come Midjourney, DALL·E e Adobe Firefly, riducendo il ciclo di sviluppo da circa sei settimane a sette giorni.”

Cosa può fare la tua azienda

• Potresti cominciare rivedendo il budget pubblicitario per verificare se viene impiegato in modo efficace.

• Usare un linguaggio coerente e specifico in tutti i contenuti, così che gli strumenti basati su LLM associno determinate idee al tuo brand.

• Creare concetti o modelli con il nome dell’azienda, ad esempio “Indice Acme” o “Metodo (nome azienda)”, così che l’intelligenza artificiale li colleghi direttamente al marchio.

• Spostare parte degli investimenti verso canali di raccomandazione basati su AI.

• Sviluppare competenze interne di generative AI per ridurre costi e tempi di produzione creativa.

• Passare da campagne pubblicitarie isolate a un modello di sperimentazione continua.

2. SEO e design dei siti web stanno perdendo centralità

Il modello tradizionale della ricerca online era semplice. L’utente inseriva una frase, il motore di ricerca restituiva un elenco di siti classificati e l’utente cliccava su alcuni link per trovare la risposta migliore. Questo processo creava un percorso in più fasi che permetteva alle aziende di distinguersi attraverso design del sito, contenuti utili, testimonianze e casi studio. Oggi questo percorso si sta riducendo drasticamente.

Quando un utente chiede informazioni a un sistema AI o legge direttamente le Google AI Overviews, riceve una risposta completa già sintetizzata, non un elenco di link da esplorare. Uno studio recente ha mostrato che quando nei risultati di ricerca compaiono riepiloghi generati dall’AI, gli utenti cliccano sui siti classificati solo nell’8% dei casi, contro il 15% quando l’AI non è presente. Si tratta di una riduzione del 47%.

Per alcuni editori il calo del traffico è stato ancora più drastico, con una riduzione del click-through rate fino all’89%. Un grande fornitore statunitense di assicurazioni sanitarie private, che chiameremo HSure, ha osservato questo fenomeno da vicino. In passato i motori di ricerca indirizzavano i potenziali clienti verso pagine informative del sito, spiegazioni delle polizze e strumenti di confronto. Gli utenti visitavano il sito più volte prima di prendere una decisione.

Queste interazioni costruivano fiducia e posizionavano l’azienda come esperto credibile in un settore complesso. Oggi molti consumatori pongono direttamente le loro domande agli LLM come ChatGPT. Il modello genera una risposta completa sintetizzando informazioni provenienti dalle descrizioni delle polizze di HSure, dalle strutture dei benefici e dalle spiegazioni normative, insieme ai materiali dei concorrenti.

Il risultato arriva spesso senza alcun link diretto al sito dell’azienda. Julia, responsabile delle operazioni di HSure, spiega:

“La nostra analisi interna mostra che informazioni che prima richiedevano tra 15 e 20 visite al sito durante il percorso di ricerca del cliente ora vengono fornite in una sola risposta generata da un LLM. Il riconoscimento del nostro brand sparisce dal rapporto con il cliente e perdiamo traffico, opportunità di conversione e la capacità di guidare decisioni importanti legate alla salute e alla protezione finanziaria.”

Cosa può fare la tua azienda

• Passare dall’ottimizzazione delle pagine alla memorizzazione del brand nei sistemi AI.

• Pubblicare dati originali, esperienze dirette e opinioni autorevoli.

• Presentare esperti interni all’azienda con nome, credenziali e biografia.

• Creare concetti, benchmark o framework con il nome del brand.

• Scrivere contenuti chiari e facilmente citabili dai modelli AI.

• Misurare il successo non solo con il traffico, ma anche verificando se il brand viene citato o parafrasato nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale.

3. Il marketing ha un nuovo pubblico

Quando un imprenditore chiede a un sistema AI: “Qual è il miglior software di contabilità per una piccola azienda?”, modelli come Claude forniscono raccomandazioni sintetizzate in formato conversazionale. Spesso questo elimina la necessità di cliccare su link o visitare siti.

Il risultato è chiaro: l’intelligenza artificiale controlla la prima impressione, e il marketing tradizionale perde parte della sua efficacia. Un sito specializzato in recensioni di prodotti e marketing affiliato, che chiameremo Product Insight, ha osservato questa trasformazione.

Il portale aveva investito molto in comparazioni dettagliate e recensioni di esperti su categorie come laptop, elettrodomestici e dispositivi per la casa. Oggi gli utenti possono porre domande direttamente alle Google Overviews basate su Gemini, come “Qual è il miglior aspiratore per peli di animali?”

I dati di traffico mostrano che le pagine più redditizie del sito hanno perso il 67% delle visite. Le Google Overviews compaiono ora nel 78% delle loro principali query di prodotto. Questo dimostra che l’introduzione delle AI Overviews non ha solo modificato i risultati di ricerca, ma il ruolo stesso del marketing. Sempre più spesso i brand devono convincere non solo i clienti, ma anche gli algoritmi che mediano le loro interazioni.

Un altro esempio arriva da una casa editrice statunitense, che chiameremo Henry Smith, proprietaria di una piattaforma dedicata alla casa e allo stile di vita con guide su arredamento, giardinaggio, fai-da-te e pulizia domestica.

Il modello di business dipendeva dal posizionamento per query come “le migliori cuffie con cancellazione del rumore sotto i 200 dollari”, convertendo il traffico in commissioni di affiliazione. Oggi i sistemi AI sintetizzano direttamente questi ranking nei risultati di ricerca, spesso senza clic, link o menzione del brand. In risposta, l’azienda ha ridisegnato il proprio marketing.

Come spiega il Chief Growth Officer Michael:

“Abbiamo iniziato a strutturare i contenuti in modo che le macchine possano riconoscere autorità ed esperienza. Abbiamo investito nello schema markup, aumentato i segnali di paternità dei contenuti e migliorato l’architettura dei dati per facilitare l’interpretazione da parte degli algoritmi. Inoltre stiamo rafforzando il rapporto diretto con il pubblico attraverso newsletter e ricerche di brand.”

Secondo Michael la lezione strategica è chiara:

“Il marketing non riguarda più solo l’influenza sulla percezione umana. In un mercato mediato dall’AI, il primo cliente è l’algoritmo.”

Cosa può fare la tua azienda

• Scrivere contenuti che definiscono concetti in modo chiaro.

• Usare strutture logiche come passi, elenchi e definizioni.

• Presentare conclusioni esplicite, perché gli LLM privilegiano la chiarezza.

• Rendere il brand facile da citare con un posizionamento chiaro.

• Garantire una descrizione coerente del brand su sito, LinkedIn, media e profili informativi.

• Favorire discussioni indipendenti sul brand attraverso recensioni, confronti e case study.

Gli LLM deducono l’importanza di un marchio dalla frequenza e dalla coerenza delle citazioni tra fonti diverse.

L’era della ricerca tradizionale sta finendo

Per oltre vent’anni le aziende hanno basato il proprio vantaggio competitivo sui motori di ricerca. Hanno perfezionato strategie SEO, creato grandi librerie di contenuti e investito risorse significative per ottenere clic, traffico e conversioni. Quell’epoca sta finendo con l’avvento dell’intelligenza artificiale.

I consumatori non hanno più bisogno di visitare i siti web per ottenere risposte. I brand rischiano di diventare invisibili. Quando le risposte sostituiscono i link e la sintesi sostituisce l’esplorazione, la visibilità non si conquista più con i clic, ma con una presenza riconoscibile all’interno dei sistemi AI. Le aziende che avranno successo in questo nuovo contesto saranno quelle che considerano l’intelligenza artificiale non come un semplice canale da ottimizzare, ma come un pubblico da influenzare. Questo richiede competenza chiara, segnali coerenti e un lavoro continuo di costruzione del brand oltre la ricerca tradizionale.

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