Se ti chiedessi quante volte ChatGPT ti nomina quando qualcuno cerca quello che fai, cosa mi risponderesti? Un numero, oppure una sensazione?
Nella quasi totalità dei casi arriva una sensazione. Va bene così, perché fino a poco tempo fa non c’era altro sotto mano. Il guaio comincia un attimo dopo, quando quella sensazione viene messa a confronto con l’unico numero che tutti hanno in casa, il traffico, e su questo terreno il traffico racconta una bugia.
Kevin Indig, che di questa materia si occupa da anni, l’ha detto con un’immagine che mi sono segnato subito. Misurare l’impatto della ricerca AI contando i clic è come valutare uno spot del Super Bowl contando le scansioni del QR code. Il QR code lo scansionano in quattro gatti. Lo spot, intanto, lo hanno visto in cento milioni.
Perché il traffico è la metrica sbagliata per la ricerca AI
Il traffico non misura la ricerca AI perché nella ricerca AI il clic è l’eccezione, non la regola. Solo l’1% circa degli utenti clicca dentro un AI Overview secondo Pew, e il tasso di clic da ChatGPT si aggira sullo 0,69%. La risposta viene consumata lì, senza che nessuno passi da casa tua.
C’è un secondo strato di distorsione, ancora più fastidioso. Circa il 70,6% del traffico che arriva dalle AI atterra in GA4 sotto la voce “Diretto”, perché il referrer sparisce per strada. Anche i raggruppamenti di canali personalizzati fatti bene ne recuperano tra il 50% e il 70%, mai tutto. Il risultato è che guardi un report, vedi il traffico diretto che cresce, pensi al passaparola e sei contento. Una parte di quel passaparola è un modello linguistico che ti ha raccomandato a qualcuno che non ha mai cliccato.
Ne ho già scritto altrove, perché il modo più sofisticato per non fare marketing è misurarlo ossessivamente e questa è la stessa trappola vestita da novità. Il problema qui non è misurare troppo, è misurare la cosa sbagliata con lo strumento sbagliato e concludere che l’AEO non funziona.
Aggiungo il dato che ribalta le priorità, e che spiega perché vale comunque la pena occuparsene. Nelle risposte generative gli utenti scelgono uno dei primi nomi della rosa circa il 75% delle volte. Non sei in una SERP con dieci porte aperte, sei in una lista di tre o quattro nomi dove il primo si prende quasi tutto.
Cos’è la scala della visibilità AI
La scala della visibilità AI è un modello a tre gradini che misura la ricerca AI senza passare dal clic, e che ricalca il percorso reale che un contenuto fa dentro un modello, cioè essere recuperato, poi essere citato, poi essere considerato affidabile. I tre gradini rispondono a tre domande diverse e non vanno mai mescolati.
Il primo gradino chiede se l’AI riesce a trovarti. Il secondo chiede come ti descrive quando ti ha trovato. Il terzo chiede se tutto questo tocca il fatturato. Sono tre piani distinti, e il valore del modello sta proprio nel non confonderli, perché il rimedio è diverso per ognuno.
Non è un’invenzione dell’ultimo anno. È il vecchio schema degli indicatori anticipatori e ritardati che il marketing usa da decenni per misurare le cose che non lasciano tracce, applicato a un problema che sembra nuovo e non lo è.
Primo gradino, l’AI riesce a trovarti?
Il primo gradino si misura guardando se i crawler delle AI passano davvero dalle tue pagine, quante volte il tuo dominio compare tra le fonti citate e quante volte il tuo nome viene pronunciato dentro la risposta. Se GPTBot non ha mai toccato la tua pagina di confronto tra servizi, quella pagina non potrà mai finire dentro una risposta di ChatGPT. Non è un’opinione, è una precondizione.
I log del server sono lo strumento più sottovalutato che hai, e li hai già pagati. Filtri gli user agent delle AI, GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Googlebot, e guardi quali URL colpiscono e con che frequenza. Prima ancora di chiederti come ti descrivono, verifica che ti leggano, perché se non sei indicizzato su Bing non esisti per ChatGPT e nessuna misurazione a valle potrà dirti niente di utile.
Qui ho visto una cosa che non mi aspettavo e che non ho trovato scritta da nessuna parte. Sul mio sito i bot AI passano molto più spesso e molto più volentieri dai post del blog dove ci sono domande esplicite, o testi brevi che a una macchina sembrano una domanda con la sua risposta attaccata. Sulle pagine dove c’è solo informazione, corretta, ordinata, completa, ma senza un’esperienza dentro, passano di meno.
Ci ho ragionato parecchio. La lettura che mi convince è che quelle pagine, per un modello, sono ridondanti. L’informazione pura ce l’ha già, l’ha vista in altre diecimila versioni durante l’addestramento e non ha nessun motivo di tornare a prendersela da te. Un’esperienza diretta, un numero che hai visto tu, un errore che hai fatto tu, quello no. Quello esiste solo sulla tua pagina, e il crawler torna.
Se il tuo blog è una raccolta di spiegazioni ben fatte e impersonali, hai costruito una biblioteca che nessuno ha bisogno di consultare. È il motivo per cui le citazioni AI ormai pesano più dei backlink, e le raccoglie chi ha qualcosa di proprio da dire.
Secondo gradino, come ti descrive l’AI quando non sei nella stanza
Il secondo gradino misura la qualità di come vieni raccontato, non la quantità di volte che vieni nominato. Conta dove ti mette nella lista che raccomanda, con che tono parla di te e se ti associa agli attributi che vuoi presidiare. Essere menzionati e essere raccomandati sono due esiti diversi, e vanno tenuti separati sempre.
Qui c’è un problema pratico che a Indig non ho visto sollevare, e che invece rovina la misurazione a chiunque paghi un abbonamento. Su Gemini e su Claude io sono un utente pagante e quei sistemi mi conoscono, hanno la memoria di quello che facciamo insieme tutti i giorni. Se chiedo “chi è il miglior consulente di digital marketing per PMI a Milano” a un sistema che sa perfettamente chi sono io, la risposta che ottengo non vale niente. Sto misurando la mia relazione con quel modello, non la mia visibilità.
Il rimedio è banale e lo uso sempre. Prima della domanda scrivo “fai finta di non sapere nulla di me”, poi faccio la ricerca. Non è perfetto, ma toglie di mezzo il grosso della contaminazione da personalizzazione. Se stai misurando la tua presenza AI da un account che ti conosce da due anni e non fai questo passaggio, i numeri che stai guardando sono decorativi.
Quanto al mio caso, oggi mi trova nel 90% circa dei tentativi. La cosa interessante riguarda l’omonimia. Ho un omonimo, e le AI hanno capito benissimo chi sono io e chi è lui, la confusione nelle risposte generative non c’è praticamente mai. A sbagliare, ogni tanto, è ancora Google nella SERP classica. Il motore vecchio inciampa dove quello nuovo cammina dritto, e su come si risolve il problema degli omonimi per un’AI ho scritto per esteso, perché è il lavoro che sta sotto a questo 90%.
Quando il modello ti descrive male non c’è nessun trucco da applicare alla misurazione. Vai a correggere quello che il modello legge, quindi il posizionamento, le pagine dei servizi, i contenuti di confronto, le menzioni in giro. La misura ti dice dove sanguini, non chiude la ferita.
Terzo gradino, dove la visibilità AI tocca il fatturato
Il terzo gradino aggancia tutto al denaro, e si regge su tre strumenti poco tecnologici. Il campo “come mi hai conosciuto” con le opzioni AI dentro, l’ascolto sistematico di cosa dicono i prospect in call, e il confronto tra i tassi di chiusura di chi ti ha scoperto tramite AI e tutti gli altri.
Qui una cosa l’ho vista cambiare sotto gli occhi, più in fretta di quanto mi aspettassi. I clienti dalle AI arrivano, e arrivavano già da un pezzo. A cambiare è stato il tono con cui lo dicono. All’inizio me lo raccontavano in call col sorriso, come si racconta una stranezza, “ti ho trovato su ChatGPT”, oppure “mi hai consigliato Google”, riferendosi all’AI Overview senza sapere come si chiama. Adesso lo dicono di sfuggita, senza sottolinearlo, come si dice una cosa ovvia. È diventato normale, che poi è esattamente la normalità che stavamo cercando.
Quel cambio di tono è il vero indicatore ritardato, e non me l’ha dato nessuna dashboard. Me l’hanno detto le persone in call, e per un anno buono l’unico posto dove quel dato è esistito è stata la mia memoria. È il motivo per cui il campo “come mi hai conosciuto” e l’ascolto sistematico non sono il ripiego dei poveri, sono lo strumento giusto per un segnale che nasce parlato.
Il campo “come mi hai conosciuto” è lo strumento più economico che esiste e l’unico che intercetta chi non ha mai cliccato. Se nel modulo hai ancora solo Google, social e passaparola, stai buttando via l’unica traccia disponibile di una fetta di persone che arrivano già convinte.
L’ascolto in call è la versione artigianale della stessa cosa. Le frasi da segnarsi sono quelle che tradiscono l’origine, del tipo “mi ha consigliato ChatGPT”, oppure “vi ho messo in lista dopo aver chiesto a Perplexity”. Non serve un software, serve prenderne nota ogni volta invece di lasciarle scivolare via.
Il numero che chiude il ragionamento, nei dati riportati da Indig, è che le trattative con una traccia di scoperta via AI si chiudono intorno al 31% contro un 24% di riferimento. Chi arriva da una raccomandazione di un modello arriva con una fiducia già formata, esattamente come chi arriva dal passaparola. È la stessa dinamica del dark social, con un intermediario diverso.
Serve congelare i prompt? La mia risposta è no, con una precisazione
Indig consiglia di congelare da 20 a 50 prompt ad alto intento per almeno quattro settimane, così misuri il cambiamento vero e non il rumore. Sul principio ha ragione, sul modo la vedo diversamente, e vale la pena spiegare dove sta la differenza.
Io ho cancellato il mio archivio di prompt da tempo e non uso più formule preconfezionate. Scrivo come mi viene, nel momento, in italiano normale. I modelli sono migliorati al punto che il testo “impostato” non serve più, capiscono il linguaggio umano sempre meglio, e continuare a parlargli come si parlava nel 2023 è una cerimonia che non produce niente. Cerco su ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude, perché ognuno pesca da fonti sue e prendere un solo motore per misura è come assaggiare il sugo e dire che la cena è buona.
La precisazione che tiene insieme le due posizioni è questa. Stabilità della domanda e artificiosità del prompt non sono la stessa cosa. Se oggi chiedi “chi è il miglior consulente per PMI a Milano” e tra un mese chiedi “a chi mi conviene rivolgermi per il marketing della mia azienda”, hai cambiato la domanda, quindi il confronto tra i due risultati non significa nulla e stai misurando il tuo umore. Il set di domande resta fermo perché altrimenti non c’è misura, non perché la formula magica funzioni meglio. Le scrivi in italiano vero, come le direbbe un cliente, e le tieni ferme.
Da dove parto quando un cliente mi chiede “ci trova l’AI?”
Nelle consulenze questa domanda ormai arriva quasi sempre, ed è il momento in cui si capisce chi vuole un numero da mettere in una slide e chi vuole capire davvero come è messo.
Quello che propongo non è un punteggio. È una consulenza dedicata a guardare com’è fatta la struttura del sito, cosa c’è nel blog e con che taglio è scritto, cosa raccontano i social e soprattutto se tutte queste cose dicono la stessa cosa o si contraddicono a vicenda. Poi si guarda la parte tecnica, se ci sono schemi JSON e se sono usati come si deve, perché i dati strutturati restano il modo più diretto per dire a una macchina chi sei senza sperare che lo intuisca.
Nove volte su dieci il problema non è la misurazione. È che il sito dice una cosa, LinkedIn ne dice un’altra, il blog è pieno di articoli impersonali che potrebbero avere qualunque firma in fondo e non c’è una riga di dato strutturato. Un modello che prova a capire chi sei trova quattro versioni diverse della stessa persona e, davanti al dubbio, nomina qualcun altro.
Le tre trappole in cui si cade misurando la visibilità AI
La prima trappola è la metrica di vanità, che qui si traveste da novità. Il numero di menzioni che sale non è un risultato, è un indicatore anticipatore, e vale solo se lo colleghi a qualcosa che succede più in là.
La seconda è la falsa precisione. Scrivere 4,7% quando misuri una cosa che oscilla del 40% da un mese all’altro è teatro. Il 40-60% dei domini citati cambia ogni mese, solo il 2,2% è citato in modo coerente dopo tre tentativi identici, e solo il 2,4% degli URL si sovrappone tra ChatGPT, Perplexity e Google AI. Con questa varianza, i decimali sono un modo elegante per sembrare seri.
La terza è mescolare i gradini. Se metti insieme le citazioni e il fatturato in un unico “punteggio AEO” hai fatto un frullato in cui non riconosci più niente e non sai su cosa intervenire. Un crollo delle citazioni e un calo delle chiusure vogliono dire due cose diverse e chiedono due rimedi diversi. Vale qui la stessa disciplina di quando si misura il marketing con i KPI di business invece che con le vanity metrics, cioè tenere separato quello che succede prima da quello che succede dopo.
Cosa fare lunedì mattina
Apri i log del server e guarda se i bot AI passano, da quali pagine e con che frequenza. Scrivi dieci domande in italiano normale, quelle che farebbe un cliente vero, e tienile ferme per un mese. Falle su almeno tre modelli diversi, e se paghi un abbonamento mettici davanti “fai finta di non sapere nulla di me”. Segnati dove ti mettono in lista e con che parole ti descrivono. Aggiungi le opzioni AI al campo “come mi hai conosciuto” e comincia a contare.
Per un secolo abbiamo fatto cartelloni, spot e uffici stampa senza tracciare un clic, misurando tutto con proxy imperfetti e con la domanda “come ci ha conosciuti”. Wanamaker diceva di sapere che metà dei suoi soldi in pubblicità erano sprecati, ma di non sapere quale metà. Li ha spesi lo stesso, e ha costruito un grande marchio.
L’AEO è lo stesso mestiere con una differenza sola, che prima l’annuncio lo scrivevi tu e adesso la risposta la scrive il modello, decide accanto a chi metterti e cambia idea senza avvisarti. Non lo controlli. Puoi misurare come ci compari dentro e dargli materiale migliore da leggere.
Il clic non sta tornando. La domanda, invece, è già tornata da un pezzo. Vincerà chi ha capito che era reale, si è costruito la scala per seguirla e ha continuato a investire mentre gli altri aspettavano una prova che non arriverà mai.
Vuoi sapere come sei messo davvero? Fin qui la teoria. Se vuoi vedere dove compari (e dove no) nelle risposte di ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google AI, e cosa conviene muovere per primo, il modo più veloce è il posizionamento sui motori di ricerca AI: parti dal check gratuito, analizzo la tua visibilità e ti mando un report con il passo che ti consiglio. Da lì decidi tu se andare avanti.
