In breve: Yext Research ha analizzato 17,2 milioni di citazioni dell'IA e ha scoperto che la visibilità nei risultati di ricerca dipende dalla logica di recupero delle fonti, non solo dalla qualità dei contenuti. Gemini si basa su Google Search e tende spesso a privilegiare i siti web ufficiali, mentre ChatGPT si affida a fonti di recupero esterne, che possono variare in base al settore. Questo significa che i contenuti proprietari strutturati, i listing accurati e i segnali di reputazione non sono intercambiabili, ma tutti ugualmente importanti.
Se la ricerca tramite IA ti sembra ancora poco chiara, sei in buona compagnia.
All'apparenza si tratta di un'interazione semplice: l'utente pone una domanda e ottiene una risposta ben formulata che, in genere, cita determinate fonti. La domanda che si pongono gli esperti di marketing, però, è: come vengono scelte queste fonti?
Quando qualcuno chiede informazioni sul tuo brand a Gemini, Perplexity, ChatGPT o Claude, il modello non le recupera da un profilo già memorizzato. Raccoglie invece dati in tempo reale da diverse fonti ritenute affidabili, seleziona quelle da citare e le combina in un'unica risposta.
Il modo in cui avviene questo recupero delle informazioni (dove il modello cerca e come valuta le fonti) determina quali brand vengono effettivamente mostrati nelle risposte.
Per dare maggiore chiarezza ai professionisti del marketing, Yext Research ha recentemente analizzato 17,2 milioni di citazioni dell'IA per diversi settori. I dati mostrano un aspetto importante: sistemi di IA diversi si basano su fonti di tipo diverso per generare le loro risposte. Questo significa che la visibilità non dipende solo dalla qualità dei contenuti, ma anche dal modo in cui ciascun sistema recupera e valuta le informazioni.
Vediamo nel dettaglio cosa emerge dai dati e quali sono le implicazioni pratiche.
Quattro modelli di IA, quattro modalità di recupero delle informazioni
Nel panorama della ricerca tradizionale, i professionisti del marketing puntavano a far comparire il sito del proprio brand nella prima pagina della SERP. Con la ricerca basata sull'IA, invece, i diversi modelli raccolgono informazioni da più fonti e le sintetizzano per generare una risposta.
Ecco come questo processo differisce tra Gemini, Perplexity, ChatGPT (Open AI) e Claude:
Gemini: basato su Google Search
Per ovvi motivi, Gemini si basa principalmente sull'indice di ricerca di Google. Si comporta quindi in modo molto simile alla ricerca tradizionale, citando spesso i siti web ufficiali dei brand e fonti autorevoli (tra cui Google stesso).
Se il tuo brand presenta contenuti proprietari solidi, pagine locali strutturate, un robusto profilo dell'attività su Google e ottime basi SEO, è più probabile che venga citato da questo modello.
Gemini riprende in gran parte la logica di Google Search, compresa la preferenza per contenuti autorevoli e ben strutturati.
Perplexity: recupero delle informazioni basato sulla ricerca
Perplexity funziona come un motore di ricerca che risponde direttamente alla domanda. I suoi pattern di citazione sono coerenti in tutti i settori e tende ad attingere da un mix di siti web e directory ufficiali.
Dalla nostra analisi emerge che Perplexity ha mantenuto un comportamento nelle citazioni tra i più stabili nei diversi settori. Questa stabilità fa pensare a un processo di recupero delle informazioni molto controllato.
Per i brand, questo significa una visibilità distribuita: il sito web è importante, ma lo sono anche le directory aggiornate e accurate.
ChatGPT: sistema di recupero delle informazioni esterno
ChatGPT di OpenAI si basa su un sistema esterno di recupero delle informazioni, variabile a seconda del settore, e questa flessibilità è evidente nei dati.
Nel settore alberghiero e del turismo, ad esempio, ha citato i siti web ufficiali degli hotel nel 38,08% dei casi, circa il doppio rispetto agli altri modelli.
Un aumento così marcato in uno specifico settore suggerisce che il sistema di recupero delle informazioni sia configurato in modo diverso a seconda del contesto. Per i brand del settore alberghiero e del turismo, questo significa che il sito web può avere più peso con OpenAI rispetto ad altri modelli. In altri settori, la combinazione delle fonti può cambiare.
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Claude: recupero delle informazioni + valutazione con principi guida
Dei quattro modelli, Claude è sicuramente l'eccezione. In tutti i settori esaminati, ha citato contenuti generati dagli utenti con una frequenza da 2 a 4 volte maggiore rispetto agli altri modelli. Nel settore alimentare, Claude ha citato fonti generate dagli utenti quasi 10 volte più spesso rispetto a Gemini.
Claude utilizza una struttura spesso definita come "IA costituzionale", correlata a un maggiore affidamento sulle recensioni e sui contenuti validati dagli utenti. Si tratta di una correlazione, non di un rapporto di causa-effetto, ma il modello che emerge dai dati è coerente.
In sostanza, i segnali legati alla reputazione del brand contano molto di più per Claude che per altri modelli.
Perché questi modelli di citazione influenzano la visibilità
In sintesi, sistemi diversi privilegiano segnali diversi. Se un modello di IA tende a privilegiare:
Siti web ufficiali → sono avvantaggiati i brand con contenuti proprietari di qualità.
Directory → sono avvantaggiati i brand con listing accurati e verificati.
Recensioni e contenuti generati dagli utenti → sono avvantaggiati i brand con solidi segnali di reputazione.
Dai nostri dati emerge anche il peso dei publisher "di nicchia" in tutti i settori. I siti web hanno generato in media 4,31 citazioni per URL, mentre i listing hanno rappresentato il 54,53% delle fonti di citazione distinte.
Se la conclusione è che i listing sono importanti, ma lo sono anche i contenuti proprietari, e talvolta lo è ancora di più la reputazione, quale dovrebbe essere l'approccio per chi si occupa del marketing di un brand?
Come adattare la strategia di visibilità a questo contesto
Per ottenere risultati in questo contesto (e indipendentemente dal modello a cui i clienti si rivolgono per trovare risposte) i professionisti del marketing devono:
1. Smettere di dare per scontato che contenuti web di qualità siano sufficienti
Pubblicare contenuti web solidi può migliorare la visibilità su Gemini, ad esempio, ma se un modello di IA si basa molto sulle recensioni o sulle directory, il solo sito web non basta. La strategia dei contenuti deve quindi essere definita e misurata in base al comportamento dei diversi modelli, non solo alle parole chiave. Invece di chiederti: "Per quali parole chiave ci posizioniamo?", chiediti: "Da quali fonti ogni modello ricava le informazioni per costruire le risposte nella nostra categoria?". E invece di monitorare il posizionamento, traccia:
Con quale frequenza viene menzionato il brand nelle risposte dell'IA?
In quali contesti e con quali modelli?
Rispetto a quali concorrenti?
Monitora i cambiamenti nel tempo, e apporta le modifiche necessarie.
2. Trattare i listing come un'infrastruttura di visibilità
Poiché i listing rappresentano il 54,53% delle fonti di citazione distinte, i sistemi di IA fanno costantemente riferimento a directory e piattaforme di terze parti.
Ma se i tuoi listing sono incompleti, incoerenti o non verificati, si riducono i punti in cui i sistemi di IA possono trovare e confermare le informazioni sul tuo brand, penalizzandone la visibilità. Il tuo brand ha bisogno di informazioni accurate e solide sul maggior numero possibile di piattaforme di terze parti.
Inizia subito a creare una strategia efficace per la gestione dei listing.
3. Comprendere che gestire la reputazione aumenta la visibilità
La maggiore dipendenza di Claude dai contenuti generati dagli utenti cambia sicuramente l'equazione. Le recensioni non servono solo a influenzare i clienti (come accadeva in passato): determinano se il tuo brand viene citato o meno nelle risposte dell'IA.
Quindi, la gestione della reputazione deve diventare parte integrante della tua strategia di visibilità del brand. Se non hai un sistema per monitorare, gestire e raccogliere recensioni per ciascuna delle tue sedi, è il momento di rivedere questo approccio.
4. Strutturare i contenuti per migliorarne la chiarezza
Quando i sistemi di IA attingono dati da siti web ufficiali e pagine locali, privilegiano le informazioni chiare e facili da verificare.
Questo perché i modelli di IA non interpretano necessariamente la narrazione come fanno gli esseri umani, ma estrarre fatti verificabili. Una struttura chiara, segnali coerenti delle entità e metadati accurati nelle pagine facilitano la corretta citazione del tuo brand.
Fai clic qui per scoprire di più su come ottimizzare correttamente le tue pagine locali per la ricerca tramite IA.
Misura le citazioni, non solo i posizionamenti
La SEO tradizionale era focalizzata sul posizionamento, mentre l’ottimizzazione per la ricerca basata sull'IA riguarda la presenza nelle citazioni.
Se non monitori la frequenza con la quale il tuo brand viene citato e la tipologia delle fonti (per modello e per sede), non hai una visione chiara della tua visibilità.
Questo è il cambiamento operativo: i risultati dell'IA non sono casuali, ma dipendono dalla logica di recupero delle informazioni e dal modo in cui le fonti vengono valutate.
I professionisti del marketing che comprendono come ogni sistema cerca le informazioni (e che adeguano di conseguenza siti web, listing e segnali di reputazione del proprio brand) avranno maggiore chiarezza, controllo e sicurezza man mano che la ricerca tramite IA continuerà a evolversi.
Clicca qui per consultare tutti i risultati dell'analisi di Yext Research.
