In breve: la ricerca tramite IA non è un canale unico. Un'analisi di 17,2 milioni di citazioni generate dall'IA su quattro piattaforme principali (Claude, Gemini, Perplexity, OpenAI) mostra differenze strutturali nel modo in cui reperiscono le informazioni. Se misuri la "visibilità nell'IA" con un solo numero, probabilmente stai perdendo di vista rischi reali e opportunità concrete.
Per chi lavora nel marketing, è facile parlare di "ricerca tramite IA" come se fosse una singola entità: un'unica piattaforma da utilizzare o un singolo canale che necessita di una strategia.
Purtroppo non è così e i nostri dati spiegano perché.
Nell'ultimo report sulle citazioni dell'IA, Yext Research ha analizzato 17,2 milioni di citazioni dell'IA su quattro piattaforme principali (Claude, Gemini, Perplexity, OpenAI) nel quarto trimestre del 2025, arrivando a una conclusione chiara: i diversi sistemi di IA citano tipologie di fonti profondamente diverse tra loro e lo fanno in modo coerente.
In poche parole, se ottimizzi per l'IA come se fosse un unico canale, ti basi su un valore medio che non esiste. Ad esempio, un brand retail può dare l'impressione di essere competitivo su tutte le piattaforme di IA, mentre in realtà è forte su Gemini ma quasi invisibile su Claude. Nel complesso, il risultato appare equilibrato, ma in realtà la visibilità è disomogenea e fragile.
Se vuoi che il tuo brand sia visibile ovunque i clienti effettuino ricerche, con l'IA o con i motori tradizionali, non puoi più trattare l'IA come un’unica entità.
Perché i report aggregati possono essere fuorvianti
Supponiamo che la tua dashboard mostri una visibilità nell'IA costante mese dopo mese. All'apparenza si tratta di risultati positivi.
Ma cosa succede se le citazioni del tuo brand su Gemini aumentano mentre quelle su Claude diminuiscono? Oppure se vieni menzionato nelle risposte di OpenAI a livello nazionale, ma risulti invisibile a livello locale?
I diversi modelli di IA seguono schemi di citazione differenti, creando una visibilità disomogenea. Senza un'analisi segmentata, il management vede stabilità dove in realtà c’è variabilità. Questo è importante perché i modelli di IA non si limitano a riassumere il web: recuperano, valutano e citano le fonti in modo diverso. Di conseguenza, la scoperta dei brand e l'esposizione rispetto ai concorrenti cambia da un modello all'altro.
Una metrica aggregata dell visibilità nell'IA può nascondere carenze a livello di modello e di sede. E nei settori con centinaia o migliaia di sedi, questa variabilità si amplifica.
Cosa cambia tra i diversi modelli?
La cosa positiva è che la differenza tra ciò che i modelli di IA riassumono e ciò che citano può essere misurata. Ecco cosa abbiamo scoperto:
Gemini tende fortemente verso le fonti a controllo totale, cioè siti web di proprietà dei brand e listing strutturati.
Claude si affida ai contenuti generati dagli utenti con una frequenza da 2 a 4 volte superiore rispetto ai concorrenti, aumentando in modo significativo le citazioni da fonti a controllo limitato.
OpenAI mostra picchi specifici per settore. Nel settore dell'ospitalità, ad esempio, il 38,08% delle citazioni viene da fonti a controllo totale.
Perplexity dimostra una relativa stabilità tra i vari settori, con meno oscillazioni drastiche tra le diverse tipologie di fonti.
Questo significa che gli investimenti che fai non sono intercambiabili. Se Claude dà molto più peso a recensioni e forum, la reputazione e la credibilità su piattaforme di terze parti diventano più importanti. Se Gemini privilegia le fonti proprietarie, allora i contenuti del brand e i dati strutturati hanno un impatto maggiore.
Detto in parole povere: l'ottimizzazione per l'IA non segue un solo approccio, ma varia in base al modello.
La variazione per settore è importante
Cosa succede a questa frammentazione se la si osserva per settore?
Nella maggior parte dei casi, si accentua.
Nel settore sanitario, i modelli mostrano una convergenza rara, con una differenza di circa sei punti percentuali tra le diverse tipologie di fonti. Questo suggerisce un comportamento di citazione più prevedibile.
Ma il confronto con il settore alimentare è netto: qui la divergenza è marcata. Claude ottiene il 24,35% delle citazioni da fonti a controllo limitato, mentre Gemini si ferma al 2,57% nella stessa categoria.
Oppure consideriamo il settore bancario, dove gli archivi sono predominanti: il 58,52% delle citazioni rientra nelle fonti a controllo limitato, cioè listing di terze parti che i brand influenzano, ma non gestiscono direttamente.
Queste tendenze non sono casuali. Riflettono l'architettura dei modello e la logica con cui recuperano le informazioni, e influenzano direttamente le aree su cui i brand dovrebbero concentrarsi.
Come devono evolvere oggi le strategie dei CMO
Ecco alcuni passi concreti da intraprendere fin da subito per adattarti al modo in cui i diversi modelli comprendono e citano le informazioni del tuo brand.
1. Non trattare l'IA come una singola entità. La visibilità nell'IA non è binaria. Il tuo brand non è semplicemente "ottimizzato" o "non ottimizzato" per la ricerca tramite IA.
La misurazione dovrebbe invece distinguere l'esposizione per modello e per sede. Inizia a pretendere report che riflettano davvero il modo in cui i clienti scoprono il tuo brand.
2. Allinea il budget al modello e al comportamento delle sedi. Le differenze tra i modelli sono solo parte della storia. Anche la visibilità varia da sede a sede, a volte in modo significativo. Un modello può dare più peso alle recensioni, mentre un altro privilegia i contenuti proprietari. E queste preferenze possono cambiare da mercato a mercato.
Listing, contenuti proprietari e reputazione non sono investimenti intercambiabili, sono tutti importanti. Trattali come leve distinte all'interno di una strategia complessiva di visibilità del brand.
Con Yext Scout, i brand possono andare oltre le medie nazionali e analizzare le performance delle citazioni a livello di singola sede, identificando dove la visibilità è stabile, dove è fragile e dove conviene riallocare il budget.
3. Rivaluta i parametri di riferimento competitivi. Un tuo concorrente potrebbe prevalere in un modello e risultare invisibile in un altro. Ma senza segmentazione, non sai su quale campo di battaglia stai davvero avendo la meglio, soprattutto a livello iper-locale.
Le medie nazionali di "visibilità nell'IA" possono nascondere debolezze a livello locale.
L'intelligence competitiva oggi richiede una visibilità per modello e per mercato, non un unico punteggio aggregato.
4. Passa dal posizionamento alla frequenza delle citazioni. La SEO tradizionale si basava sui posizionamenti, mentre la visibilità nell'IA si basa sulla frequenza delle citazioni e sul mix di fonti.
Ciò richiede nuovi KPI e nuovi framework di reportistica. (Per. approfondire, il nostro recente episodio di Visibility Brief spiega come ripensare queste metriche.)
5. Accetta la frammentazione come nuova normalità. La frammentazione tra modelli non è una fase, ma la nuova realtà. "Strategia di IA" oggi significa "strategia dell'ecosistema dell'IA", che tiene conto del comportamento del singolo modello, delle sfumature del settore e delle prestazioni locali.
I brand che si adattano non inseguono le medie, ma comprendono dove e perché vengono citati e come influenzare questo equilibrio. Perché la chiarezza vale più delle supposizioni.
Vuoi approfondire i risultati? Leggi il report completo di Yext Research.
