Negli ultimi anni il modo in cui le persone scoprono aziende, prodotti e servizi online sta cambiando rapidamente.

Se per molto tempo la ricerca è stata dominata dai motori tradizionali come Google, oggi sempre più utenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT, Gemini o Perplexity per ottenere risposte rapide, confrontare soluzioni e ricevere consigli.

Questo nuovo comportamento sta creando una domanda sempre più diffusa tra aziende e professionisti:

il nostro brand appare nelle risposte delle AI?

Capire la risposta a questa domanda è diventato uno dei nuovi ambiti di analisi nel marketing digitale.

Ed è proprio qui che entrano in gioco piattaforme di AI visibility analysis, come GeoSnap.

La scoperta dei brand nell’era delle AI

Quando un utente chiede a un sistema di AI:

• “Quali sono i migliori CRM per startup?”

• “Quali tool aiutano a monitorare la visibilità nelle AI?”

• “Quali piattaforme analizzano la reputazione dei brand online?”

il modello non restituisce semplicemente una lista di link, ma una risposta sintetica che include alcune aziende o strumenti considerati rilevanti.

In altre parole, le AI non mostrano centinaia di risultati: selezionano e sintetizzano poche opzioni.

Questo rende ancora più importante capire:

• quali brand vengono citati

• quali vengono esclusi

• come vengono descritti.

Secondo diverse analisi di settore, l’uso dell’AI per cercare informazioni è in forte crescita, e molte ricerche informative stanno iniziando a spostarsi verso sistemi conversazionali.
Fonte:
https://www.semrush.com/blog/ai-search-trends/

Perché analizzare la presenza del proprio brand nelle AI

Per molte aziende la visibilità nelle AI rappresenta un nuovo canale di scoperta.

Un brand che viene citato frequentemente nelle risposte generate dai modelli può beneficiare di:

• maggiore esposizione

• maggiore autorevolezza percepita

• nuove opportunità di acquisizione utenti.

Al contrario, se un brand non appare nelle risposte delle AI mentre i competitor vengono citati, si crea un gap di visibilitàche spesso passa inosservato.

Ed è proprio questo tipo di analisi che molte aziende stanno iniziando a fare.

Il problema: capire cosa vedono le AI

A differenza dei motori di ricerca tradizionali, dove è possibile controllare ranking e traffico, analizzare il comportamento delle AI è più complesso.

Le risposte dei modelli possono variare in base a:

• il modo in cui viene formulata la domanda

• il contesto della conversazione

• le fonti utilizzate dal modello

• l’interpretazione semantica della richiesta.

Per questo motivo analizzare la visibilità di un brand nelle AI richiede un approccio strutturato che simuli molte possibili domande che gli utenti potrebbero fare.

Come funziona l’analisi di GeoSnap

GeoSnap è una piattaforma progettata proprio per affrontare questa sfida.

Il suo obiettivo è aiutare le aziende a capire come vengono rappresentate dalle AI.

Il processo di analisi avviene generalmente in tre fasi principali.

1. Simulazione delle domande degli utenti

La prima fase consiste nell’analizzare le domande più probabili che gli utenti potrebbero porre alle AI su uno specifico settore.

Ad esempio, per una piattaforma software le domande potrebbero essere:

• quali sono i migliori tool per…

• quali alternative esistono a…

• quali aziende offrono…

GeoSnap simula queste domande su diversi sistemi di AI per osservare quali brand emergono nelle risposte.

Questo permette di costruire una mappa di visibilità del mercato.

2. Analisi delle risposte generate dalle AI

Una volta raccolte le risposte, la piattaforma analizza:

• quali brand vengono citati

• quanto spesso appaiono

• in quali contesti vengono menzionati.

Questo permette di identificare elementi importanti come:

• la presenza del brand nelle risposte

• la posizione relativa rispetto ai competitor

• eventuali pattern ricorrenti.

Il risultato è una visione più chiara della presenza di un brand nell’ecosistema delle AI.

3. Identificazione delle opportunità di miglioramento

L’analisi permette anche di individuare possibili opportunità di miglioramento.

Ad esempio:

• settori in cui il brand non appare ancora

• contesti in cui i competitor sono più visibili

• differenze tra le varie piattaforme AI.

Questo tipo di insight può aiutare aziende e team marketing a comprendere meglio come il loro brand viene interpretato e rappresentato online.

Una nuova metrica: la AI visibility

Con l’evoluzione dell’AI search sta emergendo una nuova dimensione di analisi chiamata spesso AI visibility.

Questa metrica riguarda la presenza di un brand nelle risposte generate dai modelli AI.

Può includere aspetti come:

• frequenza delle citazioni

• contesti in cui il brand appare

• confronto con i competitor.

Non sostituisce le metriche tradizionali del marketing digitale, ma offre una prospettiva aggiuntiva per comprendere la presenza online di un’azienda.

Perché questa analisi diventerà sempre più importante

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale come strumento di ricerca continua ad aumentare.

Sempre più persone utilizzano sistemi conversazionali per:

• scoprire prodotti

• confrontare soluzioni

• ottenere consigli.

Questo significa che le risposte generate dalle AI possono influenzare in modo significativo la scoperta dei brand.

Comprendere come queste risposte vengono generate e quali aziende emergono al loro interno diventa quindi un nuovo ambito di osservazione per chi si occupa di marketing, comunicazione e strategia digitale.