Geosnap e l'Università di Bergamo

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Una scelta che va controcorrente

Nel mondo delle startup si parla quasi sempre delle stesse cose. Fatturato, traction, round di investimento. Sono metriche importanti, non c'è dubbio. Ma c'è qualcosa che viene spesso dimenticato in questa corsa ai numeri, ed è la ricerca.

Senza ricerca non si innova. Si ottimizza, si scala, si migliora quello che esiste già. Ma le domande nuove, quelle che aprono territori inesplorati, richiedono un approccio diverso, più lento e più rigoroso di quello che il ritmo di una startup normalmente permette.

È da questa convinzione che nasce la collaborazione che abbiamo annunciato con il Dipartimento di Scienze Aziendali dell'Università degli Studi di Bergamo.

La collaborazione

Abbiamo siglato un accordo con il Dipartimento di Scienze Aziendali dell'Università degli Studi di Bergamo che prevede un contributo liberale per la realizzazione di studi e ricerche sul tema della GEO, la Generative Engine Optimization. Il progetto vede in prima linea il Marketing Lab dell'università e, in particolare, Giuseppe Pedeliento, con cui condividiamo la convinzione che questo sia un tema che merita attenzione accademica seria, non solo applicazioni pratiche immediate.

Non è una partnership commerciale. È un investimento nella conoscenza, nella costruzione di una base solida su cui il settore della visibilità AI può crescere in modo più consapevole.

Le domande a cui vogliamo rispondere

La GEO è un campo ancora giovane. Gli strumenti pratici si stanno sviluppando rapidamente, le aziende iniziano a capire che la visibilità sui modelli AI è diventata rilevante, il mercato si sta muovendo. Ma alcune domande fondamentali non hanno ancora una risposta scientificamente fondata. Due in particolare sono al centro di questa ricerca.

La prima riguarda come le persone interagiscono con i modelli AI nella fase di ricerca e valutazione. Non come si comportano in teoria, ma come si comportano davvero, quali domande fanno, come interpretano le risposte, quanto si fidano di quello che i modelli dicono e in quali contesti. È una domanda che ha implicazioni dirette su come le aziende dovrebbero pensare alla propria presenza nell'ecosistema AI.

La seconda riguarda come i modelli AI rispondono alle diverse interazioni, ovvero se e come cambiano le risposte in funzione del modo in cui le domande vengono poste, quali variabili influenzano le citazioni dei brand, quali pattern emergono quando si analizza il comportamento dei modelli su larga scala e in modo sistematico. È la domanda che sta alla base di qualsiasi approccio serio alla GEO, e che oggi viene affrontata principalmente in modo empirico, senza una base di ricerca solida alle spalle.

Perché questo è importante per tutto l'ecosistema

I risultati di questa ricerca non saranno utili solo a Geosnap. Saranno utili a chiunque lavori sulla visibilità AI, alle agenzie che iniziano a offrire servizi GEO ai propri clienti, alle aziende che vogliono capire come i modelli parlano di loro, ai professionisti del marketing che stanno cercando di costruire competenze in questo campo.

La GEO ha bisogno di fondamenta solide per crescere come disciplina. Non può essere solo un insieme di best practice empiriche che cambiano ogni volta che i modelli vengono aggiornati. Ha bisogno di una comprensione più profonda dei meccanismi che la governano, e quella comprensione può venire solo dalla ricerca.

È per questo che abbiamo scelto di investire in questa direzione, in un momento in cui sarebbe stato più facile concentrare tutte le risorse sulla crescita commerciale. Siamo convinti che costruire conoscenza oggi sia uno degli investimenti più strategici che una startup in un settore emergente possa fare.

Un ringraziamento

Un grazie particolare a Giuseppe Pedeliento e al Marketing Lab dell'Università di Bergamo per la fiducia e per aver creduto che questo tema meritasse attenzione accademica. È il tipo di collaborazione che fa bene al settore, non solo alle parti coinvolte.

Seguiremo l'evoluzione della ricerca su questo canale. I risultati, quando arriveranno, saranno condivisi con tutta la community


Conclusione

L’evoluzione dell’AI search sta aprendo nuove domande per aziende e professionisti.

Oltre alla presenza sui motori di ricerca tradizionali, sta diventando sempre più interessante capire come i brand vengono rappresentati nei sistemi di intelligenza artificiale.

Le piattaforme di AI visibility analysis, come GeoSnap, permettono di osservare questo nuovo ecosistema e di comprendere meglio come i modelli AI interpretano e presentano le aziende agli utenti.

In un contesto in cui la ricerca online sta diventando sempre più conversazionale, questa prospettiva può offrire informazioni utili per analizzare e comprendere la presenza digitale di un brand.

Rinald Sefa

Co-founder - cmo

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