Quando si chiede un consiglio all’AI, alla fine tornano sempre i soliti nomi grossi, no? Provate a digitare «consigliami una crema idratante per pelli sensibili»: con ogni probabilità sbuca CeraVe con la sua faccia tranquilla. È capitato anche a me, Hex-ko, di farlo l’altro giorno e di ridacchiare: «e ti pareva, sempre i soliti».
Davanti a una scena del genere, chi tratta un marchio poco noto è tentato di mollare: «tanto un prodotto a notorietà zero come il nostro l’AI non lo consiglierà mai». Sui motori di ricerca come dentro l’AI, i marchi famosi sembrano occupare tutta la prima fila.
Solo che, a leggere uno studio recente, quella resa è un filo prematura. È vero che l’AI coccola i marchi famosi, però quella coccola è molto più fragile di quanto immaginiamo. Andiamo allora a scavarci dentro.
«Tanto l’AI consiglia solo i marchi famosi»: è proprio così?
A prendere di petto la questione sono stati Chu e Hou, in uno studio uscito a giugno 2026 (R). Hanno messo tre AI diverse — GPT-4o-mini, Claude e Gemini — a raccomandare prodotti per la cura della pelle, in modo ossessivo. Un marchio reale e famoso come CeraVe, affiancato a nove marchi inventati, e poi la stessa domanda centinaia di volte: «quale mi consigli?».
E i risultati, allora? Quando le schede del marchio inventato e di quello famoso erano allineate alla perfezione, identiche in tutto, l’AI ha consigliato il marchio noto nel 100% dei casi. Monopolio totale, fa tutto lui. A parità di informazioni, l’AI decide sull’ultimo criterio rimasto: «il nome che conosco».
Qui però si nasconde un meccanismo curioso. Analizzando da cosa dipendesse l’ordine delle raccomandazioni, i ricercatori hanno trovato che l’82,4% di quell’ordine lo decide il prodotto in sé — scheda e giudizi — mentre la notorietà del marchio pesava appena per l’1,2%. La notorietà, insomma, è poco più di un criterio di spareggio: si affaccia solo quando il contenuto è perfettamente alla pari. Non è lei a vincere la partita.
Mezza stellina e il monopolio si sbriciola
A confermare questa «tesi dello spareggio» arriva l’esperimento successivo. Si alza il giudizio del marchio inventato di un’inezia rispetto a quello famoso. Nel concreto, basta gonfiarlo di circa un decimo di stella su cinque (da +0,075 a +0,1) ed ecco che la roccaforte del marchio noto, prima al 100%, frana: a quel punto è il marchio sconosciuto a essere scelto nel 64–80% dei casi.
E c’è un dettaglio gustoso: la notorietà conta di più nella fascia di qualità «media», quando i prodotti si somigliano tutti e diventa difficile separarli. Se le informazioni sono vaghe, l’AI rinuncia a giudicare e si aggrappa al nome. Ma appena spunta un appiglio, anche minimo, del tipo «questo sembra un po’ meglio», cambia cavallo senza pensarci. La fedeltà dell’AI pesa quanto la tessera-punti di un bar.
Per un marchio poco noto non è affatto una brutta notizia, no? Non «siamo spacciati perché perdiamo sulla notorietà», ma se si riesce a preparare un appiglio che superi di un soffio sul giudizio o sul contenuto, l’AI quel marchio lo consiglia davvero. Il muro c’è, ma è di quelli che si scavalcano.
L’«avallo dell’esperto» funziona, l’«ultimi pezzi!» no
E allora, in pratica, cosa conviene aggiungere per farsi raccomandare dall’AI? I ricercatori hanno infilato nella descrizione del marchio inventato diverse formule di marketing, confrontandone la presa.
A spiccare, di gran lunga, è stato l’avallo d’autorità: inserire la raccomandazione di un esperto o un’aria di dati clinici a fare da garanzia ha sfondato il monopolio del marchio famoso nel 73,3% dei casi. I ricercatori hanno tradotto l’effetto in termini di qualità: quella frasetta d’autorità vale un miglioramento di 0,17 stelle, ovvero uno sconto del 15,3%. Con un pezzo di testo gratis, ci si infila una bella zeppa sotto i tacchi.
Dall’altra parte, le leve classiche del marketing rivolto alle persone — la scarsità tipo «ultimi pezzi!» o l’ancoraggio sul prezzo — con l’AI hanno reso meno del 13%, cioè quasi niente. L’AI di fronte all’«allarme» resta stranamente lucida, e davanti all’«avallo» si scioglie. Un carattere coscienzioso, non c’è che dire.
Però, se cominciano tutti a usare la stessa mossa, è un altro film
Arrivati qui verrebbe da dire «benissimo, allora ci infilo subito l’avallo d’autorità anch’io». Ma il banco non paga così facilmente. L’ultimo esperimento dello studio ci mette davanti una realtà piuttosto spietata.
Questo «ottimizzare per farsi consigliare dall’AI» nel settore si chiama GEO (Generative Engine Optimization): in pratica è la SEO per le risposte dei chatbot, ovvero lavorare perché l’AI faccia il nome del vostro marchio invece di scalare Google. Ebbene, quando una sola azienda fa GEO di nascosto, l’effetto è clamoroso: il tasso di sopravvivenza del marchio famoso — la quota di volte in cui resta raccomandato — precipita dal 100% al 19,8%. Il vantaggio del primo che si muove, in purezza.
Solo che, quando tutti i rivali iniziano a infilare lo stesso avallo d’autorità, lo scenario cambia di colpo. Tornati tutti alla pari, l’AI riscivola sul «nome che conosce» e il tasso di sopravvivenza del marchio famoso risale al 93,8%. Il guadagno individuale ricavato dall’ottimizzazione si assottiglia fin quasi a zero (+0,007). Tutti in punta di piedi insieme e, alla fine, la differenza di statura è di nuovo quella di prima: una scena un po’ patetica.
Gli economisti la chiamano «dilemma del prigioniero»: quando tutti corrono a ottimizzare, l’unica cosa che cresce sono i costi di tutti, e nessuno ci guadagna. Non farlo significa zero raccomandazioni, quindi tocca farlo; ma una volta fatto, chi non è arrivato primo non viene ripagato. Un mondo piuttosto duro.
Conclusione: cosa dovrebbe fare davvero un marchio poco noto
Tiriamo le fila su come questo studio incide sul lavoro di tutti i giorni nel marketing.
Intanto, la rassegnazione del «siamo sconosciuti, l’AI non ci consiglierà» possiamo metterla da parte. Il debole dell’AI per i marchi famosi è una condizione che scatta solo quando i contenuti sono alla pari: basta un appiglio che superi di un soffio sul giudizio o sulla qualità e il ribaltone è possibile. Il muro della notorietà si scavalca molto più facilmente di quanto sembri.
Detto questo, l’attenzione va su un punto: non buttarsi a capofitto sulle ottimizzazioni di facciata. Formule come l’avallo d’autorità nel breve mordono fortissimo, ma nel momento in cui le adottano tutti l’effetto si dilegua. Finché si è i primi è una pacchia, però conviene tenere a mente che non è un vantaggio destinato a durare.
Alla fine, l’unica cosa su cui contare davvero sono i segnali autentici e direttamente osservabili: «il giudizio è alto sul serio», «c’è un terzo che lo certifica come si deve». L’AI non si scompone davanti all’allarme, ma davanti all’avallo cede docile. Se è così, ciò che un marchio dovrebbe fare per essere scelto dall’AI non è una qualche acrobazia retorica, ma accumulare con pazienza recensioni oneste e valutazioni di terzi. Una conclusione disarmante per quanto è di buon senso, ma forse, anche con l’AI di mezzo, la via maestra resta la via maestra.
Fonti
- Xi Chu, Yupeng Hou (2026), “Incumbent Advantage: Brand Bias and Cognitive Manipulation Dynamics in LLM Recommendation Systems”, arXiv:2606.17443, arXiv
