«Le citazioni salgono, e per il resto non si muove nulla»
Su uno schermo c’è il report del mese, sull’altro la pagina di prodotto più importante.
Nel report la curva delle citazioni sale. Accanto, le richieste in arrivo somigliano a quelle del mese scorso, e anche le ricerche sul nome del marchio.
In casi così, per un po’ ho allargato l’intervallo di date. Che poi è come cambiare le pile alla bilancia perché il peso non scende.
Il problema stava nell’unità di misura. Se quello che si conta è troppo grosso, allungare il periodo restituisce la stessa grossolanità distribuita su più settimane.
A un certo punto qualcuno quell’unità l’ha spaccata in due e ha ricontato.
«Essere citati ed essere usati: dov’è la differenza?»
Essere scelti come fonte e finire dentro la sostanza della risposta sono due fasi diverse. Su 602 prompt controllati e 21.143 citazioni, ChatGPT ha citato meno fonti degli altri e nonostante questo il peso per pagina recuperata è risultato nettamente più alto (lo studio). Perplexity e Google, in media, hanno citato più fonti.
Firmano il lavoro Zhang Kai, He Xinyue e Yao Jingan; su arXiv è comparso il 28 aprile 2026.
La selezione delle citazioni (citation selection) è la prima fase: il modello decide se cercare e poi quali pagine nominare come fonte. Ecco, è più o meno qui che si fermano gli strumenti di visibilità nell’IA di oggi. L’assorbimento delle citazioni (citation absorption) è la seconda: quanta parte di quella pagina entra nella sostanza della risposta, cioè quanto quella pagina regge l’ossatura di ciò che l’IA risponde.
Il materiale è un insieme di dati pubblico, geo-citation-lab, su tre famiglie di sistemi: ChatGPT, AI Overview e Gemini di Google, Perplexity. Da 21.143 citazioni valide e 18.151 pagine recuperate con successo sono state estratte 72 caratteristiche — lunghezza, struttura e via dicendo — e messe a confronto.
Cosa sparisce quando le IA finiscono nello stesso grafico a barre
Il risultato si divide in due, e in modo netto: da una parte la larghezza delle citazioni, dall’altra la loro profondità.
- Perplexity e Google citano in media più fonti (larghezza)
- ChatGPT ne cita meno, ma il peso per pagina è nettamente maggiore (profondità)
Insomma: una citazione su ChatGPT e una su Perplexity pesano in modo diverso dentro la risposta. Ed è qui che la faccenda tocca il lavoro di tutti i giorni: nel momento in cui la visibilità per singola IA diventa una barra contata a pezzi, quella differenza di peso sparisce tutta.
Immaginiamo il report: barra alta su Perplexity, barra bassa su ChatGPT. Quella differenza potrebbe raccontare meno di quanto ciascun sistema vi consideri e più di come Perplexity è fatta: di fonti ne mette in fila tante per progetto.
Un grafico a barre per singola IA ormai mi dice qualcosa solo dopo che ho controllato cosa conta l’asse verticale.
I quattro spessori delle pagine finite davvero nella risposta
Il gruppo di ricerca riassume in quattro punti i tratti comuni delle pagine ad alta influenza:
- sono lunghe
- sono strutturate
- combaciano semanticamente con l’intenzione del prompt
- sono piene di prove estraibili: definizioni, dati numerici, confronti, procedure
Perché proprio queste quattro? Probabilmente perché il modo di lavorare del modello somiglia meno a «leggere, capire, riassumere» e più a «tirare fuori i pezzi utilizzabili». Più pezzi staccabili ci sono su una pagina, più è facile costruirci sopra l’ossatura di una risposta. A parità di lunghezza, una fila di definizioni e cifre regge più di una fila di opinioni. Girata al contrario, la cosa diventa scomoda: una pagina che si legge benissimo, ma povera di prove ritagliabili, può essere citata e restare fuori dalla risposta.
Il quarto punto mi è parso un regalo, perché si verifica aprendo la propria pagina.
Il termine è definito da qualche parte? C’è una cifra concreta? C’è un confronto con le alternative? I passaggi stanno in ordine?
Quanto ci si può appoggiare a questi quattro spessori?
Intanto è un preprint: è stato messo online prima di qualunque revisione da parte di terzi. L’affiliazione degli autori non è dichiarata, quindi sui conflitti di interesse mancano gli elementi per giudicare; non ha l’aria di uno studio di un fornitore, però nemmeno l’indipendenza si riesce a verificare.
E il risultato centrale è statistica descrittiva: sono gli autori stessi a chiamarlo «un riscontro descrittivo». In pratica hanno fotografato com’erano fatte le pagine già citate, senza modificarne nessuna per vedere cosa cambiava. Quello che si può dire arriva quindi fino a «le pagine usate avevano una struttura spessa». Il nesso causale — struttura la pagina e verrai assorbito — non viene mai affermato.
Il corpus è di 602 prompt controllati, un insieme limitato, e i prompt non erano in italiano. Le IA coperte sono ChatGPT, quelle di Google e Perplexity: Claude e Copilot restano fuori.
Questi quattro spessori valgono quindi come griglia per rileggere le proprie pagine, con la prudenza che merita un riscontro descrittivo.
leggete ogni citazione in due fasi, scelta e poi usata
Continuare a contare le citazioni ha senso: quante volte vi scelgono resta un indicatore di primo livello del fatto che l’IA vi trova. Con una colonna in più accanto, però, lo stesso numero cambia di senso, perché dice se quella citazione è arrivata dentro la sostanza della risposta.
Per muovere qualcosa oggi, aprite una sola delle vostre pagine importanti. Fra definizione, cifra, confronto e procedura, aggiungete quella più smilza. Per oggi basta così: metterle insieme tutte e quattro in un pomeriggio non lo chiede nessuno.
E il confronto fra IA a colpi di barre contate a pezzi lasciatelo perdere. ChatGPT e Perplexity distribuiscono le citazioni con criteri diversi, e sulla stessa scala si legge male per forza. Separate per IA e confrontatevi con il vostro mese precedente.
Da «quante volte è uscito il nostro nome» a «fin dove siamo arrivati dentro la risposta». Che qualcuno abbia smesso di contare una citazione come una citazione soltanto è già un bel segnale.
