L'IA vi consiglia anche a chi non ha mai sentito il vostro nome?

«Tanto conviene solo a chi è già conosciuto»

La frase è arrivata in mezzo a una riunione di budget e ha zittito la stanza. Suona ragionevole, ed è proprio questo il guaio.

A me non è venuto in mente niente da rispondere. Non per mancanza di argomenti: mi mancava un numero in mano.

Sarà uscita anche dalle vostre parti, no? L’idea sotto è che lavorare sulla visibilità nell’IA si limiti a spostare la domanda che arrivava già dal nome del marchio.

Solo che la differenza è enorme. Se i modelli riportano le persone verso marchi che già conoscevano, misurare quello che dicono è manutenzione. Se mettono nomi sconosciuti davanti a qualcuno che poi compra, è acquisizione senza uno straccio di misurazione.

Qualcuno è andato a chiederlo ai clienti di Stati Uniti e Regno Unito.

L’IA consiglia davvero marchi che nessuno conosce?

Sì. In un’indagine su più di 1.000 acquirenti online tra Stati Uniti e Regno Unito, uno su cinque ha comprato il prodotto di un marchio di cui non aveva mai sentito parlare, perché gliel’ha consigliato un’IA (Rithum con Retail Dive, 2026).

È il numero che quel giorno mi mancava.

Sotto c’è il dato d’uso che lo rende credibile: tra gli acquirenti fino a 44 anni, oltre l’80% ha usato un modello linguistico di grandi dimensioni per fare acquisti negli ultimi tre mesi. Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un sistema addestrato su quantità enormi di testo che risponde con delle frasi invece che con una lista di link. ChatGPT è quello che hanno aperto tutti.

Se restringiamo alle famiglie con redditi tra 100.000 e 150.000 dollari, si sale all’84%. Quindi chi ha soldi da spendere sta più avanti della media: una premessa scomoda, per chi voleva aspettare.

Dove vanno a controllare quello che ha detto l’IA?

Sui motori di ricerca, nelle recensioni e dai conoscenti. Il sito del venditore raccoglie il 5%.

Letto da solo, quel 5% sembra dire che curare il proprio sito non serva quasi più.

Però guardate dove va il restante 95%. Come sono scritte le recensioni, in che ordine vi citano i confronti, con quale frase vi descrive una testata di settore: su tutte queste superfici si può mettere mano, e nessuna è la vostra home page.

Di questo giro di verifiche c’è già un pezzo qui: dopo la risposta dell’IA restano in media 2,4 piattaforme da visitare.

Quanto del vostro nome è appoggiato su quel 95%?

Una sfumatura della stessa indagine, che va contro la versione ordinata: gli acquirenti con reddito e intenzione d’acquisto più alti comprano più spesso senza verificare nulla. Quel percorso di controllo, insomma, non lo fa proprio tutti. Per una parte di loro la risposta dell’IA è l’intero acquisto.

E se l’IA sbaglia sul vostro prodotto?

Il 58% dice che la fiducia nel marchio cala quando un’IA fornisce informazioni sbagliate sul prodotto. Il 16% rinuncerebbe all’acquisto.

Sedici, accanto a cinquantotto, sembra poco. È quello che metterei nella slide.

Su cento persone che vi avrebbero preso in considerazione, sedici se ne vanno per una frase che non avete scritto voi, su un prodotto che conoscete, pronunciata da qualcosa che suona sicuro di sé e non ha alcun obbligo di azzeccarla. Uno sconosciuto legge ad alta voce la descrizione della vostra azienda, da un copione che nessuno ha riletto.

Quel 16% forse è gonfiato: l’intenzione dichiarata di rinunciare a un acquisto è esattamente ciò che si esagera rispondendo a un questionario. La direzione però regge, anche se il livello balla.

Da lì nasce l’argomento per misurare. Un rischio che non avete contato non lo sapete nemmeno valutare.

Quattro cautele prima di portarvi via il dato

Incollate quel 20% in una presentazione senza queste quattro righe e nel giro di domande vi tolgono le gambe da sotto.

• Rithum vende gestione dei canali e pubblicità per l’e-commerce. «Preparatevi alla scoperta via IA» è proprio la conclusione che vende il prodotto
• Gli intervistati sono consumatori di Stati Uniti e Regno Unito. Non è una misura del mercato italiano, e niente garantisce che si comporti allo stesso modo
• È un’indagine dichiarativa, non un registro degli acquisti. Le persone raccontano quello che credono di aver fatto
• L’editore non dichiara alcun limite: né periodo di rilevazione, né metodo di campionamento, né il testo delle domande

La quarta vi tornerà indietro, perché «da dove esce questo numero?» è la prima domanda di qualunque analista serio.

Ciò detto, un 20% non è un errore di arrotondamento. Paese diverso, disegno d’indagine diverso, e gente che il nome non lo conosceva compra lo stesso.

puntate su chi ancora non vi conosce

Quello che mi porto via riguarda dove sono piantati i pali della porta. Finché misurate la visibilità nell’IA guardando se tengono le ricerche sul vostro nome, quel 20% nei report non comparirà mai: quegli acquirenti non avevano nessun nome da digitare.

Poi, in seconda battuta, controllate ogni tanto che quello che i modelli raccontano dei vostri prodotti corrisponda al vero. Il 58% e il 16% sono il conto che si paga lasciando correre.

Visto che il 95% delle verifiche avviene fuori dal vostro sito, anche gran parte di quello che c’è da sistemare sta là fuori. Leggete recensioni e articoli di confronto con la stessa frequenza con cui aprite le statistiche, e capirete subito su quale dei due siete indietro.

Partite dal contare come esce il vostro nome dalla bocca di un modello. Con un numero sul tavolo, la discussione cambia natura.

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Fonte

• Rithum e Industry Dive (Retail Dive), “Consumer Trust & Discovery Report 2026: The new discovery engine”, 2026 (indagine su più di 1.000 acquirenti online tra Stati Uniti e Regno Unito. Uno su cinque ha comprato il prodotto di un marchio di cui non aveva mai sentito parlare perché gliel’ha consigliato un’IA; oltre l’80% degli acquirenti fino a 44 anni ha usato un modello linguistico di grandi dimensioni per acquistare negli ultimi tre mesi, e si sale all’84% nelle famiglie con redditi tra 100.000 e 150.000 dollari. Dopo una raccomandazione dell’IA la verifica passa da motori di ricerca, recensioni e conoscenti, e solo il 5% va sul sito del venditore; gli acquirenti con reddito e intenzione d’acquisto più alti comprano più spesso senza verificare. Il 58% perde fiducia nel marchio se l’IA dà informazioni sbagliate sul prodotto e il 16% rinuncerebbe all’acquisto. Dati dichiarativi, solo Stati Uniti e Regno Unito; l’editore non dichiara limiti e non pubblica né il periodo di rilevazione né il metodo di campionamento né il testo delle domande. Rithum vende gestione dei canali e pubblicità per l’e-commerce.)