«Ma qualcuno sa perché non eravamo nell’elenco?»
Quella domanda è rimasta appesa a mezz’aria, in una riunione sulle gare perse. Poi si è passati alla slide dopo.
Eravamo stati tagliati prima ancora che esistesse la tabella comparativa, quindi dal commerciale non poteva arrivare niente: una trattativa in cui non si è mai entrati non si perde, e una conversazione a cui non si è partecipato non si può ricostruire.
Qualcuno ha detto «sarà il prezzo». Tanto per dire.
Sarà capitato a molti di voi di stare in quella riunione.
Il guaio è che «adesso la gente comincia a cercare da un’altra parte» è una frase a cui si annuisce e basta: nessuno la mette a budget, perché non dice quale fase del vostro imbuto tocca.
Qualcuno però la domanda l’ha fatta direttamente agli acquirenti. E i suoi numeri stanno proprio su quella fase.
L’IA cambia davvero il fornitore che viene scelto?
Sì. Su 1.076 acquirenti e decisori di software B2B, il 69% ha scelto un fornitore diverso da quello che aveva in programma dopo aver consultato un’IA (G2 ha condotto l’indagine a marzo 2026 e l’ha pubblicata il 15 aprile).
E un altro 33% ha comprato da un fornitore di cui non aveva mai sentito parlare.
Il campione copre Nord America, area Europa-Medio Oriente-Africa e Asia-Pacifico, dai profili operativi fino ai dirigenti, tutti con potere di acquisto o influenza su chi decide. Dietro queste risposte, insomma, ci sono le persone che il contratto lo firmano davvero.
Prima del cambio di fornitore si è spostata un’altra cosa, il posto da cui si comincia a leggere:
- Il 51% ormai avvia la ricerca più spesso da un chatbot che da Google (nell’aprile 2025 era il 29%)
- Il 71% si appoggia ai chatbot per informarsi su un software, contro il 60% di sette mesi prima
- Il 63% usa ChatGPT per la ricerca B2B e il 41% ricorre abitualmente alle funzioni di ricerca approfondita
Se finisse qui, sarebbe una storia di superficie: una vetrina in più dove comparire, una riga in più nel rapporto mensile. Col vecchio manuale ci si arriverebbe lo stesso, tirandolo un po’.
Il 69% e il 33% dicono un’altra cosa. Non si sono moltiplicate le strade: è cambiata la destinazione.
La fase che si sposta è la lista dei candidati
L’85% guarda con più favore un fornitore nel momento in cui un chatbot lo nomina.
Ed è qui che si perde qualcosa, quando la visibilità nell’IA viene archiviata sotto la voce «notorietà». La notorietà è memoria: chi conosce già il nome lo tira fuori un’altra volta.
La lista dei candidati funziona diversamente. Ci sono tre o cinque posti, assegnati in un passaggio solo.
Chi non prende un posto non compare nella tabella comparativa, né nella nota di approvazione, da nessuna parte. La vostra assenza non la verbalizza nessuno, quindi dopo non c’è niente da rileggere.
Era esattamente la riunione da cui siamo partiti.
Anche dal lato di chi compra si è mosso qualcosa: l’80% decide più in fretta e l’83% si sente più sicuro della scelta finale. In un mercato dove si chiude prima e con più convinzione, il margine per rientrare in corsa dopo dovrebbe essere piuttosto stretto.
Perché conviene misurare come l’IA descrive la vostra azienda
Nella stessa indagine c’è un numero che sembra remare contro tutto il resto. Il 64% incontra consigli inesatti «spesso» o «molto spesso».
Da dove arrivano quelle inesattezze? Dalla descrizione che il modello ha in mano della vostra azienda: vecchia, oppure appartenente a un’altra società.
E chi compra non ha modo di verificarla. Ha davanti una risposta, non la pista che ci sta dietro, e nemmeno i dieci minuti per controllarla.
Quindi quel 64% non è un motivo per abbandonare il canale. È il motivo per andare a leggere, a scadenze fisse, cosa si dice di voi — invece di scoprirlo in una riunione sulle gare perse.
La cosa che rassicura di più gli acquirenti, al 45%, è vedere la citazione di un sito di recensioni dentro la risposta dell’IA. Va detto che G2 un sito di recensioni lo gestisce: quel numero punta al prodotto di chi pubblica lo studio, e si legge come un’affermazione interessata, non come un risultato acquisito.
Quattro righe da mettere in fondo alla slide
Se questi dati finiscono in una presentazione, le riserve devono viaggiare insieme a loro.
- È un’indagine dichiarativa, non un registro di acquisti reali
- Metodo di campionamento, testo delle domande e ripartizione per paese non sono pubblicati, e l’editore non dichiara alcun limite
- Il campione è globale: non c’è nessuna cifra per un singolo mercato
- I confronti anno su anno («51%, prima 29%») poggiano su studi diversi di sette-dodici mesi prima, non su un panel seguito nel tempo
La ripartizione per paese che manca è quella che vi costerà la riunione sul budget. Una media globale dice da che parte tira il vento e niente sulla vostra strada. Presentatela come la vostra strada e la prima domanda porta giù l’intera slide.
A cosa serve, allora? Come punto di partenza: si prende in prestito la direzione e il livello lo si misura da soli. È un’affermazione più piccola di quella del comunicato stampa, ed è quella che regge quando qualcuno vi contesta.
puntare a restare nell’elenco, più che a farsi conoscere
Quello che cambia qui è cosa sta misurando il vostro numero di visibilità nell’IA.
Il 69% e il 33% descrivono una ricomposizione delle liste di candidati. Un indicatore di notorietà non riesce a vederla, perché è stato costruito per contare persone e non posti.
In pratica sono due gesti. Si fissa un insieme di domande — il nome dell’azienda, la categoria, il problema che risolvete — e si conta con cadenza regolare quante volte si esce nelle risposte. Poi si legge cosa viene detto di voi quando uscite: quel 64% di descrizioni traballanti tocca a qualcuno, e non c’è motivo di dare per scontato che la vostra sia a posto.
Così la domanda che torna a ogni ciclo di pianificazione — «questa faccenda dell’IA è lavoro di marca oppure no?» — si risponde da sola. È lavoro sulla lista dei candidati, quindi sta nella stessa voce di budget di tutto ciò che fate per finire in un confronto.
Questa stessa indagine l’abbiamo già percorsa una volta dall’altro capo, quello delle aziende che ancora non conosce nessuno: Il 69% ha scelto un altro fornitore perché gliel’ha suggerito l’IA. Quello racconta da dove nasce lo spazio per entrare, ed è da lì che conviene partire. Questo racconta il dopo: cosa contate una volta dentro, e con quali riserve portate il numero in riunione sul budget.
Che l’imbocco dell’imbuto si fosse spostato fino a questo punto, io non me lo aspettavo. Forse da una sola indagine sto tirando fuori più di quanto possa reggere: preferisco però scoprirlo contando, invece che alla prossima riunione sulle gare perse.
Fonti
- G2, “New G2 Research: Half of B2B Software Buyers Now Start Their Research With AI Chatbots”, PR Newswire, 15 aprile 2026 (indagine su 1.076 acquirenti e decisori di software B2B in Nord America, area Europa-Medio Oriente-Africa e Asia-Pacifico, dai profili operativi ai dirigenti, tutti con potere d’acquisto o influenza sulla decisione; rilevazione a marzo 2026. Il 51% avvia la ricerca più spesso da un chatbot che da Google, contro il 29% dell’aprile 2025; il 71% si appoggia ai chatbot per informarsi su un software, contro il 60% di sette mesi prima; il 63% usa ChatGPT per la ricerca B2B e il 41% usa abitualmente funzioni di ricerca approfondita. Il 69% ha scelto un fornitore diverso da quello previsto dopo aver consultato un’IA e il 33% ha comprato da un fornitore prima sconosciuto; l’85% guarda con più favore i fornitori nominati dall’IA; l’80% decide più in fretta e l’83% si sente più sicuro della scelta; il 64% incontra spesso o molto spesso consigli inesatti, e il 45% indica la citazione di un sito di recensioni dentro la risposta come garanzia principale. Sono dati dichiarati e non registri di acquisto; metodo di campionamento, testo delle domande e ripartizione per paese non sono pubblicati e l’editore non dichiara limiti; il campione è globale e mancano cifre per singoli mercati; i confronti anno su anno provengono da studi precedenti diversi e non da un panel seguito nel tempo. G2 gestisce a sua volta un sito di recensioni di software.)
