Avete sistemato tutte le pagine e l’IA continua a non nominarvi
Si riscrive la scheda prodotto, si rimettono in ordine i titoli, si aggiunge in fondo un blocco di domande frequenti. Poi si apre ChatGPT, si fa la domanda ovvia del proprio settore e l’azienda non compare da nessuna parte nella risposta.
A me, Hex-ko, hanno chiesto «e adesso cosa tocchiamo?» senza che avessi niente da rispondere. Non era rimasta una sola pagina da indicare.
Che non resti una pagina da indicare vuol dire, quasi sempre, che si sta guardando con grande attenzione nel posto sbagliato.
Perché prima di scrivervi qualcosa il modello va a cercarsi le cose da solo. Qualcuno ne ha contate 13.281, di queste ricerche, per vedere quali nomi ci finivano dentro.
Quali marchi cerca il modello prima di rispondere?
Dei marchi che il modello aveva già in memoria ne è stato cercato il 55,7%. Di quelli che non aveva, il 17,4%: un rapporto di circa 3,2 a 1 (geoSurge, pubblicato a inizio giugno 2026).
La misurazione va dal 29 maggio al 9 giugno 2026. Sessantasei domande su nove settori, ciascuna posta 60 volte, e dentro le domande non c’era un solo nome di marca.
Ogni nome comparso, quindi, è arrivato da sé. Ne escono circa 3.960 risposte, 13.281 ricerche interne e 1.416 osservazioni a livello di marchio. La memoria è stata valutata con il metodo di casa geoSurge (scala loro, quindi i numeri di altri non ci si incastrano), la parte ricerca osservata su Gemini 3.5 Flash.
Ma una ricerca interna, esattamente, cos’è? Si è preso a chiamarla fan-out: le query che un modello manda a se stesso prima di scrivere la prima riga, e che voi non vedete mai.
Chiedetegli i migliori strumenti di chat aziendale e quella frase non la digita in un motore di ricerca. Spacchetta la domanda in «confronto chat aziendali», «prezzi azienda A», «caso studio azienda B», e va a cercare quelle.
Che il vostro nome entri o no in una di quelle caselle è tutta la distanza fra il 55,7% e il 17,4%. Quel gradino sta molto prima di quello che di solito misuriamo, cioè se la risposta finita vi nomina.
Fanno tre gradini, là dove quasi tutti ne contavamo uno: farsi ricordare, farsi cercare, farsi citare.
Le ricerche si accumulano su una manciata di nomi
Delle ricerche che citavano un marchio preciso, il 63% è andato a uno dei cinque più ricordati. Tutti gli altri si sono divisi quel che restava.
Attenzione, però: le due cifre non sono della stessa specie. Il 55,7% e il 17,4% sono quote di marchi osservati che sono stati cercati. Il 63% dice come si sono distribuite le ricerche con nome proprio. Denominatori diversi, quindi non si sommano e non si mettono sulla stessa riga.
Pendono comunque dalla stessa parte: la concentrazione avviene a monte di tutto quello che potete leggere in una risposta finita.
Solo che il 17,4% non è zero. Anche senza voce in memoria, circa un marchio su sei di quelli si è visto usare il nome come materiale di ricerca.
Ed è il numero su cui si può lavorare: il primo gradino lo si eredita, il secondo se lo scrivono gli altri. E dove, allora?
Il primo gradino si gioca fuori dal vostro sito
Quello che il modello ha assorbito su un settore si è accumulato fuori dal dominio dell’azienda: articoli di confronto, interviste sulla stampa specializzata, schede sui siti di recensioni, report di settore. Riscrivere le proprie pagine quel mucchio non lo tocca.
Altra superficie, altre persone, altra riga di budget.
Le pagine non hanno smesso di contare. Stanno più avanti nell’ordine, tutto qui. Il modello prende il vostro nome per lanciare una ricerca, quella ricerca da qualche parte deve atterrare, e quel posto è il vostro sito: il testo che ci mettete rende dopo che vi hanno cercati.
Io i soldi della visibilità nell’IA li tenevo nella colonna della pubblicità e in nessun’altra (e la riga non l’aveva scelta nessuno, era lì da sempre). Se il gradino che stavo comprando fosse poi quello su cui cadevamo, non me l’ero mai chiesto.
Cosa si può dire in riunione, e cosa no
Non arriva a un obiettivo su una slide. Fra questa cifra e qualunque bersaglio vogliate ricavarne stanno sei riserve, e io le terrei tutte e sei.
- Chi pubblica scrive a chiare lettere che si tratta di un’associazione su dati esplorativi, non di un rapporto di causa-effetto
- I marchi molto noti si ricordano meglio e si cercano di più, quindi una parte dell’associazione potrebbe essere la notorietà che lavora al posto vostro (lo dice sempre chi pubblica)
- I valori per settore vengono definiti indicativi e non acquisiti, di nuovo con le parole dell’editore
- La parte ricerca è stata osservata su un solo modello, Gemini 3.5 Flash. Come costruiscano il fan-out gli altri, nessuno l’ha misurato
- geoSurge vende misurazione di visibilità nell’IA, quindi la conclusione fa comodo a chi la pubblica
- Le domande sono scritte per acquirenti statunitensi. Su un altro mercato, qui, non c’è niente
La prima cambia il modo in cui potete dirlo in riunione. «Se ti ricordano ti cercano» è un’affermazione di causa-effetto, e lo studio fin lì non arriva. Magari un impianto costruito meglio ci arriverà, ma per ora no.
Nessuna delle sei, però, tocca l’ordine dei gradini. Se il vostro nome non viene usato come materiale di ricerca, la risposta finita non poteva contenerlo, e questo regge sia che il rapporto risulti 3,2, sia che risulti 2,5, sia che venga da un modello che nessuno ha ancora provato.
capite su quale dei tre gradini state cadendo
Ognuno dei tre gradini si controlla in modo diverso, e nessuno di questi controlli costa molto. Contate quante volte il vostro nome esce nelle risposte finite e avete il terzo. Passate a un modello le domande della vostra categoria e leggete le ricerche che spara: avete il secondo. Chiedetegli solo il nome della vostra azienda, e quello che torna indietro vi dà una lettura grossolana del primo. Fatelo su più modelli: qui ne è stato osservato uno, e che gli altri cerchino nello stesso ordine non ve lo garantisce nessuno.
Se il gradino che cede è il primo, continuare a limare le vostre pagine lassù non arriva. Portate i soldi dove sono gli altri a scrivere il vostro nome: comparative, stampa di settore, siti di recensioni.
Così, alla prossima riunione di pianificazione, «il budget per l’IA dove lo mettiamo?» avrà finalmente una risposta con dentro un numero di gradino. Cadiamo sul primo, quindi rinforziamo l’ufficio stampa. Quella frase mi sarebbe servita un anno fa.
Fonti
- geoSurge, “AI Searches What It Remembers”, pubblicato a giugno 2026 (rilevazione dal 29 maggio al 9 giugno 2026: 66 domande su 9 settori, ciascuna posta 60 volte e senza nomi di marca nel testo, da cui circa 3.960 risposte, 13.281 ricerche interne di tipo fan-out e 1.416 osservazioni a livello di marchio. I marchi presenti nella memoria del modello sono stati cercati nel 55,7% delle osservazioni contro il 17,4% di quelli assenti, un rapporto di circa 3,2 a 1; il 63% delle ricerche con nome di marca è andato a uno dei cinque marchi più ricordati. La memoria è stata valutata con il metodo proprietario di geoSurge e la parte ricerca osservata soltanto su Gemini 3.5 Flash. L’editore dichiara che si tratta di associazioni su dati esplorativi e non di causalità, che la notorietà del marchio spiega plausibilmente una parte dell’associazione e che i valori per settore sono indicativi e non acquisiti. geoSurge vende strumenti di misurazione della visibilità nell’IA. Le domande sono state scritte per acquirenti statunitensi.)
- Search Engine Land, “AI models favor familiar brands in search: Study”, 2026 (ripresa giornalistica della rilevazione di geoSurge)
