«Per l’IA, intanto mettiamo a posto Wikipedia»
Quando si rimette mano alla lista dei media dell’ufficio stampa, con questa frase la discussione più o meno si chiude. Sarà uscita anche dalle vostre parti, no?
La classifica «i dieci siti più citati dalle IA», presa da un’indagine in inglese, io l’ho stampata e incollata dritta in un documento interno. Le prime tre righe erano roba di Wikipedia: sembrava non ci fosse più niente da decidere.
Un altro conteggio ha rifatto le somme lingua per lingua: tredici lingue, 167.551 citazioni. In una di quelle lingue, in cima non c’è Wikipedia.
Incollare la classifica inglese nella lista dei media italiani è come cercare la coincidenza sulla mappa della metropolitana di un’altra città.
A rifare i conti è uno studio di Dmitrij Żatuchin, uscito a giugno 2026 (dodici mercati, tredici lingue, 128 marchi: arXiv).
Da dove prende le fonti l’IA quando parla di un marchio?
Da Wikipedia, in 11 delle 12 lingue misurate per questo punto: lì è la fonte più citata di tutte. Su questo la classifica inglese regge.
In lituano no. In cima c’è vz.lt, una rivista economica. La classifica inglese arriva fin lì.
Quello che il conteggio misura si chiama grounding: le pagine che l’IA apre davvero come base, prima di scrivere la risposta. Non il testo della risposta: quello che ha aperto un attimo prima.
Per chi cura la comunicazione, che differenza fa? Quelle pagine sono i posti in cui si può mettere qualcosa di proprio, quindi sono anche quelli su cui si può lavorare.
E se quel primo posto salta, chi lo prende?
In Polonia la cima della lista cambia faccia
Sui marchi nazionali polacchi la fonte più citata è YouTube. Video.
Poi ci sono i quattro portali di annunci di lavoro: messi insieme portano il doppio delle citazioni della Wikipedia in polacco. Le pagine delle offerte di lavoro, quindi, venivano contate come materiale con cui si costruisce la visibilità del marchio.
In quante aziende il sito «Lavora con noi» sta nella lista dei media? Nella tabella che avevo io quella riga non c’era proprio.
Perché la lista si scompigli, lo studio non lo misura. Che a cambiare sia il peso dei media da una lingua all’altra resta una supposizione: la casella della causa è rimasta in bianco.
Fin dove questo dato arriva nel vostro mercato
Dodici mercati dell’Europa centro-orientale, nordica e baltica: la Polonia c’è, l’Italia no. Fra quelle tredici lingue l’italiano non compare, quindi che in italiano esca lo stesso elenco non lo garantisce niente.
È un preprint, uscito il 24 giugno 2026: la revisione tra pari non l’ha ancora passata.
Una delle due affiliazioni dell’autore è Rankfor.AI, che di mestiere vende proprio misurazioni e classifiche di visibilità nell’IA.
La data della misura, nell’articolo, non c’è. L’autore stesso mette fra i limiti la dipendenza dalla versione dei modelli e dal periodo di raccolta. Le IA sono tre (Perplexity, Gemini e GPT), e Claude non c’è.
Nello stesso elenco di limiti l’autore mette l’aver unito tre raccolte di dati diverse: il grado di dettaglio non è lo stesso da una all’altra.
L’85,7% delle citazioni va a domini di terzi. Un’altra misurazione andava già nella stessa direzione, quindi qui fa da puntello e non è il filo di questo pezzo.
tenete la classifica inglese e apritene una seconda nella vostra lingua
Riscrivere la classifica inglese con altri nomi non fa comparire il vostro mercato: quella lista risponde a una domanda posta in un’altra lingua, e su quella continua a dire il vero.
Nella lista dei media aprite una colonna a destra e scriveteci, testata per testata, se nelle risposte dell’IA in italiano quella fonte viene citata davvero. Le righe che restano in bianco sono i posti che non avete mai misurato.
Poi la seconda tabella, quella del vostro mercato, misurata nella lingua in cui vi leggono: la prima resta dov’è, di fianco alla nuova. In italiano la risposta, in questo studio, non c’è; quanto in fretta cambino le facce di una classifica lo racconta un altro conteggio, in Giappone, dove quattro dei dieci domini più citati dall’IA sono cambiati in due mesi.
Mettete in conto che i nomi si muovano: da lì in avanti tocca a voi misurare, e la tabella diventa vostra.
Fonti
- Żatuchin, D. (Estonian Entrepreneurship University of Applied Sciences / Rankfor.AI), “How Large Language Models Source Brand Reputation Across Languages and Markets”, arXiv:2606.25787, 2026-06-24, https://arxiv.org/abs/2606.25787
