Valore IA generativa: come misurare il ROI e adattarsi all'era AEO e della ricerca "agentic"
- Andrea Viliotti
- 23 ott
- Tempo di lettura: 24 min
Il passaggio dell'intelligenza artificiale generativa da esperimento teorico a strumento operativo è un momento cruciale per le imprese. Molti dirigenti si interrogano non tanto sulla tecnologia in sé, ma su come implementarla in modo pragmatico e, soprattutto, come misurarne il reale impatto sul conto economico. L'obiettivo non è adottare l'IA per inerzia, ma per ottenere un vantaggio competitivo tangibile. Un'analisi approfondita di casi studio reali su larga scala, applicati a flussi di lavoro concreti nell'e-commerce, offre dati solidi per comprendere dove l'IA crea valore, perché a volte fallisce e come sta cambiando le regole fondamentali del marketing, della ricerca e dell'interazione con il cliente. Questa analisi fornisce una bussola strategica per i leader che devono prendere decisioni informate oggi.
Oltre la teoria: come l'implementazione pratica sblocca il valore IA generativa
Misurare il valore IA generativa: il modello TFP (Produttività Totale dei Fattori)
RCT (Esperimenti Controllati): il gold standard per validare il ROI dell'IA
Risultati e ROI: dove l'IA generativa crea valore (e dove lo distrugge)
Il vero valore IA generativa: non tagliare costi, ma ridurre l'attrito per il cliente
L'"effetto equalizzatore" dell'IA: un vantaggio strategico per PMI e nuovi utenti
Dal prodotto di coda al prezzo: massimizzare il valore IA generativa con una strategia mirata
L'impatto di AI Overviews: come il browser ridefinisce la percezione del valore
Oltre la SEO: definire la strategia AEO per sopravvivere alla ricerca "zero-click"
Commercio "agentic": la "grande riorganizzazione" del valore IA generativa
1. Oltre la teoria: come l'implementazione pratica sblocca il valore IA generativa
Per un'azienda, il 2024 e il 2025 rappresentano il momento della verità per l'intelligenza artificiale generativa. L'esplorazione è finita; ora è richiesta l'implementazione. Un esempio emblematico proviene da una piattaforma leader nell'e-commerce cross-border, che ha intrapreso un percorso strategico per integrare soluzioni di IA generativa in sette distinti flussi di lavoro rivolti al consumatore finale. È fondamentale sottolineare che non si è trattato di un'esercitazione accademica, ma di un'operazione mirata a risolvere esigenze di business concrete e a misurarne i risultati in un ambiente operativo reale.
La selezione dei processi da reingegnerizzare non è stata casuale. È stata guidata da un giudizio manageriale che ha bilanciato tre fattori: la fattibilità tecnica, i costi organizzativi e il potenziale guadagno in termini di produttività. Questo approccio pragmatico è essenziale per evitare investimenti dispersivi e concentrare le risorse dove possono generare il massimo valore.
Gli interventi si sono concentrati su tre aree strategiche per il retail online: i servizi a consumatori e venditori, l'abbinamento prodotto-cliente (matching) e le attività di promozione. Vediamo i sette ambiti di applicazione:
Chatbot per il servizio pre-vendita: È stato implementato un agente IA attivo 24/7 per rispondere a domande specifiche dei consumatori in tutte le lingue, superando i limiti di un servizio clienti tradizionale che non poteva coprire questa funzione.
Affinamento delle query di ricerca: La GenAI è stata usata per interpretare, affinare e tradurre le ricerche degli utenti, comprendendo l'intenzione latente dietro le parole chiave multilingue per migliorare la pertinenza dei risultati.
Generazione delle descrizioni di prodotto: La tecnologia è stata impiegata per creare descrizioni testuali complete e strutturate, adattate alle preferenze culturali di ogni mercato, colmando un'importante lacuna informativa per molti prodotti.
Creazione di messaggi push di marketing: L'IA ha permesso di generare milioni di varianti di messaggi, aumentando drasticamente il livello di personalizzazione per un marketing di precisione su larga scala.
Ottimizzazione dei titoli per Google advertising: L'IA è stata utilizzata per ottimizzare i titoli dei prodotti negli annunci, con l'obiettivo di migliorare l'engagement degli utenti.
Difesa dai chargeback: È stato sviluppato un agente IA per automatizzare e snellire la gestione delle contestazioni di addebito, un processo complesso in contesti internazionali con barriere linguistiche.
Traduzione per la live chat: La GenAI è stata integrata per offrire una traduzione in tempo reale, permettendo a operatori di lingua inglese di comunicare efficacemente con clienti di tutto il mondo.
Un aspetto cruciale di queste implementazioni è che sono state concepite per potenziare le tecnologie esistenti senza richiedere investimenti aggiuntivi in personale o infrastrutture. Questo significa che ogni miglioramento osservato nelle performance può essere attribuito a un genuino guadagno di produttività, non a un semplice aumento di risorse.
2. Misurare il valore IA generativa: il modello TFP (Produttività Totale dei Fattori)
Per un dirigente d'azienda, la domanda fondamentale riguardo a qualsiasi innovazione non è "cosa fa?", ma "che valore porta?". Per definire il valore IA generativa e il suo impatto sulla produttività aziendale, è necessario un approccio rigoroso che vada oltre le semplici impressioni qualitative.
Per misurare il contributo reale della GenAI, la ricerca ha utilizzato un approccio economico consolidato: il modello di crescita di Solow. Questo metodo, solitamente applicato alle economie nazionali, permette di scomporre la crescita di un'azienda (l'output) nelle sue componenti fondamentali: l'aumento degli investimenti (Capitale), l'aumento del personale (Lavoro) e un terzo elemento cruciale, l'efficienza.
Questo "fattore di efficienza", noto come Produttività Totale dei Fattori (TFP), misura proprio la capacità di generare più valore (più output) usando le stesse identiche risorse (stesso capitale e stesso lavoro). È la misura pura dell'innovazione tecnologica e organizzativa.
La formula di base è una funzione di produzione Cobb-Douglas, che può essere espressa in questo modo:
Y = A K^α L^(1-α)
Spieghiamo questi termini in linguaggio business:
Y è l'output totale (in questo caso, le vendite).
K è lo stock di capitale (server, infrastrutture).
L è l'input di lavoro (il numero di dipendenti o ore lavorate).
A è la Produttività Totale dei Fattori (TFP), la nostra misura di efficienza.
α e (1-α) rappresentano le quote di contribuzione di capitale e lavoro alla produzione.
Il punto di forza di questo approccio, nel caso studio specifico, risiede in una condizione sperimentale chiave: gli input di capitale (K) e lavoro (L) sono stati mantenuti costanti tra i gruppi di controllo e quelli trattati con l'IA. In pratica, l'introduzione della GenAI non ha comportato l'acquisto di nuovi server (il capitale infrastrutturale era già presente) né l'assunzione o la riduzione del personale. Anche i prezzi dei prodotti sono rimasti fissi.
In queste condizioni, la misurazione si semplifica drasticamente. Se Capitale e Lavoro non cambiano, qualsiasi aumento delle vendite (Y) è direttamente e unicamente attribuibile a un aumento della pura efficienza operativa (A). In altre parole, un aumento delle vendite del 10% si traduce direttamente in un guadagno di produttività (TFP) del 10%.
Questo metodo permette di superare le difficoltà di misurazione e di affermare con rigore che l'IA non ha solo "migliorato le cose", ma ha reso l'intero processo misurabilmente più efficiente, generando più valore con le stesse identiche risorse.
3. RCT (Esperimenti Controllati): il gold standard per validare il ROI dell'IA
Per tradurre il modello teorico della Produttività Totale dei Fattori in prove concrete, l'azienda ha condotto una serie di esperimenti controllati randomizzati (RCT) su larga scala. Questo approccio, mutuato dalla ricerca scientifica e medica, è considerato il metodo più affidabile (il "gold standard") per misurare l'impatto reale di una singola iniziativa.
Perché un RCT è così importante per un dirigente? Perché permette di isolare l'effetto di una singola variabile – in questo caso, l'introduzione della GenAI – eliminando il "rumore" di fondo e tutte le possibili spiegazioni alternative (stagionalità, campagne marketing concomitanti, trend di mercato). Coinvolgendo un numero enorme di soggetti, da decine di migliaia a decine di milioni di utenti, i risultati acquisiscono una robustezza statistica difficilmente contestabile.
Il disegno sperimentale era chiaro e coerente in tutti e sette i flussi di lavoro:
Gruppo di trattamento: I partecipanti (consumatori o prodotti) venivano esposti al flusso di lavoro potenziato dall'intelligenza artificiale generativa.
Gruppo di controllo: I partecipanti continuavano a interagire con il sistema standard della piattaforma, che rappresentava la prassi aziendale consolidata prima dell'adozione dell'IA (lo status quo).
È fondamentale sottolineare che il gruppo di controllo non rappresentava sempre un'assenza di tecnologia. Ad esempio, nel caso del Chatbot pre-vendita, il controllo riceveva un messaggio automatico di indisponibilità del servizio, riflettendo la politica aziendale di non allocare agenti umani a questa attività. Per l'Affinamento delle query di ricerca, il controllo si affidava a un algoritmo di ricerca standard basato su machine learning. In altri casi, il benchmark era l'input umano. Questa diversità nelle condizioni di partenza è cruciale, perché permette di valutare l'effettivo valore aggiunto della GenAI in contesti molto differenti.
Il cuore del metodo è la randomizzazione. Assegnando casualmente gli utenti ai due gruppi, si garantisce che, in media, non ci siano differenze sistematiche preesistenti tra loro (come abitudini di acquisto, età, o anzianità sulla piattaforma). Le verifiche di bilanciamento hanno confermato che i gruppi erano statisticamente identici prima dell'intervento.
Di conseguenza, qualsiasi differenza significativa osservata nei risultati finali (vendite, tassi di conversione) può essere attribuita con grande sicurezza unicamente all'effetto dell'IA. La sovrapposizione di consumatori tra i diversi esperimenti è stata mantenuta volutamente minima (inferiore all'1%), per assicurare che gli effetti misurati fossero specifici per ogni singolo workflow.
4. Risultati e ROI: dove l'IA generativa crea valore (e dove lo distrugge)
L'analisi dei dati emersi dagli esperimenti mostra un quadro eterogeneo ma prevalentemente positivo. L'adozione della GenAI ha generato miglioramenti di produttività economicamente significativi nella maggior parte dei casi, sebbene l'entità di questi guadagni vari considerevolmente. Questo evidenzia un punto strategico cruciale: l'IA non è una soluzione universale, ma uno strumento la cui efficacia dipende fortemente dal contesto applicativo e dalle condizioni di partenza.
La tabella seguente riassume l'impatto medio sulle vendite e sui tassi di conversione nei cinque esperimenti principali.
Tabella 1: Impatto della GenAI su Vendite e Tassi di Conversione
Flusso di Lavoro Aziendale Impatto sulle Vendite Tasso di Conversione
------------------------------------ ---------------------- ----------------------
1. Chatbot Servizio Pre-vendita +16,3% *** +21,7% ***
2. Affinamento Query di Ricerca +2,93% +1,15%
3. Generazione Descrizione Prodotto +2,05% +1,27%
4. Messaggi Push di Marketing +1,6% (n.s.) +3,0% **
5. Ottimizzazione Titoli Google Adv -4,5% (n.s.) -3,3% (n.s.)
Fonte: Adattato da Working Paper (15). Legenda: *** p<0.01; ** p<0.05; n.s. = non statisticamente significativo.
L'effetto più eclatante si osserva nel Chatbot pre-vendita, con un incremento delle vendite del 16,3%. Questo risultato, sebbene impressionante, va contestualizzato: il gruppo di controllo non riceveva alcun tipo di supporto. Per questo, esperimenti supplementari hanno rivelato una sinergia ancora più potente: un sistema ibrido "IA + agente umano" ha aumentato le vendite del 25% rispetto all'assenza di servizio, e ha superato dell'11,5% le performance dei soli agenti umani, dimostrando una forte sinergia tra uomo e macchina.
Nei flussi di Affinamento query di ricerca (+2.93%) e Generazione descrizioni di prodotto (+2.05%), i guadagni sono più contenuti. Sebbene queste percentuali possano sembrare modeste, per una piattaforma di tale scala e maturità, rappresentano un impatto economico assolutamente sostanziale.
Il Marketing push mostra un aumento significativo del tasso di conversione (+3.0%), suggerendo un chiaro impatto sull'engagement, anche se l'effetto sulle vendite non è risultato statisticamente significativo.
Infine, l'applicazione all'ottimizzazione dei titoli per Google advertising ha mostrato un effetto negativo (-4.5%). Questo risultato offre una lezione manageriale fondamentale: applicare un modello di IA generico a un compito altamente specializzato senza un'adeguata ottimizzazione (fine-tuning) può rivelarsi non solo inefficace, ma persino controproducente. Il modello, non essendo stato addestrato con conoscenze commerciali specifiche, ha omesso parole chiave di uso comune che influenzano positivamente le performance degli annunci.
Per gli ultimi due processi (Difesa chargeback e Traduzione live chat), le metriche interne hanno registrato un aumento del 15% nel tasso di successo delle difese e un incremento del 5,2% nella soddisfazione del cliente, confermando ulteriori benefici operativi (15). Un working paper RCT multi-processo nel retail quantifica incrementi di valore per cliente (~$5) e +15% nella difesa chargeback (15), con benefici maggiori per PMI e per utenti meno esperti.
5. Il vero valore IA generativa: non tagliare costi, ma ridurre l'attrito per il cliente
A differenza di quanto si pensi comunemente, dove il focus è sui risparmi di costo, questi esperimenti rivelano il vero valore IA generativa: un motore di crescita basato sulla creazione di valore attraverso il miglioramento dell'esperienza del cliente.
L'analisi dei dati rivela una dinamica molto chiara. La crescita delle vendite non è dovuta a clienti che hanno speso di più singolarmente (il cosiddetto "margine intensivo"). Al contrario, è aumentato il numero complessivo di visitatori che hanno scelto di acquistare (il "margine estensivo"). In sostanza, l'IA non ha convinto i clienti a riempire di più il carrello, ma ha trasformato in acquirenti un maggior numero di persone che, altrimenti, avrebbero lasciato il sito senza comprare.
La spesa media per carrello, tra coloro che hanno effettuato un acquisto, è rimasta sostanzialmente invariata in tutti gli esperimenti, come mostra la tabella seguente.
Tabella 2: Impatto della GenAI sul Valore Medio del Carrello
Flusso di Lavoro Aziendale Variazione Valore Carrello
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1. Chatbot Servizio Pre-vendita -3,1%
2. Affinamento Query di Ricerca +1,49%
3. Generazione Descrizione Prodotto +0,81%
4. Messaggi Push di Marketing +0,15%
5. Ottimizzazione Titoli Google Adv -2,3%
Fonte: Adattato da Working Paper (15). Nota: Nessun valore è risultato statisticamente significativo.
Questo dato è cruciale perché sposta il focus strategico dall'ottimizzazione dei costi interni alla riduzione degli attriti nel percorso d'acquisto del cliente. L'IA si è dimostrata uno strumento efficace per abbattere diverse barriere che tipicamente ostacolano le transazioni online:
Riduzione delle asimmetrie informative: Molti clienti esitano perché non hanno informazioni chiare. Il Chatbot pre-vendita (che ha generato un +21,7% di conversioni) e la Generazione di descrizioni di prodotto (+1,27% di conversioni) hanno colmato questo gap, fornendo risposte immediate e dettagli esaustivi che hanno aumentato la fiducia del consumatore.
Abbattimento degli attriti di ricerca: Trovare il prodotto giusto in un catalogo di milioni di articoli è frustrante. L'Affinamento delle query di ricerca (+1,15% di conversioni) ha migliorato la comprensione semantica delle richieste, presentando risultati più pertinenti e migliorando la qualità del matching tra domanda e offerta.
Superamento del gap di personalizzazione: I consumatori si aspettano contenuti rilevanti. Il Marketing push (+3,0% di conversioni) ha permesso di generare milioni di messaggi unici, superando i limiti della creazione manuale e offrendo un livello di personalizzazione che ha catturato meglio l'attenzione.
I guadagni di produttività osservati non derivano da un'azienda che "lavora di più", ma da un'azienda che rende più semplice e soddisfacente l'esperienza per i suoi clienti. Questo approccio, focalizzato sulla creazione di valore, si traduce in un'espansione del mercato e in una crescita sostenibile del fatturato. Tuttavia, questo crea una nuova sfida: l'incremento dei resi (stimato in crescita nel 2024). La stessa IA usata per vendere deve essere usata per garantire precisione informativa, con controlli sui contenuti generati (quality-gating) e analisi post-acquisto per ottimizzare i prompt ed evitare che le descrizioni creino aspettative errate.
6. L'"effetto equalizzatore" dell'IA: un vantaggio strategico per PMI e nuovi utenti
Una delle domande più pressanti riguardo alle nuove tecnologie è se queste favoriscano solo i grandi operatori già dominanti o se, al contrario, possano livellare il campo da gioco. Analizzando i risultati in base alla tipologia di venditore e di consumatore, emerge una risposta incoraggiante: l'intelligenza artificiale generativa sembra portare i maggiori vantaggi proprio ai soggetti più piccoli o meno esperti (15).
Dal lato dei venditori (PMI), i dati sono chiari. I venditori più piccoli, meno esperti e con meno risorse hanno registrato i guadagni più significativi. Prendiamo l'esempio dell'Affinamento delle query di ricerca: per i piccoli venditori, si è tradotto in un aumento delle vendite del 3,68%; per i grandi venditori, l'effetto è stato trascurabile. La spiegazione è intuitiva: un algoritmo di ricerca più intelligente riduce gli attriti e migliora la visibilità dei prodotti di nicchia o meno noti, tipici del "long tail" del mercato dove operano le PMI. In un sistema meno efficiente, i grandi brand dominano; con un sistema potenziato dall'IA, la pertinenza vince sulla popolarità.
Un pattern simile si è osservato nel Marketing push, dove solo i piccoli venditori hanno mostrato guadagni significativi, con un incremento delle conversioni fino al 5,3%. Quando i messaggi sono creati manualmente, si tende a concentrarsi sui top seller. La GenAI può generare contenuti per un portafoglio prodotti molto più ampio, dando visibilità alle offerte dei venditori minori. L'IA agisce quindi come un "equalizzatore di capacità", fornendo alle PMI strumenti sofisticati (per contenuti, marketing, matching) che prima erano appannaggio esclusivo delle grandi aziende.
Dal lato dei consumatori, si osserva una dinamica speculare: sono proprio i consumatori meno esperti a trarre i maggiori vantaggi. Nel caso del Chatbot pre-vendita, i consumatori con una storia di spesa più bassa hanno visto le loro conversioni aumentare del +25,4%, rispetto al +17,6% dei top spender. La ragione è logica: i neofiti si affidano maggiormente all'assistenza per orientarsi.
Questa tendenza è ancora più marcata nell'Affinamento delle query di ricerca: gli aumenti di vendite sono stati significativi solo per i consumatori meno esperti, con una crescita fino all'8,16% (l'effetto è stato nullo per gli utenti navigati). I consumatori meno abituati faticano a formulare ricerche efficaci; la GenAI comprende il loro intento e migliora i risultati. Anche per la Generazione delle descrizioni di prodotto, i guadagni maggiori (+6,24% nelle vendite) si sono concentrati su questo segmento, che si affida molto di più alle descrizioni dettagliate per superare le proprie esitazioni.
L'IA non solo migliora l'efficienza della piattaforma, ma la rende anche più inclusiva e accessibile, agendo come un assistente virtuale che riduce il divario di esperienza. Evidenze esterne convergono: in un grande contact center l’adozione di GenAI ha aumentato la produttività del 14%, con benefici maggiori per i profili meno esperti — un effetto “equalizer” coerente con quanto osservato nel retail (18).
7. Dal prodotto di coda al prezzo: massimizzare il valore IA generativa con una strategia mirata
L'analisi a livello di prodotto aggiunge un ulteriore strato di profondità. I risultati mostrano che non esiste una strategia unica: l'efficacia delle applicazioni di IA è fortemente dipendente dal contesto della categoria di prodotto, dal suo volume di vendite e dal suo prezzo.
Per esempio, l'Affinamento delle query di ricerca e il Marketing push hanno generato i miglioramenti maggiori nelle categorie a bassa concentrazione di mercato, come l'abbigliamento o l'arredamento. In questi settori, dove la differenziazione è alta e le preferenze soggettive ("un vestito comodo ma elegante"), i consumatori faticano a esprimere le loro esigenze. La capacità della GenAI di interpretare queste sfumature è preziosa (guadagni fino al +6,49%). Al contrario, la Generazione di descrizioni di prodotto ha avuto più successo nelle categorie ad alta concentrazione, come l'elettronica, dove gli attributi sono standardizzati e facili da comunicare.
Un altro pattern interessante riguarda il posizionamento del prodotto. Nella maggior parte dei flussi di lavoro, la GenAI ha offerto benefici maggiori per i prodotti "di coda" (quelli con volumi di vendita più bassi) e per gli articoli a prezzo elevato. Per i prodotti di coda, che soffrono di scarsa visibilità, un chatbot o un messaggio mirato fa la differenza. Per gli articoli costosi, dove la decisione è ponderata e il rischio percepito alto, descrizioni complete e assistenza dettagliata (+4,10% sulle vendite) aiutano a giustificare la spesa.
L'implicazione strategica è fondamentale: è essenziale evitare un approccio indifferenziato. L'implementazione deve be preceduta da un'analisi approfondita del proprio contesto di business. Un'iniziativa come un audit iniziale, simile a quello proposto da Rhythm Blues AI, è cruciale per mappare i processi aziendali e le caratteristiche del portafoglio prodotti, identificando così le opportunità più promettenti ed evitando un dispendio di risorse senza ritorno.
Infine, qual è il valore economico aggregato? Focalizzandosi sui quattro flussi di lavoro positivi, la ricerca ha calcolato il valore incrementale annuo per consumatore.
Tabella 3: Stima del Valore Economico Incrementale Annuo per Consumatore
Flusso di Lavoro Aziendale Valore Annualizzato ($)
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1. Chatbot Servizio Pre-vendita 1,30 - 1,60
2. Affinamento Query di Ricerca 2,60
3. Generazione Descrizione Prodotto 0,50
4. Messaggi Push di Marketing 0,10
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Totale Stimato (per consumatore) 4,60 - 5,00 $ (15)
Fonte: Adattato da Working Paper (15).
Un valore di 5 dollari a consumatore può sembrare modesto, but moltiplicato per milioni di clienti, l'impatto sul fatturato è imponente. Questa cifra rappresenta circa il 5,5-6% dell'aumento dei ricavi per utente osservato nel settore e-commerce globale tra il 2023 e il 2024. È una stima conservativa: l'azienda analizzata è passata da 50 milioni di chiamate API al giorno a metà 2024 a oltre 1 miliardo al giorno a metà 2025, riflettendo una convinzione interna nel valore strategico dell'IA. Gli invocations giornalieri delle API sono passati da >50 milioni/giorno a luglio 2024 con raddoppi bimestrali (6) a >1 miliardo/giorno a luglio 2025 (7), validando la scalabilità delle pipeline GenAI nelle operations.
8. L'impatto di AI Overviews: come il browser ridefinisce la percezione del valore
Mentre il caso studio sull'e-commerce ci mostra come ottimizzare i processi interni, un cambiamento ancora più profondo sta avvenendo all'esterno: il modo in cui i clienti trovano le aziende. Per decenni, il paradigma web è stato: digitare una richiesta, ricevere link, cliccare. Oggi, questo modello è in fase di smantellamento.
L'integrazione di modelli linguistici avanzati (come Gemini) direttamente all'interno dei browser (come Google Chrome) sta trasformando questi ultimi da semplici visualizzatori a veri e propri sistemi operativi per il web. La barra degli indirizzi (omnibox) non è più un campo di ricerca, ma un'interfaccia conversazionale. Gli utenti pongono domande complesse e ricevono una risposta sintetizzata e coerente senza mai visitare una pagina di risultati. Già nel Q1 2025, le "AI Overviews" (le risposte generate dall'IA in cima ai risultati) raggiungevano circa 1,5 miliardi di utenti al mese a livello globale. AI Overviews raggiunge oltre 1,5 miliardi di utenti al mese secondo le comunicazioni del CEO di Alphabet nel Q1 2025 (1). A livello di traffico, Google sostiene che l’introduzione di AIO “non ha eroso la ricerca” e che, anzi, stimola nuove esplorazioni (1). Tuttavia, le misurazioni indipendenti confermano una riduzione dell’interazione con i risultati tradizionali: −34,5% di CTR al #1 con AIO (3) e 8% vs 15% di probabilità di clic con/senza riassunto (4). Questa divergenza è cruciale per le decisioni di budgeting tra SEO, AEO e canali diretti.
Questa capacità si basa su una tecnica chiamata "query fan-out". Quando un utente pone una domanda articolata (es. "trovami un ristorante italiano a Trento con buone recensioni per celiaci, aperto stasera"), l'IA la scompone in decine di sotto-ricerche, le esegue simultaneamente su più fonti (mappe, siti di recensioni, menu) e poi aggrega le informazioni in un'unica risposta.
Inoltre, l'IA acquisisce una consapevolezza contestuale. Può comprendere il contenuto della pagina che l'utente sta leggendo o persino analizzare e confrontare informazioni presenti su più schede aperte (ad esempio, sintetizzando tre diverse recensioni di un prodotto). In Gemini in Chrome l’assistente può usare il contesto di fino a 10 tab condivisi dall’utente per sintetizzare e confrontare contenuti (11), mentre per i clienti enterprise le edizioni Gemini Code Assist/Workspace non usano i prompt per addestrare i modelli (privacy by design) (12). Questa capacità, unita all'integrazione con l'ecosistema di strumenti aziendali (come Google Workspace), trasforma il browser in un assistente personale.
Per un leader aziendale, la conseguenza strategica è netta: il browser sta diventando l'hub centrale dove le attività dei clienti e dei collaboratori iniziano e finiscono, spesso senza mai passare dal sito web aziendale. Questa stessa capacità può essere usata internamente come un potente analista di ricerca, automatizzando compiti di market intelligence, ma solleva questioni di privacy. Per gli account Workspace, le protezioni di livello enterprise garantiscono che i contenuti non vengano usati per addestrare modelli generativi esterni al dominio aziendale.
9. Oltre la SEO: definire la strategia AEO per sopravvivere alla ricerca "zero-click"
Per anni, l'obiettivo del marketing digitale è stato conquistare la prima posizione su Google (Search Engine Optimization, SEO). Quel mondo sta rapidamente scomparendo. Con l'avvento delle AI Overviews, l'obiettivo non è più ottenere un click, ma diventare la fonte citata nella risposta dell'IA.
Emerge così una nuova disciplina: l'Answer Engine Optimization (AEO). La "citazione" diventa la nuova metrica di successo. Questo fenomeno alimenta la cosiddetta ricerca "zero-click", in cui una sessione di ricerca si conclude senza che l'utente clicchi su alcun link, perché la risposta è già stata fornita dall'IA.
Questo non è un piccolo aggiustamento, ma un potenziale prosciugamento del canale di traffico che ha sostenuto il web commerciale per decenni. I dati mostrano che la mediana di ricerche zero-click, già alta (~60%), sale a circa l'80% quando compare una AI Overview. Sulle ricerche senza AIO la mediana zero-click è ~60%, mentre con AIO sale attorno all’80% (media 83%); questo sposta i KPI dall’attrazione del click alla presenza citata nell’answer (2). Studi condotti tra il 2024 e il 2025 indicano un calo medio del Click-Through Rate (CTR) del 34,5% sulle prime posizioni organiche quando compare una risposta IA. Analisi su 300.000 keyword stimano −34,5% di CTR al #1 quando compare un AI Overview (3), in linea con i risultati di Pew su 8% vs 15% di probabilità di clic con/senza riassunto AI (4). L'impatto è così significativo che in Italia, la FIEG (Federazione Italiana Editori Giornali) ha presentato un'istanza formale all'Agcom (l'Autorità per le Garanzie nelle Comunicazioni) sugli impatti delle AI Overviews sul traffico e sul pluralismo informativo. In Italia, la FIEG ha depositato formale istanza ad AGCOM contro AIO il 15–16 ottobre 2025, denunciando impatti su traffico e pluralismo (21).
Come possono difendersi le aziende? L'obiettivo non è più solo attirare traffico, ma costruire autorevolezza algoritmica e diversificare le fonti. In un mondo mediato dall'IA, la fiducia è la valuta più preziosa. La si costruisce attraverso il concetto di E-E-A-T:
Experience (Esperienza diretta)
Expertise (Competenza)
Authoritativeness (Autorevolezza)
Trustworthiness (Affidabilità)
È fondamentale chiarire che l'E-E-A-T non è un fattore di ranking tecnico diretto, ma un criterio usato da Google per valutare i suoi stessi sistemi di ranking. Google chiarisce che E-E-A-T non è un ranking factor; è una cornice qualitativa usata dai raters per validare i sistemi di ranking, senza impatto diretto sulle posizioni (10, 10b). In pratica, conviene ‘produrre prove di esperienza’ e segnali di affidabilità che i sistemi sanno riconoscere. Resta però la "stella polare" per creare contenuti "people-first" che l'IA vorrà citare. Le strategie includono la creazione di contenuti basati su esperienza diretta (casi studio, dati proprietari), l'associazione dei contenuti a esperti riconosciuti e la massima trasparenza. La strategia dei contenuti deve evolvere verso la costruzione di "hub di conoscenza": raccolte complete che posizionano il sito come la risorsa definitiva su un tema, rendendolo una fonte ideale per un'IA.
Per le PMI italiane, questo cambiamento può rappresentare un'opportunità per riconquistare il "vantaggio locale". La ricerca IA, più sfumata e contestuale, premia la pertinenza locale. Una PMI che documenta e struttura la sua proposta di valore unica (attraverso un Google Business Profile curato, recensioni e contenuti iper-locali) fornisce i dati più ricchi affinché l'IA la determini come la risposta più pertinente.
10. Commercio "agentic": la "grande riorganizzazione" del valore IA generativa
L'evoluzione della ricerca IA sta comprimendo l'intero funnel di marketing in una singola interazione, specialmente nell'e-commerce. Un utente può formulare una richiesta d'acquisto complessa e ricevere un confronto di prodotti, prezzi e recensioni che prima richiedeva ore. L'infrastruttura che abilita questo è lo Shopping Graph di Google. Lo Shopping Graph conta >50 miliardi di schede prodotto (19) con >2 miliardi di aggiornamenti/ora (20), abilitando esperienze di prova virtuale su scala e funzioni di agentic checkout direttamente in AI Mode (19).
L'evoluzione più dirompente è il commercio "agentic": un'IA che non solo consiglia, ma agisce per conto dell'utente, completando potenzialmente l'intero processo di acquisto. Questo introduce una minaccia diretta di disintermediazione, poiché l'azienda perde il controllo sul punto di contatto transazionale. Inoltre, si rischia la mercificazione, poiché le decisioni di un'IA si baseranno su attributi algoritmici (prezzo, recensioni, tempi di spedizione), non sulla percezione umana o sulla fedeltà al brand. L'imperativo strategico è duplice: ottimizzare i dati di prodotto per essere algoritmicamente superiori e, contemporaneamente, costruire valore oltre la transazione (community, esperienza) per fare in modo che la richiesta all'IA sia specifica per il brand ("trovami quel prodotto di Brand X"), e non generica.
Questo vale anche per il recruiting. L'IA generativa può scrivere descrizioni di lavoro ottimizzate, ma i candidati usano la ricerca conversazionale. Emerge una "SEO del recruiting": gli annunci di lavoro devono essere ottimizzati per le macchine, usando dati strutturati (schema JobPosting) e trasparenza su salario e modalità, sempre mantenendo una supervisione umana per mitigare i rischi di bias algoritmico.
L'ascesa del web "agentic" non è un trend, ma un cambiamento strutturale che costringe a una "Grande Riorganizzazione" della relazione brand-cliente. La risposta strategica si basa su quattro pilastri:
Mentalità "machine-first": Progettare il sito primariamente come fonte di dati per le IA.
Eccellenza tecnica: Un markup Schema impeccabile è la base.
Hub di conoscenza: Costruire asset di contenuti che dimostrino E-E-A-T.
Canali diretti: Investire massicciamente in newsletter, community e app per ridurre la dipendenza dalla ricerca organica.
Per orientare roadmap e CAPEX: nel 2025 gli AI agent generano già circa il 17% del valore da AI e saliranno al 29% entro il 2028 (17). Questo giustifica piloti rapidi su agenti transazionali (assistenza, check-out, recupero credito) con metriche P&L chiare (conversioni, AOV, tasso di difesa chargeback). In parallelo, ancorare la governance al perimetro GPAI entrato in vigore il 2 agosto 2025 (8)(9).
Infine, tutto questo deve avvenire in un quadro di governance. Il successo a lungo termine richiede un adattamento continuo. Sul fronte normativo, l'AI Act europeo è una realtà: a partire da agosto 2025, sono entrati in vigore obblighi specifici per i modelli di IA per uso generale, con requisiti stringenti per quelli a "rischio sistemico". Gli obblighi GPAI e governance dell’AI Act sono applicabili dal 2 agosto 2025; la piena applicabilità è dal 2 agosto 2026 (8). Riferimento: Reg. (UE) 2024/1689 (9). Per le aziende, questo si traduce nella necessità urgente di mappare i propri strumenti di GenAI, classificarli per rischio e preparare la documentazione necessaria. Agire d'anticipo su questi aspetti non è solo compliance, ma un passo strategico per costruire un vantaggio competitivo sostenibile.
Conclusioni: oltre la tecnologia, la sfida della leadership e del "debito cognitivo"
L'analisi dei dati, sia quelli provenienti da implementazioni pratiche su larga scala sia quelli emergenti dal cambiamento dei paradigmi di ricerca, converge su un punto fondamentale. La vera sfida dell'intelligenza artificiale per un'impresa non è tecnologica. La tecnologia, che sia un modello linguistico o un algoritmo di machine learning, è sempre più una commodity accessibile. La vera sfida è organizzativa, strategica e, soprattutto, cognitiva.
I dati dell'e-commerce dimostrano che il valore più grande non deriva dalla semplice automazione (risparmio sui costi), ma dalla creazione di nuovo valore per il cliente: riduzione degli attriti, migliore personalizzazione, maggiore inclusività. Questo richiede ai manager di smettere di pensare a "dove tagliare" e iniziare a pensare a "cosa creare".
Allo stesso tempo, il crollo del traffico organico dovuto alle AI Overviews ci avverte che il modello di business basato sull'intercettazione passiva della domanda sta finendo. Le aziende devono guadagnarsi attivamente la fiducia, non solo degli umani (clienti) ma anche delle macchine (algoritmi), diventando fonti autorevoli (AEO, E-E-A-T). Questo impone un investimento sulla qualità e sull'unicità dei propri dati e delle proprie esperienze, aree che l'IA non può replicare ma solo sintetizzare.
Tecnologie concorrenti, come i sistemi di automazione tradizionali (RPA) o le piattaforme di business intelligence, si sono sempre concentrate sull'ottimizzazione dell'esistente. L'IA generativa fa qualcosa di diverso: cambia la natura dell'interfaccia uomo-macchina. Questo introduce un rischio nuovo, quello che potremmo definire "debito cognitivo": l'erosione delle capacità critiche interne (come la scrittura specializzata o l'analisi strategica) a causa di un'eccessiva dipendenza dalla tecnologia.
La vera leadership nel prossimo decennio non consisterà nell'implementare più IA degli altri, ma nel saperla governare. Significa investire nella formazione continua per usare questi strumenti come "copiloti" e non come "piloti automatici", mantenendo la supervisione umana nei punti critici (come dimostra il fallimento dei titoli Google Ads). La sfida per l'imprenditore non è comprare una tecnologia, ma guidare un cambiamento culturale che bilanci l'efficienza algoritmica con l'insostituibile giudizio umano.
Domande frequenti (FAQ)
1. Cos'è la Produttività Totale dei Fattori (TFP) e perché è importante per l'IA?
La TFP (Total Factor Productivity) è una misura economica che calcola l'efficienza. Misura l'aumento di produzione (es. vendite) che non deriva da un aumento di risorse (più capitale o più lavoro), ma da un miglioramento tecnologico o organizzativo. È il modo più rigoroso per misurare il ROI reale dell'IA, isolando il suo contributo alla pura efficienza.
2. Perché l'IA ha fallito nell'ottimizzazione degli annunci Google (-4.5% vendite)?
L'esperimento ha utilizzato un modello di IA generico, non addestrato con conoscenze commerciali specifiche di quel settore. Il modello ha omesso parole chiave e sfumature che, sebbene non ovvie, erano cruciali per le performance degli annunci. È una lezione chiave: l'IA generica necessita di un fine-tuning e di supervisione umana di dominio per compiti specializzati.
3. L'IA generativa aiuta più le grandi aziende o le PMI?
I dati indicano che l'IA agisce come un "equalizzatore di capacità". Le PMI hanno registrato i guadagni percentuali maggiori (es. +3,68% vendite da ricerca affinata) perché l'IA ha fornito loro strumenti (per marketing, SEO, creazione contenuti) che prima erano accessibili solo a grandi aziende con team dedicati, migliorando la visibilità dei loro prodotti "long tail".
4. Il valore di 5$ per consumatore generato dall'IA non è troppo basso?
Quel valore (tra 4,6$ e 5,0$) è una stima annualizzata per singolo consumatore. Se moltiplicato per una base di decine o centinaia di milioni di clienti, l'impatto sul fatturato totale è imponente. Inoltre, rappresenta il 5,5-6% della crescita totale dei ricavi per utente del settore in quel periodo, dimostrando un contributo significativo da poche applicazioni iniziali.
5. Cos'è la ricerca "zero-click" e perché è una minaccia?
È una sessione di ricerca (es. su Google) in cui l'utente ottiene la risposta direttamente dalla pagina dei risultati (spesso da una "AI Overview") e non clicca su nessun link. È una minaccia perché riduce drasticamente il traffico organico verso i siti web aziendali (studi indicano cali di CTR fino al 34,5%), prosciugando il canale che ha sostenuto il web commerciale per decenni. In pratica, quando compaiono AIO l’obiettivo è far emergere brand e asset proprietari dentro la risposta: percentuali 8% vs 15% e −34,5% (4)(3) diventano KPI di riferimento per spostare budget su citazioni in-answer, dati strutturati e hub di conoscenza E-E-A-T (17).
6. Qual è la differenza tra SEO e AEO?
La SEO (Search Engine Optimization) puntava a far apparire un link nelle prime posizioni per ottenere un click. L'AEO (Answer Engine Optimization) punta a far sì che il proprio contenuto venga usato come fonte autorevole e citato direttamente dall'IA nella risposta sintetica. L'obiettivo si sposta dal traffico alla fiducia algoritmica.
7. Cosa significa E-E-A-T?
È l'acronimo di Experience (Esperienza), Expertise (Competenza), Authoritativeness (Autorevolezza), Trustworthiness (Affidabilità). È un criterio usato da Google per valutare la qualità dei contenuti e dei suoi sistemi di ranking. Per le aziende, seguire i principi E-E-A-T (es. con dati proprietari, casi studio, firme di esperti) è la strategia migliore per diventare una fonte fidata per l'IA.
8. Cos'è il commercio "agentic" e quale rischio comporta?
È la prossima fase dell'e-commerce, in cui un agente IA non solo consiglia prodotti, ma agisce per conto dell'utente, completando l'intero acquisto. I rischi principali sono la disintermediazione (l'azienda perde il contatto diretto con il cliente) e la mercificazione (l'IA sceglie solo in base ad attributi algoritmici come il prezzo, annullando il valore del brand).
9. L'AI Act europeo è già in vigore?
Sì. A partire da agosto 2025, sono entrati in vigore obblighi specifici dell'AI Act per i modelli di IA per uso generale. Le aziende che utilizzano o sviluppano sistemi di IA devono mappare i loro strumenti, classificarli per livello di rischio e preparare la documentazione necessaria per dimostrarne la conformità, specialmente per quelli considerati a "rischio sistemico".
10. Come posso iniziare a usare l'IA in modo strategico nella mia azienda?
Evitando un approccio indifferenziato. Il primo passo è un'analisi pragmatica (un audit) per mappare i processi aziendali (vendite, marketing, operations) e identificare le aree a più alto potenziale di valore e a minor rischio. L'obiettivo è concentrare le risorse su poche iniziative misurabili, piuttosto che disperdere energie su applicazioni generiche.
Il prossimo passo per la tua azienda
Per un imprenditore o un dirigente, comprendere questi cambiamenti è il primo passo per governarli. Se desideri un confronto diretto per analizzare le esigenze specifiche della tua azienda e identificare il percorso più pragmatico per integrare l'intelligenza artificiale, puoi fissare una consulenza iniziale gratuita.
È un'opportunità per valutare le potenzialità e iniziare a costruire un piano d'azione su misura, orientato ai risultati.
Fonti e riferimenti
Alphabet – Q1 2025, remarks del CEO (AI Overviews >1,5 mld utenti/mese): https://blog.google/inside-google/message-ceo/alphabet-earnings-q1-2025/
Similarweb – Zero-Click Searches And How They Impact Traffic (mediana ~60% → ~80% con AIO): https://www.similarweb.com/blog/marketing/seo/zero-click-searches/
Ahrefs – AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%: https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks/
Pew Research – Do people click on links in Google AI summaries? (8% vs 15%): https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/
Google – Shop with AI Mode (Shopping Graph >50 miliardi listing; agentic checkout; query fan-out shopping): https://blog.google/products/shopping/google-shopping-ai-mode-virtual-try-on-update/
ANTARA – Aidge Developer Conference (API >50M/day, raddoppio bimestrale): https://www.google.com/search?q=https://en.antaranews.com/news/313001/alibaba-internals-aidge-developer conference
PR Newswire – Alibaba International Expands Aidge Capabilities… (API >1B/day, luglio 2025): https://www.prnewswire.com/news-releases/alibaba-international-expands-aidge-capabilities-and-ecosystem-for-global-merchants-302239325.html
Commissione UE – AI Act timeline (GPAI e governance applicabili dal 2/8/2025; piena applicabilità 2/8/2026): https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
EUR-Lex – Reg. (UE) 2024/1689 (testo ufficiale): https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
Google SearchLiaison (riassunto) – E-E-A-T non è un ranking factor (dichiarazioni ufficiali): https://www.seroundtable.com/google-eeat-factors-36879.html 10b) Google – How Search Works – Rigorous Testing (“le valutazioni non impattano direttamente il ranking”): https://www.google.com/intl/en_us/search/howsearchworks/how-search-works/rigorous-testing
Google Support – Use Gemini in Chrome (“condividere fino a 10 tab”): https://support.google.com/gemini/answer/16283624
Google Developers – Gemini Code Assist data governance (“prompts non usati per addestrare i modelli” per Standard/Enterprise): https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/data-governance
Google – AI in Search: beyond information to intelligence (query fan-out/AI Mode/Deep Search): https://blog.google/products/search/google-search-ai-mode-update/
AGI – FIEG presenta istanza ad AGCOM contro AI Overviews (16 ottobre 2025): https://www.agi.it/italia/news/2025-10-16/fieg-istanza-agcom-ai-overviews-32265420/
Working paper – Generative AI and Firm Productivity: Field Experiments in Online Retail (RCT, +$ per customer; +15% chargeback): https://arxiv.org/abs/2510.12049
Semrush – AI Overviews Study (quote di attivazione AIO per intenti e settori): https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/
BCG — Are You Generating Value from AI? The Widening Gap (29/09/2025): https://www.bcg.com/publications/2025/are-you-generating-value-from-ai-the-widening-gap
Brynjolfsson et al., Generative AI at Work (QJE, 2023/2025): https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=68468
Google — Shop with AI Mode (Shopping/AI Mode): https://blog.google/products/shopping/google-shopping-ai-mode-virtual-try-on-update/
Feedonomics — Google AI Shopping… (riepilogo numeri Shopping Graph): https://feedonomics.com/blog/google-ai-shopping/
ANSA — Newspapers file complaint against Google AI Overviews (15/10/2025): https://www.ansa.it/english/news/2025/10/15/newspapers-file-complaint-against-google-ai-overviews_90d993e8-08c7-44ec-b6c5-facbfac553e3.html
McKinsey — Seizing the agentic AI advantage (13/06/2025): https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/seizing-the-agentic-ai-advantage
HBR — Beware the AI Experimentation Trap (29/08/2025): https://www.google.com/search?q=https://www.hbr.org/2025/08/beware-the-ai-experimentation-trap
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