15/04/2026 Brand e AI search: cosa ci dicono i dati

Uno studio recente di SimilarWeb ha analizzato milioni di prompt reali su ChatGPT, Claude, Gemini e le relative risposte, in sei settori – finanza, elettronica, travel, beauty, fashion, editoria – per capire quali brand vengono raccomandati dalle AI, e perché.

I numeri di contesto: secondo i dati di SimilarWeb le visite ai siti degli LLM sono cresciute dell’82% anno su anno, i download delle app del 300%. ChatGPT è il quinto sito più visitato al mondo. Ma Google fa ancora miliardi di query al mese contro i 75miliardi di ChatGPT. 

Secondo Google, il motore di ricerca gestisce oltre 5 trilioni di ricerche l’anno (≈417 miliardi/mese), mentre OpenAI indica che ChatGPT elabora oltre 2,5 miliardi di prompt al giorno (≈75 miliardi/mese). 

Detto questo, i dati sulla visibilità dei brand nelle risposte AI raccontano cose interessanti. Soprattutto per chi si occupa di comunicazione e branding, oltre che di SEO.

ChatGPT concentra la stragrande maggioranza dell’utilizzo, mentre gli altri player si dividono una fetta molto più ridotta. Nell’ultimo trimestre, Gen 2026-Mar 2026, probabilmente grazie all’exploit di Claude Code, la quota di mercato di Claude è cresciuta sensibilmente, registrando nel periodo selezionato 1,75%. Fonte: StatCounter, Mar 2025- Mar 2026

Come essere citati da ChatGpt

Con la famosa GEO (Generative Engine Optimization) siamo passati dall’essere cliccati su Google all’essere citati da ChatGPT o Claude. Quando chiedi qualcosa a un LLM, nella maggior parte dei casi non risponde dalla sua memoria interna. Va a cercare informazioni sul web, raccoglie risultati da più fonti e li sintetizza in una risposta unica. Il processo si chiama RAG (Retrieval-Augmented Generation), e la differenza con Google è sostanziale.

Lo sappiamo tutti: su Google devi essere il primo (o fra i primi) risultati della SERP – pena, l’irrilevanza. Nella ricerca AI, essere il primo risultato non basta. Il modello sintetizza più fonti, e se nessun’altra fonte ti menziona, difficilmente verrai citato nella risposta finale. Non conta tanto la posizione. Conta essere presente in modo coerente attraverso tante fonti diverse: il tuo sito, certamente, ma anche recensioni, citazioni sui forum, YouTube, Reddit, guide di terze parti, stampa specializzata.

C’è un concetto di Luciano Floridi che inquadra bene questa dinamica: il “capitale semantico”. Il capitale semantico di un brand non è il sito, non è il logo, non è la tagline – è la stratificazione di significati che si accumula nel tempo ovunque qualcuno parli di te. Articoli, citazioni, recensioni, presenza editoriale, reputazione costruita su fonti terze. È questa la materia che gli agenti AI usano per rispondere, quando qualcuno chiede chi sei, cosa fai, se vale la pena fidarsi.

Un brand che ha investito in comunicazione vera – con un punto di vista riconoscibile, con contenuti che aggiungono qualcosa, con una presenza che va oltre il proprio sito – ha un capitale semantico che le macchine sanno leggere. Chi ha ottimizzato solo per i click si ritrova con i click. Che però stanno sparendo.

Che tipo di contenuti premia l’AI?

Il dato più netto dello studio di SimilarWeb: in tutte le categorie analizzate, i brand con contenuti funzionali, dichiarativi e specifici hanno una visibilità AI superiore a quelli che puntano su comunicazione aspirazionale o d’atmosfera. Questo porta a risultati sorprendenti.

Nel fashion, i brand sportivi dominano perché i loro contenuti sono orientati al problema e alla soluzione – quale scarpa per quale esigenza, quale tessuto per quale prestazione. I brand del lusso, che investono quasi tutto in immagine e atmosfera, hanno invece una visibilità AI ridotta. Non perché siano brand deboli – sono tra i più forti al mondo. Ma perché i loro contenuti non danno alle AI abbastanza sostanza da estrarre e citare.

Nella cosmetica, lo skincare surclassa il makeup: le persone chiedono alle AI consigli specifici su ingredienti, routine, problemi cutanei – domande a cui serve una risposta precisa, non un mood. Nell’elettronica, il caso più interessante è iFixit, una piattaforma open source di manuali di riparazione che ha una visibilità AI sproporzionata rispetto alla sua notorietà, perché i suoi contenuti sono profondi, utili e supportati da una community attiva.

Il pattern si ripete: vince chi è specifico e ha qualcosa di dichiarativo da offrire.

I brand emergono perché l’AI attinge a contenuti già esistenti e autorevoli: news, contenuti editoriali o materiali proprietari. Si rivela fondamentale la capacità di produrre contenuti utili per le risposte generate. Fonte: SimilarWeb

Cosa rende un contenuto rilevante per un LLM?

I dati di SimilarWeb si incrociano con un altro concetto utile: l’informational gain. Non basta esistere online – bisogna aggiungere qualcosa che il modello non sa già. Se il tuo contenuto è già nel training data dell’LLM, l’agente non ha nessun motivo di venire sul tuo sito. Dati originali, punto di vista specifico, conoscenza che non si trova altrove – questa è la condizione per essere rilevanti. I contenuti vanno ripensati in ottica “answer first”: la risposta subito, la struttura chiara, la componente fattuale in evidenza.

Qui c’è un paradosso interessante. Produci qualcosa di originale, l’AI lo assorbe e lo cita, e la versione successiva del modello lo sa già. Aranzulla lo ha detto pubblicamente qualche mese fa: il patto implicito tra editori e motori di ricerca – tu produci contenuti, io ti mando traffico – si è rotto. Google lo faceva in modo imperfetto ma funzionante. Con le AI generative, il ciclo si è accorciato e il ritorno in termini di traffico si è ridotto. Del resto, i clic stanno sparendo anche dalla ricerca tradizionale: nel 2025 lo zero-click è passato quasi al 60%.

Lo zero-click è quando una ricerca si conclude direttamente nella pagina dei risultati, senza che l’utente clicchi su alcun sito. Con le AI Overview questo comportamento aumenta perché le risposte arrivano subito. Fonte: Semrush, 2025

Come cambiano i KPI? E come cambiano le domande delle persone?

I vecchi KPI – impression, CTR, ranking – non spariscono, ma non bastano più. Si integrano con metriche diverse: frequenza di menzione nelle risposte generate, quota di citazioni rispetto ai competitor, qualità e sentiment di come il brand viene descritto.

Nelle ricerche Google tradizionali, solo il 4% delle query supera le 10 parole. Nei prompt AI, il 60%. Le persone non cercano più “scarpe running” – chiedono cose come “quali scarpe da corsa consigli per chi ha la fascite plantare e corre su asfalto tre volte a settimana”. Le domande sono lunghe, specifiche, complesse, e toccano combinazioni di bisogni che nessuna keyword strategy tradizionale intercetterebbe.

Questo significa più contenuti che rispondano a domande vere, non a keyword. La meccanica SEO è la stessa, ma il tipo di contenuto che serve è diverso – pensato per una coda lunga, specifica e conversazionale. Un territorio ancora poco presidiato.

Il fatto che la qualità dei contenuti sia al 54% riflette un cambiamento già in corso: sempre più aziende stanno investendo in contenuti autorevoli e costruiti sull’intento di ricerca, spesso con il supporto di specialisti di content marketing. Fonte: Rapporto GoodFirms SEO Statistics 2026.

Le pagine che nessuno cura sono quelle che contano di più

Altro risultato dallo studio: le sezioni press dei siti aziendali risultano sorprendentemente visibili nelle risposte AI, molto più di quanto la loro performance nella ricerca organica suggerirebbe.

Una press section contiene fatti, numeri, affermazioni nette, date. Esattamente il tipo di linguaggio che un LLM riesce a estrarre, comprendere e citare con sicurezza. È contenuto “dichiarativo” – il contrario del contenuto brandizzato che di solito si riempie di sfumature e atmosfera.

Lo stesso vale per le pagine “chi siamo”, spesso abbandonate con testi vecchi di anni, e per la documentazione tecnica, le FAQ, gli help center. Pagine che nella gerarchia tradizionale del marketing stanno in fondo alla lista. Nella logica AI, sono tra le più utili.

Cosa significa per i brand di nicchia?

I dati dello studio mostrano che i brand piccoli e specializzati stanno ottenendo una visibilità AI sproporzionata rispetto alla loro notorietà – a patto che abbiano contenuti solidi.

Nel mondo Google, un’azienda di nicchia con ottimi contenuti fatica comunque a superare un brand con un’autorità di dominio molto più alta. Nel mondo AI, la dinamica è diversa: il modello sintetizza fonti, e un brand piccolo ma citato in modo coerente su forum, guide, documentazione tecnica può finire nella risposta tanto quanto un brand enorme che non ha contenuti specifici su quell’argomento.

Non servono budget enormi. Serve avere qualcosa di preciso da dire e dirlo bene, in modo strutturato, su più touchpoint. Serve, soprattutto, che quel contenuto aggiunga qualcosa – un dato, un punto di vista, una competenza – che non si trova già altrove.

SEO e AI search: insieme, non in alternativa

SEO e AI search sono ancora profondamente collegati – chi viene penalizzato da un aggiornamento dell’algoritmo Google tende a perdere visibilità anche nelle risposte AI poco dopo. E la SEO tradizionale porta ancora gran parte del traffico per la maggior parte delle aziende. Chi sacrifica l’una per inseguire l’altra sta facendo un cattivo investimento.

Quello che funziona per entrambe è la stessa cosa: contenuti solidi, specifici, dichiarativi, utili – che funzionino ovunque perché nascono da qualcosa di reale.

Investire sempre nel proprio capitale semantico.