AI Search e SEO: perché le aziende non possono più trattarle come canali separati

Per molte aziende la domanda non è più se l’intelligenza artificiale cambierà la ricerca online. La domanda, molto più concreta, è come misurare quel cambiamento senza prendere decisioni di budget al buio.

Negli ultimi due anni la ricerca generativa è entrata nel percorso di scoperta degli utenti con una velocità rara anche per gli standard del digitale. ChatGPT, AI Overviews, Gemini e gli altri sistemi conversazionali non sono più semplici strumenti di curiosità tecnologica: influenzano il modo in cui le persone confrontano prodotti, formulano domande, scelgono brand e arrivano ai siti web.

Il punto interessante è che questa crescita non sembra coincidere con la fine della SEO tradizionale. Al contrario, sta emergendo uno scenario più stratificato: l’AI Search si aggiunge alla ricerca classica, la modifica, la rende meno lineare, ma non la sostituisce del tutto. Per chi lavora nel marketing digitale, questa distinzione è decisiva.

La ricerca AI non uccide la SEO, la complica

Secondo un benchmark condotto su 300 dirigenti marketing di grandi aziende, la ricerca basata su AI rappresenterebbe ormai una quota media significativa del traffico web, indicata intorno al 35%. È un dato che fotografa una crescita rapidissima, soprattutto se si considera che all’inizio del 2023 questo canale era ancora marginale per la maggior parte delle imprese.

La lettura più frettolosa sarebbe: se gli utenti fanno domande ai chatbot, Google e la SEO perdono centralità. Ma i dati raccontano una dinamica meno scontata. La quota attribuita alla SEO tradizionale, nelle previsioni degli intervistati, non scende: anzi, viene stimata in crescita dal 45% al 53% tra 2025 e 2026.

Questo significa che l’utente non abbandona necessariamente il motore di ricerca. Piuttosto, cambia sequenza. Prima esplora un tema in modo conversazionale, poi torna su Google con una query più precisa. Oppure parte da una panoramica generata dall’AI, confronta fonti, apre schede prodotto, cerca recensioni, entra in un comparatore, visita il sito del brand.

Per un’azienda italiana, questo passaggio è particolarmente importante. In molti settori, dal turismo all’ecommerce, dalla formazione ai servizi B2B, il percorso di conversione è già frammentato. L’AI aggiunge un ulteriore livello di mediazione tra domanda e risposta, tra intenzione e acquisto.

Il nuovo funnel non è più leggibile con gli strumenti di ieri

Il problema non è solo generare traffico. È capire da dove arriva davvero il valore.

Un utente può chiedere a un chatbot quale software gestionale scegliere per una piccola impresa, leggere un riepilogo con tre opzioni, cercare poi il nome di un brand su Google, cliccare un annuncio, tornare dopo due giorni da mobile e infine compilare un form. A quale canale va attribuita quella conversione?

La risposta, oggi, è spesso incompleta. Le piattaforme AI forniscono segnali ancora limitati. In alcuni casi il traffico appare come referral generico. In altri, soprattutto quando l’esperienza AI è integrata dentro ambienti pubblicitari o motori di ricerca, la distinzione tra ricerca organica, risultato generativo e annuncio sponsorizzato diventa opaca.

È qui che molte aziende rischiano di commettere un errore strategico: trattare l’AI Search come un nuovo canale isolato, da misurare con le stesse logiche del last click. Ma la ricerca generativa lavora spesso prima della visita, prima della query commerciale, prima del contatto diretto con il sito.

I budget crescono, ma l’attribuzione resta fragile

Il dato più rilevante riguarda forse gli investimenti. Il 65% dei dirigenti marketing coinvolti nel benchmark dichiara di destinare almeno il 25% del budget marketing complessivo all’AI. Il 28% afferma di allocare oltre la metà del budget su iniziative legate all’intelligenza artificiale.

È una scelta ambiziosa, ma anche rischiosa se non accompagnata da un’infrastruttura di misurazione solida. Da un lato molti marketer dicono di avere fiducia nella capacità di misurare i risultati dell’AI. Dall’altro, quando si entra nel dettaglio, circa due terzi segnalano difficoltà sulle basi stesse dell’attribuzione. Meno di un intervistato su cinque dichiara di non avere problemi di misurazione.

La contraddizione è evidente: le aziende stanno spostando risorse importanti verso un ambiente che promette performance, ma che non sempre consente di leggere con precisione il contributo reale di ogni touchpoint.

Per i team marketing italiani, spesso già vincolati da budget più prudenti rispetto ai grandi gruppi internazionali, questo significa una cosa semplice: l’entusiasmo per l’AI deve essere accompagnato da governance, dati e metodo. Non basta comparire nelle risposte generate. Bisogna capire se quella presenza produce traffico qualificato, lead, vendite, richieste commerciali o miglioramento della domanda di marca.

SEO e AI Search possono anche entrare in conflitto

C’è un aspetto meno discusso ma molto concreto: alcune tattiche SEO consolidate possono creare segnali ambigui per i modelli linguistici.

La SEO tradizionale lavora spesso per intenti separati. Un sito può creare pagine diverse per intercettare ricerche differenti: una orientata al prezzo, una alla qualità, una alla comparazione, una al posizionamento premium. Per Google, se ben strutturate, queste pagine possono rispondere a intenti specifici.

Un modello AI, però, tende ad aggregare informazioni da più fonti e più pagine per costruire una risposta sintetica. Se un prodotto viene descritto in un punto come economico e in un altro come esclusivo, il sistema potrebbe non cogliere la sfumatura strategica e restituire una rappresentazione incoerente del brand.

Questo non significa abbandonare la SEO per intenti. Significa però progettare contenuti più coerenti a livello semantico, con messaggi chiari, dati strutturati, pagine leggibili dalle macchine e una narrativa di marca meno contraddittoria.

Cosa dovrebbero fare ora aziende e professionisti

La fase attuale richiede pragmatismo. Non è il momento di dichiarare morta la SEO, né di ignorare l’AI Search aspettando che il mercato si stabilizzi. Le imprese più preparate stanno costruendo una doppia capacità: continuare a presidiare Google e, nello stesso tempo, rendere i propri contenuti comprensibili e citabili nei sistemi generativi.

Alcuni aspetti meritano attenzione immediata:

• Analizzare i referral da piattaforme AI, anche quando i dati sono parziali, per capire qualità del traffico, profondità di visita e conversioni assistite.
• Rafforzare contenuti chiari e verificabili, con informazioni coerenti su prodotti, servizi, prezzi, caratteristiche, sedi e differenziatori reali.
• Usare dati strutturati e markup standard, perché la leggibilità tecnica diventerà sempre più importante nei sistemi di risposta automatizzata.
• Misurare l’impatto finale, non solo il report della singola piattaforma: vendite, lead qualificati, crescita delle query brand, ritorni incrementali.
• Evitare messaggi di marca contraddittori, soprattutto quando più pagine descrivono lo stesso prodotto con posizionamenti troppo distanti.

In altre parole, la nuova competizione non riguarda solo il ranking. Riguarda la capacità di essere interpretati correttamente dagli algoritmi, citati nei contesti giusti e riconosciuti dagli utenti come fonte affidabile.

Il valore reale sarà nell’incrementalità

Uno dei temi più maturi riguarda l’incrementalità. Se una piattaforma dichiara di aver generato una conversione, non significa necessariamente che quella vendita non sarebbe avvenuta comunque. Con più canali che rivendicano lo stesso risultato, il rischio di sovrastimare alcune attività e sottovalutarne altre è molto alto.

Per questo le aziende dovranno spostare l’attenzione dai report proprietari delle piattaforme agli effetti reali sul business. Test geografici, confronti tra segmenti, analisi prima e dopo, modelli di attribuzione più evoluti e integrazione dei dati CRM diventeranno sempre più importanti anche fuori dai grandi gruppi enterprise.

Per una PMI evoluta o una scaleup italiana, non significa necessariamente dotarsi subito di sistemi complessi. Significa però iniziare a raccogliere dati ordinati, distinguere traffico informativo e traffico commerciale, osservare le variazioni nelle ricerche di marca e collegare meglio marketing, vendite e analytics.

Mini FAQ: cosa cambia davvero con l’AI Search?

La SEO tradizionale serve ancora?
Serve, e probabilmente continuerà a servire. La differenza è che non può più essere pensata solo come posizionamento su Google. Deve diventare parte di una strategia più ampia di visibilità, autorevolezza e leggibilità dei contenuti per motori di ricerca e sistemi AI.

Il traffico da ChatGPT e strumenti simili è davvero qualificato?
Spesso può esserlo, perché arriva dopo una fase di esplorazione più avanzata. Ma non va dato per scontato. Bisogna osservare comportamento, conversioni, pagine viste, ritorni e qualità dei lead.

Conviene investire subito nell’AI Search?
Conviene iniziare a presidiare il tema, soprattutto con contenuti solidi, dati tecnici puliti e misurazione. Spostare budget importanti senza un modello di attribuzione, invece, può portare a decisioni poco leggibili.

La nuova ricerca premierà chi sa farsi capire

La trasformazione in corso non riguarda soltanto un nuovo canale di traffico. Riguarda il modo in cui le informazioni vengono raccolte, sintetizzate e presentate agli utenti.

Per anni il marketing digitale ha lavorato per intercettare intenzioni esplicite: una keyword, una query, una pagina di destinazione. Ora una parte crescente della domanda viene mediata da sistemi che interpretano, confrontano e riformulano. Questo cambia la grammatica della visibilità online.

I brand che sapranno adattarsi non saranno necessariamente quelli che inseguiranno ogni novità AI. Saranno quelli capaci di costruire contenuti chiari, autorevoli, coerenti e misurabili. La SEO non scompare. Diventa più connessa all’identità del brand, alla qualità dei dati, alla reputazione e alla capacità di generare fiducia in ambienti dove la risposta può arrivare prima ancora del clic.

Ed è proprio qui che si giocherà la partita: non tra SEO e AI, ma tra aziende leggibili e aziende invisibili.