Prima il brand poi il prompt.

Apri ChatGPT, Gemini, Perplexity, quello che ti gira per le mani. Scrivi: qual è il miglior (riempi tu lo spazio con la categoria in cui lavori). Premi invio e conta i nomi che ti vengono restituiti. Uno. Forse due. Se ti va di lusso, tre. Poi il nulla. 

Non c’è la seconda pagina dei risultati. Non c’è lo scroll fino a fondo schermo. Non c’è più nemmeno quel decimo posto su Google dove eri ammucchiato con gli altri, sì, ma almeno esistevi e un click ostinato ogni tanto lo raccoglievi. 

Nella ricerca conversazionale o sei dentro la risposta oppure non esisti. E se non ci sei tu, indovina chi c’è al posto tuo: i tuoi concorrenti, che si prendono l’attenzione, la considerazione e, col tempo, la fetta di mercato che era anche un po’ tua.

Mi ha fatto ragionare un intervento uscito sul Sole 24 Ore qualche settimana fa, dedicato proprio a questo: invisibili all’AI, invisibili al mercato. 

Il punto di rottura non è un aggiornamento dell’algoritmo di Google né l’ennesima funzione di Instagram. Cose a cui comunque siamo riusciti a sopravvivere noi tutti (professionisti, brand). È il modello stesso di ricerca informativa, quello che ci governa dal 2001, che si è incrinato. Le persone hanno smesso di scegliere da una lista infinita di link e hanno cominciato a farsi servire una risposta già pronta. Perché a noi piace così: rapida e veloce… e ci piace molto delegare e avere fiducia in questi nuovi algoritmi di ricerca AI. 

Il riflesso pavloviano: “facciamo GEO”

Appena un fenomeno diventa misurabile, parte la corsa allo strumento. È successo con lo storytelling, con il personal branding, con l’AI in generale. Ora tocca alla sigla del momento, GEO, Generative Engine Optimization. Tradotto: ottimizzare i contenuti perché vengano citati nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale, invece che cliccati nei link blu.

La disciplina esiste davvero e ha pure una base accademica solida. Non è fuffa, come qualche sapientone in giro per LinkedIn vuole far credere. Il termine nasce da un paper presentato a KDD 2024 da un gruppo di ricercatori tra Princeton, Georgia Tech, IIT Delhi e Allen Institute. Hanno testato nove tattiche su diecimila query e ne hanno trovate alcune (citare fonti, aggiungere statistiche, curare la fluidità del testo, adottare un tono autorevole) capaci di alzare la visibilità di una pagina dentro le risposte AI fino al 40%. Numeri veri, metodo serio, niente da eccepire.

Cosa fa davvero un modello quando ti raccomanda

Un modello linguistico non conosce il mondo: conosce ciò che del mondo è stato scritto, recensito, citato, discusso. Quando ti consiglia un brand, sta pescando dalla sua memoria, che altro non è se non una versione compressa e digerita della conversazione collettiva del web. Articoli, recensioni, profili, directory di settore, citazioni in fonti autorevoli. Il modello aggrega, sintetizza, e sputa fuori due o tre nomi.

Detto in parole povere: l’AI raccomanda chi il mondo già nomina. Non ti scopre. Ti ricorda.

E se ti ricorda è perché c’eri già, da prima, nella testa delle persone e nei testi che le persone hanno prodotto su di te. Hai presente la mental availability di cui la scuola di Byron Sharp e l’Ehrenberg-Bass Institute parlano da anni, quel concetto per cui un brand vince quando è il primo che ti viene in mente nel momento giusto? Ecco, l’intelligenza artificiale non l’ha cancellata. L’ha resa, per la prima volta, leggibile query dopo query. La disponibilità mentale è diventata, alla lettera, condizione di esistenza commerciale. Sei nella conversazione del mondo? Allora esisti per la macchina. Non ci sei? Per la macchina non esisti, e quindi non esisti per chi quella macchina la usa per decidere.

Quindi, l’AI consolida i forti

Ma se la macchina premia chi è già presente nella memoria collettiva, allora tende, per costruzione, a premiare i grandi, i noti, i già affermati. 

Infatti, un paper accademico di questo mese ha misurato il fenomeno su tre modelli commerciali e ha individuato ciò che gli autori chiamano un “monopolio condizionale”: a parità di specifiche di prodotto, il brand più conosciuto viene raccomandato nel 100% dei casi. Cento. Su cento. C’è poi un altro studio che mostra come i modelli favoriscano sistematicamente i brand globali rispetto a quelli locali, con un bias che si lega persino al reddito del Paese (marche di lusso suggerite ai mercati ricchi, marche economiche a quelli poveri). Aggiungi che un modello, per progettazione, è addestrato a minimizzare il rischio: consigliare un nome che tutti conoscono è una mossa sicura, consigliare uno sconosciuto no. Il colosso parte avvantaggiato non per merito, bensì per inerzia statistica.

A chi ha, sarà dato. La ricerca conversazionale, se lasciata a sé stessa, rischia di trasformarsi in una macchina che concentra ancora di più la domanda sui leader di categoria. Una monocultura della raccomandazione.

E qui la cosa diventa interessante, perché è esattamente lo scenario in cui un brand sfidante può decidere di morire lentamente o di giocarsela sul serio. A quale prezzo però?

Però c’è un però (e qui torna in gioco il coraggio)

Lo stesso paper che racconta il monopolio condizionale dice anche un’altra cosa che vale oro: quel dominio del 100% crolla con un vantaggio competitivo minimo, persino mezzo decimo di stella in più nelle valutazioni. La fortezza dell’incumbent è alta ma non è inespugnabile. E diversi studi sul comportamento dei modelli convergono su un punto che ribalta la lettura pessimista (tipica mia ahaha): non è la dimensione dell’azienda a contare, è la qualità e la coerenza della sua presenza nelle fonti autorevoli. Un brand di nicchia, citato in modo costante e credibile dove conta, può scavalcare un gigante che produce solo rumore generico.

Un colosso che parla di sé in modo confuso, contraddittorio, disperso su mille canali che dicono cose diverse, confonde la macchina tanto quanto un esordiente. La macchina ha bisogno di capirti, e ti capisce solo se sei la stessa identica cosa ovunque ti trovi. Il sito, le recensioni, la stampa, le directory. Una sola voce, un solo posizionamento, una sola promessa mantenuta nel tempo.

Ti ricorda qualcosa? Dovrebbe. È la definizione di un brand fatto bene. Non il tone of voice, non la palette. Il brand come sistema operativo coerente, che produce una reputazione riconoscibile e quindi citabile. Ne ho parlato in altre newsletter che ho scritto (e che non ti linko perché i pigri a me non piacciono). 

E quindi, in pratica

Il cambiamento è reale e va misurato: capire dove e come comparire oggi nelle risposte dei principali modelli, e dove invece manchi quando dovresti esserci, non è un esercizio una tantum ma un monitoraggio continuo, perché le fonti dei modelli cambiano in continuazione. 

Gartner stima che entro quest’anno il volume della ricerca tradizionale calerà del 25% proprio a vantaggio di chatbot e agenti virtuali, e il report Adobe sui trend 2026conferma che l’AI è ormai una compagna quotidiana nel percorso d’acquisto, dalla ricerca al supporto. Il fenomeno c’è, è grosso, e ignorarlo sarebbe da incoscienti.

Ma il monitoraggio è il termometro, non la cura. Misurare la febbre è utile, abbassarla è un’altra storia.

La cura, quella vera, è la più antica del mestiere e la più difficile da vendere in un preventivo, perché non promette risultati in due settimane: costruire un brand che il mondo abbia voglia di nominare. Presenza coerente nelle fonti che la tua categoria considera autorevoli. Una reputazione che regge query dopo query perché poggia su qualcosa di reale, non su una pagina riscritta a regola d’arte per piacere a un modello. La tattica GEO ti fa guadagnare quel 40% ai margini, e ben venga. Il brand decide se quei margini hanno qualcosa di solido su cui muoversi.

L’AI conversazionale non ha inventato nulla di nuovo sul piano strategico. Per vent’anni ci si è potuti nascondere dietro le tattiche di posizionamento, comprando visibilità a chi non aveva nulla da dire e impilando link in coda alla prima pagina. 

Adesso quella coda non c’è più. Resta la risposta, e la risposta ricorda solo chi conta abbastanza da essere ricordato.

Prima il brand, poi il prompt.

Giovanni Cavaliere