Una ricerca italiana confronta le risposte di quattro superfici AI. Le aziende possono comparire in modo diverso a seconda del sistema interrogato, e i siti utilizzati come fonti cambiano ancora di più.
Un’impresa che cerca un software gestionale, un fornitore di energia o un’agenzia specializzata può oggi porre una domanda a un assistente AI e ricevere già nella risposta alcuni nomi da valutare. Ma quali aziende vengono nominate? E gli stessi nomi compaiono anche su un altro sistema?
Un’indagine italiana suggerisce che la risposta cambia sensibilmente in base alla piattaforma. Le differenze non riguardano soltanto i brand menzionati: anche i siti e i domini collegati alle risposte seguono schemi diversi. Per chi si occupa di marketing, reputazione e comunicazione aziendale, è un elemento concreto da considerare nella misurazione della visibilità online.
Indice
- 1 La ricerca: 500 domande, quattro sistemi AI, tre rilevazioni
- 2 Le risposte AI non nominano brand con la stessa frequenza
- 3 Stessa domanda, nomi diversi: quanto divergono i brand?
- 4 Cambiano anche le fonti: il ruolo di siti, video e piattaforme
- 5 Menzione, raccomandazione e citazione: tre segnali differenti
- 6 Cosa possono fare le aziende con queste informazioni
- 7 Uno studio verificabile, con limiti dichiarati
La ricerca: 500 domande, quattro sistemi AI, tre rilevazioni
Lo studio AI Search Visibility in Italia 2026 è stato realizzato da Telescop Research, progetto sviluppato nell’ecosistema di Web Marketing Aziendale. La ricerca, firmata da Gentian Hajdaraj, ha analizzato 500 query in lingua italiana distribuite su dieci settori, fra cui marketing, software, e-commerce, automotive, energia e servizi professionali.
Le stesse domande sono state sottoposte a ChatGPT, Gemini, Google AI Mode e Google AI Overview in tre sessioni di rilevazione separate, fra il 3 e il 5 settembre 2026: in totale, 6.000 osservazioni. Il panel comprende 480 query principali e 20 domande di controllo contenenti brand.
Il punto osservato è preciso: quando la domanda non nomina già un’azienda, quanto spesso la risposta introduce spontaneamente almeno un brand commerciale? Questa metrica riguarda le menzioni, non la qualità di un consiglio né l’effettiva scelta di un prodotto da parte dell’utente.
Le risposte AI non nominano brand con la stessa frequenza
Nel panel principale, la presenza di almeno un brand commerciale non già indicato nella domanda varia fra le quattro superfici:
| Superficie analizzata | Osservazioni con almeno un brand spontaneo |
| Google AI Mode | 74,93% |
| Gemini | 64,10% |
| ChatGPT | 54,93% |
| Google AI Overview | 50,49% |
Le percentuali sono calcolate su 1.440 osservazioni per superficie: 480 query principali ripetute tre volte. I controlli brandizzati non entrano in questo confronto.
Per Google AI Overview serve una cautela in più. La risposta generativa era presente nel 75,07% delle osservazioni del panel principale. Se si considerano soltanto i casi in cui AI Overview compare effettivamente, la presenza di brand spontanei sale dal 50,49% al 67,25%. I due valori descrivono basi diverse e non devono essere confusi.
Stessa domanda, nomi diversi: quanto divergono i brand?
La ricerca ha confrontato, per le stesse domande e gli stessi cicli di raccolta, gli insiemi di brand presenti nelle risposte di due sistemi. Nei sei confronti fra coppie di superfici, la divergenza media varia dal 55,88% al 62,20%. Il confronto considera i casi in cui entrambe le risposte contengono almeno un brand.
Per leggere correttamente il risultato: una divergenza elevata significa che le liste di brand hanno una sovrapposizione limitata, non che una piattaforma sia più accurata dell’altra. Per un’azienda significa, però, che la visibilità ottenuta in un ambiente non può essere data per acquisita negli altri.
Anche le classifiche aggregate sono differenti. Nel campione Google è il brand più ricorrente in tutte e quattro le superfici, ma al secondo posto compaiono Samsung su ChatGPT, Apple su Gemini, Facile.it su Google AI Mode e Segugio.it su Google AI Overview. Sono classifiche riferite alle query analizzate, non graduatorie universali dei marchi più popolari.
Cambiano anche le fonti: il ruolo di siti, video e piattaforme
Una seconda parte dello studio esamina i domini associati alle risposte AI. Nei confronti per cui i dati sono omogenei — ChatGPT, Gemini e Google AI Overview — la divergenza media fra gli insiemi di fonti va dall’82,77% al 91,27%. Google AI Mode non è incluso in questa specifica comparazione per una discontinuità nei metadati di attribuzione delle fonti.
Un dato rende concreto il ruolo dei canali esterni al sito aziendale: YouTube compare fra le fonti rilevate nel 54,53% delle 1.500 osservazioni di Google AI Overview del panel completo, inclusi i controlli. È una frequenza di presenza nel campione, non una misura della qualità delle fonti e neppure la prova che pubblicare video generi automaticamente citazioni AI.
Menzione, raccomandazione e citazione: tre segnali differenti
Per interpretare correttamente la visibilità AI occorre distinguere tre situazioni. Una menzione avviene quando nella risposta compare il nome di un brand. Una raccomandazione è più specifica: il sistema presenta quel brand come opzione adatta a una richiesta. Una citazione riguarda invece una pagina o un dominio riportato fra le fonti della risposta.
I tre fenomeni possono sovrapporsi, ma non coincidono. Un’azienda può essere nominata senza essere consigliata; una guida può essere citata come fonte senza che il suo editore venga raccomandato. La ricerca Telescop misura soprattutto la presenza spontanea dei brand e le differenze tra superfici e fonti. Non misura vendite, conversioni o l’effetto causale delle menzioni sulle decisioni d’acquisto.
Cosa possono fare le aziende con queste informazioni
I risultati suggeriscono un modo più preciso di impostare l’analisi della visibilità digitale. Anziché affidarsi a un unico punteggio complessivo, un’impresa può selezionare un insieme coerente di domande davvero pertinenti al proprio mercato, verificare in quali sistemi viene nominata e confrontare i concorrenti che compaiono nelle stesse risposte.
Un secondo livello riguarda le fonti: osservare quali testate, siti specialistici, documentazioni, piattaforme e contenuti video vengono richiamati aiuta a capire quali ambienti informativi meritino approfondimento. Non equivale a una ricetta per ottenere citazioni, ma permette di scegliere meglio dove concentrare ricerca, contenuti e Digital PR.
Infine, le verifiche vanno ripetute nel tempo, mantenendo lo stesso insieme di query e distinguendo menzioni, raccomandazioni e citazioni. I sistemi generativi cambiano rapidamente; una fotografia può essere utile come punto di partenza, ma non garantisce che gli stessi risultati si ripresentino nei mesi successivi.
Uno studio verificabile, con limiti dichiarati
Le 500 query sono state selezionate in modo deterministico e non rappresentano tutte le ricerche italiane. I dati descrivono dieci settori e una finestra temporale specifica, non le preferenze della popolazione né quote di mercato. Le osservazioni sono state raccolte in tre sessioni complete e analizzate attraverso una pipeline di classificazione assistita da AI, con verifiche e controlli di qualità.
Il rapporto pubblica il protocollo e i principali materiali di verifica. Il dataset e la metodologia v1.0 sono depositati su Zenodo con DOI persistente. La documentazione pubblica consente di esaminare il disegno e le definizioni dello studio, ma non contiene i testi grezzi delle 6.000 osservazioni né l’intera infrastruttura di raccolta. Telescop Research dichiara inoltre di sviluppare strumenti per l’analisi della visibilità AI.
Per le imprese il risultato più utile è un cambio di prospettiva nella misurazione: quando le persone si informano attraverso sistemi diversi, anche la rappresentazione dei brand e delle fonti può essere diversa. Capire dove e come si viene menzionati è il primo passo per distinguere i segnali osservabili dalle impressioni.