L’emergere di ricerche e scoperte generate dall’IA sta spingendo i merchants a valutare la visibilità dei propri prodotti su queste piattaforme. Molti ottimizzatori di ricerca cercano di applicare metriche convenzionali come il traffico proveniente dall’IA generativa e le posizioni nelle risposte AI, ma entrambi gli approcci risultano insufficienti. Traffico: enfatizzare il traffico non coglie la funzione principale delle risposte AI, che è soddisfare un bisogno in loco piuttosto che generare clic. Le risposte generate dall’IA di solito non contengono link ai siti web di marca. Ad esempio, le Panoramiche AI di Google talvolta collegano i nomi dei prodotti alle posizioni organiche di ricerca. Pertanto, la visibilità non si traduce necessariamente in traffico. I prodotti di un merchant potrebbero comparire in una risposta AI ma ricevere nessun clic. Posizionamenti: le risposte AI spesso includono elenchi, spingendo molti venditori a monitorare le posizioni per arrivare o rimanere in cima. Tuttavia, tracciare tali posizioni è impraticabile. Le risposte AI sono intrinsecamente imprevedibili. Uno studio di Sparktoro ha rilevato che le piattaforme AI raccomandano marchi diversi e in ordini diversi ogni volta che la stessa domanda viene posta dalla stessa persona. Migliori Metriche per l’IA Di seguito alcune metriche migliorate per valutare la visibilità dell’IA. Posizionamento del Prodotto o del Marchio nei Dati di Addestramento dei LLM I dati di addestramento sono fondamentali per la visibilità dell’IA perché i modelli linguistici di grandi dimensioni si basano principalmente sulla conoscenza appresa. Anche nelle query su Google o altre fonti, gli LLM spesso usano i loro dati di addestramento per modellare i termini di ricerca. Pertanto, è essenziale monitorare cosa gli LLM conservano riguardo al tuo marchio e ai competitor, specie eventuali imprecisioni o informazioni obsolete. Poi, concentrati nel fornire dati mancanti o corretti sul tuo sito e su tutti i canali di proprietà. Il prompting manuale su piattaforme come ChatGPT, Claude, Gemini e simili può aiutare a identificare queste lacune. Prompts utili includono: - “Cosa sai di [MIO PRODOTTO]?” - “Confronta [MIO PRODOTTO] vs [PRODOTTO DEL NOSTRO CONCORRENTE]. ” Strumenti di monitoraggio della visibilità AI come Profound e Peec AI possono automatizzare questi prompt per tracciare nel tempo il posizionamento dei prodotti. Ricorda che: Gli strumenti di tracciamento AI inviano prompt tramite API degli LLM.

Tuttavia, i risultati spesso differiscono per via di personalizzazioni e variazioni tra i modelli AI. Risultati generati via API sono migliori per valutare i dati di addestramento, dato che gli LLM di solito restituiscono informazioni dai loro dati di training (piuttosto che ricerche live) per risparmiare risorse. I punteggi di visibilità di questi strumenti dipendono interamente dai prompt utilizzati. Organizza i prompt brillanti di marca in cartelle separate, poiché tendono a ottenere punteggi del 100%. Inoltre, dai priorità ai prompt non di marca che riflettono la proposizione di valore del prodotto; i prompt irrilevanti di solito ottengono zero. Fonti Più Citate Le piattaforme LLM effettuano sempre più ricerche live durante la generazione di risposte, interrogando fonti come Google, Bing o anche community come Reddit. In effetti, la ricerca organica influenza la visibilità AI. Le citazioni provenienti da queste ricerche live, come articoli e video, influiscono sulle risposte AI. Tuttavia, le citazioni variano molto perché gli LLM esplorano molte query diverse (spesso non correlate). Di conseguenza, è irrealistico puntare a essere citati in ogni fonte influente. Tuttavia, alcuni prompt producono ripetutamente le stesse fonti chiave, che meritano di essere considerate per includere il tuo marchio o prodotto. Strumenti di visibilità AI possono raccogliere gli URL più citati riguardanti il tuo brand, prodotto o settore. Menzioni del Marchio e Volume di Ricerca Branded Utilizza Search Console o strumenti di analisi tradizionali simili per monitorare: - Query contenenti il nome del tuo marchio o varianti. - Clicchi derivanti da queste query. - Impressioni associate a queste query. Più risposte AI incorporano un nome di marca, più è probabile che gli utenti la cerchino. In Search Console, applica un filtro nella sezione “Prestazioni” per analizzare i dati provenienti da query branded.