Scopri come le piattaforme di ricerca AI come ChatGPT e Perplexity stanno rimodellando il panorama della ricerca. Scopri quando l’AI potrebbe eguagliare il volume di conversione di Google e cosa significa per la tua strategia aziendale nel 2026-2028.
Il dominio di Google nella ricerca rimane indiscutibile, detenendo il 90% della quota di mercato globale delle ricerche con un impressionante 16,4 miliardi di ricerche effettuate ogni giorno. Questa cifra rappresenta il comportamento accumulato di miliardi di utenti che hanno reso Google il proprio meccanismo predefinito di scoperta da quasi trent’anni. L’infrastruttura, la sofisticazione degli algoritmi e la fiducia degli utenti creano un fossato che, a prima vista, sembra insormontabile. Tuttavia, sotto questa superficie di stabilità, un cambiamento fondamentale nel modo in cui le persone scoprono informazioni sta accelerando a un ritmo senza precedenti.
ChatGPT è emersa come l’applicazione in più rapida crescita della storia, elaborando 2,5 miliardi di prompt al giorno e generando circa 800 milioni di ricerche mensili in termini di query. Questo non rappresenta semplicemente un nuovo concorrente, ma un approccio fondamentalmente diverso alla scoperta delle informazioni. Dove Google restituisce link, ChatGPT restituisce risposte sintetizzate. Dove Google richiede agli utenti di valutare più fonti, ChatGPT presenta informazioni curate. Questa distinzione è cruciale per comprendere il futuro della ricerca.
Le metriche di adozione rivelano la portata di questa trasformazione. Il 52% degli adulti statunitensi ha utilizzato modelli linguistici AI, un tasso di penetrazione paragonabile alle prime curve di adozione degli smartphone. Non si tratta di un fenomeno di nicchia confinato agli appassionati di tecnologia: è un comportamento mainstream che rimodella il modo in cui milioni di persone accedono alle informazioni ogni giorno. La distribuzione demografica è particolarmente indicativa: gli strumenti AI sono passati dagli early adopter alla popolazione generale, suggerendo che stiamo assistendo a un vero cambio di paradigma e non a una moda passeggera.
Il panorama competitivo si è frammentato oltre il tradizionale duopolio Google-Bing. Perplexity, Claude e altre piattaforme di ricerca AI stanno catturando un’attenzione significativa degli utenti. Queste piattaforme condividono alcune caratteristiche: privilegiano la qualità delle risposte rispetto alla quantità di link, citano le fonti in modo trasparente e coinvolgono gli utenti in una scoperta conversazionale piuttosto che in una ricerca transazionale. Si tratta di una svolta significativa rispetto al modello basato sui link che ha dominato per decenni.
| Metrica | ChatGPT | Perplexity | Posizione di Mercato | |
|---|---|---|---|---|
| Query Giornalieri | 16,4Mld | ~800M | ~200M | Google 20x più grande |
| Quota di Mercato | 90% | ~5% | ~1,5% | Google dominante |
| Base Utenti | 5,6Mld+ | 200M+ | 50M+ | Google 28x più grande |
| Tasso di Crescita | 3-5% YoY | 527% YoY | 400%+ YoY | Piattaforme AI in accelerazione |
| Vantaggio Conversione | Baseline | 4-5x superiore | 4-5x superiore | Piattaforme AI superiori |
I dati rivelano un paradosso: Google mantiene un enorme vantaggio di scala mentre le piattaforme AI dimostrano una superiore efficienza di conversione. Questa distinzione sarà cruciale nel determinare il futuro della ricerca. La scala senza efficienza di conversione è vulnerabile; l’efficienza di conversione senza scala è limitata. La domanda non è se la ricerca AI sostituirà Google, ma piuttosto come queste piattaforme coesisteranno e competeranno su casi d’uso e segmenti di utenti differenti.
Il vantaggio del tasso di conversione 4-5x che le piattaforme di ricerca AI dimostrano rispetto alla ricerca tradizionale rappresenta una delle metriche più significative nel marketing digitale odierno. Non si tratta di un miglioramento marginale: è una differenza fondamentale nel modo in cui gli utenti interagiscono con le informazioni e prendono decisioni. Comprendere il perché richiede di esaminare le dinamiche dell’intento dell’utente e del consumo informativo.
La ricerca tradizionale opera su un modello di quantità: restituisce i link più rilevanti e lascia che siano gli utenti a valutare le opzioni. Questo approccio funziona bene per query di navigazione (“migliore pizza vicino a me”) e ricerche informative (“come cambiare una gomma”). Tuttavia, pone un onere cognitivo agli utenti che devono sintetizzare informazioni, confrontare fonti e prendere decisioni. Ogni click aggiuntivo rappresenta attrito, e l’attrito riduce la probabilità di conversione.
La ricerca AI opera su un modello di sintesi: elabora più fonti, estrae le informazioni rilevanti e presenta una risposta curata. Gli utenti ricevono valore immediato senza ulteriori ricerche. Per le query a intento commerciale—quelle in cui gli utenti sono pronti a prendere decisioni—questo approccio riduce drasticamente l’attrito. Un utente che chiede “miglior software di project management per team remoti” riceve un confronto sintetizzato invece di una lista di link da valutare. Il percorso dalla query alla decisione si comprime significativamente.
La distinzione qualità-versus-quantità è cruciale. L’algoritmo di Google ottimizza per il ranking di rilevanza; la ricerca AI ottimizza per la qualità della risposta. Non sono obiettivi identici. Un link altamente rilevante potrebbe portare a una risposta mediocre; una risposta sintetizzata da più fonti può offrire un insight superiore. Gli utenti riconoscono sempre più questa differenza e adeguano di conseguenza il loro comportamento di ricerca.
Considera le differenze nei percorsi utente:
Questa compressione dei passaggi si correla direttamente con tassi di conversione più alti. Meno punti decisionali significano meno opportunità per abbandonare il percorso. Inoltre, le piattaforme AI citano le fonti, consentendo agli utenti di verificare le informazioni senza abbandonare la piattaforma. Questa trasparenza costruisce fiducia mantenendo il coinvolgimento.
Il vantaggio di conversione si estende oltre le query commerciali. Per domande di ricerca approfondita, la ricerca AI offre insight più rapidi. Per argomenti complessi che richiedono sintesi tra più domini, le piattaforme AI offrono un valore superiore. Gli utenti riconoscono sempre più questi vantaggi e modificano il comportamento di ricerca, in particolare per le query ad alto intento dove la probabilità di conversione conta di più.
La traiettoria verso la parità di conversione tra ricerca AI e Google segue un modello matematico prevedibile basato sui tassi di crescita attuali e sui pattern di adozione. Tra la fine del 2027 e l’inizio del 2028 si colloca la finestra in cui le piattaforme di ricerca AI potrebbero raggiungere un volume di conversione equivalente a Google, nonostante il continuo dominio di Google nel volume grezzo delle ricerche. Questa tempistica presuppone tassi di crescita sostenuti e nessuna grande interruzione nella posizione di mercato delle piattaforme.
Il tasso di crescita anno su anno del 527% per la ricerca AI fornisce la base matematica per questa proiezione. La crescita composta a questo ritmo produce un’espansione esponenziale: ciò che oggi rappresenta il 5% del volume di conversione di Google potrebbe rappresentare il 50% entro 24 mesi. La matematica è semplice, ma le implicazioni di business sono profonde. Questo tasso di crescita non può durare all’infinito—la saturazione del mercato e la pressione competitiva modificheranno l’espansione—ma la pista per un’accelerazione continua si estende fino al 2027.
Le attuali stime sul volume di conversione suggeriscono che le piattaforme AI generano circa 2-3 miliardi di dollari di valore annuo in conversioni rispetto ai più di 150 miliardi di Google. Questo rapporto di 50:1 sembra insormontabile finché non si applica la matematica della crescita. Con una crescita del 527% YoY, le piattaforme AI raggiungerebbero 10-15 miliardi in 18 mesi, 50-75 miliardi in 24 mesi e la parità in 36 mesi. Il tasso di crescita di Google, del 3-5% annuale, fa sì che il divario si chiuda rapidamente nonostante la sua enorme base.
Diversi scenari illustrano la progressione:
| Tempistica | Valore Conversione Ricerca AI | Valore Conversione Google | Rapporto | Implicazioni di Mercato |
|---|---|---|---|---|
| Q4 2024 | $2,5Mld | $150Mld | 1:60 | AI emergente |
| Q4 2025 | $15Mld | $155Mld | 1:10 | AI in accelerazione |
| Q4 2026 | $75Mld | $160Mld | 1:2 | Parità in avvicinamento |
| Q4 2027 | $150Mld | $165Mld | 1:1 | Parità di conversione |
| Q4 2028 | $200Mld+ | $170Mld | 1,2:1 | AI potenzialmente superiore |
Questa proiezione presuppone che alcune variabili critiche rimangano costanti: adozione utente sostenuta, mantenimento del vantaggio di conversione e nessuna grande interruzione competitiva. Nella realtà, le variabili cambieranno. Google accelererà l’integrazione AI. Emergeranno nuovi concorrenti. Il comportamento degli utenti evolverà. Tuttavia, il trend direzionale appare robusto su più scenari.
Il punto di svolta conta meno per la sua tempistica precisa che per ciò che segnala: è in corso una ristrutturazione fondamentale del mercato della ricerca. Le aziende che si posizionano per questa transizione durante la finestra 2025-2027 ottengono vantaggi significativi. Chi aspetta che la parità di conversione sia evidente si troverà a competere in un mercato maturo e affollato. L’opportunità è reale, misurabile e si sta chiudendo.
Le preferenze generazionali sono la prova più evidente della trasformazione del comportamento di ricerca. Tra i 18-24enni, l’utilizzo di ChatGPT si avvicina a quello di Google entro il 3%, una statistica che sarebbe sembrata impossibile solo due anni fa. Non si tratta di uno spostamento marginale delle preferenze: rappresenta un cambiamento radicale nel modo in cui il più giovane segmento adulto scopre informazioni. Per marketer digitali e leader aziendali, questo cambiamento demografico segnala il futuro del comportamento di ricerca in tutte le fasce d’età.
La suddivisione generazionale mostra pattern chiari:
Questa distribuzione per età segue curve di adozione prevedibili, ma la velocità di adozione tra i più giovani supera i tassi storici di adozione tecnologica. L’adozione degli smartphone ha richiesto oltre 15 anni per raggiungere il 90% di penetrazione; l’adozione della ricerca AI si sta dirigendo verso percentuali simili in 5-7 anni. L’accelerazione riflette sia l’utilità della ricerca AI che la natività digitale dei giovani utenti.
Le abitudini di ricerca multipiattaforma stanno diventando la norma piuttosto che l’eccezione. I giovani non vedono Google e ChatGPT come concorrenti, ma come strumenti complementari con scopi diversi. Un utente Gen Z può usare Google per informazioni locali, ChatGPT per sintesi di ricerca, YouTube per tutorial e TikTok per scoprire nuove tendenze. Questo approccio multipiattaforma rappresenta una svolta radicale rispetto al comportamento a piattaforma singola tipico dell’era Google.
Le variazioni regionali complicano la narrazione. Nei mercati con un’infrastruttura AI avanzata—specialmente Stati Uniti, alcune aree d’Europa e Asia orientale—l’adozione della ricerca AI accelera più rapidamente. Nei mercati con infrastruttura AI limitata o restrizioni normative, la ricerca tradizionale mantiene il dominio. Questa frammentazione geografica suggerisce che il futuro non sarà un unico paradigma globale di ricerca, ma una serie di variazioni regionali che riflettono pattern di adozione e normative locali.
Le implicazioni per la content strategy sono considerevoli. Creare contenuti ottimizzati esclusivamente per Google rischia di non raggiungere le fasce più giovani, che scoprono le informazioni tramite piattaforme AI. Al contrario, ottimizzare solo per le piattaforme AI ignora i miliardi di utenti che fanno ancora affidamento sulla ricerca tradizionale. L’imperativo strategico è chiaro: l’ottimizzazione multipiattaforma non è opzionale—è essenziale per raggiungere pubblici diversi per età e area geografica.
La risposta di Google alla competizione della ricerca AI dimostra che l’azienda riconosce la minaccia esistenziale rappresentata dai meccanismi alternativi di scoperta. L’azienda ha investito 75 miliardi di dollari nello sviluppo AI e ha distribuito Google AI Overviews a 1,5 miliardi di utenti, rappresentando l’integrazione più aggressiva di capacità AI nel suo prodotto di ricerca principale. Non si tratta di una mossa difensiva, ma di una rielaborazione fondamentale di come Google offre i risultati di ricerca.
Google AI Overviews rappresenta una risposta diretta al modello di sintesi di ChatGPT. Invece di restituire link, ora Google genera riepiloghi alimentati dall’AI che sintetizzano informazioni da più fonti. La funzione affronta il vantaggio principale su cui le piattaforme AI hanno fatto leva: offrire risposte invece di link. Integrando capacità AI direttamente nella Ricerca Google, l’azienda tenta di trattenere gli utenti nel proprio ecosistema adottando l’approccio di sintesi delle risposte che rende attraenti le piattaforme AI.
Il posizionamento strategico è sofisticato. Google mantiene il modello basato sui link per chi vuole valutare le fonti, offrendo simultaneamente riepiloghi AI per chi desidera risposte sintetizzate. Questo doppio modello permette a Google di servire sia gli utenti tradizionali della ricerca sia quelli che si spostano verso la scoperta AI. L’azienda tenta essenzialmente di presidiare entrambi i lati della transizione, sfruttando la sua vasta base utenti e le capacità tecniche.
I vantaggi competitivi di Google in questa transizione restano notevoli:
Tuttavia, Google affronta sfide strutturali nel competere con le piattaforme AI pure. Il suo modello di business dipende dalle entrate pubblicitarie, che creano incentivi a massimizzare il coinvolgimento sulle pagine dei risultati di ricerca. Le piattaforme AI, libere dai vincoli pubblicitari, possono ottimizzare esclusivamente per la soddisfazione dell’utente. Questo disallineamento fondamentale di incentivi potrebbe rivelarsi decisivo man mano che gli utenti danno sempre più valore alla qualità delle risposte rispetto all’esposizione pubblicitaria.
L’investimento AI da 75 miliardi di dollari segnala l’impegno di Google per mantenere il dominio nella ricerca, ma il capitale investito da solo non garantisce il successo competitivo. L’azienda deve gestire la tensione tra la protezione del suo business pubblicitario e l’offerta dell’esperienza superiore che le piattaforme AI forniscono. Questa tensione definirà probabilmente la posizione competitiva di Google nel periodo 2025-2028.
Impostare il dibattito su “ricerca AI contro Google” è un fraintendimento fondamentale di come sta evolvendo la ricerca. Il futuro non è una scelta binaria tra piattaforme—è un ecosistema multipiattaforma in cui strumenti diversi servono scopi, segmenti di utenti e casi d’uso diversi. Questo modello spiega meglio il comportamento attuale degli utenti e permette previsioni più accurate sulle dinamiche future della ricerca.
Considera i punti di forza complementari delle diverse piattaforme. Google eccelle nella ricerca locale, nelle query di navigazione e nella scoperta di informazioni in tempo reale. Le piattaforme AI sono forti nella sintesi di ricerca, nelle risposte a domande complesse e nell’analisi comparativa. YouTube domina la scoperta tramite tutorial e apprendimento visivo. TikTok guida la scoperta di tendenze tra i più giovani. Reddit fornisce informazioni basate sulla community. Anziché sostituirsi a vicenda, gli utenti adottano strategie multipiattaforma che traggono vantaggio dai punti di forza di ciascuna.
La sovrapposizione di dominio del 25,19% tra Perplexity e ChatGPT rivela dinamiche importanti dell’ecosistema. Nonostante entrambe siano piattaforme di ricerca AI, citano fonti diverse e forniscono prospettive differenti su query simili. Questa differenziazione suggerisce che il mercato può supportare più piattaforme AI, ognuna con posizionamento e base utenti distinti. La sovrapposizione non è cannibalizzazione completa—ma copertura complementare del mercato della ricerca.
I modelli di citazione delle fonti rivelano come funziona l’ecosistema. YouTube rappresenta la fonte più citata sulle piattaforme AI, comparendo nell’11,3% delle risposte di ChatGPT e nell’11,11% di quelle di Perplexity. Questa dominanza riflette sia la qualità dei contenuti di YouTube sia il riconoscimento, da parte delle piattaforme AI, che i video spesso offrono risposte superiori a certi tipi di query. Anziché competere con YouTube, le piattaforme AI lo integrano nel proprio ecosistema di scoperta.
La differenziazione dei casi d’uso guida l’adozione multipiattaforma:
Questo modello ecosistemico spiega perché le previsioni di “sostituzione di Google” sono costantemente errate. Le piattaforme non si sostituiscono, si specializzano. Gli utenti adottano più piattaforme perché ciascuna soddisfa esigenze distinte. La domanda non è quale piattaforma dominerà, ma come le aziende ottimizzeranno la visibilità nell’intero ecosistema.
Per creatori di contenuti e marketer, questa realtà richiede un adattamento strategico. Ottimizzare solo per Google ignora la crescente fetta di utenti che scoprono tramite piattaforme AI. Ottimizzare solo per le piattaforme AI ignora i miliardi che ancora usano la ricerca tradizionale. L’imperativo strategico è l’ottimizzazione per l’ecosistema: assicurare visibilità e performance dei contenuti su Google, piattaforme AI, YouTube e altri meccanismi di scoperta rilevanti.
L’emergere della ricerca multipiattaforma cambia radicalmente il modo in cui le aziende affrontano la visibilità e l’acquisizione clienti. La strategia SEO tradizionale—ottimizzare per l’algoritmo e i fattori di ranking di Google—rimane importante ma è sempre più insufficiente. Le aziende devono sviluppare strategie di visibilità complete che includano Google, piattaforme di ricerca AI e altri meccanismi di scoperta contemporaneamente. Questa evoluzione richiede di ripensare la struttura dei contenuti, le priorità di ottimizzazione e i framework di misurazione.
L’ottimizzazione per la ricerca AI è significativamente diversa dalla SEO tradizionale. Dove Google premia l’ottimizzazione delle keyword e l’autorevolezza dei link, le piattaforme AI premiano la qualità dei contenuti, la credibilità delle fonti e la copertura completa degli argomenti. Una pagina ben posizionata su Google potrebbe non apparire nelle risposte di ChatGPT; viceversa, una pagina spesso citata da ChatGPT potrebbe non avere una posizione elevata su Google. Gli obiettivi di ottimizzazione non sono identici—richiedono approcci strategici distinti.
La struttura dei contenuti deve cambiare per la visibilità multipiattaforma. Le piattaforme AI preferiscono contenuti completi e ben organizzati che sintetizzano informazioni su più dimensioni. I contenuti lunghi e approfonditi performano meglio nella ricerca AI rispetto a pagine thin ottimizzate solo per keyword. I dati strutturati diventano sempre più importanti poiché le piattaforme AI estraggono informazioni rilevanti. Una chiara attribuzione delle fonti e pratiche di citazione migliorano la visibilità sulle piattaforme trasparenti.
L’ottimizzazione della conversione deve tenere conto dei diversi intenti degli utenti sulle varie piattaforme. Gli utenti Google cercano spesso risposte rapide o informazioni locali; sono pronti a cliccare e valutare opzioni. Gli utenti della ricerca AI cercano sintesi e analisi; sono pronti a prendere decisioni basate sulle raccomandazioni delle piattaforme. Questi diversi stati richiedono strategie di conversione specifiche. Una landing page ottimizzata per il click-through da Google potrebbe avere performance inferiori con traffico AI che si aspetta informazioni più complete.
Azioni strategiche per le aziende:
Il framework di misurazione deve evolversi oltre le metriche SEO tradizionali. Tracciare i posizionamenti su Google resta importante, ma non basta. Le aziende devono monitorare come i contenuti performano nei risultati AI, quali fonti vengono citate dalle piattaforme e come convertono i visitatori provenienti dall’AI rispetto a quelli da Google. Questo approccio di misurazione allargato rivela quali piattaforme generano traffico più prezioso e dove concentrare gli sforzi di ottimizzazione.
La finestra di 18-24 mesi dal 2026 all’inizio del 2028 rappresenta un’opportunità di posizionamento critica per le aziende disposte ad adattare le proprie strategie di visibilità prima dei cambiamenti mainstream. In questo periodo, l’adozione della ricerca AI passerà dallo stato di early adopter a quello mainstream, la parità di conversione tra AI e Google sarà vicina, e il posizionamento competitivo nel nuovo ecosistema di ricerca sarà in gran parte consolidato. Le aziende che affermano una forte visibilità sulle piattaforme AI in questa fase ottengono vantaggi di first mover difficili da recuperare per i concorrenti.
I vantaggi dei first mover sulle piattaforme emergenti sono significativi e ben documentati. Le prime aziende a ottimizzare per Google negli anni ’90 hanno ottenuto una visibilità sproporzionata. Le prime a ottimizzare per il mobile search nei primi anni 2010 hanno conquistato quote di mercato rilevanti. Lo stesso schema si ripete con la ricerca AI. Chi inizia a ottimizzare per ChatGPT, Perplexity e altre piattaforme nel 2025-2026 stabilirà pattern di citazione e visibilità che persisteranno con la maturazione delle piattaforme.
Le dinamiche competitive in questa finestra differiscono molto da quelle dei mercati maturi. Nei mercati maturi, i vantaggi competitivi sono marginali e costosi da ottenere. Nei mercati emergenti, vantaggi significativi spettano ai first mover con sforzi relativamente modesti. Un’azienda che investe nell’ottimizzazione AI search nel 2025 può ottenere una visibilità che richiederebbe 10 volte l’investimento nel 2028, quando il mercato sarà maturo e affollato. I numeri sull’early-mover advantage sono convincenti.
Raccomandazioni strategiche per questa finestra:
La finestra è reale ma si sta chiudendo. Man mano che l’adozione della ricerca AI accelera e la competizione aumenta, i vantaggi del posizionamento precoce diminuiscono. Le aziende che aspettano il 2027 o il 2028 per affrontare l’ottimizzazione AI si troveranno a competere in un mercato affollato e maturo, dove differenziarsi sarà costoso e difficile. L’imperativo strategico è chiaro: il momento per posizionarsi nella transizione AI search è ora, nel periodo 2025-2026, quando l’adozione sta accelerando ma la competizione è ancora gestibile.
Il futuro della ricerca non è una piattaforma che sostituisce un’altra—è un ecosistema multipiattaforma dove strumenti diversi servono scopi diversi. Le aziende che riconoscono questa realtà e adattano di conseguenza le proprie strategie di visibilità prospereranno nel nuovo panorama della ricerca. Chi si ostina a puntare sull’ottimizzazione di una sola piattaforma sarà sempre più invisibile per utenti che scoprono tramite canali molteplici. La scelta è chiara: adattarsi ora o competere in posizione di svantaggio nell’ecosistema di ricerca del 2028 e oltre.
No. Google rimarrà dominante in termini di volume grezzo di ricerche, ma le piattaforme AI stanno conquistando conversioni di maggior valore. Tra la fine del 2027 e l’inizio del 2028, la ricerca AI potrebbe eguagliare il volume di conversione di Google, nonostante Google mantenga un traffico complessivo maggiore. Il futuro è un ecosistema multipiattaforma dove strumenti diversi servono a scopi diversi.
Le piattaforme di ricerca AI crescono del 527% anno su anno, mentre Google cresce del 3-5% annualmente. Questo tasso di crescita esponenziale significa che le piattaforme AI stanno rapidamente colmando il divario nel valore delle conversioni, anche se Google mantiene un vantaggio di 20 volte nel volume delle ricerche.
Gli utenti della ricerca AI arrivano con un’intenzione più alta perché hanno già ricercato e affinato le loro esigenze tramite la conversazione con l’AI. Sono più avanti nel percorso d’acquisto quando cliccano sul tuo sito, con conseguenti conversioni più rapide e tassi di conversione più alti.
Le aziende dovrebbero verificare la propria attuale visibilità su ChatGPT, Perplexity e altre piattaforme AI; ottimizzare i contenuti per la citazione sulle piattaforme AI; sviluppare contenuti completi e ben strutturati; e utilizzare strumenti come AmICited.com per monitorare come il loro brand appare sui motori di ricerca AI.
Sulla base degli attuali tassi di crescita, la ricerca AI potrebbe raggiungere la parità di conversione con Google tra la fine del 2027 e l’inizio del 2028. Tuttavia, la tempistica dipende dal mantenimento dei tassi di adozione e dallo sviluppo delle piattaforme. Il periodo di 18-24 mesi tra il 2025 e il 2027 è cruciale per il posizionamento.
La Gen Z (18-24 anni) mostra un utilizzo di ChatGPT entro il 3% rispetto a Google, mentre le generazioni più anziane preferiscono ancora nettamente Google. Questo divario generazionale suggerisce che l’adozione della ricerca AI accelererà man mano che le fasce più giovani diventeranno la maggioranza degli utenti internet.
Piuttosto che una piattaforma che sostituisce un’altra, la ricerca si sta evolvendo in un ecosistema in cui Google gestisce le query locali e di navigazione, le piattaforme AI gestiscono la ricerca e la sintesi, YouTube gestisce i tutorial, TikTok gestisce le tendenze e Reddit fornisce approfondimenti dalla community. Gli utenti adottano più piattaforme in base alle loro esigenze.
Strumenti come AmICited.com ti permettono di monitorare come appare il tuo brand su ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews e altre piattaforme AI. Puoi tracciare i modelli di citazione, le metriche di visibilità e la frequenza con cui i tuoi contenuti vengono referenziati dai sistemi AI.
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