Sono una persona che si occupa di analitica e sto cercando di misurare qualcosa che non rientra nei framework tradizionali.
Cosa ho per la SEO:
Cosa non ho per l’AI:
Google Analytics mostra alcuni referral da chat.openai.com e perplexity.ai, ma saranno forse 200 visite/mese. Non può essere tutta la storia.
Le mie domande:
Mi sembra di perdere un canale importante perché non so come misurarlo.
Hai ragione: le metriche tradizionali non catturano l’impatto dell’AI. Ecco il framework di misurazione che uso:
Metriche di Visibilità AI (Primarie):
| Metrica | Cosa misura | Perché conta |
|---|---|---|
| Frequenza delle citazioni | Quanto spesso sei menzionato | Volume di visibilità AI |
| Posizione della citazione | Prima menzione o successive | Qualità/rilievo della visibilità |
| Share of Voice | Tue menzioni / totale menzioni | Posizionamento di mercato nell’AI |
| Qualità della citazione | Contesto e sentiment | Quanto sei rappresentato positivamente |
| Tasso di copertura | % di query rilevanti in cui appari | Ampiezza della visibilità |
Metriche di Impatto a Valle (Secondarie):
| Metrica | Cosa misura | Perché conta |
|---|---|---|
| Aumento ricerche brand | Correlazione tra citazioni e ricerche brand | Impatto sulla notorietà |
| Traffico da referral AI | Visite dirette da piattaforme AI | Valore traffico immediato |
| Attribuzione survey | % clienti che hanno ricercato via AI | Influenza sulle decisioni |
| Spostamento competitivo | Variazione share of voice vs concorrenti | Dinamiche di mercato |
L’intuizione chiave: la visibilità AI è soprattutto una metrica di notorietà. Influenza le decisioni a monte del tuo sito. Le metriche tradizionali catturano cosa avviene dopo che qualcuno decide di visitarti – quelle AI cosa influenza quella decisione.
Sul problema dell’attribuzione – ecco come lo abbiamo affrontato:
La sfida: L’utente chiede all’AI, poi potrebbe:
Nessuna di queste attribuisce chiaramente all’AI.
La nostra soluzione: approccio multi-segnale
Correlazione ricerca brand
Sondaggi ai clienti
Tracciamento referral AI
Attribuzione non perfetta, ma direzionalmente accurata.
Sugli strumenti – ecco cosa c’è disponibile:
Strumenti dedicati alla visibilità AI:
Am I Cited
Altre opzioni:
Approccio manuale:
Cosa consiglierei: Inizia con un monitoraggio manuale per 30 giorni per capire cosa misurare. Poi investi in uno strumento quando sai quali metriche sono rilevanti per il tuo business.
Am I Cited è il nostro strumento principale – il tracciamento automatico e gli avvisi ci fanno risparmiare ore ogni settimana.
Questo framework è utile. Provo a tradurlo in una struttura da dashboard:
Dashboard Primaria: Visibilità AI
Dashboard Secondaria: Impatto
Frequenza report:
Domanda: Qual è una “buona” frequenza citazioni? Ci sono benchmark a cui aspirare?
I benchmark variano molto per settore e competitor. Ecco cosa ho visto:
Benchmark frequenza citazioni (% delle query rilevanti):
| Categoria | Basso | Medio | Alto |
|---|---|---|---|
| Leader di mercato | 30% | 50% | 70%+ |
| Player affermato | 15% | 30% | 45% |
| Challenger/crescita | 5% | 15% | 25% |
| Nuovo entrante | <5% | 5-10% | 15% |
Benchmark posizione:
Share of Voice:
Il vero benchmark: I tuoi competitor. Se loro sono al 40% e tu al 10%, quello è il gap da colmare – a prescindere dalla “media di settore”.
Sul reporting alla leadership – ecco cosa funziona:
Cosa interessa ai dirigenti:
Dashboard esecutivo (una pagina):
Sezione 1: Posizione di mercato
Sezione 2: Impatto sul business
Sezione 3: Vittorie & Gap chiave
Sezione 4: Focus prossimo trimestre
Sii sintetico. I dirigenti non vogliono la distribuzione delle posizioni delle citazioni – vogliono sapere “stiamo vincendo o perdendo, e cosa facciamo a riguardo”.
Per chi ama i dati granulari, ecco come scendere nel dettaglio:
Analisi a livello di query:
Punteggio qualità citazione:
Analisi temporale:
Attribuzione a livello contenuto:
Am I Cited fornisce molti di questi dati granulari. Le viste a livello query e contenuto sono state le più azionabili per noi.
Perfetto. Ecco il mio piano di implementazione delle misurazioni:
Settimana 1: Baseline manuale
Settimana 2: Implementazione tool
Settimana 3-4: Build dashboard
Continuativo:
Metriche che monitorerò:
Questo mi dà la base per poter finalmente rispondere “come stiamo andando nella ricerca AI” invece di indovinare.
Consigli pratici rapidi:
Inizia semplice: Non costruire una dashboard da 50 metriche. Parti da:
Espandi solo quando dimostri valore.
Collega ai processi esistenti:
Non sovra-attribuire:
Celebra i risultati: Quando le citazioni crescono, condividilo. L’engagement della leadership cresce se vedono progressi.
Vale la pena notare: la misurazione evolverà.
Cosa sta arrivando:
Cosa fare ora:
I brand che iniziano a misurare ora avranno i migliori dati storici quando usciranno strumenti di attribuzione migliori.
La misurazione della ricerca AI è dove l’analitica web era nel 2005. Migliorerà, ma i dati raccolti ora sono già preziosi.
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