Vale davvero la pena creare ricerche originali per la visibilità AI? Sembra uno sforzo enorme

Ho gestito programmi di ricerca originale sia per aziende enterprise ($1B+) sia mid-market ($30-100M). Ecco la realtà:

La promessa “10x citazioni” è vera, ma fuorviante:

• Sì, la ricerca viene citata 10 volte di più dei blog post
• MA la ricerca enterprise viene citata 100 volte di più di quella mid-market
• Il divario non è giusto, ma esiste

Cosa determina davvero la citazione della ricerca:

Dove il mid-market può vincere:

1. Competenza di nicchia - Non fare ricerca su “trend marketing”. Fai ricerca su “trend marketing per aziende manifatturiere sotto i 500 dipendenti”.

2. Dati proprietari - Hai dati che i concorrenti non hanno: comportamento dei clienti, pattern d’uso, ticket di supporto.

3. Velocità - Puoi ricercare temi emergenti prima che le enterprise si muovano.

ROI onesto per il mid-market:

• Anno 1: Citazioni AI minime (fondamenta)
• Anno 2: Inizi a comparire nelle query di nicchia
• Anno 3+: Ritorni cumulativi se sei costante

Funziona. Ma è una scommessa a 3 anni, non una campagna.

Non hai $50K? Ecco come facciamo ricerca con pochi soldi:

Metodi di ricerca low cost:

1. Sondaggi ai clienti

   • Costo: ~$2K (tool sondaggio + incentivi)
   • Campione: 200-500 clienti
   • Angolo: Cosa solo i TUOI clienti possono dirti

2. Analisi dati proprietari

   • Costo: solo tempo staff
   • Fonte: dati di utilizzo del tuo prodotto
   • Angolo: trend anonimizzati dalla tua piattaforma

3. Compilazioni di interviste a esperti

   • Costo: tempo + piccoli rimborsi
   • Metodo: intervista a 20+ esperti di settore
   • Angolo: “Cosa dicono 20 esperti su X”

4. Analisi dei trend

   • Costo: minimo
   • Metodo: analisi di dati pubblici in modo originale
   • Angolo: analisi originale, non dati originali

Cosa abbiamo imparato:

La chiave: Deve essere davvero utile e unico. Uno studio da $5K fatto bene può battere un report da $50K fatto male.

Ecco cosa viene effettivamente citato dall’AI:

Pattern dei contenuti ad alta citazione:

1. Statistiche specifiche – Le citazioni “il 73% di X fa Y” sono comuni
2. Dati comparativi – Le ricerche “X vs Y” vengono spesso utilizzate
3. Dati di tendenza – Cambiamenti anno su anno
4. Dati di benchmark – “La media Z è 123”

Cosa abbiamo misurato con Am I Cited:

Contenuti con statistiche di ricerca originale: tasso di citazione 4,3x Contenuti con statistiche di terze parti: tasso 1,8x Contenuti senza statistiche: baseline 1x

MA conta più della quantità:

Estraibilità – L’AI può prendere facilmente la statistica? Il formato conta:

• Bene: “Secondo la ricerca di [Tua Azienda], il 67% dei marketer…”
• Male: statistica nascosta al paragrafo 12 di un PDF

Verificabilità – L’AI può verificare l’affermazione?

• Bene: metodologia spiegata, dimensione campione, data chiara
• Male: “La ricerca mostra…” senza attribuzione

Unicità – Il dato si trova altrove?

• Bene: solo la tua azienda ha quell’insight
• Male: riporti ciò che dicono tutti

Il mio consiglio: Prima di investire in ricerca, verifica quali dati UNICI hai già. Molte aziende siedono su miniere d’oro che non vedono.

Ho lavorato in una delle grandi società di ricerca. Ecco come funzionavano davvero:

La macchina della ricerca enterprise:

• Team ricerca di oltre 50 persone
• Budget annuale ricerca oltre $5M
• Promozione multicanale
• Autorevolezza del brand già consolidata

Cosa può imparare il mid-market:

1. Non sono così smart come credi – Molta ricerca enterprise sono sondaggi riciclati con grandi campioni. Gli insight spesso sono superficiali.

2. Non possono scendere in nicchia – Gartner non scriverà su “automazione marketing per e-commerce di forniture per animali”. Tu sì.

3. Sono lenti – Una ricerca enterprise richiede 6-18 mesi. Tu puoi pubblicare in 6-8 settimane.

4. Sono costosi – La loro ricerca deve essere enorme per essere profittevole. La tua basta che sia utile.

La vera concorrenza: Non stai competendo con McKinsey su “trend marketing”. Stai competendo con altre aziende mid-market sulle query di nicchia.

Molti competitor reali probabilmente non fanno ricerca originale. Questa è la tua occasione.

Targeting strategico: Trova 5-10 domande specifiche che l’AI riceve sul tuo settore. Crea una ricerca che risponda a quelle. Non devi fare tutto.

Ecco una storia di avvertimento su come NON fare ricerca.

Il nostro errore:

Spesi $80K per un report “Stato del Settore”.

• 2.000 rispondenti
• Grafica stupenda
• 60 pagine di grafici
• Grande promozione

Risultato:

• Un po’ di copertura stampa
• 500 download
• Visibilità AI: quasi zero

Cosa è andato storto:

1. Troppo generico – I “trend di settore” sono dominio dei grandi
2. Nessun angolo unico – Le solite domande di tutti
3. Formato PDF – L’AI non lo ha potuto leggere facilmente
4. Nessuna versione web – HTML > PDF per l’AI
5. Una tantum – Nessun aggiornamento o follow-up

Lezione:

La ricerca era buona. La strategia era sbagliata.

Se dovessimo rifarlo:

• Focus ristretto (segmento specifico)
• Angolo unico (domande che nessuno fa)
• Web-first (HTML strutturato)
• Dati negli articoli (non solo PDF)
• Aggiornamenti annuali (costruire equity di citazione)

Non basta fare ricerca. Serve ricerca che l’AI possa trovare, leggere e citare.

Non devi partire in grande. Ecco un approccio incrementale:

Q1: Micro-ricerca

• Sondaggio rapido su 100 clienti
• Un insight mirato
• Un blog post con il dato chiave
• Traccia se viene citato dall’AI

Q2: Espandi se funziona

• Campione più ampio
• Più domande
• Landing page dedicata
• Monitora citazioni AI

Q3: Ricerca completa se validato

• Report completo
• Più contenuti derivati
• Promozione piena
• Misurazione baseline

Questo approccio:

• Valida la domanda prima del grande investimento
• Costruisce capacità di ricerca gradualmente
• Mostra ROI alla leadership in modo incrementale
• Riduce il rischio

I nostri risultati:

• Q1 micro-ricerca: 3 citazioni AI
• Q2 ricerca espansa: 12 citazioni
• Q3 report completo: 40+ citazioni e in crescita

Ogni fase ha finanziato la successiva. Molto più facile ottenere il via libera che chiedere $50K subito.

Questo thread mi ha fatto cambiare prospettiva. Ecco il mio nuovo piano:

Dove mi sbagliavo:

1. Competere con i giganti – Non serve. Possiamo dominare la nostra nicchia.

2. Servono grandi budget – Si può partire in piccolo, validare, poi investire.

3. Ricerca = PDF – Web-first, contenuto HTML, statistiche estraibili.

4. One-shot – È un programma pluriennale, non una campagna.

Il nostro nuovo approccio:

Fase 1 (Q1): Validare il concetto

• Sondaggio su 200 clienti su un problema specifico
• Blog post focalizzato su un insight
• Verificare se l’AI lo cita
• Budget: $3K

Fase 2 (Q2): Espandere se funziona

• Sondaggio più grande, più domande
• Landing page dedicata
• Tracciare citazioni con Am I Cited
• Budget: $8K

Fase 3 (Q3-Q4): Programma completo se validato

• Report annuale completo
• Più contenuti derivati
• PR e distribuzione
• Budget: $25K

Il cambio mentale: Non stiamo creando “contenuti”. Stiamo costruendo un asset da citazione che cresce nel tempo. Il ROI non si misura sul primo anno, ma su anni 2 e 3.

Nicchia specifica che puntiamo: [Il nostro segmento di settore specifico] – uno spazio dove i grandi non arrivano ma i nostri clienti vogliono dati.

Grazie a tutti. Ora è davvero fattibile.