Come funziona diversamente il buyer journey nella ricerca AI? Sembra che il funnel tradizionale non si applichi

Il journey È fondamentalmente diverso nella ricerca AI. Lascia che spieghi.

Journey nella ricerca tradizionale:

Molteplici touchpoint, progressione graduale:

1. “Cos’è [argomento]?” - Awareness
2. “Come funziona [argomento]?” - Educazione
3. “Migliori [soluzioni] per [esigenza]” - Considerazione
4. “[Brand A] vs [Brand B]” - Decisione
5. “Recensioni [Brand]” - Validazione

Journey nella ricerca AI:

Compresso, spesso in una sola query:

1. “Qual è la miglior [soluzione] per [mia situazione specifica]?” - L’AI risponde direttamente con raccomandazioni

Cosa succede:

L’AI sintetizza i passaggi da 1 a 4 in una sola risposta. Gli utenti ottengono:

• Spiegazione del problema
• Panoramica delle soluzioni
• Opzioni confrontate
• Raccomandazione

In una sola query.

L’implicazione:

Devi essere presente nel mid-funnel compresso, non solo nel top-funnel. Solo i contenuti di awareness tradizionali non bastano.

Il nuovo modello:

Tradizionale: Consapevolezza → Considerazione → Decisione (più query)
AI: Query di ricerca → Raccomandazione (una query) → Visita di validazione

Il tuo sito diventa il passaggio di validazione, non quello di scoperta.

Prospettiva di content strategy sulle fasi del journey.

Tipologie di contenuto per le fasi del journey AI:

Per query di ricerca compresse: (Quando gli utenti chiedono raccomandazioni all’AI)

• Guide comparative: “X vs Y vs Z”
• Contenuti per casi d’uso: “Miglior X per [situazione]”
• Framework decisionali: “Come scegliere X”
• Confronti di funzionalità: contenuti di differenziazione chiara

Per visite di validazione: (Quando gli utenti arrivano da AI per verificare)

• Prova sociale: recensioni, case study, testimonianze
• Dettagli specifici: funzionalità, prezzi, specifiche
• Riduzione del rischio: garanzie, sicurezza, compliance
• Conversione facile: CTA chiare, prove, demo

Cosa ha meno visibilità nell’AI:

• Contenuti base “Cos’è X”
• Contenuti educativi generali
• Thought leadership senza valore pratico
• Contenuti troppo astratti e concettuali

Il pattern:

Gli utenti AI vogliono contenuti pratici, specifici e abilitanti alla decisione. Crea questo per la visibilità AI, usa i contenuti di awareness per costruire autorità.

Prospettiva sales su buyer influenzati dall’AI.

Cosa vediamo nelle conversazioni:

I lead da AI sono diversi:

• Più informati sul nostro prodotto
• Conoscono già i nostri punti di forza
• Hanno domande specifiche (non richieste generiche)
• Pronti a discutere il fit, non le funzionalità
• Tasso di chiusura più alto

Il percorso che hanno seguito:

1. Hanno chiesto all’AI soluzioni
2. Ricevuto una raccomandazione che ci includeva
3. Visitato il sito per validare
4. Ci hanno contattato pronti per acquistare (o no)

Impatti sul marketing:

La definizione di lead marketing-qualified (MQL) è cambiata. I visitatori AI vanno trattati diversamente dagli organici.

Allineamento sales/marketing:

Abbiamo creato un percorso separato per i lead “AI-sourced”:

• Niente nurturing educativo
• Si passa direttamente alla valutazione della soluzione
• Avanzamento pipeline più rapido
• Aspettative più alte di specificità

L’implicazione:

Serve una mappatura del journey specifica per l’AI.

Prospettiva analytics sulla misurazione del journey.

Come tracciamo il journey AI:

Mappatura delle query per fase:

Tracciamento visibilità AI per fase:

Am I Cited permette di categorizzare i prompt per fase. Tracciamo:

• Visibilità per fase del journey
• Posizione per fase del journey
• Confronto con competitor per fase

Cosa mostrano i nostri dati:

Stiamo vincendo sulla considerazione ma dobbiamo migliorare sulla decisione.

L’insight:

Si può (e si deve) misurare la performance per fase del journey separatamente. Rileva gap strategici.

Prospettiva e-commerce – dinamiche diverse.

Percorso Consumer vs B2B nell’AI:

Gli acquisti consumer sono ancora più compressi:

• “Migliori scarpe da running per piedi piatti” → AI dà raccomandazione → L’utente acquista

Nessun touchpoint multiplo. Spesso nessuna visita al sito.

Implicazioni per l’e-commerce:

1. Essere NELLA raccomandazione (meglio se primi)
2. Controllare la narrazione sui tuoi prodotti
3. Avere info su prezzo/disponibilità che l’AI possa citare
4. Costruire una presenza di recensioni che l’AI referenzi

La nostra strategia di contenuto:

• Contenuti comparativi (i nostri prodotti vs alternative)
• Contenuti per casi d’uso (miglior X per Y)
• Descrizioni prodotto ricche (specifiche, dettagliate)
• Strategie di aggregazione recensioni

Il problema affiliate:

I siti affiliati spesso vincono le raccomandazioni AI rispetto ai brand. I loro contenuti comparativi sono ottimizzati per ciò che serve all’AI.

La nostra risposta:

Creare i nostri contenuti comparativi. Essere onesti, esaustivi. Se l’AI deve confrontare, assicuriamoci che la fonte siamo noi.

Prospettiva ABM sul journey enterprise.

I buyer enterprise hanno ancora percorsi lunghi, ma:

Anche nell’enterprise, l’AI comprime le fasi iniziali. I buyer arrivano più informati.

Il nuovo journey enterprise AI:

1. Fase di ricerca: L’utente chiede all’AI su categoria/soluzioni
2. Fase di shortlist: L’AI dà raccomandazioni, l’utente ricerca le top 3
3. Fase di validazione: Demo call, valutazione tecnica
4. Fase decisionale: Procurement, negoziazione

Le fasi 1-2 sono sempre più mediate dall’AI.

Implicazioni ABM:

• Le campagne di awareness iniziali sono meno efficaci
• Gli account target potrebbero avere già opinioni dall’AI
• I tuoi contenuti devono essere nelle raccomandazioni AI prima che tu li targettizzi
• La personalizzazione conta di più per la validazione

Il nostro approccio adattato:

1. Garantire visibilità AI per le industry degli account target
2. Creare contenuti comparativi specifici per settore
3. Grande investimento in contenuti di validazione
4. Dare per scontato che i buyer arrivino informati

Journey mapping pratico per l’AI.

Come mappare il tuo journey AI:

1. Identifica i pattern di query per fase
2. Traccia la visibilità in ogni fase
3. Crea contenuti per i gap
4. Monitora segnali di progressione

Esempi di query per fase del journey:

B2B SaaS:

• Awareness: “cos’è [categoria]”
• Considerazione: “miglior [categoria] per [use case]”
• Decisione: “[brand] vs [competitor]”, “recensioni [brand]”

E-commerce:

• Ricerca: “miglior [prodotto] per [esigenza]”
• Confronto: “[prodotto a] vs [prodotto b]”
• Acquisto: “[prodotto] dove comprare”, “prezzo [prodotto]”

Servizi:

• Problema: “come [risolvere problema]”
• Soluzione: “miglior [servizio] per [situazione]”
• Fornitore: “recensioni [fornitore]”, “assumere esperto [servizio]”

Mappa i tuoi casi specifici, poi verifica la copertura dei contenuti per ogni fase.

Thread incredibilmente utile. La mia strategia journey rivista:

Principali insight:

1. L’AI comprime il journey – Gli utenti saltano l’awareness e vanno subito alla considerazione
2. Il top-funnel conta ancora – Ma per l’autorità, non per l’acquisizione diretta
3. Il contenuto comparativo è centrale – È la fase che l’AI serve direttamente
4. I visitatori arrivano informati – Il sito deve validare, non educare

Ribilanciamento contenuti:

Nuove priorità di contenuto:

1. Guide comparative (noi vs competitor, eque e complete)
2. Contenuti per casi d’uso (migliore per [situazione])
3. Framework decisionali (come scegliere)
4. Contenuti di validazione (prove, recensioni, case study)

Tracciamento per fase:

Imposta il tracking Am I Cited per fase di query. Identifica dove siamo deboli.

Il cambio di mentalità:

L’AI gestisce la scoperta. Noi gestiamo la validazione. Costruisci contenuti per entrambi.

Grazie a tutti!