Ho analizzato i modelli di citazione sulle diverse piattaforme IA. Il bias è reale e significativo.
Cosa mostrano i dati:
Le prime 10 fonti rappresentano circa il 50% delle citazioni sulle principali piattaforme IA. Nel frattempo, milioni di siti di qualità si spartiscono il restante 50%.
Modelli specifici:
| Piattaforma | Fonte principale | % delle citazioni |
|---|---|---|
| ChatGPT | Wikipedia | 7,8% |
| Perplexity | 6,6% | |
| Google AI | YouTube | 1,9% |
Il bias nella pratica:
Ho testato due tipi di contenuto:
La grande pubblicazione viene citata 8 volte più spesso, nonostante il blog abbia contenuti migliori e più dettagliati.
Le mie domande:
Cosa state vedendo voi?
Il bias nella selezione delle fonti è ben documentato. Ecco perché succede.
Cause principali:
Composizione dei dati di addestramento
Ereditarietà dei segnali di autorità
Preferenze esplicite sulle fonti
Bias di formato e struttura
Le implicazioni:
Questo bias rafforza le strutture di potere esistenti. I grandi editori ottengono più visibilità nell’IA, che porta più traffico, che porta più autorità, che porta ancora più visibilità nell’IA…
Sta migliorando?
Misto. Alcune piattaforme aggiungono più fonti. Ma la concentrazione al vertice persiste.
Parlo da piccolo editore: è frustrante.
La nostra situazione:
La nostra visibilità IA: Quasi zero.
Nel frattempo, vediamo le nostre ricerche riprese dai grandi media, e LA LORO versione viene citata dall’IA, non la nostra.
Cosa stiamo provando:
La scomoda realtà:
Per ora, la strategia è “fatti menzionare da fonti affidabili per l’IA” piuttosto che “diventa una fonte affidabile per l’IA”.
È un escamotage, non una soluzione.
Condivido un po’ di analisi quantitativa:
Studio sulla distribuzione delle citazioni (1.000 prompt):
| Livello fonte | % delle citazioni | % del web |
|---|---|---|
| Top 100 siti | 52% | 0,0001% |
| Top 1.000 siti | 78% | 0,001% |
| Altri siti | 22% | 99,999% |
L’effetto Pareto è estremo.
Meno dello 0,001% dei siti ottiene il 78% delle citazioni IA.
Cosa predice la citazione:
| Fattore | Correlazione |
|---|---|
| Età del dominio | 0,42 |
| Presenza su Wikipedia | 0,61 |
| Menzioni da grandi media | 0,58 |
| Numero di backlink | 0,45 |
| Qualità del contenuto (umano) | 0,23 |
La scoperta:
La qualità del contenuto ha la correlazione PIÙ BASSA con l’essere citati. I segnali di autorità contano di più.
Questo è bias per definizione.
Lavorare all’interno del sistema di bias:
Accetta la realtà, poi crea strategia.
Non puoi cambiare il funzionamento dei sistemi IA. Ma puoi posizionare i tuoi contenuti per trarre vantaggio dai loro bias.
La doppia strategia:
1. Ottimizzazione diretta (lungo termine)
2. Posizionamento indiretto (breve termine)
I risultati dei nostri clienti:
Cliente senza visibilità IA:
Dopo 6 mesi: aumento delle citazioni IA del 400%.
La meta-strategia:
Diventa una fonte di cui si fidano le fonti. L’IA segue.
Prospettiva di brand sul bias delle fonti:
L’impatto competitivo:
Il nostro concorrente (azienda più grande e storica) viene citato 5 volte di più di noi nelle risposte IA, nonostante:
Perché?
La nostra risposta:
Fase 1 (immediata):
Fase 2 (continua):
Fase 3 (monitoraggio):
Tempistiche: Prevediamo 12-18 mesi per invertire davvero la tendenza.
È una maratona, non uno sprint.
Prospettiva accademica sul bias delle fonti IA:
Il consenso della ricerca:
Il bias nella selezione delle fonti negli LLM è ben documentato e preoccupante:
Cosa mostrano gli studi:
Cosa potrebbe aiutare:
La realtà:
Le aziende IA ottimizzano per la qualità della risposta, non per l’equità delle fonti. La riduzione del bias non è una priorità a meno che gli utenti non la richiedano.
La consapevolezza è il primo passo.
Frustrazione da creatore di contenuti:
Il ciclo che ci penalizza:
Esempio reale:
Abbiamo pubblicato una ricerca originale sulle tendenze del settore. Una grande testata ha scritto un riassunto di 500 parole citandoci brevemente.
ChatGPT cita: la grande pubblicazione ChatGPT non cita: la nostra ricerca originale
Cosa ho imparato a fare:
La dura verità:
Essere la fonte originale non conta se l’IA non ti riconosce come autorevole.
La qualità non basta.
L’opportunità di nicchia nel bias delle fonti:
Dove i piccoli possono vincere:
Il bias colpisce soprattutto le query generiche. Per quelle specifiche e di nicchia:
Il nostro approccio:
Invece di: “Cos’è il marketing IA?” (dominato dai grandi) Focalizzarsi su: “Come usano le aziende SaaS B2B l’IA per la segmentazione clienti?” (nicchia)
Risultati:
| Tipo di query | Tasso citazione (grandi siti) | Tasso citazione (siti di nicchia) |
|---|---|---|
| Ampia | 85% | 15% |
| Media | 60% | 40% |
| Nicchia | 30% | 70% |
La strategia:
Non puoi battere i grandi sulle query ampie. Ma puoi dominare le nicchie.
Ottima discussione. Ecco la mia sintesi sul bias nella selezione delle fonti:
La realtà:
Il bias nella selezione delle fonti IA è reale, significativo e auto-rafforzante. Le fonti principali vengono citate di più, aumentano l’autorità e vengono ancora più citate.
I dati:
Strategie all’interno del sistema:
Breve termine:
Lungo termine:
Misurazione:
La scomoda verità:
Il sistema è biased. Lavorare all’interno del bias è pragmatico. Costruire reale autorità alla lunga lo supera, ma richiede tempo.
La qualità dei contenuti è necessaria ma non sufficiente. Il posizionamento strategico conta.
Grazie a tutti per i punti di vista preziosi!
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