Come Presentare i Risultati della Ricerca AI ai Dirigenti

Comprendere la Prospettiva dei Dirigenti sulla Ricerca AI

Quando si presentano i risultati della ricerca AI ai dirigenti, è fondamentale riconoscere che la leadership opera secondo un framework decisionale diverso rispetto ai team marketing. I dirigenti valutano le opportunità attraverso tre lenti principali: denaro (ricavi, profitto, costi), mercato (quota di mercato, time-to-market) ed esposizione (retention, rischio). Le classiche proposte SEO basate su modelli di ROI deterministici—dove i posizionamenti portano traffico, che porta ricavi—non sono più applicabili nell’ambiente della ricerca AI. La sfida è che i sistemi AI sintetizzano informazioni invece di classificarle, rispondendo direttamente alle domande invece di generare traffico. Questo crea un contesto probabilistico dove ai dirigenti non si può promettere certezza, ma solo l’opportunità di scoprire la verità tramite apprendimento controllato.

L’allineamento errato nasce perché la maggior parte dei team presenta la strategia di ricerca AI come se fosse una SEO tradizionale con un nuovo canale. In realtà, si sta chiedendo al management di finanziare un’opzione su un nuovo canale di distribuzione con infrastruttura di apprendimento predefinita, framework di misurazione e criteri di interruzione. I dirigenti non hanno bisogno di certezze sull’impatto—hanno bisogno di certezza che verrà presa una decisione con il loro investimento. Questa riformulazione trasforma la conversazione da “convincili che funzionerà” a “convincili che il costo di non sapere è superiore al costo di scoprirlo”.

Riformulare la Ricerca AI come Mitigazione del Rischio, non Opportunità

La strategia di presentazione più efficace posiziona la visibilità nella ricerca AI come iniziativa di mitigazione del rischio e non come opportunità di crescita. Un sondaggio Deloitte condotto su oltre 2.700 leader rivela che ottenere l’approvazione per una strategia di ricerca AI non riguarda l’innovazione—ma il rischio. I dirigenti temono cosa accadrà se i concorrenti investono presto nella visibilità AI mentre il tuo brand resta assente dalle risposte generate dall’AI. Le conseguenze sono chiare: i concorrenti che investono per primi costruiranno autorevolezza dell’entità e presenza del brand negli LLM, il traffico organico ristagnerà e calerà nel tempo, AI Overviews e AI Mode sostituiranno le query che prima vincevi, e la tua influenza sul prossimo canale di scoperta sarà decisa senza di te.

Quando presenti ai dirigenti, rendi esplicite le conseguenze. Il tuo punto di vista più le conseguenze uguale posta in gioco. I leader devono capire che la strategia di ricerca AI costruisce autorevolezza del brand, menzioni da terzi, relazioni tra entità, profondità di contenuto, riconoscimento di pattern e segnali di fiducia negli LLM. Questi segnali si accumulano e si fissano nei dati di addestramento dei modelli futuri. Se il tuo brand non sta plasmando ora questa impronta, il modello userà ciò che già esiste grazie ai concorrenti. Questo crea urgenza senza richiedere false certezze sugli esiti.

Le Metriche che Contano: Visibilità più che Traffico

Le tradizionali percentuali di click e posizionamenti stanno diventando metriche obsolete nel contesto della ricerca AI. Le ricerche dimostrano che per ogni click generato da un risultato AI, circa 20 ricerche avvengono in background. Questo significa che la visibilità nella ricerca AI—non solo il traffico—è ora un KPI cruciale. Il tuo brand deve essere visto, citato e presente anche in assenza di click diretti. I dirigenti devono comprendere questo cambiamento fondamentale nel modo di misurare il successo.

Presenta dati che mostrano come la CTR per le posizioni sotto le prime due sia crollata. La posizione 3 è scesa dal 4,88% al 2,47%, la posizione 4 dal 2,79% all’1,05%. Intanto, gli AI Overviews si stanno accorciando—calo del 70% da circa 5.300 caratteri a soli 1.600. Questa compressione riduce lo spazio per i risultati tradizionali e aumenta l’importanza di essere menzionati e citati nelle risposte AI. Il nuovo scoreboard si concentra sull’essere la soluzione raccomandata durante tutto il percorso cliente, non solo sulla presenza nei risultati di ricerca.

Utilizzare il Framework SCQA per la Presentazione ai Dirigenti

Il framework SCQA (Situation, Complication, Question, Answer)—noto anche come Minto Pyramid—è l’approccio McKinsey atteso dai dirigenti. Struttura tutta la presentazione su questo framework per garantire chiarezza e allineamento con il modo in cui la leadership processa le informazioni. Parti dalla Situazione: contestualizza come la ricerca AI sta trasformando i canali di scoperta e il comportamento degli utenti. Passa alla Complicazione: spiega il problema specifico che il tuo brand affronterà se non conquista visibilità nelle risposte AI. Poni la Domanda: cosa dovremmo fare rispetto a questo nuovo canale? Infine, fornisci la tua Risposta: la tua raccomandazione per un approccio di apprendimento controllato.

Utilizzando questo framework, bilancia i dati con una narrazione convincente. Concentrati su risultati e posta in gioco, non su dettagli tecnici. I dirigenti non hanno bisogno di capire come funzionano gli LLM o le sfumature delle varie piattaforme AI—devono comprendere le implicazioni di business. Le ricerche mostrano che il 45% dei dirigenti si affida più all’istinto che ai dati, quindi la narrazione deve essere coinvolgente anche se i dati sono rigorosi. Il framework SCQA ti aiuta a strutturare questo equilibrio portando prima il contesto e le conseguenze, poi la soluzione.

Proporre Esperimenti Controllati invece di Previsioni

Invece di chiedere un grande budget basandoti su proiezioni ROI incerte, proponi esperimenti piccoli, reversibili, a tempo limitato con chiari step decisionali Go/No-Go. Questo approccio abbatte la resistenza perché elimina la paura del costo affondato e trasforma l’ambiguità in passi gestibili e reversibili. Una proposta vincente su strategia di ricerca AI suona così: “Faremo X test in 12 mesi. Budget: ≤0,3% della spesa marketing. Tre stage con decisioni Go/No-Go. Range di scenari invece di previsioni false e precise. Ci fermiamo se gli indicatori principali non si muovono entro Q3.”

Questo approccio sperimentale riconosce che non si può vendere certezza in un ambiente probabilistico. Si vende invece apprendimento controllato come deliverable. Il budget è abbastanza piccolo da non essere catastrofico in caso di insuccesso, ma l’infrastruttura di apprendimento è abbastanza robusta da produrre insight azionabili. Definisci indicatori chiari che ti diranno se la strategia funziona—ad esempio menzioni del brand nelle risposte AI, frequenza di citazione, status come soluzione raccomandata o metriche di engagement dalle piattaforme AI. Stabilisci soglie specifiche per questi indicatori e impegnati a fermare l’iniziativa se non si muovono entro una data prestabilita.

Affrontare le Barriere Strutturali all’Approvazione

Quando i team SEO cercano di proporre una strategia di ricerca AI al management, spesso incontrano diversi ostacoli strutturali che vanno indirizzati direttamente. Mancanza di chiara attribuzione e ROI: la leadership vede esiti vaghi e de-prioritizza l’investimento. Non allineamento con le metriche centrali di business: è difficile collegare i risultati a ricavi, CAC o pipeline. La ricerca AI sembra troppo sperimentale, trasformando i primi investimenti in scommesse e non in strategia. Nessuna superficie posseduta da sfruttare: molti brand non sono menzionati nelle risposte AI, quindi si vende una strategia senza baseline attuale. Confusione tra SEO e strategia AI search: la leadership non coglie la differenza tra ottimizzazione per Google Search classico, LLM o AI Overviews. Infine, assenza di contenuti o preparazione tecnica: il sito non ha contenuti strutturati, autorevolezza o documentazione per apparire nei risultati AI.

Affronta ogni barriera esplicitamente nella tua proposta. Per l’attribuzione, spiega che traccerai metriche di visibilità e menzioni invece dei click. Per l’allineamento business, dimostra come la visibilità AI supporta l’acquisizione clienti e l’autorevolezza. Per la questione sperimentale, inquadrala come apprendimento disciplinato con criteri di interruzione. Per il problema di baseline, effettua un audit della visibilità AI attuale e presentalo come punto di partenza. Per la confusione, distingui chiaramente tra SEO tradizionale, AI Engine Optimization (AEO) e Generative Engine Optimization (GEO). Per la readiness, elenca i miglioramenti di contenuto e tecnici necessari per costruire autorevolezza.

Insight Specifici di Settore per Presentazioni ai Dirigenti

I diversi settori stanno sperimentando l’impatto della ricerca AI a velocità molto diverse, e i dirigenti devono capire dove si trova il proprio settore. Education registra il 46,17% del traffico AI, Health il 14,42% e B2B il 12,14%. Se la tua azienda opera in questi settori, la ricerca AI non è più opzionale—è un canale primario. Negli altri settori, la crescita rimane comunque molto forte, con un minimo del 49% di crescita mese su mese. Presenta questi dati per mostrare che aspettare significa svantaggio competitivo.

Presenta inoltre dati sulle piattaforme AI più rilevanti. ChatGPT e Perplexity guidano il traffico AI verso i brand, mentre Gemini e Microsoft Copilot non sono ancora driver significativi. Tuttavia, Google AI Mode è in rapido rollout e appare già per il 25% delle keyword negli USA, quasi quanto gli AI Overviews al 29%. Importante: c’è pochissima sovrapposizione tra le keyword che attivano AI Overviews e quelle che attivano AI Mode—solo il 9%—quindi serve una strategia per più piattaforme. ChatGPT rappresenta circa il 3,5% di tutte le ricerche, quota apparentemente modesta, ma è il sito #45 al mondo e cresce rapidamente.

Misurare il Successo: Il Nuovo Scoreboard della Ricerca AI

Aiuta i dirigenti a comprendere il nuovo scoreboard del successo nella ricerca AI. La prima metrica è essere una soluzione raccomandata, non solo menzionata. Anche se il tuo dominio non è elencato come fonte, essere la soluzione preferita conta. Ma non basta—vuoi essere raccomandato durante tutto il percorso cliente, dalla prima domanda su cosa sia meglio fino alla decisione di acquisto. Serve comprendere l’intero hero’s journey: dalla frustrazione, alla domanda, alla scoperta, alla decisione.

Il secondo insight critico è che ChatGPT cita contenuti circa il 28% delle volte, con una media di 6-7 URL diverse per risposta. Quindi le citazioni diventano più comuni, creando opportunità di riferimento per il brand. La terza metrica è la visibilità nei diversi LLM—serve presenza su ChatGPT, Perplexity, Gemini e le nuove piattaforme. La quarta sono i segnali di autorevolezza—menzioni da terzi, relazioni tra entità e indicatori di fiducia che gli LLM usano per valutare la credibilità delle fonti. Infine, monitora l’allineamento dei consigli contestuali—se i tuoi contenuti rispondono ai problemi specifici degli utenti, non solo ai benefici generali del prodotto.

Creare una Narrazione Coinvolgente Attorno ai Dati

Anche se i dati sono essenziali, i dirigenti rispondono anche alla narrazione. Crea una storia attorno alla tua strategia di ricerca AI che si colleghi agli obiettivi aziendali più ampi. Ad esempio: “I nostri concorrenti stanno costruendo autorevolezza negli LLM ora. Tra 12 mesi, quando la ricerca AI rappresenterà il 5-10% della scoperta, quei first mover avranno segnali di fiducia difficili da superare. Proponiamo un apprendimento controllato per capire come posizionare il nostro brand come soluzione raccomandata nelle risposte AI. Se avrà successo, diventerà un vantaggio competitivo sostenibile. Se fallirà, sapremo cosa non funziona e potremo riallocare le risorse.”

Questa narrazione riconosce l’incertezza ma enfatizza la posta in gioco. Inquadra l’iniziativa come strategica e non sperimentale. Si collega a dinamiche competitive che i dirigenti comprendono. E fornisce un chiaro framework decisionale—successo significa visibilità e autorevolezza, insuccesso significa apprendimento e riallocazione risorse. La narrazione sottolinea anche che non si chiede più budget SEO—si chiede di comprare un’opzione su un nuovo canale di distribuzione con infrastruttura di apprendimento disciplinata.

Timeline di Implementazione e Governance

Presenta una timeline chiara con checkpoint di governance. Proponi un approccio in tre fasi: Fase 1 (Mesi 1-4) focalizzata su assessment di baseline e quick win—audit della visibilità AI attuale, identificazione delle keyword ad alto impatto e creazione dei contenuti base. Fase 2 (Mesi 5-8) dedicata a scalare le tattiche vincenti ed espandere la profondità dei contenuti. Fase 3 (Mesi 9-12) incentrata su ottimizzazione e integrazione nella strategia marketing più ampia. A ogni stage gate, presenta i dati sugli indicatori principali e prendi la decisione Go/No-Go.

Stabilisci una struttura di governance che preveda report periodici al management. Dashboard mensili devono mostrare menzioni del brand nelle risposte AI, frequenza di citazione, stato come soluzione raccomandata e trend di visibilità sulle piattaforme. Le business review trimestrali devono collegare queste metriche agli outcome aziendali più ampi—acquisizione clienti, brand awareness, posizionamento competitivo. Questa struttura di governance dimostra che l’iniziativa è gestita con la stessa serietà degli altri investimenti aziendali. Inoltre crea accountability e assicura che il management sia sempre aggiornato sull’evoluzione della strategia.