Percorso d'Acquisto nella Ricerca AI: Come l'AI Trasforma Scoperta e Decision-Making

Comprendere il Percorso d’Acquisto nella Ricerca AI

Il percorso d’acquisto nella ricerca AI rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui i clienti scoprono, valutano e acquistano prodotti e servizi. A differenza del tradizionale modello a funnel lineare che andava dalla consapevolezza alla considerazione fino alla decisione, il percorso d’acquisto alimentato dall’AI è dinamico, non lineare e in continua evoluzione. Questo percorso include interazioni su diverse piattaforme di ricerca AI come ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews e Claude, dove ora gli acquirenti ricevono risposte sintetizzate, raccomandazioni e confronti senza visitare singoli siti web. Secondo ricerche recenti, il 68% del percorso d’acquisto è ora digitale e il 62% della generazione della domanda tradizionale sarà guidata dall’AI entro il 2028, rendendo questa trasformazione fondamentale per le aziende che vogliono capire e adattarsi. Il cambiamento è rilevante perché gli acquirenti si affidano sempre più all’AI per rispondere alle domande, confrontare opzioni e validare decisioni prima ancora di interagire con i team di vendita, cambiando radicalmente dove e come i brand ottengono visibilità.

L’Evoluzione dai Funnel Tradizionali ai Percorsi Guidati dall’AI

Il tradizionale funnel di marketing operava su un modello prevedibile e lineare: la consapevolezza portava alla considerazione, che portava alla decisione. Questa struttura funzionava bene quando gli acquirenti avevano fonti d’informazione limitate e seguivano percorsi relativamente prevedibili. Tuttavia, la ricerca AI ha interrotto questa struttura ordinata introducendo molteplici punti d’ingresso, progressioni non sequenziali e loop continui tra le fasi. Gli acquirenti moderni ora si muovono tra esplorazione, validazione e decisione secondo i propri tempi, talvolta tornando alle fasi precedenti per ulteriori ricerche o saltando avanti se trovano informazioni sufficienti. Una ricerca di McKinsey indica che il 50% dei consumatori utilizza già oggi la ricerca alimentata dall’AI, e ciò potrebbe influenzare 750 miliardi di dollari di ricavi entro il 2028. La ricerca di Bain & Company rivela che l'80% dei consumatori ora si affida a risultati scritti dall’AI per almeno il 40% delle loro ricerche, cambiando radicalmente il modo in cui le informazioni arrivano agli acquirenti. Inoltre, il 24%-41% del comportamento di ricerca è ora rimodellato dall’AI generativa, con il 6% del traffico di ricerca che fluisce direttamente attraverso strumenti AI come ChatGPT e Perplexity, mentre il 20%-35% dei risultati di ricerca Google ora include panoramiche generate dall’AI. Questa evoluzione significa che l’SEO da solo non è più sufficiente—i brand devono ora assicurarsi di essere citati, discussi positivamente e visibili in tutti i canali di scoperta alimentati dall’AI.

Fasi del Percorso d’Acquisto Alimentato dall’AI

Come le Piattaforme di Ricerca AI Modellano la Scoperta degli Acquirenti

ChatGPT è diventato uno strumento di scoperta primario per oltre il 25% dei percorsi utente, con utenti che pongono domande nella parte alta del funnel per comprendere i problemi, esplorare soluzioni e confrontare opzioni. L’interfaccia conversazionale della piattaforma consente agli acquirenti di porre domande di follow-up, affinare la ricerca e validare le informazioni in tempo reale. Perplexity si specializza nel fornire risposte citate e supportate da ricerche che aiutano gli acquirenti a comprendere argomenti complessi e valutare più prospettive simultaneamente. Google AI Overviews integra sintesi generate dall’AI direttamente nei risultati di ricerca, apparendo nel 74% delle query di problem solving, rendendole un punto di contatto fondamentale per gli acquirenti che iniziano il percorso con la ricerca tradizionale. Claude offre risposte dettagliate e sfumate che attraggono gli acquirenti in cerca di analisi approfondite e valutazioni ponderate. Ogni piattaforma influenza il percorso d’acquisto in modo diverso: ChatGPT guida l’esplorazione iniziale e la definizione del problema, Perplexity supporta validazione e confronto, Google AI Overviews cattura l’intento nel momento della ricerca, e Claude consente ricerche approfondite e validazione delle decisioni. L’insight fondamentale è che il 60% delle ricerche ora termina senza che l’utente visiti un sito web, il che significa che i brand non citati nelle risposte AI stanno perdendo opportunità di influenzare gli acquirenti nei momenti decisivi.

Le Tre Fasi Chiave del Comportamento d’Acquisto Guidato dall’AI

Fase di Esplorazione: Gli acquirenti iniziano il loro percorso ponendo domande aperte agli strumenti AI su problemi, tendenze o soluzioni. Questa fase è caratterizzata dalla raccolta di informazioni, definizione del problema e consapevolezza iniziale delle soluzioni. A differenza delle campagne di awareness tradizionali che spingono messaggi agli acquirenti, l’esplorazione nella ricerca AI è pull-driven—gli acquirenti cercano attivamente informazioni e l’AI fornisce risposte sintetizzate da più fonti. In questa fase, il 73% dei decision maker prevede di affidarsi maggiormente ai chatbot AI in futuro, con una percentuale che sale all’85% tra gli acquirenti IT. I brand che appaiono nelle risposte AI in questa fase stabiliscono una credibilità precoce e influenzano la definizione del problema da parte degli acquirenti.

Fase di Validazione: Una volta che gli acquirenti hanno compreso il proprio problema, passano alla validazione, dove confrontano soluzioni, valutano l’idoneità e verificano la credibilità dei fornitori. Questa fase prevede dei loop: gli acquirenti possono porre più domande di follow-up all’AI, richiedere confronti tra vendor specifici o cercare la validazione delle proprie preferenze emergenti. Le ricerche basate su applicazioni come YouTube e Reddit ora superano la ricerca internet tradizionale per la scoperta dei fornitori, a indicare che gli acquirenti cercano validazione tra pari e casi d’uso reali. Gli strumenti AI sintetizzano queste informazioni, presentando agli acquirenti confronti bilanciati e mettendo in evidenza i principali differenziatori. I brand citati frequentemente nelle query di validazione e presenti nei confronti generati dall’AI ottengono un vantaggio significativo.

Fase di Decisione: La fase finale comporta la decisione d’acquisto, ma questa fase è cambiata radicalmente nell’era della ricerca AI. Invece di visitare il sito del brand per prendere la decisione finale, gli acquirenti possono fare la propria scelta interamente sulla base di informazioni e raccomandazioni sintetizzate dall’AI. Il 69% degli acquirenti interagisce solo con contenuti che percepisce come personalizzati, quindi la capacità dell’AI di adattare le raccomandazioni alle esigenze individuali influenza fortemente le decisioni finali. Tuttavia, i modelli di conversione stanno cambiando—il traffico da fonti AI generative era il 23% meno propenso a convertire a luglio 2025, rispetto al 49% di gennaio, a dimostrazione che se l’AI guida awareness e considerazione, il percorso di conversione richiede ulteriori touchpoint e personalizzazione.

Considerazioni Specifiche per Piattaforma sul Percorso d’Acquisto

Percorso Conversazionale di ChatGPT: ChatGPT consente un percorso d’acquisto basato sul dialogo dove i clienti fanno domande, ricevono risposte e pongono follow-up in un’unica conversazione. Questo crea opportunità per i brand di influenzare più punti decisionali in una sola sessione. Gli acquirenti che usano ChatGPT spesso iniziano con domande generiche (“Quali sono i migliori strumenti di project management?”) e restringono progressivamente il focus sulla base delle risposte AI. I brand frequentemente citati nei dati di training di ChatGPT e presenti in molteplici risposte di follow-up ottengono vantaggi di visibilità cumulativi.

Percorso Supportato da Ricerca di Perplexity: L’enfasi di Perplexity su citazioni e attribuzione delle fonti crea un percorso in cui gli acquirenti possono verificare le informazioni ed esplorare le fonti originali. Questa piattaforma attrae acquirenti orientati alla ricerca che desiderano validare le raccomandazioni dell’AI con fonti primarie. Il percorso su Perplexity prevede valutazioni più deliberative, con acquirenti che cliccano sulle fonti citate per verificare le affermazioni e valutare direttamente la credibilità dei fornitori.

Percorso Integrato di Google AI Overviews: Google AI Overviews appare direttamente nei risultati di ricerca, creando un percorso in cui gli acquirenti incontrano informazioni sintetizzate dall’AI proprio nel momento dell’intento di ricerca. Questa integrazione significa che gli acquirenti potrebbero non uscire mai dall’ecosistema Google, rendendo la visibilità nelle AI Overviews fondamentale per catturare l’intento. Il percorso è più rapido e immediato rispetto ad altre piattaforme, con acquirenti che fanno valutazioni rapide sulle sintesi AI prima di decidere se visitare i siti web.

Percorso di Approfondimento di Claude: La forza di Claude nell’analisi dettagliata e sfumata lo rende prezioso per gli acquirenti che svolgono ricerche accurate e cercano valutazioni approfondite. Il percorso su Claude spesso implica conversazioni più lunghe, follow-up dettagliati e un’esplorazione più profonda di temi complessi. I brand che forniscono informazioni dettagliate e ben strutturate che Claude può sintetizzare ed esporre efficacemente hanno un vantaggio su questa piattaforma.

Fattori Chiave che Influenzano il Comportamento d’Acquisto nella Ricerca AI

• Frequenza di citazione: I brand citati più volte nelle risposte AI guadagnano credibilità e influenzano la percezione dell’acquirente
• Struttura dei contenuti: Contenuti ben organizzati e formattati chiaramente sono più facilmente estratti e citati dai sistemi AI
• Rilevanza semantica: I contenuti che rispondono direttamente alle domande degli acquirenti e usano una terminologia coerente si posizionano meglio nella sintesi AI
• Autorità della fonte: I brand riconosciuti come fonti autorevoli nel proprio settore sono citati preferenzialmente dai sistemi AI
• Personalizzazione in tempo reale: La capacità dell’AI di adattare le risposte al contesto dell’acquirente influenza notevolmente il processo decisionale
• Presenza multipiattaforma: Gli acquirenti spesso incrociano le informazioni su più piattaforme AI, richiedendo visibilità coerente
• Cronologia della conversazione: I sistemi AI ricordano domande e risposte precedenti nella stessa sessione, creando percorsi dipendenti dal contesto
• Segnali di validazione tra pari: L’AI integra prove sociali, recensioni e feedback della community nelle raccomandazioni
• Trigger di confronto: Query specifiche degli acquirenti attivano confronti generati dall’AI, rendendo il posizionamento competitivo cruciale
• Segnali di intento: L’AI rileva l’intento dell’acquirente attraverso la formulazione delle domande, i pattern di follow-up e la profondità dell’ingaggio

L’Impatto della Ricerca AI su Conversione e Ricavi

Il percorso d’acquisto nella ricerca AI ha implicazioni dirette su ricavi e conversioni. La ricerca di Bain & Company mostra che l'80% dei consumatori si affida a risultati scritti dall’AI per almeno il 40% delle loro ricerche e questa dipendenza sta riducendo il traffico web organico del 15%. Tuttavia, la relazione tra visibilità nell’AI e conversione è complessa. Mentre la ricerca AI sta influenzando oltre il 25% dei percorsi utente, i tassi di conversione dalle fonti AI sono in evoluzione. Il traffico da fonti AI generative era il 23% meno propenso a convertire a luglio 2025, suggerendo che sebbene l’AI stimoli awareness e considerazione, per la conversione sono necessari ulteriori touchpoint. Questo indica che il percorso d’acquisto nella ricerca AI richiede una strategia di conversione diversa rispetto al marketing digitale tradizionale. I brand devono concentrarsi sull’essere citati e raccomandati dai sistemi AI durante le fasi di esplorazione e validazione, quindi assicurarsi di avere meccanismi di conversione efficaci quando finalmente gli acquirenti visitano i loro siti o contattano i team commerciali.

Implicazioni Strategiche per Marketing e Vendite

La trasformazione del percorso d’acquisto nella ricerca AI richiede cambiamenti fondamentali nell’approccio di organizzazioni a marketing e vendite. Le ricerche IDC mostrano che il 62% della generazione di domanda tradizionale sarà guidata dall’AI entro il 2028, il che significa che le organizzazioni devono adattare le proprie strategie ora. Il ruolo del marketing si è ampliato dalla semplice generazione di awareness a un’orchestrazione completa del percorso, collegando prodotto, vendite ed esperienza cliente tramite l’intelligenza sull’acquirente. Questo richiede nuove competenze: la padronanza dell’AI, dal prompt engineering ai workflow agentici, sta diventando un requisito fondamentale per i team marketing. I team di vendita devono adattarsi ad acquirenti che arrivano con una ricerca pregressa significativa, avendo già esplorato opzioni e formato preferenze preliminari tramite interazioni AI. Il tradizionale funnel di vendita di generazione lead, qualificazione e chiusura viene sostituito da un modello in cui le vendite si concentrano su validazione, personalizzazione e costruzione di relazioni con acquirenti già molto informati. Le organizzazioni che comprendono e ottimizzano il percorso d’acquisto nella ricerca AI cattureranno la domanda prima, influenzeranno le decisioni in modo più efficace e convertiranno in modo più efficiente rispetto ai concorrenti ancora legati ai modelli di funnel tradizionali.

Monitorare la Visibilità del Tuo Brand nei Percorsi di Ricerca AI

Capire dove appare il tuo brand nel percorso d’acquisto nella ricerca AI è essenziale per una moderna strategia di marketing. AmICited offre visibilità su come il tuo brand viene citato, discusso e raccomandato su ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews e Claude. Monitorando la presenza del tuo brand su queste piattaforme, puoi identificare quali fasi del percorso d’acquisto stai influenzando, dove i concorrenti stanno guadagnando vantaggio e come ottimizzare i tuoi contenuti per la citazione AI. Questo monitoraggio rivela se il tuo brand appare nelle fasi di esplorazione (definizione del problema), validazione (confronto e valutazione) o decisione (raccomandazioni finali). Con queste informazioni, puoi adattare la tua strategia di contenuto, migliorare la pertinenza semantica e assicurarti di essere visibile nei momenti più importanti del percorso d’acquisto guidato dall’AI. Le organizzazioni che monitorano la ricerca AI riportano una migliore comprensione del comportamento d’acquisto, strategie di contenuto più efficaci e una maggiore capacità di competere nel mercato AI-first.

Evoluzione Futura del Percorso d’Acquisto nella Ricerca AI

Il percorso d’acquisto nella ricerca AI continuerà ad evolvere man mano che la tecnologia AI avanza e le aspettative degli acquirenti cambiano. IDC prevede che il 62% della generazione di domanda tradizionale sarà guidata dall’AI entro il 2028, indicando un’adozione e integrazione accelerata dell’AI nei processi di scoperta degli acquirenti. Gli sviluppi futuri includeranno probabilmente una personalizzazione più sofisticata, con sistemi AI che apprenderanno le preferenze individuali degli acquirenti e adatteranno le raccomandazioni con precisione crescente. Workflow AI agentici permetteranno ai sistemi AI di compiere azioni autonome per conto degli acquirenti—ricercando opzioni, richiedendo preventivi e persino negoziando condizioni—comprimendo ulteriormente il percorso d’acquisto e riducendo i touchpoint umani. L’AI multimodale integrerà video, audio e contenuti interattivi nei percorsi d’acquisto, creando esperienze di scoperta più ricche e coinvolgenti. Il ruolo della fiducia digitale diventerà sempre più importante, con gli acquirenti che si aspetteranno trasparenza su come l’AI utilizza i loro dati e formula raccomandazioni. Le organizzazioni che costruiscono fiducia tramite pratiche AI trasparenti e gestione etica dei dati otterranno un vantaggio competitivo. Inoltre, l’integrazione dell’AI su tutto il ciclo di vita del cliente—dalla scoperta al supporto—creerà percorsi continui anziché fasi discrete, richiedendo alle organizzazioni di considerare il coinvolgimento dell’acquirente come una relazione continua e in evoluzione, piuttosto che una progressione lineare verso l’acquisto.