Cos'è l'intento di ricerca transazionale per l'IA?

Comprendere l’intento di ricerca transazionale nei sistemi di IA

L’intento di ricerca transazionale rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui gli utenti interagiscono con i sistemi di intelligenza artificiale. A differenza dei motori di ricerca tradizionali, dove gli utenti cliccano sui siti web, l’intento transazionale nell’IA si riferisce a query in cui l’utente si aspetta che il sistema IA lo aiuti a completare un’azione direttamente nell’interfaccia di chat. Questo include l’acquisto di prodotti, l’iscrizione a servizi, il download di risorse, la prenotazione di appuntamenti o qualsiasi altra azione orientata alla conversione. La distinzione cruciale è che gli utenti con intento transazionale non sono più nella fase di ricerca: sono pronti ad agire e vogliono assistenza immediata dall’IA per facilitare quell’azione.

Nel contesto di motori di ricerca IA come ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini, l’intento transazionale ha vissuto una crescita esplosiva. Ricerche che analizzano oltre 50 milioni di prompt reali di ChatGPT hanno rivelato che l’intento transazionale è passato dallo 0,6% della ricerca tradizionale su Google al 6,1% nelle interazioni con l’IA, un aumento straordinario di 9 volte. Questo drastico cambiamento indica che gli utenti stanno cambiando fondamentalmente il modo in cui affrontano le decisioni e gli acquisti, delegando sempre più spesso questi compiti agli assistenti IA invece di condurre ricerche indipendenti su più siti web.

Come l’intento transazionale differisce tra le piattaforme di ricerca

Il modo in cui l’intento transazionale si manifesta differisce significativamente tra i motori di ricerca tradizionali e i sistemi di IA. In Google Search, le query transazionali tipicamente includono parole chiave orientate all’azione come “comprare”, “ordinare”, “iscriviti”, “scarica” o nomi di prodotti specifici con modificatori di acquisto. Queste query attivano pagine prodotto, caroselli di shopping e link di acquisto diretto. Tuttavia, le AI Overviews di Google raramente appaiono per query puramente transazionali: solo circa il 4% o meno delle ricerche transazionali attivano un riepilogo IA, perché Google riconosce che gli utenti hanno bisogno di accesso diretto alle opzioni di acquisto piuttosto che di contenuti esplicativi.

Al contrario, i sistemi di chat IA gestiscono l’intento transazionale in modo fondamentalmente diverso. Quando gli utenti chiedono a ChatGPT di “aiutami a trovare le migliori scarpe da corsa sotto i 100 euro” o “trova un’offerta su un software di project management”, l’IA non fornisce semplicemente dei link: partecipa attivamente al processo decisionale. L’IA può confrontare opzioni, spiegare funzionalità, discutere i prezzi e persino aiutare gli utenti a capire quale prodotto si adatti meglio alle loro esigenze specifiche, tutto all’interno della conversazione. Questo rappresenta una completa re-immaginazione del percorso transazionale, in cui l’IA diventa un partecipante attivo alla decisione d’acquisto invece di essere solo una directory passiva di link.

L’ascesa dell’intento transazionale nella ricerca IA

La crescita dell’intento transazionale nei sistemi IA riflette cambiamenti più ampi nei comportamenti e nelle aspettative degli utenti. La distribuzione tipica dell’intento di ricerca tradizionale vedeva le query informative dominare con il 52,7%, le navigazionali al 32,2%, le commerciali al 14,5% e le transazionali solo allo 0,6%. Questa distribuzione è rimasta relativamente stabile per anni perché l’esperienza di ricerca era fondamentalmente limitata: gli utenti dovevano navigare tra diversi siti, confrontare manualmente le informazioni e prendere decisioni in autonomia.

I sistemi IA hanno cambiato radicalmente questa dinamica. In ChatGPT, la distribuzione si è spostata drasticamente: le informative sono scese al 32,7%, le navigazionali sono crollate al 2,1%, le commerciali sono rimaste al 9,5%, ma le transazionali sono esplose al 6,1%. Inoltre, è emersa una nuova categoria: l’intento generativo al 37,5%, in cui gli utenti chiedono all’IA di creare, redigere o sintetizzare contenuti direttamente. Questa riorganizzazione dimostra che gli utenti non usano più l’IA principalmente per raccogliere informazioni, ma per svolgere compiti e prendere decisioni con l’aiuto dell’IA.

Le ragioni di questo cambiamento sono evidenti. Gli utenti riconoscono che l’IA può ricercare, confrontare, valutare e raccomandare soluzioni in tempo reale, eliminando la necessità di visitare più siti o passare ore a leggere recensioni. Quando qualcuno chiede a ChatGPT “Devo acquistare un CRM per la mia piccola impresa, cosa mi consigli?”, l’IA può fornire un’analisi dettagliata di opzioni come HubSpot, Zoho e Pipedrive, discutere i prezzi, spiegare le funzionalità rilevanti per le piccole aziende e persino aiutare l’utente a capire quale scelta si adatti meglio al suo flusso di lavoro, tutto senza dover lasciare la chat.

Caratteristiche delle query transazionali nell’IA

Le query transazionali nei sistemi IA condividono diverse caratteristiche distintive che le differenziano dagli altri tipi di intento. Innanzitutto, contengono linguaggio e parole chiave orientate all’azione come “comprare”, “ordinare”, “iscriviti”, “registrati”, “scarica”, “prenota”, “riserva”, “ottieni un’offerta” o “trovami”. Queste parole chiave segnalano che l’utente ha superato la fase di ricerca ed è pronto a compiere un’azione concreta. In secondo luogo, le query IA transazionali spesso includono vincoli o preferenze specifiche, come limiti di budget (“sotto i 100 euro”), funzionalità richieste (“con capacità IA”) o casi d’uso particolari (“per piccoli team”). Questa specificità aiuta l’IA a fornire raccomandazioni più mirate.

In terzo luogo, le query transazionali nell’IA spesso combinano più intenti in un unico prompt. Un utente potrebbe chiedere: “Confronta tre strumenti di project management economici e raccomanda il migliore per team remoti con un budget inferiore a 50 euro/mese.” Questa singola query comprende intento commerciale (confronto), intento informativo (apprendimento delle funzionalità) e intento transazionale (prontezza all’acquisto). I sistemi IA eccellono nella gestione di queste query a intento misto, poiché possono sintetizzare informazioni, fornire analisi e guidare l’utente verso una decisione, tutto in una sola conversazione.

In quarto luogo, le query IA transazionali spesso includono richieste di supporto all’implementazione. Dopo aver ricevuto una raccomandazione, gli utenti chiedono spesso “Come si configura?”, “Qual è il processo di onboarding?” o “Puoi aiutarmi a capire i livelli di prezzo?” Questo rappresenta una differenza fondamentale rispetto alla ricerca tradizionale, dove l’utente doveva navigare sul sito del prodotto e trovare queste informazioni in autonomia. Nei sistemi IA, il percorso transazionale si estende oltre la decisione d’acquisto fino al supporto all’implementazione.

Impatto sulla visibilità dei brand e sulle citazioni

L’ascesa dell’intento transazionale nei sistemi IA ha profonde implicazioni su come i brand ottengono visibilità e influenzano le decisioni d’acquisto. Nella ricerca tradizionale, apparire tra i primi risultati organici per parole chiave transazionali era cruciale perché gli utenti cliccavano sulle pagine prodotto. Tuttavia, nei sistemi IA, la visibilità è determinata dal fatto che la tua marca venga citata come soluzione raccomandata nella risposta dell’IA. Questo rappresenta uno spostamento fondamentale dalla visibilità basata sul ranking a quella basata sulle citazioni.

Le ricerche sulle AI Overviews e sulle risposte di ChatGPT rivelano che i sistemi IA citano più fonti quando forniscono raccomandazioni transazionali, attingendo tipicamente da 6-8 fonti per query transazionali mirate. Quando un’IA raccomanda il tuo prodotto o servizio, citerà la fonte da cui ha ottenuto quell’informazione: spesso il tuo sito web, un sito di recensioni che menziona il tuo prodotto o pubblicazioni di settore che presentano la tua soluzione. Ciò significa che i brand devono ottimizzare i propri contenuti non solo per il ranking nei motori di ricerca, ma anche per la citazione e la raccomandazione IA.

Le implicazioni sono significative. Un brand che si posiziona al primo posto per una parola chiave transazionale su Google ma non viene citato da ChatGPT quando gli utenti chiedono raccomandazioni in quella categoria perderà visibilità e influenza. Al contrario, un brand che appare nelle raccomandazioni IA può generare molto traffico e conversioni anche se non si posiziona tra i primi risultati della ricerca tradizionale. Questo ha creato quello che gli esperti definiscono un “momento di svolta esistenziale” per la SEO e il digital marketing, in cui le aziende devono passare dall’ottimizzazione per la scoperta (ranking tradizionale) all’ottimizzazione per la raccomandabilità (citazioni IA).

Intento transazionale sulle diverse piattaforme IA

Le diverse piattaforme IA gestiscono l’intento transazionale con approcci differenti, riflettendo le rispettive architetture e modelli di business. ChatGPT, come IA conversazionale, si impegna a fondo nelle query transazionali, fornendo spesso confronti dettagliati e raccomandazioni. Quando gli utenti pongono domande transazionali, ChatGPT può discutere prezzi, funzionalità, pro e contro, e persino aiutare gli utenti a riflettere sulle proprie esigenze prima di fare una raccomandazione. Tuttavia, ChatGPT non facilita direttamente gli acquisti nella chat: fornisce informazioni e orientamento che aiutano a prendere decisioni consapevoli.

Perplexity, posizionato come motore di ricerca IA, gestisce l’intento transazionale fornendo risposte sintetizzate con citazioni, simile a quanto fanno le AI Overviews di Google. Quando gli utenti cercano query transazionali su Perplexity, ricevono una risposta concisa con link alle fonti rilevanti. Questo approccio rappresenta un ponte tra la ricerca tradizionale e l’IA conversazionale, offrendo i benefici della ricerca con le capacità di sintesi dell’IA. L’approccio di Perplexity alle query transazionali mette l’accento sul fornire agli utenti le informazioni necessarie per prendere decisioni, indirizzandoli alle fonti pertinenti.

Le AI Overviews di Google, come discusso in precedenza, raramente appaiono per query puramente transazionali. Google si affida invece alle sue funzionalità tradizionali nelle SERP: caroselli di shopping, elenchi di prodotti, risultati di attività locali e link diretti ai prodotti per soddisfare l’intento transazionale. Questo riflette il riconoscimento da parte di Google che, per le query transazionali, gli utenti traggono maggior vantaggio da un accesso diretto alle opzioni di acquisto piuttosto che da riassunti generati dall’IA. Tuttavia, Google sta integrando sempre più l’IA nella sua esperienza di shopping, mostrando immagini di prodotti, prezzi e confronti generati dall’IA insieme ai risultati di shopping tradizionali.

Ottimizzare i contenuti per l’intento IA transazionale

I brand che vogliono intercettare l’intento transazionale nei sistemi IA devono ottimizzare i loro contenuti in modo diverso rispetto alla ricerca tradizionale. Il primo principio è assicurarsi che i propri contenuti siano individuabili e citabili dai sistemi IA. Questo significa creare contenuti completi e ben strutturati che presentino chiaramente i tuoi prodotti, servizi, prezzi e punti di forza unici. I sistemi IA estraggono informazioni da pagine facili da analizzare: pagine con titoli chiari, informazioni organizzate e dettagli specifici su ciò che offri.

In secondo luogo, i brand dovrebbero creare contenuti che rispondano direttamente alle query transazionali e alle esigenze decisionali. Questo include pagine prodotto dettagliate con specifiche, prezzi, guide di confronto che posizionano la tua soluzione rispetto ai concorrenti, testimonianze e recensioni dei clienti e guide all’implementazione. Quando i sistemi IA incontrano questi contenuti, possono citarli con sicurezza come fonte per le raccomandazioni. Ad esempio, se la tua pagina prodotto dichiara chiaramente “Il nostro CRM è progettato per piccole aziende con team da 5 a 50 persone e costa 49 euro/mese”, un sistema IA può citare questa informazione quando raccomanda la tua soluzione a utenti con quelle esigenze specifiche.

In terzo luogo, i brand dovrebbero ottimizzare per query a intento misto che combinano elementi transazionali con elementi informativi o commerciali. Crea contenuti che aiutino gli utenti a capire non solo cosa offri, ma perché dovrebbero scegliere la tua soluzione e come implementarla. Una guida completa intitolata “Come scegliere uno strumento di project management per team remoti: funzionalità, prezzi e implementazione” soddisfa più intenti contemporaneamente: aiuta gli utenti a conoscere la categoria, confrontare le opzioni e capire come iniziare.

In quarto luogo, i brand devono assicurarsi che i loro contenuti siano accessibili ai sistemi IA tramite una corretta implementazione tecnica. Questo include l’uso di markup di dati strutturati (Schema.org) per identificare chiaramente prodotti, prezzi e funzionalità; assicurarsi che il sito sia indicizzabile dalle IA; e, potenzialmente, implementare un file llms.txt che guidi le IA verso i contenuti più importanti. Alcuni sistemi IA, come quelli utilizzati da Profound e altre piattaforme di monitoraggio IA, cercano specificamente contenuti che comunichino chiaramente la proposta di valore e i fattori differenzianti.

Il futuro dell’intento transazionale nell’IA

La traiettoria dell’intento transazionale nei sistemi IA suggerisce una crescita ed evoluzione continue. Man mano che i sistemi IA diventano più sofisticati e integrati nei flussi di lavoro quotidiani degli utenti, possiamo aspettarci che l’intento transazionale continui ad aumentare come percentuale di tutte le interazioni con l’IA. Gli utenti delegheranno sempre più spesso le decisioni d’acquisto, la selezione di servizi e altri compiti transazionali agli assistenti IA, aspettandosi analisi e raccomandazioni complete.

Gli sviluppi futuri probabilmente includeranno un’integrazione più profonda tra sistemi IA e piattaforme di e-commerce. Potremmo vedere sistemi IA che non solo raccomandano prodotti, ma facilitano anche gli acquisti direttamente nell’interfaccia di chat, come già accade per la prenotazione di voli o la riserva di hotel in alcune IA. Questo rappresenterebbe l’evoluzione definitiva dell’intento transazionale nell’IA: l’intero percorso d’acquisto, dalla scoperta al pagamento, all’interno dell’interfaccia IA.

Inoltre, i brand dovranno adattare strategie di marketing e contenuto per enfatizzare la visibilità e la citazione nell’IA. Ciò significa andare oltre i tradizionali KPI SEO come ranking e traffico, concentrandosi su metriche come frequenza di citazione, contesto della citazione e influenza sulle raccomandazioni generate dall’IA. Le aziende che sapranno posizionarsi come fonti affidabili per raccomandazioni transazionali nelle proprie categorie otterranno vantaggi competitivi significativi man mano che il commercio mediato dall’IA continuerà a crescere.

Differenze chiave: intento transazionale vs. intento commerciale

Anche se spesso vengono confusi, l’intento transazionale e quello commerciale rappresentano fasi distinte del percorso utente. L’intento commerciale si riferisce alle query in cui l’utente ricerca e confronta opzioni prima di decidere un acquisto. Chi cerca “miglior CRM per piccole imprese” o “confronto Salesforce vs HubSpot” ha intento commerciale: sta raccogliendo informazioni per decidere, ma non ha ancora deciso di acquistare. Le query commerciali includono tipicamente parole come “migliore”, “recensione”, “confronto”, “vs”.

L’intento transazionale, invece, indica che l’utente ha già deciso cosa vuole ed è pronto ad agire. Query come “compra HubSpot CRM”, “iscriviti alla prova gratuita di Salesforce” o “ordina software CRM online” sono esempi di intento transazionale. L’utente ha superato la fase di ricerca ed è ora focalizzato sull’esecuzione. Nei sistemi IA, questa distinzione è ancora più importante perché l’IA può aiutare l’utente a passare dall’intento commerciale (ricerca e confronto) a quello transazionale (decisione e azione) in una sola conversazione.

Monitorare la visibilità dell’intento transazionale del tuo brand

Per i brand che operano in mercati competitivi, monitorare come la tua azienda appare nelle risposte IA alle query transazionali è fondamentale. Questo significa tracciare non solo se appari tra le raccomandazioni IA, ma anche il contesto in cui vieni raccomandato, quali concorrenti vengono citati insieme a te e con quale frequenza il tuo brand viene menzionato in scenari transazionali. Piattaforme di monitoraggio IA specializzate possono tracciare la presenza del tuo brand su ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews e altri sistemi IA, offrendo insight sulla frequenza delle tue citazioni e sul tuo posizionamento competitivo.

Un monitoraggio efficace dovrebbe rispondere a domande come: Quando gli utenti chiedono raccomandazioni IA per prodotti nella tua categoria, il tuo brand viene menzionato? Quanto spesso vieni citato rispetto ai competitor? Quali funzionalità o vantaggi specifici l’IA evidenzia quando raccomanda la tua soluzione? Ci sono discrepanze tra come posizioni il tuo prodotto e come lo descrivono i sistemi IA? Rispondendo a queste domande, i brand possono identificare opportunità per migliorare la propria visibilità IA e assicurarsi di essere raccomandati agli utenti con intento transazionale.