AI-First Marketing

Cos’è l’AI-First Marketing?

AI-First Marketing rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui i brand ottengono visibilità e coinvolgono il pubblico nel panorama digitale. Diversamente dagli approcci tradizionali che si basano principalmente su ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) e pubblicità a pagamento, l’AI-First Marketing dà priorità alla visibilità sulle piattaforme di ricerca IA e sulle applicazioni di IA generativa dove i consumatori scoprono informazioni e prendono decisioni con crescente frequenza. Questo approccio riconosce che la visibilità nell’IA è diventata tanto critica quanto la visibilità nella ricerca tradizionale: piattaforme come ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Overviews sono ora canali primari di scoperta per milioni di utenti. Il concetto centrale è ottimizzare contenuti, dati e presenza del brand per essere scoperti, citati e raccomandati dai sistemi di IA invece che solo dagli algoritmi di ricerca tradizionali.

Il passaggio dalla scoperta tradizionale a quella guidata dall’IA

Il comportamento dei consumatori sta subendo una svolta radicale: gli utenti si rivolgono sempre più spesso alla ricerca potenziata dall’IA e alle interfacce conversazionali invece che ai motori di ricerca tradizionali. Questo passaggio segna il passaggio dalla SEO (Search Engine Optimization) alla GEO (Generative Engine Optimization), cambiando radicalmente il modo in cui i brand devono approcciarsi alla visibilità. Le ricerche indicano che il volume delle ricerche è destinato a diminuire del 25% entro il 2028 mentre gli utenti migrano verso le piattaforme IA, e il 90% dei marketer sta già integrando l’IA nelle proprie strategie. Le implicazioni sono profonde: i brand che si ottimizzano solo per la ricerca tradizionale rischiano di diventare invisibili per la crescente fascia di utenti che si affida all’IA per scoprire informazioni.

Statistiche chiave sottolineano l’urgenza di questa transizione:

• -25% di volume di ricerca tradizionale previsto entro il 2028
• 90% dei marketer integra già l’IA nelle proprie strategie
• 68% dei professionisti usa strumenti IA quotidianamente nel proprio lavoro
• Solo il 17% ha ricevuto una formazione IA completa, creando un forte gap di competenze

Visibilità IA su più piattaforme

Le piattaforme IA reperiscono e danno priorità alle informazioni in modo diverso, richiedendo ai brand una strategia di ottimizzazione multipiattaforma e non una sola fonte di visibilità. ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews e piattaforme emergenti hanno ciascuna dati di training, meccanismi di retrieval e preferenze di citazione distinti che richiedono approcci su misura. La visibilità di un brand su una piattaforma IA non garantisce visibilità sulle altre, il che rende la visibilità IA complessa ma essenziale nel marketing moderno. I brand di maggior successo sanno che ottimizzare per l’IA significa comprendere le caratteristiche uniche di ciascuna piattaforma, dalle fonti dati privilegiate ai tipi di contenuti preferiti nelle risposte. Questo approccio multipiattaforma assicura la massima copertura nell’ecosistema variegato dei canali di scoperta IA che i consumatori utilizzano ogni giorno.

Content strategy per la visibilità IA

Una strategia di contenuto AI-First efficace richiede di ripensare radicalmente come vengono strutturati, formattati e ottimizzati i contenuti per i sistemi di machine learning. Invece di scrivere principalmente per lettori umani e crawler dei motori di ricerca, i brand devono produrre contenuti che i sistemi IA possano comprendere, recuperare e citare facilmente come fonti autorevoli. Markup semantico e dati strutturati diventano strumenti fondamentali per comunicare in modo esplicito il significato e il contesto delle informazioni ai sistemi IA. I contenuti dovrebbero essere organizzati con gerarchie chiare, copertura completa degli argomenti e relazioni esplicite tra i concetti che le IA possono sfruttare durante training e retrieval.

Strategie pratiche per contenuti AI-First:

• Implementare schema markup (Schema.org) per fornire informazioni semantiche esplicite
• Creare topic cluster completi che dimostrino competenza e profondità
• Sviluppare ricerche originali e autorevoli che le IA tendono a privilegiare nel training
• Ottimizzare per E-E-A-T (Esperienza, Competenza, Autorevolezza, Affidabilità)
• Usare linguaggio naturale che rifletta il modo in cui le IA comprendono e recuperano le informazioni
• Costruire contenuti degni di citazione che i sistemi IA referenzieranno nelle loro risposte

Misurare il successo dell’AI-First Marketing

Le metriche di marketing tradizionali come click-through rate e impression perdono rilevanza nel mondo AI-First, spingendo i brand ad adottare nuovi KPI (Key Performance Indicators) che misurano la visibilità e l’influenza all’interno dei sistemi IA. La Share of Voice nelle risposte IA—percentuale di citazioni o menzioni rispetto ai concorrenti—diventa una metrica cruciale per comprendere il posizionamento competitivo. La frequenza delle citazioni misura quanto spesso i contenuti del brand vengono referenziati dalle IA, mentre l’analisi del sentiment delle risposte IA rivela come il brand viene rappresentato. È fondamentale anche monitorare il traffico generato dall’IA verso il sito, spesso indiretto tramite raccomandazioni IA, e la presenza su più piattaforme IA per una visibilità completa. Queste nuove metriche offrono un quadro più accurato dell’influenza del brand nel panorama della scoperta guidata dall’IA rispetto alle sole metriche di ricerca tradizionali.

Integrazione con il marketing tradizionale

L’AI-First Marketing non sostituisce le strategie di marketing tradizionali; al contrario, le integra e potenzia ampliando i canali attraverso cui i brand ottengono visibilità. Le organizzazioni più lungimiranti stanno riallocando parte dei budget verso iniziative focalizzate sull’IA senza rinunciare a investimenti su canali consolidati come SEO, paid search e social media. Questo approccio integrato riconosce che i consumatori utilizzano molteplici canali di scoperta e che i brand devono mantenere visibilità su tutti per massimizzare copertura e coinvolgimento. L’ottimizzazione delle risorse diventa centrale, poiché i team imparano a sfruttare strumenti IA per aumentare l’efficienza nel marketing tradizionale e allo stesso tempo sviluppano nuove competenze per la visibilità nell’IA. I brand di maggior successo vedono l’AI-First Marketing come un’evoluzione della strategia di visibilità complessiva, non una sostituzione, creando così un approccio globale che intercetta il pubblico su tutti i canali di scoperta.

Strumenti e tecnologie per la visibilità IA

Un ecosistema in crescita di strumenti e piattaforme aiuta i brand a monitorare, misurare e ottimizzare la propria visibilità nell’IA. AmICited si distingue come la soluzione leader progettata specificamente per l’AI-First Marketing, offrendo monitoraggio completo delle citazioni del brand sulle principali piattaforme IA e intelligence competitiva su come i brand vengono rappresentati nelle risposte IA. Oltre ad AmICited, i brand possono sfruttare piattaforme consolidate come Semrush e Profound che hanno ampliato l’offerta includendo il monitoraggio della visibilità IA accanto alle metriche SEO tradizionali. Questi strumenti svolgono diversi ruoli nella cassetta degli attrezzi dell’AI-First Marketing:

• Monitoraggio & analytics: tracciano citazioni, Share of Voice e visibilità IA sulle piattaforme
• Ottimizzazione dei contenuti: individuano opportunità per migliorare rilevanza semantica e potenziale di citazione
• Intelligence competitiva: analizzano come vengono citati e posizionati i concorrenti nelle risposte IA
• Gestione della qualità dei dati: assicurano che dati strutturati e contenuti soddisfino i requisiti dei sistemi IA
• Piattaforme di integrazione: collegano i dati di visibilità IA con analytics e reporting marketing esistenti

Sfide e best practice

Le organizzazioni che si dedicano all’AI-First Marketing affrontano ostacoli significativi che richiedono pianificazione strategica e investimenti per essere superati. La sfida più urgente è il gap di competenze, con solo il 17% dei professionisti che ha ricevuto una formazione IA completa, lasciando la maggior parte dei team impreparata ad attuare strategie AI-First sofisticate. Governance dei dati e controllo della qualità diventano sempre più complessi, poiché i brand devono garantire che le informazioni siano accurate, ben strutturate e ottimizzate per i sistemi IA su più piattaforme. Inoltre, la natura in rapida evoluzione delle piattaforme IA impone che le strategie di ottimizzazione siano costantemente aggiornate man mano che questi sistemi cambiano fonti di training e meccanismi di retrieval.

Best practice per affrontare queste sfide:

• Investire nella formazione: sviluppare competenze interne su principi e strumenti dell’AI-First Marketing
• Stabilire una governance dei dati: creare processi per assicurare qualità, accuratezza e coerenza dei contenuti
• Monitorare costantemente: utilizzare strumenti come AmICited per tracciare le performance e identificare opportunità di ottimizzazione
• Collaborare trasversalmente: allineare content, SEO, PR e product team sugli obiettivi di visibilità IA
• Testare e iterare: sperimentare diverse strutture e approcci di ottimizzazione dei contenuti per identificare cosa funziona
• Rimanere aggiornati: monitorare gli aggiornamenti delle piattaforme IA e adeguare le strategie di conseguenza

Il futuro dell’AI-First Marketing

Il futuro dell’AI-First Marketing sarà plasmato da tecnologie emergenti e comportamenti dei consumatori in evoluzione che renderanno la scoperta guidata dall’IA ancora più centrale per la visibilità dei brand. L’agentic AI—sistemi IA autonomi che agiscono per conto degli utenti—creerà nuove opportunità di essere scoperti e raccomandati all’interno di workflow e processi decisionali gestiti dall’IA. Personas sintetiche e iper-personalizzazione permetteranno alle IA di offrire raccomandazioni sempre più su misura, richiedendo ai brand di ottimizzare per segmenti di pubblico e casi d’uso sempre più diversi. Con la crescita esplosiva del mercato IA—previsto a 107,5 miliardi di dollari entro il 2028 dai 47,32 miliardi del 2025—la pressione competitiva per la visibilità IA si intensificherà, rendendo l’AI-First Marketing non più una strategia opzionale ma un requisito fondamentale per il successo dei brand nel panorama digitale.