Viaggio di ricerca AI

Definizione di Viaggio di ricerca AI

Il Viaggio di ricerca AI è il percorso conversazionale completo e multi-turno che un utente compie interagendo con sistemi di ricerca potenziati dall’AI per esplorare, comprendere e prendere decisioni su un argomento o una soluzione. A differenza della ricerca tradizionale, che tipicamente comporta query isolate per parole chiave e visite a siti web, il Viaggio di ricerca AI comprende una serie di domande e risposte interconnesse all’interno di una singola sessione conversazionale. Gli utenti avanzano attraverso fasi distinte—dalla consapevolezza iniziale di un problema, alla considerazione delle opzioni, fino alla decisione finale e oltre—tutto nel contesto di un dialogo continuo con sistemi AI come ChatGPT, Perplexity, Google Gemini o Claude. Questo viaggio riflette come gli utenti moderni sfruttano la generative AI per comprimere ciò che un tempo richiedeva giorni di ricerca in pochi minuti di interazione conversazionale, rimodellando fondamentalmente come i brand ottengono visibilità e influenzano le decisioni d’acquisto.

Il Viaggio di ricerca AI differisce in modo sostanziale dai percorsi cliente tradizionali perché comprime molteplici touchpoint in un’unica interazione continua. La ricerca del Nielsen Norman Group dimostra che ora gli utenti si impegnano in conversazioni multi-turno in cui ogni risposta informa la domanda successiva, creando uno schema di esplorazione dinamica. Questo cambiamento ha profonde implicazioni su come le organizzazioni devono strutturare i contenuti, ottimizzare la visibilità e misurare il successo nell’ecosistema di ricerca guidato dall’AI.

Contesto e background: l’evoluzione del comportamento di ricerca

L’emergere dei Viaggi di ricerca AI rappresenta un momento di svolta nel modo in cui le persone scoprono e valutano le informazioni. Per decenni, il comportamento di ricerca ha seguito uno schema prevedibile: gli utenti formulavano query per parole chiave, esaminavano i risultati, visitavano siti web e sintetizzavano manualmente le informazioni da più fonti. Questo processo era dispendioso in termini di tempo, richiedeva notevole sforzo cognitivo e spesso portava a informazioni incomplete o contraddittorie. Secondo una recente ricerca qualitativa del Nielsen Norman Group, gli utenti trascorrevano molto tempo nel keyword foraging—faticando ad articolare le proprie esigenze informative in termini adatti ai motori di ricerca—per poi filtrare risultati irrilevanti.

L’introduzione della generative AI ha cambiato radicalmente questa dinamica. Oltre il 70% degli utenti di ChatGPT ha aumentato il coinvolgimento con la piattaforma, e un incremento del 25% nei prompt relativi allo shopping indica che i Viaggi di ricerca AI ora influenzano direttamente le decisioni commerciali. La velocità di adozione è notevole: anche utenti con poca esperienza AI precedente ne riconoscono immediatamente il valore. Lo studio del Nielsen Norman Group ha rilevato che i partecipanti che hanno usato la AI chat per cercare informazioni per la prima volta durante le sessioni di ricerca sono rimasti così colpiti da pianificare un uso futuro, con un partecipante che ha affermato: “Sicuramente lo userò in futuro. Mi rendo conto che forse avrei dovuto cercare i miei obiettivi su Gemini.”

Questo cambiamento comportamentale riflette un mutamento fondamentale nel modo in cui gli utenti affrontano la ricerca di informazioni. Invece di trattare la ricerca come una serie di transazioni discrete, ora gli utenti si impegnano in esplorazioni conversazionali, in cui ogni turno si basa sul contesto precedente. Il Viaggio di ricerca AI non sostituisce la ricerca tradizionale, ma rappresenta un approccio complementare che gli utenti adottano strategicamente a seconda delle esigenze. La ricerca di Search Engine Land indica che circa il 25% delle query di ricerca globali saranno gestite da assistenti AI entro il 2026, segnalando un’enorme trasformazione strutturale nel panorama della ricerca.

Fasi chiave del Viaggio di ricerca AI

Comprendere il Viaggio di ricerca AI richiede di mappare le diverse fasi che gli utenti attraversano interagendo con i sistemi AI. Ogni fase rappresenta un diverso tipo di query, intento utente e opportunità di visibilità per il brand.

Fase di Consapevolezza

La Fase di Consapevolezza è il momento in cui l’utente riconosce di avere un problema, una domanda o un bisogno informativo. Nella ricerca tradizionale, ciò potrebbe avvenire ricercando termini generici come “Cos’è l’attribuzione di marketing?” Nel Viaggio di ricerca AI, gli utenti spesso iniziano con domande più ampie e conversazionali. Potrebbero chiedere a un sistema AI di spiegare un concetto, definire una terminologia o fornire una panoramica su un argomento. Secondo la ricerca di Hendricks.AI, questa fase genera tipicamente domande di livello consapevolezza che instaurano una comprensione di base.

Durante questa fase, i sistemi AI sintetizzano informazioni da più fonti per fornire risposte complete e contestualizzate. I brand che compaiono in queste risposte iniziali stabiliscono credibilità e consapevolezza precoci. Tuttavia, la visibilità in questa sola fase è insufficiente—gli utenti passeranno a domande più approfondite e i brand devono mantenere presenza durante tutto il viaggio.

Fase di Considerazione

La Fase di Considerazione si attiva quando gli utenti vanno oltre la comprensione di base per valutare attivamente le opzioni. Fanno domande comparative: “Quali sono le differenze tra l’attribuzione multi-touch e first-touch?” oppure “Quali strumenti di attribuzione funzionano meglio per il B2B SaaS?” Questa fase è critica perché gli utenti stanno ora confrontando soluzioni e costruendo una matrice di preferenze.

Nel Viaggio di ricerca AI, la Fase di Considerazione spesso comporta molteplici domande di approfondimento all’interno di una sola conversazione. Gli utenti possono chiedere di funzionalità, prezzi, complessità di implementazione e capacità di integrazione—tutto nella stessa sessione. I sistemi AI possono sintetizzare queste informazioni da più fonti, presentando confronti bilanciati che tradizionalmente avrebbero richiesto la visita di numerosi siti. I brand che forniscono informazioni chiare e strutturate sulla propria differenziazione durante questa fase influenzano fortemente le scelte degli utenti.

Fase di Decisione

La Fase di Decisione rappresenta il momento in cui l’utente si impegna su una soluzione o un brand specifico. Nel Viaggio di ricerca AI, questa fase comporta domande come “Come implemento questo strumento?” oppure “Quali sono le best practice per iniziare?” Gli utenti cercano prove, segnali di fiducia e indicazioni per l’implementazione. Secondo la ricerca di Search Engine Land, i sistemi AI possono ora portare gli utenti direttamente dall’intento alla conversione, con tassi di conversione da traffico AI tre-otto volte superiori rispetto alla ricerca tradizionale.

I brand visibili durante la Fase di Decisione con guide all’implementazione, case study, testimonianze clienti e informazioni chiare sull’onboarding catturano utenti ad alta intenzione. Criticamente, i brand invisibili in questa fase—nonostante una forte visibilità nella consapevolezza—perdono potenziali clienti a favore dei concorrenti che dominano la conversazione decisionale.

Fasi di Adozione ed Espansione

La Fase di Adozione inizia dopo che l’utente si è impegnato su una soluzione e sta imparando a usarla efficacemente. Gli utenti pongono domande su implementazione, risoluzione problemi e best practice. Segue la Fase di Espansione, in cui l’utente scopre funzionalità aggiuntive, nuovi casi d’uso o offerte premium. Nel Viaggio di ricerca AI, queste fasi spesso comportano che l’utente ritorni ai sistemi AI con nuove domande via via che le esigenze evolvono.

I brand che forniscono documentazione completa, contenuti tutorial e spiegazioni avanzate delle funzionalità mantengono visibilità anche in queste fasi. Questa presenza continua costruisce fedeltà e aumenta la probabilità di acquisti di espansione e advocacy.

Fase di Advocacy

La Fase di Advocacy si verifica quando utenti soddisfatti diventano ambasciatori del brand, lo raccomandano ad altri e forniscono feedback. Nel Viaggio di ricerca AI, questa fase si manifesta quando gli utenti chiedono consigli ai sistemi AI o rilasciano feedback positivi che influenzano come i sistemi AI presentano il brand nelle risposte future. I brand che coltivano advocacy tramite esperienze eccezionali e coinvolgimento della community beneficiano di sentiment positivo nelle risposte AI-generated.

Tabella comparativa: Viaggio di ricerca AI vs. Viaggio di ricerca tradizionale

Come i sistemi AI modellano il viaggio di ricerca

La meccanica di funzionamento dei sistemi AI influenza radicalmente il Viaggio di ricerca AI. A differenza dei motori di ricerca tradizionali che abbinano keyword a pagine indicizzate, i sistemi AI utilizzano retrieval-augmented generation (RAG) e large language models (LLM) per sintetizzare dinamicamente le informazioni. Questa differenza tecnica genera pattern comportamentali distinti.

Quando un utente pone una domanda a un sistema AI, il sistema scompone la query in componenti, recupera informazioni rilevanti da più fonti e genera una risposta sintetizzata. Criticamente, il sistema mantiene il contesto della conversazione, permettendo agli utenti di porre domande di follow-up basate sulle risposte precedenti. Questa persistenza del contesto conversazionale trasforma la ricerca da una serie di transazioni in un viaggio.

Secondo la ricerca del Nielsen Norman Group, anche utenti con poca esperienza AI ne colgono immediatamente il valore. Un partecipante ha notato che usare Gemini per un problema idraulico “mi è sembrato che mi facesse risparmiare un po’ di tempo. Ha raccolto molti dati e li ha adattati al mio bisogno specifico.” Questa personalizzazione—la capacità di sintetizzare informazioni pertinenti al contesto individuale—è la caratteristica distintiva del Viaggio di ricerca AI.

Diverse piattaforme AI modellano il viaggio in modo differente. ChatGPT domina grazie al vantaggio del primo arrivato e al riconoscimento del brand. Google Gemini beneficia dell’integrazione con la ricerca tradizionale, consentendo agli utenti di passare facilmente tra modalità di ricerca. Perplexity si specializza in viaggi orientati alla ricerca con accesso informativo in tempo reale. Claude enfatizza ragionamenti sfumati e analisi dettagliate. Gli utenti spesso usano più piattaforme in modo strategico, scegliendole per diversi tipi di query all’interno del loro viaggio complessivo.

Considerazioni specifiche per piattaforma nei Viaggi di ricerca AI

Ogni grande piattaforma AI presenta caratteristiche che influenzano come gli utenti navigano il proprio Viaggio di ricerca AI. Comprendere queste differenze è essenziale per i brand che vogliono essere visibili nel panorama della ricerca AI.

ChatGPT resta la piattaforma dominante, con utenti che spesso si riferiscono alla chat AI genericamente come “Chat,” proprio come “Google” è divenuto sinonimo di ricerca. Il punto di forza di ChatGPT è la naturalezza conversazionale e l’ampio patrimonio di conoscenze. Gli utenti lo sfruttano per conversazioni esplorative, problem solving creativo e spiegazioni approfondite. Per i brand, la visibilità su ChatGPT richiede contenuti completi, ben strutturati e accessibili ai dati di training del modello.

Google Gemini beneficia della profonda integrazione con la Ricerca Google e l’ecosistema Google. Gli utenti possono passare senza soluzione di continuità dalla ricerca tradizionale alla Modalità AI, creando viaggi ibridi che usano entrambe le modalità. Questa integrazione dà a Gemini un vantaggio competitivo, poiché gli utenti già abituati all’interfaccia Google possono accedere alle capacità AI senza cambiare piattaforma. Per i brand, ciò significa ottimizzare sia per la visibilità nella ricerca tradizionale, sia per la reperibilità AI nell’ecosistema Google.

Perplexity si specializza in viaggi di ricerca orientati all’informazione, enfatizzando trasparenza delle fonti e dati in tempo reale. Gli utenti che fanno ricerca su eventi attuali, sviluppi recenti o argomenti sensibili al tempo spesso preferiscono Perplexity. L’accento sulla trasparenza delle fonti attira utenti che vogliono verificare le informazioni. Per i brand, la visibilità su Perplexity richiede contenuti aggiornati e ben referenziati, citabili come autorevoli.

Claude enfatizza ragionamenti sofisticati, analisi dettagliate e considerazioni etiche. Gli utenti che affrontano analisi complesse, scrittura o conversazioni che richiedono ragionamento sofisticato spesso preferiscono Claude. Per i brand, la visibilità su Claude richiede contenuti che dimostrino profondità, sfumatura e analisi accurata piuttosto che informazioni superficiali.

Conversazioni multi-turno e progressione del viaggio

La conversazione multi-turno è il meccanismo fondamentale che trasforma la ricerca tradizionale in un Viaggio di ricerca AI. Ogni turno rappresenta un’opportunità per l’utente di affinare la comprensione, porre domande di approfondimento e avanzare nelle fasi del viaggio.

La ricerca di Hendricks.AI mostra tipici percorsi conversazionali di ricerca: “Cos’è l’attribuzione di marketing?” → “Come funziona l’attribuzione multi-touch?” → “Migliori strumenti di attribuzione per B2B SaaS?” → “Come implementare l’attribuzione?” Questa progressione rappresenta il passaggio dalla consapevolezza, alla considerazione, fino alla decisione. Ogni turno si basa sul contesto precedente, consentendo all’utente di approfondire senza ripetere informazioni di base.

Le implicazioni per i brand sono profonde. Un brand può raggiungere il 67% di visibilità per domande di consapevolezza iniziale ma solo l'8% per domande di acquisto avanzate, segnalando un gap critico. Gli utenti apprendono del brand in fase iniziale ma acquistano dai concorrenti che possiedono la conversazione nella fase decisionale. Ottimizzare per percorsi conversazionali completi invece che per singole query incrementa la pipeline AI del 134%, secondo la ricerca Hendricks.AI.

Questa dinamica multi-turno implica anche che la persistenza del contesto conversazionale sia cruciale. Gli utenti si aspettano che i sistemi AI ricordino le risposte precedenti e le sviluppino. Se un utente chiede degli strumenti di attribuzione e l’AI consiglia lo Strumento A, poi domanda “E lo Strumento B?”, l’AI deve mantenere il contesto sul confronto originale. I brand che offrono informazioni strutturate per il recupero contestuale—tramite relazioni chiare tra entità, framework comparativi e disclosure progressiva—mantengono la visibilità durante le conversazioni multi-turno.

Strategia di contenuto per i Viaggi di ricerca AI

Il Viaggio di ricerca AI richiede una strategia di contenuto fondamentalmente diversa rispetto alla SEO tradizionale. Invece di ottimizzare singole pagine per ranking di keyword, i brand devono creare contenuti che supportino l’utente lungo l’intero percorso conversazionale.

L’architettura entity-first diventa essenziale. Invece di organizzare i contenuti attorno a keyword, i brand dovrebbero organizzarli attorno a entità—i concetti chiave, prodotti e relazioni che definiscono il loro dominio. Ad esempio, una martech company dovrebbe strutturare i contenuti attorno a entità come “modelli di attribuzione,” “canali di marketing,” “conversion tracking,” e “misurazione ROI,” con chiare relazioni tra loro. Questa struttura basata sulle entità consente ai sistemi AI di comprendere e sintetizzare meglio le informazioni.

Dati strutturati e schema markup diventano fondamentali. Le pagine con schema markup avanzato ottengono tassi di citazione più alti in AI Overviews, secondo Search Engine Land. I brand dovrebbero implementare markup completo che aiuti i sistemi AI a comprendere contesto, relazioni e autorevolezza dei contenuti.

Contenuti completi e progressivi sostituiscono le pagine sottili ottimizzate per keyword. Invece di creare molte pagine mirate a keyword simili, i brand dovrebbero produrre contenuti approfonditi che rispondano a domande a diversi livelli di sofisticazione. La disclosure progressiva—partendo dai concetti di base e introducendo gradualmente la complessità—aiuta utenti a differenti stadi del viaggio a trovare informazioni pertinenti.

Strutture conversazionali dei contenuti si allineano con il modo in cui gli utenti interagiscono con i sistemi AI. I contenuti devono anticipare domande di follow-up, offrire framework comparativi e includere indicazioni per l’implementazione. Le sezioni FAQ, tabelle di confronto e guide passo passo diventano più preziose che mai perché i sistemi AI possono estrarre e sintetizzare queste informazioni strutturate.

Coerenza su tutti i canali è essenziale. Gli utenti si aspettano informazioni coerenti sia tramite ricerca tradizionale, che tramite AI Overviews o AI chat. I brand devono garantire coerenza informativa su siti, documentazione, social e dati strutturati per assicurare che i sistemi AI recuperino informazioni accurate e consistenti.

Metriche chiave e misurazione nei Viaggi di ricerca AI

Le metriche SEO tradizionali—ranking, impression, click-through rate—stanno perdendo rilevanza nel contesto del Viaggio di ricerca AI. Nuove metriche descrivono meglio come gli utenti interagiscono con i sistemi AI e come i brand ottengono visibilità.

Conteggio delle citazioni misura quante volte un brand compare nelle risposte AI-generated. A differenza dei ranking, che sono posizionali, le citazioni riflettono se i sistemi AI considerano il brand sufficientemente autorevole da menzionarlo. Secondo Search Engine Land, la citazione sta diventando il nuovo ranking.

Share of Voice misura le citazioni di un brand rispetto ai concorrenti in una determinata area. Un brand potrebbe ricevere 15 citazioni mentre i concorrenti ne ricevono 45, indicando uno share of voice del 25%. Questa metrica rivela il posizionamento competitivo nella ricerca AI.

Diversità delle query misura l’ampiezza delle query per cui il brand ottiene visibilità. Un brand visibile per 50 varianti di query ha maggiore diversità rispetto a uno visibile solo per 5. Maggiore diversità indica più autorevolezza tematica e copertura del viaggio.

Visibilità per fase del viaggio suddivide la visibilità per fase. Un brand può avere l'80% di visibilità per query di consapevolezza ma solo il 20% per query di decisione. Questa suddivisione rivela gap e opportunità di ottimizzazione dei contenuti.

Analisi del sentiment misura come i sistemi AI caratterizzano il brand nelle risposte. Sentiment positivo (“altamente raccomandato,” “leader di settore”) contro sentiment neutro o negativo (“recensioni miste,” “funzionalità limitate”) influenza percezione e probabilità di conversione.

Punteggio di visibilità LLM combina più fattori—frequenza di citazione, posizione nelle risposte, sentiment e diversità delle query—per rappresentare la visibilità AI complessiva. Questa metrica olistica aiuta i brand a monitorare i progressi e confrontare le performance tra piattaforme.

Evoluzione futura dei Viaggi di ricerca AI

Il Viaggio di ricerca AI è in rapida evoluzione, con diversi trend emergenti che ne plasmeranno l’interazione utente e la visibilità dei brand.

Agentic AI rappresenta la prossima frontiera. Invece di rispondere a domande, agenti AI compiranno azioni per conto degli utenti—prenotando appuntamenti, facendo acquisti, fissando riunioni. Questo significa che il Viaggio di ricerca AI si estenderà dalla scoperta delle informazioni fino al completamento della transazione. I brand devono prepararsi a un mondo in cui gli agenti AI possano accedere direttamente ai loro sistemi e concludere transazioni senza intervento umano.

Motori di ricerca AI verticali stanno emergendo per specifici settori. Invece di sistemi AI generalisti, motori specializzati si focalizzano su industrie o use case particolari. Un motore AI per la sanità fornirà risposte diverse rispetto a un sistema generalista. I brand devono ottimizzare per la visibilità nei motori verticali rilevanti per il proprio settore.

Integrazione di informazioni in tempo reale sta diventando standard. I sistemi AI accedono sempre più a dati aggiornati, fornendo informazioni attuali invece di basarsi solo su dati di training. I brand devono quindi mantenere informazioni aggiornate e accurate su tutti i canali per garantire che i sistemi AI recuperino contenuti attuali.

Viaggi multimodali combinano testo, immagini, video e altri formati. Gli utenti potrebbero chiedere a un sistema AI di “mostrare esempi di modelli di attribuzione” ricevendo rappresentazioni visive insieme a spiegazioni testuali. I brand devono produrre formati di contenuto diversificati per mantenere visibilità nei viaggi multimodali.

Percorsi personalizzati diventeranno sempre più sofisticati. Invece di seguire fasi standard, gli utenti seguiranno percorsi personalizzati basati su ruolo, settore e interazioni precedenti. Il Viaggio di ricerca AI di un CFO per l’attribuzione marketing differirà da quello di un marketing manager. I brand devono creare contenuti che servano diversi profili utente e percorsi unici.

Aspetti essenziali per ottimizzare i Viaggi di ricerca AI

• Mappare percorsi conversazionali completi invece di ottimizzare per singole query; identificare le sequenze di domande tipiche e garantire visibilità in tutte le fasi
• Strutturare i contenuti per la leggibilità automatica usando schema markup completo, relazioni tra entità e gerarchie chiare che i sistemi AI possano comprendere e sintetizzare
• Creare contenuti a disclosure progressiva che servano utenti in fasi diverse, dalla consapevolezza di base fino all’implementazione avanzata e all’espansione
• Mantenere coerenza su tutti i canali per assicurare che i sistemi AI recuperino informazioni accurate e coerenti da ricerca, chat o altri touchpoint
• Sviluppare architettura entity-first organizzando i contenuti attorno ai concetti chiave e alle loro relazioni invece che alle keyword, abilitando i sistemi AI a comprendere la struttura del dominio
• Implementare framework comparativi che aiutino gli utenti a valutare le opzioni in fase di considerazione, fornendo informazioni strutturate che i sistemi AI possano sintetizzare in raccomandazioni
• Fornire indicazioni per l’implementazione per le fasi di decisione e adozione, inclusi step-by-step, best practice e informazioni per la risoluzione problemi
• Costruire contenuti di community e advocacy che raccolgano storie di successo, testimonianze e raccomandazioni peer-to-peer che influenzino le risposte AI-generated
• Monitorare la visibilità per fase del viaggio invece che solo i ranking, individuando gap dove i concorrenti dominano e opportunità di ottimizzazione dei contenuti
• Prepararsi alle interazioni agentiche assicurando che i propri sistemi siano accessibili agli agenti AI tramite API e integrazioni, non solo a visitatori umani

Implicazioni strategiche per brand e organizzazioni

Il Viaggio di ricerca AI rappresenta una trasformazione fondamentale nel modo in cui gli utenti scoprono, valutano e acquistano soluzioni. Le organizzazioni che comprendono e ottimizzano per questo nuovo paradigma otterranno valore sproporzionato, mentre chi resta ancorato all’ottimizzazione per la ricerca tradizionale vedrà declinare visibilità e traffico.

La compressione del viaggio cliente—da settimane a minuti—impone ai brand di essere visibili in ogni fase o rischiare di perdere completamente i prospect. Un utente può passare dalla consapevolezza alla decisione in una sola sessione di AI chat, incontrando informazioni di diversi concorrenti lungo il percorso. I brand assenti in qualsiasi fase perdono l’opportunità di influenzare la decisione.

Il passaggio da ranking a citazioni implica che le