Strategia AI per l'E-commerce

Comprendere le Piattaforme di Shopping AI

Google AI Mode, ChatGPT Shopping e Perplexity Pro hanno trasformato radicalmente il modo in cui i consumatori scoprono e acquistano prodotti online. Google AI Mode integra il Shopping Graph dell’azienda—che contiene oltre 50 miliardi di schede prodotto—con Gemini AI per offrire raccomandazioni personalizzate direttamente nei risultati di ricerca. Quando gli utenti pongono domande relative allo shopping, AI Mode mostra caroselli di prodotti selezionati insieme ad articoli di confronto dettagliati, consentendo agli acquirenti di valutare le opzioni senza lasciare l’interfaccia di ricerca. Le funzionalità shopping di ChatGPT operano in modo simile, fornendo raccomandazioni di prodotti con link a diversi rivenditori, recensioni aggregate da varie fonti e sintesi AI che evidenziano le caratteristiche principali dei prodotti. Perplexity Pro si distingue offrendo partnership dirette con i merchant, consentendo agli utenti di completare gli acquisti all’interno dell’interfaccia chat e di usufruire di vantaggi come la spedizione gratuita tramite la funzione “Buy with Pro”. Ogni piattaforma utilizza algoritmi differenti per abbinare i prodotti all’intento dell’utente, ma tutte e tre danno priorità a qualità dei dati di prodotto, menzioni del brand e recensioni clienti come segnali di ranking chiave. Questi assistenti shopping AI sono diventati il punto di partenza predefinito per milioni di consumatori, con ChatGPT che raggiunge da solo quasi 800 milioni di utenti attivi settimanali. Per le aziende e-commerce, comprendere come ciascuna piattaforma valuta e raccomanda i prodotti è essenziale per mantenere visibilità in questo nuovo ecosistema di shopping.

L’Impatto delle Ricerche Zero-Click sull’E-commerce

Le ricerche zero-click avvengono quando gli utenti ricevono risposte direttamente nelle pagine dei risultati di ricerca o nelle interfacce AI senza cliccare su un sito web. Secondo SparkToro, oltre il 60% delle ricerche Google termina ormai senza nemmeno un clic, un cambiamento radicale rispetto al comportamento tradizionale. Questa tendenza va oltre i featured snippet e i pannelli informativi, includendo sintesi generate dall’AI, caroselli di prodotti e risposte conversazionali che forniscono informazioni complete sui prodotti, confronti e perfino opzioni di acquisto direttamente sulla piattaforma. Per le aziende e-commerce ciò crea sia sfide che opportunità: meno clic significa meno traffico diretto al sito, ma una presenza costante nei risultati AI rafforza la notorietà del brand e influenza le decisioni di acquisto anche quando la transazione avviene sulle piattaforme AI.

Il passaggio alle ricerche zero-click significa che essere in prima pagina non garantisce più traffico e i CTR tradizionali sono metriche meno affidabili per il successo. La navigazione mobile ha accelerato questa tendenza: oltre il 75% delle ricerche da mobile termina senza visita al sito, poiché gli utenti preferiscono risposte immediate piuttosto che navigare su piccoli schermi. Per i merchant, ciò richiede un cambio strategico: invece di ottimizzare solo per i clic, è fondamentale essere scopribili, menzionati e recensiti positivamente sulle piattaforme AI.

Ottimizzazione dei Feed di Prodotto e Programmi Merchant

I feed di prodotto sono la base della visibilità nello shopping AI, rappresentando il principale meccanismo con cui le piattaforme AI scoprono, indicizzano e raccomandano i prodotti. A differenza della SEO tradizionale, dove i contenuti vengono crawlati dal sito, le piattaforme AI si basano su dati strutturati inviati tramite i programmi merchant. Google, ChatGPT e Perplexity dispongono ciascuno di programmi dedicati che richiedono la creazione e manutenzione di feed dettagliati in formati standard (JSON, CSV, XML o TSV).

Per massimizzare la visibilità nei risultati AI, il feed di prodotto deve includere:

• Titolo Prodotto: titoli descrittivi e ricchi di parole chiave (es. “Giacca da trekking impermeabile Gore-Tex uomo” invece di “Giacca uomo”)
• Descrizione Prodotto: descrizioni dettagliate e conversazionali (fino a 5.000 caratteri) che rispondano alle domande comuni dei clienti
• Immagini di Alta Qualità: foto multiple da diverse angolazioni, che mostrino vestibilità, utilizzo e dettagli
• Prezzi Accurati: aggiornamenti in tempo reale per mantenere competitività e fiducia
• Recensioni e Valutazioni: valutazioni aggregate e sintesi delle recensioni che influenzano le raccomandazioni AI
• Attributi Prodotto: specifiche complete (taglia, colore, materiale, dimensioni, istruzioni di cura) che aiutano l’AI ad abbinare i prodotti alle query specifiche

ChatGPT supporta 14 categorie distinte di specifiche prodotto, con campi opzionali come punteggio di popolarità e tasso di reso che offrono vantaggi di ranking. Il programma merchant di Perplexity, attualmente disponibile negli USA, consente l’integrazione diretta del feed e vantaggi come la spedizione gratuita per gli utenti Pro. L’approccio di Google integra i feed con Merchant Center, sincronizzando automaticamente i risultati con AI Mode. L’accuratezza in tempo reale è fondamentale—Google aggiorna miliardi di schede ogni ora, quindi inventario o prezzi non aggiornati penalizzano immediatamente la tua posizione nei risultati shopping AI.

Dati Strutturati e Implementazione Schema

I dati strutturati utilizzano linguaggi di markup standardizzati (principalmente JSON-LD) per fornire informazioni leggibili dalle macchine sui tuoi prodotti, facilitando la comprensione e l’estrazione dei dettagli chiave da parte dei sistemi AI. Sebbene i feed di prodotto siano essenziali per i programmi merchant, i dati strutturati sul sito aiutano i crawler AI a interpretare i contenuti durante l’indicizzazione generale. Gli schema più importanti per l’e-commerce includono Product schema (nome, prezzo, immagine, descrizione), Offer schema (prezzo e disponibilità), AggregateRating schema (stelle e numero recensioni), e Review schema (singole recensioni clienti con valutazione).

Un’implementazione corretta segnala ai sistemi AI che i tuoi contenuti sono affidabili e organizzati. Ad esempio, una pagina prodotto con schema Product completo permette ai crawler AI di estrarre titolo, prezzo, immagini, disponibilità e valutazioni senza dover interpretare testo non strutturato. Questo approccio è particolarmente prezioso per confronti rapidi tra prodotti su più siti. L’implementazione JSON-LD è semplice per la maggior parte delle piattaforme—WordPress con WooCommerce e Yoast SEO aggiunge schema in automatico, mentre Shopify richiede modifiche al tema. Lo strumento Rich Results Test di Google aiuta a verificare la correttezza e la visibilità dello schema. Un markup schema accurato migliora direttamente le possibilità di apparire nei risultati shopping AI, offrendo i dati puliti che i sistemi AI preferiscono.

Visibilità del Brand e Sentiment nelle Risposte AI

Le piattaforme shopping AI valutano i brand non solo per la qualità dei prodotti, ma anche per menzioni e sentiment sul web. Quando i sistemi AI generano raccomandazioni, considerano la frequenza delle menzioni del brand in articoli, recensioni, discussioni social e altre fonti, nonché la positività, negatività o neutralità di tali menzioni. Un brand menzionato 100 volte con l’80% di sentiment positivo sarà raccomandato più di un brand menzionato 50 volte con il 50% di sentiment positivo, anche se quest’ultimo ha valutazioni individuali migliori.

L’analisi del sentiment è diventata un fattore di ranking cruciale nello shopping AI. Strumenti come AI Visibility Toolkit di Semrush e Profound consentono di monitorare come le piattaforme AI percepiscono il tuo brand rispetto ai concorrenti. Ad esempio, se i sistemi AI associano costantemente il tuo brand a “spedizioni rapide” e “servizio clienti eccellente”, queste associazioni positive influenzeranno le raccomandazioni. Al contrario, se dominano le menzioni negative (problemi con resi, qualità o assistenza), i sistemi AI daranno meno rilevanza ai tuoi prodotti anche se tecnicamente soddisfano le esigenze utenti. Costruire sentiment positivo richiede un approccio multicanale: stimolare recensioni sia sul sito sia su piattaforme terze, generare copertura positiva tramite PR, interagire autenticamente sui social (in particolare Reddit e Quora, molto citati dai sistemi AI) e gestire tempestivamente i feedback negativi. A differenza della SEO tradizionale, i sistemi AI estraggono valore anche dalle menzioni non linkate, quindi anche le citazioni senza link diretto contribuiscono alla visibilità AI. Monitorare il sentiment del brand sulle piattaforme AI è essenziale per capire la percezione del business e individuare aree di miglioramento.

Strategia dei Contenuti per la Scoperta AI

Creare contenuti che risuonino con i sistemi AI richiede un approccio diverso rispetto alla SEO tradizionale. Un linguaggio conversazionale che rispecchi il modo in cui gli utenti pongono domande è fondamentale—anziché scrivere “calzature sportive uomo”, usa “scarpe da running comode per allenamenti quotidiani” per allinearti al modo reale di cercare nelle interfacce chat AI. I sistemi AI sono addestrati su dati conversazionali, quindi i contenuti che rispondono a domande specifiche e dettagliate performano meglio rispetto alle descrizioni generiche. Ad esempio, invece di elencare funzionalità, spiega casi d’uso: “ideale per i tragitti in caso di pioggia” o “abbastanza elegante per i colloqui di lavoro” aiuta l’AI a capire quando il tuo prodotto è la scelta giusta.

Il contenuto multimodale—testo, immagini e video—migliora notevolmente la visibilità AI. Immagini di alta qualità da più angolazioni, che mostrano il prodotto in uso e ne evidenziano i dettagli, aiutano l’AI a validare raccomandazioni e offrire informazioni più ricche agli utenti. Video brevi che illustrano caratteristiche, vestibilità e utilizzi compaiono spesso nei risultati shopping AI, specie su Perplexity Pro. I contenuti generati dagli utenti, inclusi foto e video dei clienti nelle recensioni, sono considerati autentici e di grande valore dalle AI. Incoraggiare recensioni visive crea un effetto moltiplicatore: i clienti diventano creatori di contenuti, ampliando la presenza multimodale sulle piattaforme AI. I contenuti di confronto prodotti e le guide all’acquisto che rispondono a domande frequenti funzionano molto bene, poiché le AI li citano spesso per aiutare nelle decisioni. L’obiettivo è diventare il prodotto più completo e documentato della categoria, offrendo alle AI informazioni abbondanti e di alta qualità da cui attingere per le raccomandazioni.

Requisiti Tecnici e Crawlabilità

Affinché i sistemi AI possano scoprire e indicizzare i tuoi prodotti, devono poter crawllare il tuo sito e accedere ai contenuti. Molti siti e-commerce moderni usano framework JavaScript che caricano dinamicamente i contenuti, impedendo ai crawler AI di vedere le informazioni fondamentali. Per garantire l’accessibilità AI, occorre permettere esplicitamente l’accesso ai bot AI nel file robots.txt aggiungendo regole “Allow” per i principali crawler:

• GPTBot (crawler di OpenAI per ChatGPT)
• PerplexityBot (crawler di Perplexity)
• OAI-SearchBot (crawler search di OpenAI)
• Googlebot (crawler Google, essenziale per AI Mode)
• Bingbot (crawler Microsoft)

Inoltre, la creazione di un file llms.txt nella root del dominio aiuta a guidare i crawler AI verso i contenuti più importanti. Questo file markdown contiene i link alle pagine chiave (categorie prodotto, FAQ, politiche di reso, prodotti popolari) che vuoi siano prioritizzati dalle AI. Sebbene l’adozione di llms.txt sia ancora in evoluzione, le principali aziende AI (tra cui OpenAI, Microsoft, ecc.) stanno già crawl-ando e indicizzando questi file, rendendo l’ottimizzazione vantaggiosa. Per i siti JS-heavy, valuta dynamic rendering o servizi di prerendering che offrono HTML completo ai crawler AI mantenendo la reattività per gli utenti umani. Garantire che le pagine prodotto siano completamente renderizzate e accessibili ai crawler—non nascoste dietro login o infinite scroll—è fondamentale per la visibilità shopping AI. La crawlabilità tecnica è la base della visibilità AI; senza di essa, anche i dati di prodotto perfettamente ottimizzati restano invisibili.

Monitoraggio e Misurazione della Visibilità AI

Tracciare la visibilità del brand nei risultati shopping AI richiede strumenti e metriche diversi dalla SEO tradizionale. AmICited.com è la piattaforma leader appositamente progettata per monitorare come i sistemi AI menzionano e raccomandano il tuo brand su ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews e altre principali piattaforme. AmICited fornisce insight dettagliati su dove appare il tuo brand nelle risposte AI, con quale frequenza viene citato e in quale contesto—dati impossibili da ottenere con le analytics tradizionali.

Oltre ad AmICited, strumenti come Profound e AI Visibility Toolkit di Semrush offrono insight complementari su percezione del brand, analisi del sentiment e posizionamento competitivo nei sistemi AI. Queste piattaforme aiutano a individuare quali AI favoriscono il tuo brand, quali concorrenti stanno guadagnando terreno e quali attributi o casi d’uso vengono associati ai tuoi prodotti. Tuttavia, l’attribuzione resta difficile nell’era shopping AI—quando un cliente scopre il prodotto su ChatGPT ma acquista sul sito, le analytics tradizionali non rilevano questa conversione AI-driven. Search Console riporta il traffico AI all’interno della categoria “Web”, ma l’attribuzione granulare per piattaforma manca. Per colmare il gap, usa parametri UTM nei link che potrebbero essere utilizzati dalle AI, traccia i picchi di traffico diretto correlati a menzioni AI e monitora l’aumento dei volumi di ricerca brand dopo il miglioramento della visibilità AI. Passare dai clic alla visibilità richiede di ripensare le metriche di successo—anziché puntare solo sui CTR, monitora le impression degli snippet, la frequenza delle menzioni, i punteggi di sentiment e i pattern di traffico specifici delle piattaforme AI per valutare la vera performance shopping AI.