Percorso di Ricerca

Definizione di Percorso di Ricerca

Un percorso di ricerca è la sequenza completa di query di ricerca e interazioni che un utente effettua quando cerca informazioni, valuta opzioni o prende decisioni d’acquisto. A differenza di una singola query, che rappresenta solo un momento, un percorso di ricerca comprende molteplici ricerche svolte nell’arco di ore, giorni o anche settimane, via via che l’utente raccoglie informazioni e attraversa fasi distinte del processo decisionale. Il concetto riconosce che gli utenti moderni difficilmente trovano tutte le risposte in un unico risultato: invece, navigano tra più query, piattaforme e fonti per costruire una comprensione completa prima di agire. Questo cambiamento fondamentale nel modo in cui le persone ricercano ha trasformato il modo in cui i brand devono affrontare strategia dei contenuti, visibilità e coinvolgimento dei clienti sia nei motori di ricerca tradizionali che nelle nuove piattaforme AI.

Le Tre Fasi Fondamentali del Percorso di Ricerca

Il percorso di ricerca si suddivide generalmente in tre fasi distinte, ciascuna caratterizzata da comportamenti, intenti e bisogni informativi diversi. La fase di consapevolezza si verifica quando l’utente riconosce di avere un problema, un bisogno o una domanda e inizia a cercare informazioni generali sulle possibili soluzioni. In questa fase, le ricerche sono ampie ed esplorative, come “qual è il modo migliore per imparare il digital marketing?” o “come migliorare la velocità del sito web”. Gli utenti in questa fase non sono ancora pronti ad acquistare; cercano principalmente formazione e comprensione. La fase di considerazione inizia una volta acquisite le basi: ora l’utente confronta soluzioni, fornitori o prodotti. Le ricerche diventano più specifiche e comparative, ad esempio “HubSpot vs Marketo” o “migliori tool SEO per piccole imprese”. Qui l’utente valuta attivamente le alternative e legge recensioni, casi studio e confronti dettagliati. Infine, la fase decisionale rappresenta il momento in cui l’utente ha ristretto le opzioni ed è pronto a scegliere o acquistare. Le query sono molto specifiche e transazionali, come “acquista HubSpot” o “registrati a Semrush prova gratuita”. Comprendere queste tre fasi è essenziale per i brand: permette di creare contenuti mirati e garantire visibilità nei momenti in cui l’utente è più ricettivo al messaggio.

Contesto Storico ed Evoluzione del Concetto di Percorso di Ricerca

Il concetto di percorsi di ricerca è diventato centrale nel 2018, quando Google ha introdotto un aggiornamento algoritmico che ha cambiato radicalmente il modo in cui vengono restituiti i risultati. Prima di quell’aggiornamento, i motori di ricerca trattavano ogni query in modo isolato, mostrando risultati solo sulla base della singola parola chiave, senza considerare il contesto più ampio della ricerca dell’utente. L’innovazione di Google ha introdotto la capacità di analizzare la cronologia di ricerca e prevedere quali informazioni sarebbero state necessarie successivamente, consentendo risultati più contestuali e personalizzati. Questo ha segnato il passaggio dalla ricerca per query alla ricerca per percorso, dove il sistema comprende non solo cosa sta cercando l’utente in quel momento, ma anche a che punto si trova nel suo percorso informativo. L’introduzione delle activity cards su Google Search ha rafforzato questo approccio, permettendo agli utenti di riprendere la loro ricerca e ricevere suggerimenti su cosa esplorare dopo. L’evoluzione della ricerca ha reso questo approccio sempre più sofisticato: oggi i sistemi AI analizzano pattern comportamentali, prevedono l’intento e forniscono risposte altamente personalizzate. L’ascesa dei motori di ricerca AI generativi come ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews ha accelerato ulteriormente l’importanza di comprendere i percorsi di ricerca, poiché queste piattaforme, grazie al machine learning avanzato, tracciano le interazioni e forniscono risposte sempre più contestuali lungo tutto il processo di ricerca.

Percorso di Ricerca vs Ricerca Tradizionale a Query Singola

La distinzione tra percorso di ricerca e ricerca tradizionale a query singola è fondamentale per comprendere il comportamento moderno degli utenti e l’ottimizzazione per i motori di ricerca. Nel modello tradizionale, i marketer puntavano a posizionarsi per singole parole chiave, supponendo che l’utente trovasse tutte le informazioni necessarie in un unico risultato. Questo approccio vedeva ogni query come un evento isolato, senza connessione al passato o al futuro. Tuttavia, studi e comportamenti reali mostrano che questo modello è ormai superato. Secondo la ricerca di Google sui percorsi di ricerca, gli utenti effettuano in media più ricerche prima di scegliere, variando il numero e la natura delle query in base alla complessità della decisione. Ad esempio, un utente che vuole acquistare un portatile può effettuare 15-20 ricerche in diverse settimane, iniziando da query ampie come “migliori laptop 2024” fino a query molto specifiche come “Dell XPS 15 vs MacBook Pro M3 Max”. L’approccio basato sul percorso di ricerca riconosce questa realtà e invita i brand a pensare a come i loro contenuti possano servire l’utente in più punti del processo, non solo nel momento della decisione finale. Questo cambiamento ha profonde implicazioni sulla strategia dei contenuti: significa dover creare un ecosistema completo che copra tutte le fasi del percorso, non solo ottimizzare per keyword transazionali ad alta intenzione.

Tabella Comparativa: Concetti di Percorso di Ricerca e Termini Correlati

Come le Piattaforme AI Monitorano e Utilizzano i Dati dei Percorsi di Ricerca

I motori di ricerca AI hanno rivoluzionato il modo in cui vengono raccolti, analizzati e utilizzati i dati dei percorsi di ricerca per offrire risultati personalizzati. A differenza dei motori tradizionali che si basano principalmente su matching di keyword e analisi dei link, le piattaforme AI come ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews utilizzano sofisticati algoritmi di machine learning per comprendere il contesto più ampio della ricerca dell’utente. Questi sistemi analizzano molteplici dati: query precedenti, tempo sulle pagine, interazioni con i contenuti e segnali comportamentali per costruire un profilo completo e capire a che punto si trova ogni utente nel percorso. Perplexity, ad esempio, usa il natural language processing avanzato per comprendere non solo cosa viene chiesto, ma anche il contesto implicito e le conoscenze già dimostrate. Anche ChatGPT conserva la cronologia conversazionale per comprendere l’evoluzione delle domande e fornire risposte sempre più raffinate. Questa capacità di tracciare e comprendere i percorsi offre un vantaggio enorme nella fornitura di risposte rilevanti e contestuali. Per i brand, significa che la visibilità lungo tutto il percorso—non solo al momento della decisione—è oggi cruciale. Un brand presente solo nelle risposte della fase decisionale rischia di perdere opportunità di costruire autorevolezza e orientare le preferenze già nelle fasi iniziali.

Le Tre Fasi nel Dettaglio: Consapevolezza, Considerazione e Decisione

Fase di Consapevolezza: Scoperta e Riconoscimento del Problema

La fase di consapevolezza è l’inizio del percorso di ricerca, in cui l’utente riconosce di avere un problema, un bisogno o una domanda che richiede informazioni. In questa fase, le ricerche sono generali ed esplorative, mirate a comprendere il panorama delle possibili soluzioni. Le query tendono a essere educative, come “cos’è la SEO”, “come aprire un blog” o “vantaggi del cloud computing”. Gli utenti non sono ancora pronti ad acquistare, ma cercano soprattutto di formarsi e capire le opzioni disponibili. Secondo una ricerca di seoClarity, circa il 78% degli utenti inizia con ricerche informative per acquisire conoscenze di base. Questa fase è fondamentale per il brand building: rappresenta la prima occasione per affermarsi come risorsa autorevole e credibile. Chi offre contenuti educativi di qualità in questa fase aumenta le possibilità di essere considerato nelle fasi successive. I contenuti ottimizzati per la consapevolezza includono guide complete, articoli di approfondimento, tutorial e video esplicativi. La sfida per i brand è garantirsi visibilità anche nelle risposte AI, poiché molti utenti oggi iniziano la ricerca su ChatGPT o Perplexity anziché sui motori tradizionali.

Fase di Considerazione: Valutazione e Confronto

La fase di considerazione inizia quando l’utente ha acquisito le basi e valuta attivamente diverse soluzioni, fornitori o prodotti. Le query diventano più specifiche e comparative, ad esempio “HubSpot vs Marketo”, “migliori strumenti di project management” o “Shopify vs WooCommerce”. In questa fase si leggono recensioni, si confrontano funzionalità, si analizzano prezzi e si valutano pro e contro delle opzioni disponibili. Secondo le ricerche, gli utenti effettuano mediamente 8-12 ricerche nella fase di considerazione, rendendola cruciale per la visibilità del brand. I contenuti ottimizzati per questa fase includono articoli comparativi, recensioni dettagliate, case study, analisi delle funzionalità e testimonianze di clienti. Questa fase è particolarmente importante per la visibilità nell’AI, poiché i sistemi AI spesso sintetizzano informazioni da più fonti per offrire confronti completi. Un brand che pubblica contenuti comparativi autorevoli ha maggiori probabilità di essere citato nelle risposte AI. È anche l’occasione per differenziarsi, mettendo in evidenza i propri punti di forza e rispondendo alle obiezioni tipiche rispetto ai concorrenti.

Fase di Decisione: Scelta Finale e Azione

La fase di decisione è l’ultima del percorso di ricerca, quando l’utente ha ristretto le opzioni ed è pronto all’acquisto o all’azione. Le query diventano molto specifiche e transazionali, come “comprare Dell XPS 15”, “iscriversi a Salesforce” o “scarica HubSpot CRM gratuito”. Gli utenti in questa fase hanno già raccolto informazioni e vogliono finalizzare la scelta in modo efficiente. Secondo una ricerca Salesforce, circa il 65% degli utenti effettua almeno un’ultima ricerca prima dell’acquisto, spesso per verificare prezzi, offerte o disponibilità. I contenuti ottimizzati per la decisione includono pagine prodotto, listini prezzi, prove gratuite, testimonianze e call-to-action chiare. Anche se questa fase rappresenta le ricerche più ad alta intenzione, è la più competitiva, poiché tutti i brand si contendono l’utente in questo momento cruciale. Chi ha costruito autorevolezza e fiducia nelle fasi precedenti parte avvantaggiato, perché l’utente tende a scegliere chi già conosce. Inoltre, essere visibili nelle risposte AI nella fase decisionale sta diventando sempre più importante, poiché gli utenti possono chiedere sistemi come ChatGPT per una raccomandazione finale o una verifica prima dell’acquisto.

Il Percorso di Ricerca nel Contesto dei Motori di Ricerca AI

L’emergere dei motori di ricerca AI generativi ha trasformato profondamente il funzionamento dei percorsi di ricerca e l’approccio dei brand alla visibilità. I motori tradizionali come Google restituiscono un elenco di link che l’utente deve esplorare e valutare singolarmente, richiedendo la navigazione attiva tra più pagine per raccogliere informazioni. Al contrario, i motori AI come Perplexity e ChatGPT sintetizzano informazioni da più fonti e presentano risposte complete direttamente all’utente, cambiando radicalmente la natura del percorso di ricerca. In questo nuovo scenario, gli utenti possono effettuare meno ricerche totali, poiché ogni risposta AI è più completa e contestuale. Tuttavia, il percorso diventa più complesso perché l’utente interagisce ora con più piattaforme contemporaneamente: può iniziare con una ricerca Google, passare a ChatGPT per spiegazioni dettagliate, consultare Perplexity per aggiornamenti e infine tornare su Google per trovare pagine prodotto specifiche. Questa ricerca multi-piattaforma impone ai brand di essere visibili su diversi sistemi AI, non solo sui motori tradizionali. AmICited e altre piattaforme di monitoraggio AI rispondono a questa sfida, consentendo ai brand di tracciare dove compaiono i propri contenuti su ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews e Claude. Comprendere come si sviluppano i percorsi di ricerca su queste piattaforme è essenziale per i brand che puntano a mantenere visibilità e influenzare le decisioni.

Metriche e Dati Chiave per il Monitoraggio dei Percorsi di Ricerca

Monitorare e ottimizzare i percorsi di ricerca richiede il tracciamento di un insieme completo di metriche e dati che rivelino la progressione degli utenti tra le diverse fasi. Il clustering delle keyword è una delle tecniche più importanti: consiste nel raggruppare le keyword correlate per fase del percorso, per comprendere la progressione delle ricerche. Ad esempio, keyword come “cos’è l’email marketing”, “vantaggi email marketing” e “basi email marketing” appartengono alla consapevolezza, mentre “migliori piattaforme email marketing” e “Mailchimp vs ConvertKit” sono della considerazione. I trend dei volumi di ricerca di questi cluster rivelano quanti utenti sono in ciascuna fase e se l’interesse cresce o diminuisce. Le percentuali di clic (CTR) e il tempo sulla pagina indicano se i contenuti sono in linea con le aspettative in ogni fase; contenuti con molti clic ma alto bounce rate suggeriscono una mancata corrispondenza tra aspettative e valore offerto. Il monitoraggio dei tassi di conversione durante il percorso rivela quali fasi sono più efficaci nel guidare l’utente verso l’azione desiderata. Inoltre, i brand dovrebbero monitorare la frequenza di citazione AI, ovvero quante volte i propri contenuti vengono citati nelle risposte AI: questa metrica è fondamentale per capire la visibilità nell’ecosistema AI, poiché essere citati nelle risposte AI è oggi un driver chiave di traffico e influenza.

Best Practice per Ottimizzare i Contenuti nelle Diverse Fasi del Percorso di Ricerca

• Crea contenuti specifici per ogni fase: sviluppa risorse distinte per consapevolezza, considerazione e decisione invece di affrontare tutto in un unico contenuto
• Mappa le keyword sulle fasi del percorso: svolgi una ricerca approfondita e classifica esplicitamente le keyword per fase, per assicurare l’allineamento dei contenuti
• Costruisci autorevolezza tematica: crea cluster di contenuti completi su argomenti e sotto-temi correlati, per affermare leadership su tutto il percorso
• Ottimizza per la visibilità AI: struttura i contenuti con titoli chiari, definizioni e informazioni fattuali facilmente estraibili e citabili dai sistemi AI
• Implementa una strategia di linking interno: collega i contenuti delle diverse fasi per guidare l’utente all’interno dell’ecosistema e migliorare la crawlabilità
• Monitora i percorsi dei competitor: analizza dove compaiono i concorrenti nei risultati e nelle risposte AI per individuare gap e opportunità
• Testa e ottimizza continuamente: analizza dati e comportamenti per perfezionare i contenuti e migliorare la visibilità in ogni fase
• Sfrutta più formati: usa blog, video, infografiche, podcast e strumenti interattivi per soddisfare le diverse preferenze di apprendimento in ogni fase
• Traccia le menzioni AI: utilizza strumenti come AmICited per monitorare dove il brand compare nelle risposte AI e adeguare la strategia di conseguenza
• Mantieni i contenuti aggiornati: aggiorna regolarmente per riflettere informazioni, trend ed esigenze attuali in ogni fase del percorso

Il Futuro dei Percorsi di Ricerca in uno Scenario AI-Driven

Il futuro dei percorsi di ricerca sarà plasmato da progressi continui nell’intelligenza artificiale, nella personalizzazione e nell’integrazione di più piattaforme di ricerca. Con motori di ricerca AI sempre più sofisticati, sarà possibile comprendere non solo le singole query ma anche il contesto più ampio dei bisogni, preferenze e processi decisionali degli utenti. Le funzionalità di ricerca predittiva permetteranno ai sistemi di anticipare le domande degli utenti e accorciare i percorsi offrendo raccomandazioni proattive prima ancora che vengano richieste. L’ascesa della ricerca conversazionale, in cui si interagisce con l’AI attraverso conversazioni multi-turno anziché singole query, sfumerà ulteriormente i confini tra singole ricerche e percorsi più ampi. Questo cambierà l’approccio dei brand, che dovranno pensare a come servire l’utente nelle conversazioni estese, non solo nelle risposte puntuali. Inoltre, l’importanza crescente dei first-party data e della personalizzazione rispettosa della privacy modificherà il modo in cui vengono tracciati e ottimizzati i percorsi: i brand dovranno puntare su relazioni dirette e comprensione dei percorsi tramite i propri canali, non solo tramite dati di terze parti. L’emergere di motori AI verticali per settori o casi specifici offrirà nuove opportunità per costruire autorevolezza e visibilità in percorsi di ricerca di nicchia. Infine, l’integrazione di ricerca vocale, ricerca visuale e AI multimodale estenderà il concetto di percorso di ricerca oltre le query testuali, richiedendo ottimizzazione su più formati e modalità.

Conclusione: Perché la Comprensione del Percorso di Ricerca è Cruciale per i Brand Moderni

In uno scenario digitale sempre più complesso, in cui gli utenti interagiscono con molteplici piattaforme e svolgono ricerche approfondite prima di decidere, comprendere i percorsi di ricerca è essenziale per il successo dei brand. Il passaggio dalla logica della singola query a quella del percorso rappresenta un cambiamento radicale nel modo di concepire strategia, visibilità e ingaggio. Riconoscendo che l’utente attraversa fasi distinte di consapevolezza, considerazione e decisione, i brand possono creare contenuti mirati in ogni punto del processo. L’emergere dei motori di ricerca AI ha reso ancora più importante questa comprensione, poiché oggi le piattaforme sintetizzano informazioni da più fonti e forniscono risposte sempre più personalizzate basate su comportamento e contesto. I brand che non ottimizzano per i percorsi di ricerca rischiano di perdere opportunità critiche per costruire autorevolezza, orientare le preferenze e guidare le conversioni. Strumenti come AmICited permettono di monitorare la visibilità lungo tutto il percorso, fornendo i dati per ottimizzare la strategia e assicurare presenza in ogni fase. Man mano che la ricerca evolve, avranno successo i brand che sapranno comprendere non solo le singole query, ma il percorso completo che gli utenti compiono dal primo riconoscimento del problema fino alla decisione finale.