L'agente AI come porta d'accesso al consumatore
La pubblicità tradizionale e il SEO non sono più sufficienti. I clienti utilizzano sempre più spesso assistenti AIche analizzano le esigenze, confrontano i prodotti e fanno le scelte per loro. Se i dati dei vostri prodotti non sono pronti per essere letti da questi sistemi, la vostra offerta potrebbe non comparire affatto nelle loro raccomandazioni.
Rapporto McKinsey (2025) chiama questo fenomeno commercio agenziale - il momento in cui:
Gli agenti di intelligenza artificiale stanno diventando il nuovo punto di accesso al commercio, trasformando il modo in cui i consumatori scoprono e acquistano i prodotti.
McKinsey prevede che entro il 2030 acquisti mediati da agenti potrebbe generare 3-5.000 miliardi di dollari di fatturato a livello globale. I dati di Deloitte mostrano che il 72% delle aziende del settore retail sta già testando o implementando integrazioni con l'IA generativa nel processo di vendita.
Non si tratta di un esperimento, ma di una ridefinizione del canale di vendita. Oggi, quando un consumatore chiede a ChatGPT "scarpe consigliate per la corsa nel boscol'intelligenza artificiale generativa seleziona i prodotti in base alla struttura dei dati e al contesto, non alle tariffe CPC. Se il vostro prodotto non esiste in una struttura leggibile dal modello, non verrà mostrato, anche se avete un'offerta migliore.
Secondo Bain & Company, già il 60% delle interrogazioni sui motori di ricerca basati sull'intelligenza artificiale si conclude senza un clic sulla pagina - l'utente riceve una risposta direttamente dall'agente. In pratica, questo significa che un negozio i cui dati non sono compresi dai modelli di intelligenza artificiale è fuori mercato
Dati invece di pubblicità: la semantica della nuova SEO
Il SEO nei modelli generativi non si basa sui link, ma su comprensione dei dati di prodotto attraverso modelli di intelligenza artificiale.
McKinsey sottolinea che:
Le aziende che per prime capiranno la semantica del prodotto diventeranno i punti di riferimento per i modelli.
È Ottimizzazione generativa dei motori (GEO) - nuovo campo, che combina tecnologia di alimentazione dei prodotti, linguaggio e contesto degli utenti e strutture di dati. In pratica, ciò significa che l'intelligenza artificiale non ha bisogno della vostra pubblicità. Ha bisogno di una descrizione del prodotto che sia preciso, contestuale e comprensibile dalla macchina.
Dati da Polo di ricerca Synerise (RecSys 2025) confermano che i modelli basati sul contesto hanno aumentato la pertinenza delle raccomandazioni sui prodotti di 25%e il tasso di conversione degli utenti dai canali AI è di 18-22% in più che dai motori di ricerca
Caso di studio: vendita al dettaglio senza click e commissioni
Il rivenditore polacco di articoli sportivi (circa 800 SKU) ha incorporato il feed XML nei canali di AI nel Semly.ai. Entro tre mesi:
- il numero di raccomandazioni di prodotto in ChatGPT e Gemini è aumentato di 136%,
- conversione dal movimento AI è stata 6,9% (contro l'1,8% di Google Ads),
- il costo di acquisizione di un cliente è sceso da 11,20 EUR a 0,12 EUR (solo per il costo dell'abbonamento mensile),
- movimento con l'AI è stato responsabile di 17% ricavi a costo zero per clic.
Ciò conferma la tesi principale del rapporto Deloitte (2025):
L'intelligenza artificiale generativa fornisce un aumento misurabile delle conversioni quando la personalizzazione si adatta alle intenzioni attuali dell'utente.
Cosa determina la visibilità nell'IA?
Un'analisi del Data Economy Congress (2025, Varsavia, Polonia) identifica quattro fattori chiave che determinano se un prodotto apparirà nelle risposte degli agenti AI:
- Qualità dei dati di prodotto - descrizioni tecniche dettagliate, proprietà, categorie, applicazioni.
- Tempestività dei feed XML - nessun errore e aggiornamento regolare dei metadati.
- Contesto semantico - legame del prodotto con l'uso ("giacca da sci per gelate fino a -20°C").
- Fiducia dell'agente nella fonte - i negozi con recensioni positive, consegne rapide e una chiara politica di restituzione hanno maggiori probabilità di essere citati.
Gli esperti di Synerise aggiungono:
I modelli di raccomandazione dell'intelligenza artificiale non favoriscono i marchi, ma i dati di cui si fidano.
Modifica della definizione di canale di vendita
Nel mondo "agenziale", il cliente non è più la persona che ha il browser, ma la persona che ha il browser Agente AI che interpreta i suoi bisogni.
McKinsey scrive chiaramente:
Nell'economia agenziale non si vende a un essere umano, ma a un modello che lavora per lui.
Questo obbliga a un nuovo modo di pensare: non più campagne di parole chiave, ma di dati in base all'intento linguistico.
Le aziende che impareranno a fornire agli agenti un contesto avranno la precedenza come "fonti di verità sul prodotto".
Cosa fare ora?
- Modernizzare i dati dei prodotti - definire una serie di informazioni per ogni prodotto (materiale, applicazione, destinazione, condizioni d'uso).
- Trattare l'IA come un nuovo canale di distribuzione - proprio come lo erano il mobile commerce o il social commerce.
- Analizzate le richieste di informazioni sui vostri prodotti. Se non sono presenti nei risultati della conversazione, non c'è contesto.
- Utilizzare strumenti di monitoraggio dei dati con l'intelligenza artificiale, ad esempio. Semly - analizza le intenzioni e i dati comportamentali, aumentando la pertinenza delle raccomandazioni.
Questi sono i quattro pilastri della nuova SEO per i modelli generativi.
Come ha detto lui stesso rapporto McKinsey:
Non è il momento di stare a guardare. Le aziende che agiscono ora daranno forma agli standard del trading basato sugli agenti.
L'e-commerce sta entrando in una fase in cui la chiave non è più il traffico, ma la comprensione del prodotto attraverso modelli di intelligenza artificiale.
Dove non arrivano né la pubblicità né Google, L'intelligenza artificiale sta già indirizzando il cliente verso un negozio che ha svolto il proprio lavoro sui dati.
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