La ricerca generativa cambia le regole del gioco - L'AI Search (ad esempio ChatGPT, Gemini, Perplexity) genera risultati di risposta invece di un elenco di link, il che significa che le metriche tradizionali come le conversioni dell'ultimo clic non colgono più appieno l'impatto commerciale di questo canale. Negli articoli precedenti abbiamo mostrato come la visibilità nell'AI sia diversa dalla SEO classica; ora è il momento di fare un ulteriore passo avanti e mostrare come misurare l'efficacia di tale visibilità in GA4 e in altri strumenti.

Introduzione

Per molte aziende, i primi mesi di attività dell'AI Search sono una sorpresa: il traffico c'è, ma le vendite sono poche. In pratica, l'AI Search spesso assiste una decisione d'acquisto prima di chiuderla in GA4. Pertanto, la rendicontazione dell'efficacia richiede KPI e segmenti analitici adeguatamente configurati.

In questo articolo discutiamo:

• come tracciare con precisione il traffico con l'AI Search
• quali KPI sono rilevanti in quali fasi del funnel
• come impostare il GA4 per comprendere meglio l'impatto dell'IA

I rapporti standard GA4 non sono sufficienti

GA4 mostra le fonti di traffico, le sessioni e le transazioni. Tuttavia:

• L'AI Search spesso genera interesse e le decisioni di acquisto vengono prese in un altro canale
• il traffico proveniente dai modelli AI può essere classificato come "diretto" o "referral" senza una chiara designazione
• molte conversioni legate all'intelligenza artificiale non sono incluse nel rapporto di attribuzione tradizionale

In pratica, la mancanza di vendite nei primi mesi non significa che non ci sia un impatto dell'IA, ma indica piuttosto che l'IA non è stata in grado di produrre un effetto positivo non analizziamo le metriche pertinenti.

Come identificare il traffico proveniente dalla ricerca AI in GA4

Il segreto è creare definizioni di traffico AI dedicate. Ecco i passaggi pratici:

1. Assicurarsi che le fonti di AI siano correttamente etichettate

In GA4 è opportuno impostare canali personalizzati a cui assegnare il traffico proveniente da indirizzi quali:

• chat.openai.com
• chatgpt.com
• openai.com
• gemini.google.com
• perplessità.ai
• grok.com

Con questo:

• il traffico AI non sarà confuso con altri canali
• è possibile determinare più facilmente il coinvolgimento dell'IA nei percorsi degli utenti

2. Contrassegnare gli eventi specifici di Ai

Creare eventi come:

gtag('event', 'ai_session_start', {source: 'AI Search'});
gtag('event', 'ai_engaged_session', {engagement_time_msec: ...});

Ciò consente di analizzare le sessioni in modo più dettagliato rispetto alla semplice fonte.

3. Imposta i segmenti

Il segmento degli "utenti AI" dovrebbe includere

• utenti che sono entrati almeno una volta da una sorgente AI assegnata
• utenti che hanno avuto interazioni specifiche con l'AI Search (ad esempio sessioni di risposte a chatbot)

Questi segmenti consentono:

• confronti del comportamento degli utenti dell'IA rispetto agli altri
• analisi dei loro percorsi di conversione

KPI che contano davvero

Nel contesto dell'AI Search, è utile pensare ai KPI in modo multilivello:

KPI di livello 1 - visibilità

• numero di sessioni con strumenti di IA
• utenti unici AI
• aumento della quota di IA nelle fonti di traffico

Obiettivo: confermare che il marchio è riconoscibile e compare nelle risposte dei modelli.

KPI di livello 2 - qualità del traffico

• tempo medio di sessione
• visualizzazioni per sessione
• restituzioni sul sito web

Scopo: valutare se i visitatori provenienti da AI Search sono interessati ai contenuti.

KPI di livello 3 - intenzione di acquisto

Prima che le transazioni avvengano, l'intenzione dovrebbe essere evidente:

• voci nelle pagine delle offerte
• aggiungi al carrello
• processi di approvvigionamento in corso
• iscrizione alla newsletter / moduli di contatto

Obiettivo: valutare la disponibilità all'acquisto degli utenti dell'IA.

KPI di livello 4 - vendite e attribuzione

Dopo aver configurato l'attribuzione in base ai modelli (ad esempio, data-driven), analizzare:

• transazioni assistite dall'intelligenza artificiale
• percorsi di conversione in cui l'intelligenza artificiale era una delle fasi

Obiettivo: valutare il reale contributo dell'IA alle entrate.

Come configurare GA4 passo dopo passo

A. Segmenti ed esplorazioni

Create esplorazioni come "Percorsi di conversione" in cui analizzate:

• utenti che iniziano con sessioni di AI
• tempo di conversione
• numero di interazioni lungo il percorso

B. Definizioni delle conversioni ausiliarie

Non limitatevi alle transazioni, ad esempio alle conversioni:

• accesso alla pagina del prodotto
• CTA "contatto
• scarica il PDF
• iscrizione alla newsletter

In questo modo è possibile estrarre i segnali di intenzione prima dell'arrivo.

C. Attribuzione multicanale

Confronta i risultati:

• nel modello dell'ultimo clic
• in un modello basato sui dati o sul decadimento temporale

Questo mostrerà quanto spesso l'IA "assiste" nei percorsi di acquisto.

Esempio di evento in GA4

Di seguito è riportato un esempio di evento che è possibile aggiungere per tracciare meglio le sessioni di IA:

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXXXXX"></script>
<script>
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());

  // GA4 Standard
  gtag('config', 'G-XXXXXXX');

  // Evento sessione IA
  gtag('event', 'ai_session_start', {
    event_category: 'AI Search',
    event_label: 'AI Session'
  });
</script>

Tale evento consente una successiva segmentazione e analisi.

FAQ

È possibile attribuire chiaramente le vendite a ChatGPT o a un altro modello di AI?
Non in modo completamente deterministico. L'AI Search agisce molto spesso come canale per avviare o supportare una decisione di acquisto. Pertanto, i modelli di attribuzione, l'analisi del percorso e le conversioni assistite, non solo l'ultimo clic, sono fondamentali.

Perché il traffico proveniente dall'AI ha spesso un'alta qualità ma una bassa conversione diretta?
Perché gli utenti utilizzano l'IA principalmente nella fase di ricerca, confronto e formazione. Si tratta della fase superiore e intermedia dell'imbuto, non del momento in cui si conclude la transazione.

Come si fa a distinguere il traffico di valore proveniente dall'intelligenza artificiale dai clic accidentali?
Analizzando: il tempo di coinvolgimento, il numero di pagine viste per sessione, i ritorni degli utenti, le transizioni alle pagine degli annunci e l'utilizzo dei motori di ricerca. Le sole sessioni non sono un indicatore sufficiente.

GA4 è sufficiente per misurare l'AI Search?
GA4 è una buona base, ma in pratica vale la pena di integrarla con: audit delle risposte dei modelli di IA, monitoraggio della visibilità del marchio nelle risposte, test delle query e strumenti di monitoraggio della visibilità dell'IA.

Per quanto tempo è necessario misurare i dati per trarre conclusioni commerciali?
Il periodo minimo ragionevole è di 3-4 mesi. Conclusioni più stabili sull'impatto sulle vendite si hanno solitamente su un orizzonte di 4-6 mesi.

La mancanza di vendite dopo 3 mesi significa che il canale non funziona?
No. Se il numero di sessioni aumenta, la qualità del traffico migliora e si verificano micro-conversioni, il canale è in fase di costruzione dell'influenza. Il problema è la mancanza di questi segnali piuttosto che la mancanza della transazione stessa.

Quali sono le micro-conversioni migliori per l'analisi del traffico con l'AI?
I più comuni: accesso alle pagine dei prodotti e delle offerte, aggiunta al carrello, avvio del checkout, compilazione di un modulo, iscrizione a una newsletter, download di materiale.

L'AI Search può cannibalizzare le campagne SEO o a pagamento?
Può cambiare la loro quota di percorsi di conversione, ma il più delle volte funziona in modo complementare. Nei rapporti multicanale, si nota spesso che l'AI avvia le visite e il SEO o il direct le chiude.

Come si fa a comunicare l'impatto dell'IA al management o al cliente se non ci sono ancora vendite?
Attraverso quattro blocchi:

1. visibilità
2. qualità del traffico
3. intenzione
4. impatto sui percorsi

Questo tipo di reportistica mostra la tendenza e il potenziale di business, non solo il risultato finanziario.

Vale la pena creare dashboard separate per l'AI Search?
Sì. Un cruscotto separato consente di monitorare le dinamiche del canale senza il "rumore" di altre fonti e facilita la comunicazione degli effetti all'interno dell'organizzazione.

Come si fa a verificare se le vendite offline o B2B sono supportate dall'intelligenza artificiale?
Attraverso: domande sui moduli ("come ci ha raggiunto?"), analisi delle prime visite al GA4, correlazione della visibilità nell'AI con il numero di richieste di informazioni.

Le campagne pubblicitarie hanno senso con il ruolo crescente dell'AI Search?
Sì, ma il loro ruolo sta cambiando. Spesso assumono la funzione di chiudere la domanda che prima era generata da SEO e AI Search.

Glossario

Ricerca AI - Un modello di ricerca basato sull'intelligenza artificiale in cui l'utente riceve risposte dirette generate da modelli linguistici (ad esempio ChatGPT, Gemini, Perplexity) invece del classico elenco di link.

GEO (Ottimizzazione generativa dei motori) Una serie di azioni per aumentare la visibilità di marchi, prodotti e contenuti nelle risposte generate dai modelli di intelligenza artificiale.

AEO (Ottimizzazione per i motori di risposta) - Ottimizzazione dei contenuti per i sistemi che rispondono agli utenti (motori di ricerca, assistenti vocali, chatbot), con l'obiettivo di fornire risposte univoche e facilmente citabili.

Visibilità dell'intelligenza artificiale -Il livello di presenza del marchio, del prodotto o del contenuto nelle risposte dei modelli AI, indipendentemente dal fatto che l'utente clicchi sul link.

Citazione AI / Citazione AI - Una situazione in cui un modello di intelligenza artificiale invoca un marchio, un dominio o un contenuto come fonte di informazioni nella sua risposta.

Ricerca senza clic Quesiti in cui l'utente riceve una risposta senza dover andare sul sito web. Nell'AI Search, questo è il modello di interazione dominante.

Micro-conversioni Azioni dell'utente che segnalano l'interesse per un'offerta, ma che non sono ancora una vendita, ad esempio andare alla pagina di un prodotto, iscriversi a una newsletter, scaricare materiale, iniziare un checkout.

Conversioni assistite - Transazioni in cui un canale (ad esempio AI Search) è apparso nel percorso dell'utente ma non è stato l'ultimo clic.

Attribuzione multicanale Un modello per attribuire il valore delle vendite a diversi punti di contatto tra l'utente e il marchio (ad esempio, ricerca AI, SEO, pubblicità, diretta), piuttosto che attribuire il tutto a un'unica fonte.

Attribuzione guidata dai dati Modello di attribuzione in GA4, che utilizza dati e algoritmi per determinare il reale contributo dei singoli canali alla conversione.

Intento dell'utente Fase e scopo dell'interrogazione dell'utente, ad esempio informativo (ricerca), comparativo, transazionale. La ricerca AI è dominata da query informative e di consulenza.

Quota di voce nell'IA - Quota del marchio di risposte generate dall'intelligenza artificiale rispetto ai concorrenti per una serie specifica di query.

Percorso di conversione - La sequenza di interazioni dell'utente con il marchio prima dell'esecuzione dell'obiettivo (ad esempio, AI → SEO → diretto → acquisto).

Ultimo clic - Un modello di attribuzione che attribuisce l'intero valore di una conversione all'ultima fonte di input, che nel caso dell'AI Search molto spesso sottostima il suo reale impatto.

Fonti

Metriche di ricerca AI che contano davvero - analisi dei KPI chiave per la visibilità dei risultati generativi e del loro impatto sulle conversioni.

Metriche GEO: KPI per la visibilità competitiva - descrizione delle metriche di visibilità generative che differiscono dalle metriche SEO classiche.

Monitoraggio del successo della panoramica AI - analisi delle metriche relative alla presenza di panoramiche AI e del loro impatto sul successivo comportamento dell'utente.

Misurare il successo nella ricerca AI: le metriche che contano - esame di metriche come la share of voice, la frequenza delle citazioni e la presenza di istantanee AI.

Ottimizzazione dei motori di risposta (AEO) - una discussione enciclopedica sul concetto di AEO, che è strettamente legato all'ottimizzazione nell'ambito dell'AI Search.

Google Analytics - documentazione generale dello strumento analitico che utilizziamo come base per la misurazione dei KPI.

Blog Semly.ai - materiali di ricerca e visibilità dell'IA - altri articoli sulle strategie di visibilità nei modelli di IA.

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