L’Intelligenza Artificiale Generativa sta ridefinendo il modo in cui le persone cercano informazioni, confrontano alternative e scelgono prodotti, servizi e brand. In questo scenario, per le aziende essere visibili non significa più soltanto presidiare i risultati e il posizionamento nei motori di ricerca tradizionali, ma anche essere riconosciute e citate dai sistemi di AI che sempre più spesso accompagnano gli utenti nelle loro decisioni.

Per questo stanno assumendo un ruolo sempre più rilevante l’AI Visibility e la Generative Engine Optimization (GEO): strategie che aiutano brand e organizzazioni a rendere contenuti, prodotti e competenze più accessibili, comprensibili e rilevanti per il proprio target, sia sui motori di ricerca sia sulle piattaforme di AI generativa.

Ne parliamo con Davide Cremonesi, Design Director di EngX, e Alberto Torresan, Senior Client Manager Fashion, Retail & GDO di Engineering, per approfondire come stanno evolvendo questi approcci, quali nuove esigenze emergono per i brand e quali opportunità si aprono nel nuovo ecosistema della ricerca alimentata dall’Intelligenza Artificiale.

Costruire una strategia di AI Visibility efficace significa smettere di pensare al posizionamento come a una tattica isolata e iniziare a trattarlo come un vero e proprio progetto di business.

Bisogna fare in modo che i Large Language Models abbiano una rappresentazione chiara del brand, del settore in cui opera, di ciò che fa e di ciò che lo differenzia dai competitor.

Più concretamente, una strategia di AI Visibility efficace poggia su due pilastri fondamentali.

Il primo è l’architettura e la semantica dei contenuti: l’AI non legge i siti come le persone, ma interpreta relazioni, dati strutturati e menzioni cross-channel. Serve quindi riorganizzare il patrimonio informativo affinché sia comprensibile per i modelli generativi, potenziando la presenza del brand anche su quelle fonti terze, testate di settore, piattaforme e database specializzati, che contribuiscono a determinarne l’autorevolezza.

Il secondo riguarda l’experience e il ripensamento del customer journey: oggi l’esperienza utente inizia molto prima, all’interno della risposta o della conversazione con l’AI, ancora prima che l’utente raggiunga il sito web e, potenzialmente, anche senza arrivarci mai.

Il punto di partenza è capire come il brand viene percepito oggi dai principali motori generativi, quali informazioni vengono restituite, quali prodotti o servizi vengono citati, quali competitor emergono e quali eventuali errori, lacune o incoerenze sono presenti nelle risposte.

Questo significa costruire un vero e proprio benchmark di visibilità, basato sulle domande che clienti e prospect potrebbero rivolgere a un assistente AI. Nel Fashion & Retail non si tratta soltanto di chiedere “quali sono i principali brand di una categoria”, ma anche di simulare esigenze concrete: quale prodotto scegliere in base al proprio stile, budget o occasione d’uso, quali marchi offrono determinate caratteristiche, dove acquistare un articolo, quali alternative esistono o quali brand sono più adatti a specifici profili di consumatore.

Successivamente, bisogna lavorare sull’ecosistema informativo aziendale: contenuti, schede prodotto, knowledge base, dati strutturati, storytelling, informazioni sui punti vendita, sostenibilità, servizi e customer experience. Tutti questi elementi contribuiscono ad alimentare il patrimonio di conoscenze a cui l’AI può attingere per formulare le proprie risposte. L’obiettivo è fare in modo che queste informazioni siano complete, aggiornate e coerenti nei diversi touchpoint, dal sito proprietario ai marketplace, dai social alle piattaforme e ai portali di settore.

Infine, è necessario misurare con continuità i risultati: presenza del brand nelle risposte, frequenza con cui viene raccomandato, posizione rispetto ai competitor, correttezza delle informazioni, prodotti citati, fonti utilizzate e traffico o conversioni riconducibili ai percorsi generati dall’AI. L’AI Visibility non è quindi un’attività una tantum, ma un processo di ascolto, ottimizzazione e monitoraggio continuo.

Assisteremo a una forte accelerazione tecnologica, con strumenti e interfacce destinati a cambiare rapidamente, soprattutto sotto la spinta dell’AI. Quello che non cambierà, però, sarà la necessità per le aziende di costruire una conoscenza profonda del proprio mercato e dei propri clienti.

Per questo motivo, la sfida non è prepararsi a uno specifico strumento o inseguire ogni innovazione. È sviluppare un patrimonio informativo, contenutistico e relazionale solido e capace di adattarsi a qualsiasi evoluzione tecnologica futura.

Credo che vedremo una relazione ancora più diretta tra brand e consumatori, con le aziende sempre meno concentrate sulla semplice promozione dei prodotti e sempre più orientate, invece, a costruire relazioni di valore con le persone.

Cosa significa concretamente? Che emergeranno le realtà capaci di offrire esperienze distintive, creare fiducia e mantenere una promessa di brand coerente nel tempo.

Le persone continueranno a scegliere un marchio piuttosto che un altro non solo sulla base di ciò che vende, ma anche della qualità dell’esperienza che offre, della credibilità che trasmette e della capacità di interpretare i loro reali bisogni. L’AI sta accelerando questa evoluzione, ma al centro resteranno le persone e la relazione che il brand riesce a costruire con loro.