TL;DR / Punti chiave:

• Il divario di localizzazione: i risultati di ricerca basati sull'intelligenza artificiale sono estremamente variabili; uno studio condotto da Peec AI ha rilevato una variazione del 144% nei risultati tra le diverse regioni per query B2B identiche.
• Il pregiudizio a favore dell'inglese: in mercati localizzati come quello svedese, le ricerche in lingua inglese possono restituire solo fonti provenienti dagli Stati Uniti, rendendo invisibili i marchi locali se questi non ottimizzano i propri contenuti in base al contesto locale.
• Valore in gioco: una ricerca condotta da Precis mostra che quasi il 20% del valore complessivo delle ricerche B2B viene ormai filtrato attraverso sintesi generate dall’intelligenza artificiale, che intercettano il traffico ad alto valore aggiunto nella parte finale del funnel.
• Share of Model (SoM): Il successo inAEO/GEO si misura in base alla frequenza con cui il tuo marchio viene citato come raccomandazione affidabile, piuttosto che semplicemente in base alla posizione in una lista di link.
• Il quadro di riferimento: la visibilità viene garantita attraverso un processo in cinque fasi: suggerimenti intelligenti; raccolta scalabile; analisi delle lacune; mappatura dei contenuti e influenza sulle fonti di terze parti.

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Perché la visibilità nei motori di ricerca basati sull'intelligenza artificiale è importante per il settore B2B?

Per noi professionisti del marketing B2B, il panorama della ricerca è cambiato radicalmente. La ricerca non inizia e finisce più con un elenco di link blu su Google. Oggi, i vostri potenziali clienti stanno creando le loro liste ristrette di fornitori all’interno di motori di risposta come ChatGPT, Perplexity e Gemini.

Che la si chiami AEO (Answer Engine Optimisation) o GEO (Generative Engine Optimisation), l’obiettivo è lo stesso: garantire che il proprio marchio sia quello citato quando un modello di intelligenza artificiale sintetizza una risposta per un acquirente. In questa nuova realtà “zero-click”, se un modello di intelligenza artificiale non è in grado di verificare i dati o di individuare segnali coerenti della propria autorevolezza, il marchio cessa di fatto di esistere nel percorso di acquisto di quell’acquirente.

Il “divario di localizzazione”: perché le strategie globali falliscono a livello locale

In un recente studio condotto da Peec AI su quasi 5.000 query, abbiamo scoperto una realtà sbalorditiva per le aziende B2B internazionali. Mentre i risultati delle ricerche tradizionali sono relativamente stabili in tutte le regioni, quelli generati dall'intelligenza artificiale sono molto variabili. Per la query "strumenti di conformità in materia di lavoro", abbiamo riscontrato una variazione del 144% nei risultati tra Stati Uniti, Regno Unito e Svezia.

Forse l’aspetto più preoccupante per i marchi nei mercati localizzati è che le richieste in lingua inglese utilizzate in Svezia possono restituire solo fonti provenienti dagli Stati Uniti. Se non si ottimizza specificatamente il modo in cui questi motori generativi interpretano il contesto e la lingua locali, si rischia di risultare invisibili ad alcuni dei propri potenziali clienti più interessati all’acquisto.

La posta in gioco: approfondimenti dalla ricerca di Precis

La nostra ricerca interna presso Precis ha evidenziato che non si tratta solo di una questione di visibilità, ma anche di una questione finanziaria. Nel nostro rapporto “AI Overviews Report” abbiamo riscontrato che la ricerca B2B presenta la più alta “densità di valore”. Quasi il 20% del valore totale della ricerca B2B viene ora filtrato attraverso i riassunti generati dall’intelligenza artificiale, il che significa che l’IA sta intercettando le query ad alto valore aggiunto, situate nella parte finale del funnel, che in passato generavano il vostro traffico organico più prezioso.

Il modello in 5 fasi di Precis per la visibilità nei motori di ricerca basati sull'intelligenza artificiale

Per mappare questo percorso, adottiamo un approccio basato sui dati per colmare il divario tra intenzione e citazione.

1. Ingegneria intelligente dei prompt
2. Raccolta dati scalabile
3. Analisi strategica delle lacune
4. Mappatura e creazione dei contenuti
5. Influenzare la fonte

Fase 1: Progettazione intelligente dei prompt

Di cosa si tratta?
Individuare le domande specifiche poste dai tuoi acquirenti e trasformarle in prompt di alta qualità che rispecchino le vere e proprie query "fan-out".

Perché è importante?
Poiché al momento non si ha alcuna visione chiara di ciò che le persone inseriscono nei prompt, questo passaggio deve essere valutato con attenzione. La qualità e l’accuratezza dei vostri prompt determinano la qualità dei dati ottenuti. Per garantire che i vostri dati siano utilizzabili, dovete costantemente rivedere e migliorare i vostri prompt sulla base dei reali punti deboli e delle domande degli acquirenti.

Ecco come si fa:

• Collaborare con i team di vendita: individuare i punti critici concreti, come richieste di funzionalità specifiche o confronti dei costi.
• Utilizza il volume SEO come indicatore: associa i volumi di ricerca alle parole chiave per capire quali argomenti è più importante monitorare.
• Crea prompt per le principali aree di attività: assicurati di coprire ogni settore verticale e ogni servizio che offri. 

Fase 2: Raccolta dati scalabile

Di cosa si tratta?
Il processo di raccolta di un set di dati ampio e accurato, proveniente da diversi modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e da diverse regioni, al fine di elaborare una strategia su cui valga la pena agire.

Perché è importante?
L'inserimento manuale dei prompt rivela solo una parte della verità. Fattori come la tua posizione geografica e il modo in cui utilizzi il modello determineranno le risposte che otterrai; pertanto, è necessaria una visione d'insieme per eliminare i pregiudizi e ottenere maggiore accuratezza. Hai bisogno di una soluzione — su misura o integrata in una piattaforma — che fornisca dati relativi all'intero panorama dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

Ecco come si fa:

• Monitora la tua quota di modello (SoM): misura la visibilità e il volume del tuo marchio su vari modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e in diverse regioni.
• Identificare le fonti delle citazioni: registrare i domini e le fonti specifici utilizzati dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per recuperare le risposte.
• Analisi delle prestazioni linguistiche: raccogli dati sia in inglese che nella tua lingua locale (o nelle tue lingue locali) per capire in quali ambiti le fonti in inglese potrebbero ottenere risultati migliori rispetto ai tuoi contenuti locali.

Fase 3: Analisi strategica delle lacune

Di cosa si tratta?
Un confronto basato sui dati della tua visibilità rispetto a quella dei concorrenti per specifiche "entità" o aree tematiche.

Perché è importante?
Devi individuare quali argomenti sono di competenza dei tuoi concorrenti e in quali ambiti non sei presente nella conversazione. Classificando le tue richieste in base all’intento, puoi verificare se i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) prendono in considerazione il tuo marchio in ogni fase del funnel o se compari solo alla fine del percorso dell’acquirente.

Ecco come si fa:

• Verifica TOFU (Top of Funnel): controlla se il tuo sito viene trovato grazie ai contenuti didattici e alle definizioni delle categorie.
• Audit MOFU (Middle of Funnel): assicurati di aiutare gli acquirenti a comprendere meglio le loro esigenze specifiche e le relative soluzioni.
• Verifica BOFU (Bottom of Funnel): assicurati che, quando un acquirente richiede un confronto tra fornitori, l'IA metta in evidenza i tuoi punti di forza distintivi.

Fase 4: Mappatura e creazione dei contenuti

Di cosa si tratta?
Il processo tattico volto a garantire che il tuo sito web sia reperibile dall'intelligenza artificiale e a creare nuovi contenuti per colmare le lacune in termini di visibilità e intenzioni di ricerca.

Perché è importante?
I modelli di IA danno la priorità ai dati altamente strutturati e ai formati scansionabili; se le tue informazioni più preziose sono racchiuse in PDF non scansionabili o in codice JavaScript complesso, il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) semplicemente non riesce a individuarle. Un documento di mappatura funge da ponte tra le informazioni ricavate dai tuoi dati e le azioni concrete necessarie per aumentare la tua visibilità.

Ecco come si fa:

• Crea un foglio di lavoro di mappatura: individua quali pagine richiedono FAQ strutturate, tabelle comparative o contenuti completamente nuovi.
• Stabilisci le priorità in base al “livello”: concentrati sulle aree di “Livello 1” in cui non hai alcuna citazione o in cui il divario rispetto alla concorrenza si sta ampliando.
• Ottimizzare le risorse esistenti: assicurarsi che siano disponibili contenuti per i “momenti commerciali” in cui i concorrenti stanno attualmente ottenendo risultati migliori dei propri.

Fase 5: Influenzare la fonte

Di cosa si tratta?
Una strategia di PR digitali e di brand pensata per consolidare l’autorevolezza sulle piattaforme di terze parti che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) utilizzano per formarsi un’opinione.

Perché è importante?
Sebbene il tuo sito web sia la base, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sintetizzano informazioni provenienti da tutto il web. I dati dello studio di Peec.ai mostrano che, mentre giganti come Reddit e YouTube sono ampiamente citati, i siti più piccoli e specifici di un determinato settore sono spesso le fonti primarie per i settori B2B di nicchia. Devi controllare la narrazione su tutti i punti di contatto per “addestrare” i modelli di linguaggio di grandi dimensioni su ciò che il tuo marchio rappresenta.

Ecco come si fa:

• Individua i leader in termini di citazioni: utilizza i dati raccolti per individuare le fonti specifiche più citate nel tuo settore.
• Attuare una strategia off-page: questa può includere l’inserimento in articoli sotto forma di elenco, la pubblicazione di post come guest blogger o l’aggiornamento dei profili aziendali su siti come G2.
• Mantieni la coerenza del marchio: utilizza il tono di voce del tuo marchio, i punti di forza e lo "slogan" in tutte le menzioni online per rafforzare la tua autorevolezza presso le modelle.

Consiglio fondamentale: la coerenza è fondamentale. Ogni menzione del tuo marchio online contribuisce all’addestramento dei modelli di linguaggio di grande scala (LLM): assicurati di avere il controllo sulle risposte, gestendo tu stesso la narrazione.

Dalla classifica ai consigli

Nel 2026, avere successo nella ricerca va ben oltre il semplice primo posto nei risultati di Google. Oggi si tratta piuttosto di diventare il consiglio di fiducia in una conversazione. Attuando questo modello, i marchi B2B possono superare l’incertezza riguardo alla loro posizione nella ricerca basata sull’intelligenza artificiale, per iniziare a fornire le risposte giuste e a costruirsi una visibilità futura nella ricerca organica. 

Il tuo marchio viene consigliato dall'intelligenza artificiale, o sono i concorrenti a conquistare la tua pipeline? Inizia oggi stesso a verificare la tua quota di modello, oppure contattaci per iniziare.