La ricerca basata sull'intelligenza artificiale sta rivoluzionando i comitati di acquisto B2B ben prima che un potenziale cliente compili un modulo

L'approvvigionamento B2B è entrato in una fase invisibile in cui gli acquirenti valutano i prodotti molto prima ancora di visitare un sito web. A Göteborg abbiamo riunito alcuni leader senior del marketing per esaminare in che modo l'ottimizzazione per i motori di risposta (AEO) si intersechi con la tradizionale ottimizzazione dell'esperienza di ricerca (SXO). Moderata da me, la nostra sessione principale con Anders Lykke e Alexander Borgvall Björk è stata seguita da una tavola rotonda alla quale hanno partecipato Malte Landwehr di Peec AI, Björn Ingmansson di Kognic, Stellan Löfving di HiQ ed Erica Broomelius di Visit Group. In tutta la sala, una realtà era chiara: adattarsi alla ricerca basata sull’intelligenza artificiale non è più un esperimento marginale, ma un cambiamento operativo.

Nel 2025, meno del trenta per cento degli acquirenti B2B avviava la propria ricerca utilizzando strumenti di ricerca basati sull’IA. Nel 2026, tale cifra è balzata al cinquantuno per cento. I lead provenienti da ricerche basate sull’IA registrano tassi di conversione da quattro a otto volte superiori rispetto ai lead web tradizionali, con un valore stimato nel corso del ciclo di vita da tre a cinque volte superiore. Con oltre il sessanta per cento dei singoli responsabili degli acquisti che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni, ogni comitato di acquisto B2B moderno è ormai direttamente influenzato dalle risposte automatizzate. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale eccellono nel confrontare livelli complessi di software e servizi aziendali, riducendo i tempi decisionali ed eliminando i candidati prima ancora che i team di vendita ricevano una richiesta.

I tradizionali risultati di ricerca rimangono la principale fonte di dati per i motori di risposta

Il passaggio all’ottimizzazione per i motori di risposta non significa abbandonare l’ottimizzazione per i motori di ricerca. I modelli linguistici di grandi dimensioni richiedono fonti strutturate e credibili per generare risposte, e l’autorità primaria del web rimane il loro fondamento. Attualmente, il quarantatre per cento delle citazioni dell’IA proviene direttamente dal sito web che occupa la prima posizione organica su Google. Sebbene la ricerca tradizionale rimanga un segnale di fiducia fondamentale, tra il sessantacinque e il settanta per cento delle query ora termina senza un clic, poiché le sintesi fornite dall’IA offrono risposte complete direttamente nella pagina dei risultati.

Per costruire visibilità in ambienti “zero-click” è necessario andare oltre i backlink e gestire in modo olistico le menzioni del marchio. I modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT considerano le citazioni del marchio prive di link presenti su pubblicazioni di settore, discussioni sui social e database di settore come segnali attivi di autorevolezza. Per i marchi che operano con budget più ridotti, la logica di fondo si adatta senza difficoltà: non servono budget da grande azienda per le pubbliche relazioni per costruire fiducia nell’IA, ma sono necessari dati verificati sull’entità, uno schema tecnico coerente e informazioni chiare sui prodotti su ogni piattaforma pubblica su cui si è presenti.

I circuiti di retroazione delle allucinazioni trasformano il posizionamento del marchio in un rischio tecnico

Quando i modelli di IA sintetizzano dati web non verificati, vecchi errori di posizionamento e imprecisioni relative alla concorrenza si trasformano in allucinazioni persistenti. Durante la nostra tavola rotonda, Björn Ingmansson ha illustrato come un termine di posizionamento obsoleto, proveniente da una storica campagna di PR, continui a persistere nei risultati dei modelli, creando confusione tra potenziali investitori e acquirenti. Malte Landwehr ha evidenziato un circolo vizioso ancora più stretto in cui articoli approssimativi della concorrenza hanno portato i motori di IA a inventare caratteristiche inesistenti per la sua piattaforma, che sono state successivamente citate da altri modelli come fatti. Stellan Löfving ha segnalato esempi estremi in cui gli algoritmi hanno inventato interi fenomeni naturali per spiegare immagini immobiliari alterate.

Per mitigare questi rischi è necessario cambiare il modo in cui i team di marketing producono i contenuti. Pubblicare centinaia di articoli generati dall’IA crea un “rumore” che indebolisce il posizionamento di base e alimenta le imprecisioni del modello. I team più performanti si concentrano sul mantenimento di venticinque risorse approfondite e aggiornate frequentemente, basate su competenze proprietarie. L’estrazione di approfondimenti unici direttamente dagli ingegneri interni e dagli specialisti di prodotto crea un livello umano che gli scraper automatizzati non possono replicare. Inoltre, i team devono trovare il giusto equilibrio tra limitare l’accesso a ricerche di valore per l’acquisizione diretta di lead e lasciare aperta la documentazione tecnica, in modo che i motori di ricerca possano analizzarla, indicizzarla e citarla con precisione.

L’attribuzione basata sui dati auto-dichiarati rende visibile un funnel “zero-click” altrimenti invisibile

La valutazione della ricerca basata sull’intelligenza artificiale tramite strumenti standard di analisi web spesso restituisce un contributo fuorviante pari allo zero per cento, poiché le risposte “zero-click” nascondono i primi punti di contatto della ricerca. Per individuare l’impatto effettivo è necessario combinare il monitoraggio quantitativo della piattaforma con l’attribuzione autodichiarata. L’aggiunta di campi semplici e aperti, come “Dove hai sentito parlare di noi per la prima volta?”, ai moduli di conversione rivela la reale portata dei modelli linguistici di grandi dimensioni durante la fase di individuazione dei fornitori.

Per monitorare le prestazioni del marchio in un ecosistema incentrato sull’intelligenza artificiale è inoltre necessario monitorare sistematicamente, nel tempo, prompt rappresentativi. Osservando i cambiamenti quotidiani nel modo in cui i modelli presentano il vostro marchio a confronto con la concorrenza, i team di marketing ottengono chiari segnali di orientamento senza dover fare affidamento sui tradizionali volumi di parole chiave. Quando i potenziali clienti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per standardizzare i confronti tra fornitori, i vostri dati strutturati sui prodotti e le vostre prove di efficacia pubbliche diventano la vostra squadra di vendita in prima linea.

Punti chiave per i responsabili del marketing B2B

• Verificate l'impatto della vostra entità pubblica interrogando quotidianamente i principali modelli linguistici di grandi dimensioni per individuare tempestivamente eventuali “allucinazioni”, messaggi di prodotto obsoleti o posizionamenti imprecisi.
• Combina il monitoraggio quantitativo del web con i campi di attribuzione compilati autonomamente nei moduli di acquisizione dei lead per rilevare i referral “zero-click” generati dalla ricerca tramite IA.
• Dare priorità alla cura di venticinque articoli fondamentali, di grande autorevolezza e aggiornati regolarmente, basati su interviste dirette con esperti interni, piuttosto che alla produzione in serie di post generici sul blog.
• Rendi accessibili le specifiche tecniche e la documentazione fondamentali relative ai prodotti, in modo che i crawler di ricerca e gli agenti di intelligenza artificiale possano indicizzarle e citare il tuo marchio come fonte primaria di riferimento.