Il modello tradizionale di ricerca dei viaggi sta cambiando. Per oltre un decennio, ottenere risultati digitali significava lottare per conquistare i link blu nella parte superiore delle pagine dei risultati di Google. Man mano che i motori di ricerca conversazionali si trasformano in concierge personali in grado di creare itinerari, verificare la disponibilità ed effettuare direttamente le prenotazioni, le prime posizioni nei risultati organici stanno perdendo il loro legame diretto con il traffico di prenotazione a valle.

La scorsa settimana a Stoccolma ho riunito in una sala un gruppo di esperti di marketing nel settore dei viaggi, dell’ospitalità e delle destinazioni, insieme a Lucy, della nostra partner di analisi Profound. Avendo trascorso 15 anni nel campo dell’ottimizzazione per i motori di ricerca, osservando l’evoluzione degli algoritmi, condurre questo esperimento congiunto sui dati con ChatGPT, Google Gemini, Perplexity e Microsoft Copilot ci ha permesso di comprendere chiaramente come i modelli linguistici di grandi dimensioni valutino effettivamente oggi i marchi turistici nordici.

Abbiamo analizzato i meccanismi strutturali alla base dell'architettura di ricerca basata sull'intelligenza artificiale, il modo in cui le grandi aziende tecnologiche stanno frammentando l'ecosistema dei viaggi e ciò che i marchi devono fare per continuare a essere visibili quando sono le macchine a fornire i consigli.

Il traffico proveniente dai motori di risposta genera un tasso di conversione cinque volte superiore rispetto a quello dei motori di ricerca tradizionali

Il passaggio alle interfacce conversazionali sta ridefinendo radicalmente il comportamento di ricerca. Gli assistenti autonomi basati sull’intelligenza artificiale gestiscono ormai oltre la metà del volume globale delle ricerche, con circa il sessanta per cento delle ricerche standard relative ai viaggi che si conclude senza un singolo clic su un sito web aziendale esterno. Tuttavia, questo cambiamento nel volume dei referral è accompagnato da un enorme aumento dell’intenzione commerciale.

La nostra ricerca condotta con Profound ha dimostrato che il traffico proveniente dai motori di risposta registra un tasso di conversione del 14,2%, rispetto al 2,8% storico registrato nelle reti di referral tradizionali. Le interfacce conversazionali fungono da motori di ricerca che sintetizzano variabili complesse quali budget, tempistiche e trasporti locali, presentando una sintesi mirata. Per i professionisti del marketing, questa disparità di valore significa che ottenere visibilità all’interno dei suggerimenti dei motori di risposta è di gran lunga più redditizio dal punto di vista commerciale rispetto alla ricerca del volume lordo di clic provenienti dai referral.

Google e OpenAI stanno creando due ecosistemi di viaggio radicalmente diversi

Per comprendere dove compare il proprio marchio è necessario riconoscere come i principali colossi tecnologici stiano strutturando i propri ambienti. Google sta attuando una strategia a circuito chiuso, progettata per mantenere gli utenti interamente all’interno della propria interfaccia nativa. Unendo i feed in tempo reale sui voli, Google Maps, i profili di Google My Business e i database locali in un’esperienza unificata basata sul proprio Universal Commerce Protocol, Google tende sempre più a rimandare di default ai propri URL statici piuttosto che a piattaforme di recensioni di terze parti o portali dei marchi.

OpenAI, al contrario, sta perseguendo un ecosistema alimentato da partnership aziendali e agenti di marca dedicati. Anziché gestire direttamente l’inventario verticale, ChatGPT si affida a integrazioni profonde con piattaforme come Booking.com, Expedia e Uber. Invece di gestire direttamente la selezione dei voli, OpenAI si avvale di agenti di marca specializzati che interagiscono per conto dell’azienda partner, affidandosi a feed aziendali puliti e API strutturate per elaborare le transazioni. I marchi del settore viaggi devono alimentare contemporaneamente l’ecosistema strutturato di Google e preparare strutture di dati leggibili dalle macchine per gli agenti di marca autonomi.

Le macchine necessitano di dati strutturati e di una comprensione approfondita della lingua madre per evitare la perdita di citazioni

Quando abbiamo analizzato le prestazioni dei marchi nei sottosettori ferroviario, aereo, marittimo e alberghiero in Svezia, sono emersi chiari modelli tecnici che spiegano perché i motori di ricerca raccomandino alcune strutture ricettive piuttosto che altre. Le piattaforme mostrano una forte preferenza per array di dati strutturati, configurazioni di database robuste e tabelle dei prezzi chiare rispetto ai testi in formato libero.

Nei mercati regionali abbiamo inoltre individuato una vulnerabilità critica: il ciclo di ricerca “fan-out” in inglese. Quando un utente inserisce una query utilizzando la sintassi svedese, i motori di risposta puntano inizialmente ai domini locali. Tuttavia, il modello traduce sistematicamente la query ed esegue i suoi cicli principali di recupero delle informazioni in inglese, poiché sui siti regionali non esistono matrici di viaggio complete nella lingua locale. Di conseguenza, i sistemi di IA locali aggirano i domini dei marchi regionali e ricorrono di default a grandi aggregatori internazionali come TripAdvisor o GetYourGuide per estrarre descrizioni verificate in inglese.

Per risolvere questo problema è necessario adottare un framework a doppio sito web, in cui l’interfaccia front-end destinata agli utenti garantisca coinvolgimento visivo e persuasione emotiva, mentre l’interfaccia back-end destinata alle macchine fornisca un Markdown pulito, una formattazione completa basata su microschemi e nodi API aperti per i crawler LLM.

Che cos’è il “Query Per Execution”? Il “Query Per Execution”, o QPE, indica il ciclo ricorsivo interno in cui un motore di risposta genera ulteriori sotto-prompt per interrogare i propri indici o fonti esterne prima di rispondere a una singola richiesta dell’utente. L’integrazione di risposte fattuali complete e strutturate direttamente nei contenuti del vostro sito riduce al minimo questi cicli interni di recupero, diminuendo gli attriti di elaborazione e aumentando le vostre possibilità di essere scelti.

Gli agenti di intelligenza artificiale specifici per determinate attività sono necessari per estendere su larga scala la correzione e la gestione dei contenuti

Poiché gli algoritmi dei motori di ricerca cambiano continuamente e le ricerche degli utenti contengono in media almeno venti parole, il monitoraggio manuale e l’ottimizzazione dei contenuti non sono più scalabili. Per garantire prestazioni aziendali ottimali è necessario implementare agenti di marketing basati sull’intelligenza artificiale, specifici per ogni attività, direttamente all’interno dei flussi di lavoro operativi.

Grazie alle reti di agenti multisistema, i team possono automatizzare la generazione di report diagnostici, monitorare le lacune nelle citazioni della concorrenza e pubblicare continuamente, nel giro di pochi minuti, aggiornamenti leggibili da sistemi automatizzati relativi alle strutture del codice degli schemi o alle micro-FAQ. Questi sistemi di agenti fungono anche da livello di governance sempre attivo, inviando avvisi automatici direttamente ai canali interni ogni volta che un motore genera dati inaccurati sul marchio o quando il sentiment multipiattaforma scende al di sotto delle soglie stabilite.

Azioni chiave per gli operatori del marketing nel settore dei viaggi

• Verifica il punteggio di visibilità di base del tuo marchio, la quota di citazioni e l'indice di sentiment utilizzando strumenti come Profound per individuare da dove i motori di ricerca attingono le informazioni relative alla categoria.
• Riorganizzare i contenuti principali del sito in formati leggibili da macchina utilizzando uno stile Markdown strutturato, tabelle di dati esplicite, formattazione con microschemi e nodi API aperti.
• Ampliare le basi di conoscenza nelle lingue locali relative ai domini regionali per eliminare il ciclo di diffusione in inglese ed evitare che i motori di ricerca ricorrano automaticamente agli aggregatori globali.
• Strutturare i contenuti fattuali in modo da rispondere direttamente alle query ricorsive secondarie all’interno della pagina, riducendo al minimo l’attrito di elaborazione delle query per ogni esecuzione (Query Per Execution) per i crawler.
• Implementa flussi di lavoro automatizzati tramite agenti per monitorare i risultati degli algoritmi, segnalare eventuali lacune nelle citazioni e applicare aggiornamenti in tempo reale agli schemi in tutto il sito.

Il passaggio dagli indici di ricerca tradizionali ai motori di risposta autonomi non rappresenta solo un cambiamento tecnico nel campo della SEO, ma una ridefinizione fondamentale del modo in cui i marchi del settore turistico si guadagnano le raccomandazioni e conquistano la fiducia dei clienti.

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