Fino a poco tempo fa misurare la visibilità organica di un sito era relativamente intuitivo. Una pagina compariva su Google, generava impressioni, qualcuno cliccava, entrava nel sito e, nel migliore dei casi, effettuava un acquisto o inviava una richiesta di contatto. Il percorso non era mai così lineare come appariva nei report, ma avevamo strumenti abbastanza consolidati per ricostruirne una parte significativa.
Con ChatGPT, Google AI Overviews, AI Mode, Gemini, Perplexity e gli altri sistemi generativi questo schema comincia a non bastare. Un’azienda può essere citata, consigliata o utilizzata come fonte senza ricevere una visita. Un utente può incontrare il nome di un brand durante una conversazione con un’AI e cercarlo su Google qualche ora dopo. Può copiare l’indirizzo del sito, aprirlo da un’altra applicazione oppure proseguire la ricerca da un altro dispositivo. In tutti questi casi il sito può avere acquisito visibilità e persino contribuito alla decisione dell’utente senza lasciare nel sistema di analytics una traccia facilmente riconoscibile.
Il problema, quindi, non è semplicemente capire “quanto traffico arriva da ChatGPT”. Quello è uno dei dati disponibili, e probabilmente uno dei più facili da leggere. La domanda più interessante è un’altra: come facciamo a capire se un’azienda sta diventando più visibile e più rilevante all’interno delle risposte generate dalle AI, e se questa presenza produce qualche effetto sul business?
A settembre 2026 abbiamo finalmente qualche dato in più per provarci. Ma siamo ancora lontani da un sistema di misurazione completo.
Google ha fatto un passo che cambia parecchio le cose
Dal 31 agosto 2026 Google ha reso disponibile globalmente in Search Console un report specifico dedicato alle funzionalità generative della Ricerca. Al momento comprende AI Overviews e AI Mode e consente di vedere quante volte i link di un sito sono stati mostrati all’interno di queste esperienze, quali pagine hanno ottenuto più impressioni e come i dati si distribuiscono per Paese, dispositivo e periodo.
È una differenza importante rispetto a pochi mesi fa. Prima eravamo costretti a verificare manualmente determinate query oppure ad affidarci a strumenti esterni che interrogavano ripetutamente i sistemi generativi. Ora, almeno nell’ecosistema Google, abbiamo un dato prodotto direttamente dalla piattaforma.
Ma c’è una particolarità che non va sottovalutata. Il nuovo report è essenzialmente un report di impressioni. Non mostra le query e, allo stato attuale, non fornisce nel report dedicato il corrispondente dato dei clic.
In altre parole, Google può dirci:
questa pagina è comparsa 18.000 volte nelle esperienze generative.
Ma da quel numero, da solo, non possiamo concludere che 18.000 persone abbiano visitato il sito, ricordato il brand o preso in considerazione l’azienda.
È però la prima volta che possiamo separare chiaramente due concetti che fino a ieri tendevamo a confondere: essere visibili in una risposta AI ed essere cliccati da quella risposta non sono la stessa cosa.
Questa distinzione diventerà probabilmente centrale nel reporting SEO dei prossimi anni.
ChatGPT presenta un problema diverso
Per ChatGPT la situazione è diversa. OpenAI spiega che qualsiasi sito pubblico può comparire nella ricerca di ChatGPT e indica esplicitamente che, per favorire scoperta, citazioni e collegamenti ai contenuti, non bisogna bloccare OAI-SearchBot.
ChatGPT Search mostra inoltre le fonti utilizzate nelle risposte e permette all’utente di aprire le citazioni. OpenAI stessa raccomanda di verificare le fonti perché i risultati di ricerca e le citazioni possono essere incompleti, obsoleti o errati.
Dal punto di vista di chi gestisce un sito, però, manca ancora qualcosa di equivalente al nuovo report di Search Console.
Possiamo vedere il traffico che effettivamente arriva da ChatGPT quando il referral viene conservato. Possiamo analizzare quali landing page ricevono queste visite e cosa fanno gli utenti una volta entrati. Ma non abbiamo un dato ufficiale del tipo:
“Il tuo brand è comparso 12.430 volte nelle risposte di ChatGPT questo mese.”
Ed è una differenza enorme.
Se ChatGPT consiglia tre aziende a un utente e questo legge i nomi senza aprire nessuno dei link, GA4 non ne saprà nulla. Se due giorni dopo quella persona cerca direttamente una delle aziende, vedremo una ricerca branded o una visita diretta. Non potremo dimostrare che il primo contatto è avvenuto dentro ChatGPT.
Questo significa che il traffico proveniente dagli LLM non dovrebbe essere interpretato come la misura della nostra visibilità sulle AI. È, più correttamente, la parte di quella visibilità che è riuscita a trasformarsi in una visita tecnicamente attribuibile.
È una differenza meno sottile di quanto sembri.
Anche GA4 vede soltanto ciò che arriva al sito
La documentazione ufficiale di Google Analytics aiuta a capire il problema. GA4 determina le sorgenti di traffico utilizzando, tra le altre informazioni, il page_referrer. Se non esiste una sorgente di referral identificabile, una sessione può finire classificata come direct/(none).
Quindi GA4 fa esattamente quello per cui è stato progettato: analizza ciò che accade quando l’utente raggiunge il sito.
Non può misurare un’interazione avvenuta interamente dentro un sistema esterno se quella interazione non produce un segnale osservabile successivo.
È per questo che considero pericoloso mostrare a un cliente un report con una riga:
ChatGPT: 84 visite
e concludere che quello sia il contributo di ChatGPT al suo business.
Quei numeri sono reali, ma raccontano una parte della storia.
Un’analisi pubblicata proprio il 21 settembre da Search Engine Land arriva alla stessa conclusione definendo i referral LLM osservabili in GA4 una sorta di “pavimento”, non il totale dell’impatto dell’AI. L’autrice propone infatti di affiancare all’attribuzione diretta segnali indiretti come traffico branded, traffico diretto, lead auto-dichiarati e indicatori di presenza nelle risposte AI.
È un’analisi, non uno standard ufficiale. Ma il problema che descrive è reale.
Perplexity dimostra che “citazione” e “visita” sono già due metriche separate
Perplexity è interessante perché nasce con una logica fortemente basata sulle fonti. L’azienda dichiara di inserire citazioni nelle proprie risposte e, nel programma dedicato ai publisher, offre ai partner anche dati per capire in che modo i loro contenuti vengono citati.
Questo ci dà un’indicazione sulla direzione del mercato: la citazione sta diventando essa stessa un oggetto da misurare, indipendentemente dal clic.
Non significa che una citazione valga automaticamente quanto una visita. Anzi, sarebbe un errore sostenerlo.
Una citazione può essere ignorata. Può rafforzare la credibilità del brand. Può generare una ricerca successiva. Può contribuire alla scelta finale. Oppure può non produrre nulla.
Dobbiamo quindi smettere di cercare una sola metrica capace di risolvere il problema.
Non esiste.
Il metodo che adotterei oggi: cinque livelli, non un “AI visibility score”
Per lavorare con i clienti di Salento Factory stiamo arrivando a una conclusione abbastanza semplice: la presenza nelle AI va osservata su più livelli. Non utilizzerei mai come KPI principale un punteggio sintetico del tipo “AI Visibility: 74/100”. Può essere utile per confrontare velocemente periodi o competitor, ma nasconde troppe informazioni.
Preferisco ricostruire il percorso.
1. Esposizione
La prima domanda è: il nostro contenuto entra effettivamente nelle risposte o nelle esperienze AI?
Per Google abbiamo ora un dato ufficiale: impressioni di AI Overviews e AI Mode, pagine coinvolte, Paese, dispositivo e andamento nel tempo.
Per gli altri sistemi dobbiamo utilizzare strumenti di monitoraggio o un campione controllato di query. Qui però bisogna essere molto prudenti, perché una risposta di ChatGPT o Perplexity non è una SERP stabile.
La stessa domanda può produrre risultati differenti a seconda del modello, del contesto conversazionale, della localizzazione, della formulazione del prompt e del momento in cui viene posta.
Per questo non utilizzerei mai “ho fatto dieci domande a ChatGPT e siamo comparsi sei volte” come prova della quota di mercato AI di un’azienda.
È un test, non una statistica.
2. Citazione e raccomandazione
Essere mostrati come fonte e essere raccomandati sono due cose differenti.
Un articolo del nostro blog potrebbe essere utilizzato come fonte in una risposta senza che Salento Factory venga considerata tra le agenzie consigliate. Al contrario, il brand potrebbe essere nominato perché altri siti ne parlano, anche se salentofactory.com non viene citato direttamente.
Questa distinzione secondo me sarà fondamentale.
Dovremmo quindi monitorare almeno separatamente:
citazioni del dominio, quando una nostra URL viene utilizzata come fonte;
menzioni del brand, quando viene nominata Salento Factory;
raccomandazioni, quando il brand entra in un insieme di alternative suggerite per una determinata esigenza.
Sono tre fenomeni differenti.
Anche Search Engine Journal ha recentemente osservato che molti strumenti stanno mescolando menzioni, citazioni, ranking e risultati all’interno di un unico score, quando invece separarli permette di capire molto meglio cosa sta realmente cambiando.
3. Visita
A questo punto arriviamo alla metrica tradizionale: qualcuno clicca.
Qui GA4 torna ad essere molto utile. Possiamo creare una vista dedicata ai referral provenienti dai principali sistemi AI e analizzare landing page, engagement, eventi chiave e conversioni.
Io non guarderei però soltanto il numero di sessioni.
Mi interesserebbe capire, ad esempio, se 100 visite provenienti da ChatGPT arrivano prevalentemente su articoli informativi e non convertono oppure se 25 visite raggiungono una pagina commerciale e producono quattro richieste di preventivo.
Nel secondo caso il volume è più piccolo, ma il valore economico potrebbe essere decisamente superiore.
Anche nell’AI vale quindi una vecchia regola del digital marketing: il traffico non è il risultato.
4. Domanda del brand
Questo è probabilmente il livello più interessante e più difficile da interpretare.
Supponiamo che nell’arco di sei mesi aumentino contemporaneamente:
le citazioni del brand nelle AI;
le impressioni Google AI;
le ricerche di “Salento Factory” in Search Console;
gli accessi diretti al sito;
le richieste in cui una persona dichiara di conoscere già l’agenzia.
Saremmo autorizzati a dire che l’aumento è stato causato dall’AI?
No.
Saremmo però davanti a una relazione abbastanza interessante da analizzare.
La ricerca branded è particolarmente utile perché fotografa una domanda che esisteva prima del clic. Se qualcuno cerca “Salento Factory ecommerce Lecce”, sa già che Salento Factory esiste. Il problema dell’attribuzione è capire dove lo ha scoperto.
Potrebbe essere stato ChatGPT. Potrebbe essere un passaparola, Instagram, un vecchio cliente, un articolo letto settimane prima.
Per questo parlerei di segnale di domanda, non di conversione attribuita all’AI.
È una distinzione metodologica che eviterei di sacrificare per rendere più bello un report.
5. Risultato economico
Alla fine qualcuno deve telefonare, acquistare, prenotare o chiedere un preventivo.
È qui che secondo me molti sistemi di AI tracking rischiano di perdere il contatto con il business.
Posso avere uno share of voice eccellente in 500 prompt e zero clienti.
Oppure posso comparire relativamente poco ma nelle domande immediatamente precedenti a una decisione d’acquisto.
Per questo l’ultima colonna di qualsiasi report dovrebbe rimanere la stessa che utilizziamo da anni:
lead, vendite, ricavi, valore della conversione.
La novità consiste nel non pretendere che tutti questi risultati possano essere attribuiti perfettamente al primo contatto AI.
Un’aggiunta molto semplice ai moduli può darci dati che GA4 non avrà mai
C’è una soluzione poco tecnologica che probabilmente oggi vale più di alcuni dashboard costosi.
Nei moduli di richiesta preventivo inserirei una domanda facoltativa:
Come ci hai conosciuto?
Con possibilità di indicare Google, ChatGPT o altro assistente AI, social, passaparola, cliente precedente e altro.
E, per i lead più importanti, durante la prima telefonata farei una domanda ancora migliore:
“Ti ricordi dove hai sentito parlare di noi per la prima volta?”
Questo tipo di attribuzione auto-dichiarata ha naturalmente dei limiti. Le persone dimenticano, semplificano e possono aver incontrato un marchio più volte.
Ma introduce una fonte completamente diversa dai dati tecnici.
Se GA4 attribuisce il lead a Google Organic ma il cliente dichiara “avevo chiesto a ChatGPT quali agenzie c’erano a Lecce, poi vi ho cercato su Google”, abbiamo scoperto un passaggio del percorso che Analytics non avrebbe potuto mostrarci.
Non correggerei il dato GA4: conserverei entrambi.
Origine tecnica: Google Organic
Origine dichiarata: ChatGPT
Per me questa coppia di dati potrebbe diventare una delle informazioni più interessanti nei CRM dei prossimi anni.
Come costruire un monitoraggio delle AI senza ingannarsi da soli
Per ChatGPT, Gemini, Perplexity e gli altri sistemi creerei un gruppo stabile di query rappresentative del mercato del cliente.
Per Salento Factory potrebbero esserci, per esempio:
“chi può realizzare un ecommerce professionale in Puglia”;
“web agency per sito multilingua nel Salento”;
“chi può sviluppare un portale turistico complesso in Puglia”.
Ma non mi fermerei alle keyword SEO trasformate in domande.
Le conversazioni AI sono interessanti soprattutto quando diventano più specifiche:
“Devo realizzare un ecommerce da circa 100 prodotti, vendo in Italia e Germania e ho bisogno anche di Google Ads. Che tipo di agenzia dovrei scegliere?”
oppure:
“Ho un’agenzia di case vacanza in Puglia e voglio integrare booking engine, channel manager e servizi turistici. Quali aziende possono sviluppare una piattaforma del genere?”
È qui che emergono davvero posizionamento e comprensione del brand.
Terrei un set stabile di domande, lo eseguirei periodicamente sulle principali piattaforme e conserverei i risultati. Non per trasformarlo in una percentuale scientifica, ma per osservare tre cose: presenza, contesto della menzione e competitor associati.
Soprattutto non cambierei continuamente i prompt, altrimenti ogni confronto perderebbe significato.
Una metrica che aggiungerei: la qualità del contesto
C’è poi un elemento che i semplici conteggi ignorano.
Essere nominati non è necessariamente positivo.
Immaginiamo due risposte.
Nella prima:
“Salento Factory è una web agency di Lecce che sviluppa siti ed ecommerce.”
Nella seconda:
“Per un progetto che richiede ecommerce, SEO, advertising e integrazioni personalizzate, tra le realtà locali da valutare c’è Salento Factory…”
In entrambi i casi abbiamo una menzione.
Ma il secondo contesto è molto più vicino al posizionamento commerciale che vogliamo costruire.
Per questo, oltre a quantità di menzioni e citazioni, introdurrei una verifica periodica degli attributi associati al brand.
Per cosa veniamo ricordati?
Siti economici? SEO? Ecommerce? Progetti complessi? Agenzia locale? Assistenza? WordPress? Strategia?
È probabilmente una metrica meno appariscente di uno share of voice, ma molto più utile per capire cosa i sistemi AI hanno compreso dell’azienda.
Ed è qualcosa su cui possiamo intervenire attraverso sito, contenuti, dati strutturati, presenza editoriale, recensioni, profili aziendali e citazioni esterne.
Il nuovo Search Console offre anche una scelta che fino a poco tempo fa non esisteva
C’è un’altra novità del 31 agosto che merita attenzione. Google ha introdotto in Search Console un controllo con cui il proprietario del sito può decidere se consentire o escludere l’utilizzo dei propri link e contenuti in AI Overviews, AI Mode e nelle funzionalità generative di Discover. L’impostazione predefinita è l’inclusione.
È interessante perché introduce finalmente una domanda che fino ad ora era quasi teorica:
la visibilità nelle AI ha abbastanza valore da giustificare l’utilizzo dei nostri contenuti?
Prima di avere dati, era difficile persino porla.
Ora Google ci permette almeno di osservare quanta esposizione otteniamo e, se vogliamo, escludere il sito da queste esperienze.
Attenzione però a non confondere questa impostazione con Google-Extended: Google specifica che il controllo di Search Console riguarda la presenza nelle funzioni generative della Ricerca, mentre Google-Extended riguarda l’uso dei contenuti per l’addestramento dei modelli.
È una distinzione tecnica che diventerà sempre più importante: essere trovabili da un sistema AI, essere utilizzati per produrre una risposta e autorizzare l’addestramento di un modello non sono necessariamente la stessa autorizzazione.
Lo vediamo anche in OpenAI, dove OAI-SearchBot è dedicato alla scoperta dei contenuti per Search ed è distinto dai crawler destinati ad altri utilizzi.
Non tutti i crawler AI hanno lo stesso valore
Cloudflare sta osservando da tempo un altro lato dello stesso fenomeno: il rapporto tra quantità di crawling AI e traffico restituito ai siti.
Nei propri dati, che riguardano naturalmente il traffico che transita sulla rete Cloudflare e non vanno quindi generalizzati a tutto Internet, l’azienda evidenzia una forte crescita dell’attività dei crawler AI e una crescente distanza tra consumo dei contenuti e referral verso gli editori.
Il tema è interessante anche per una normale azienda, non soltanto per un editore.
Se un bot visita migliaia di pagine, non significa che il sito stia ottenendo migliaia di opportunità commerciali.
Il crawling è un prerequisito tecnico, la citazione è visibilità.
Il clic è traffico, il lead è business.
Mettere questi quattro eventi nella stessa colonna significa perdere proprio l’informazione che stiamo cercando.
Come dovrebbe essere il report mensile di un’azienda nel 2026
Se dovessi preparare oggi il reporting AI di un cliente, non gli consegnerei una pagina piena di grafici con scritto “AI visibility score”.
Farei qualcosa di molto più leggibile.
Immaginiamo questi dati:
Visibilità Google AI
42.600 impressioni nelle funzioni generative, +24% rispetto al mese precedente.
Pagine maggiormente esposte
Pagina servizio A, guida B, articolo C.
Presenza nelle altre AI
Brand rilevato nel 34% del panel di query monitorate; citazione diretta del dominio nel 18%. Il dato deriva da un campione proprietario e non rappresenta la totalità delle conversazioni degli utenti.
Referral AI identificabili
126 sessioni, di cui 73 da ChatGPT, 31 da Perplexity e 22 da altre sorgenti.
Domanda branded
Query contenenti il brand +17% rispetto alla media dei tre mesi precedenti.
Lead
8 lead tecnicamente attribuiti a referral AI; 14 utenti hanno dichiarato nel modulo o durante la chiamata di aver scoperto l’azienda tramite un assistente AI.
E sotto metterei l’informazione più importante:
L’aumento contemporaneo delle esposizioni AI e delle ricerche del brand è un segnale da monitorare, ma i dati disponibili non consentono di attribuire causalmente l’intero incremento della domanda alle piattaforme AI.
Forse è una frase meno spettacolare di “l’AI ci ha portato +17% di clienti” ma è molto più credibile.
Il rischio maggiore oggi è costruire una nuova SEO fatta di numeri che sembrano precisi
È già accaduto in passato, abbiamo trasformato Domain Authority, keyword count, visibility index e altri indicatori utili in numeri che a volte venivano trattati come se fossero direttamente fatturato.
Con l’AI rischiamo di fare la stessa cosa ancora più velocemente.
Un software interroga ChatGPT, Gemini e Perplexity con 500 prompt, trova il nostro brand 82 volte e produce un grafico con “AI Share of Voice 16,4%”.
Quel 16,4% può essere utilissimo se sappiamo come è stato costruito: quali prompt, quale Paese, quali modelli, quante ripetizioni, quale frequenza, quali competitor e con quale criterio è stata conteggiata una risposta.
Se non conosciamo queste informazioni, il decimale ci dà una precisione che il fenomeno osservato probabilmente non possiede.
Questo è il motivo per cui non abbandonerei gli strumenti di AI tracking. Li userei meglio.
Servono per osservare tendenze, non per fingere di poter ricostruire tutte le conversazioni che avvengono dentro sistemi ai quali non abbiamo accesso.
La domanda non sarà più soltanto “sono primo su Google?”
Per vent’anni una parte importante della SEO è stata sintetizzata in una domanda semplice: dove siamo posizionati?
La domanda sta diventando più articolata; quando qualcuno chiede consiglio a un sistema AI, siamo presenti? Se veniamo nominati, per quale motivo? Il sistema ci considera una fonte, un’azienda da valutare oppure entrambe le cose? Quali concorrenti compaiono accanto a noi? Quali caratteristiche ci vengono attribuite? E soprattutto: questa esposizione sta producendo più domanda e più clienti?
Google, con il nuovo Search Console, ha iniziato a mostrarci un pezzo del fenomeno. OpenAI consente ai publisher di rendere i propri contenuti disponibili alla ricerca di ChatGPT, ma non offre ancora un equivalente pubblico delle impressioni AI di Search Console. Perplexity lavora esplicitamente su citazioni e analytics per i partner editoriali. GA4 continua correttamente a misurare ciò che arriva al sito.
Non esiste quindi, almeno oggi, una dashboard capace di dirci tutta la verità.
Ed è probabilmente questo il punto più importante da capire.
La visibilità AI non è una nuova sorgente di traffico. È una nuova fase del percorso con cui una persona scopre, valuta e sceglie un’azienda.
Per misurarla dobbiamo mettere insieme dati che prima tenevamo separati: esposizione, citazioni, traffico, ricerche del brand, attribuzione dichiarata e risultati commerciali.
Il clic continua a contare. Semplicemente non racconta più tutto.
