Due domande ricorrono tra i proprietari di negozi. La prima: “usiamo già Search Console e gli strumenti di analisi del negozio, ma nessuno dei due ci dice cosa succede quando qualcuno chiede a ChatGPT o Gemini un consiglio su un prodotto”. La seconda, da un venditore che stava per pagare un'agenzia $3,000 per un'analisi più $400 al mese per continuare a monitorare: ne vale la pena?
La risposta migliore alla seconda è arrivata da un altro venditore nella stessa discussione: se quello che ricevi è un rapporto, puoi farne a meno, che costi £450 o $3,000 — e pagare per osservare un numero prima di aver cambiato qualcosa significa fare le cose al contrario. Ecco quindi la verifica vera e propria. L'abbiamo eseguita su noi stessi su tre piattaforme, e due risultati hanno cambiato il nostro modo di agire.
Passaggio 1 — scrivi le domande che i tuoi acquirenti fanno davvero
Non “il mio marchio è visibile?”. Da venti a quaranta domande formulate come le scrive chi sta per acquistare: miglior <tipo di prodotto> per <caso d'uso>, <tipo di prodotto> che <vincolo a cui tengono>, alternative a <il prodotto più noto e scontato>. Conserva anche qualche domanda con il nome del marchio — si comportano in modo completamente diverso, e questa differenza si rivela importante.
Scrivi l'elenco in un file. L'elenco è la risorsa di valore, perché lo riutilizzerai.
Passaggio 2 — registra cosa hai ottenuto, non solo se sei comparso
Poni ogni domanda a ChatGPT e Gemini, e per ogni risposta registra quattro cose: se sei stato menzionato; se sei stato citato con un link effettivo nelle fonti; quali concorrenti sono comparsi e in quale ordine; e quali URL sono stati citati, per chiunque.
Essere menzionati ed essere citati non è la stessa cosa, e la differenza è la parte su cui puoi intervenire. Nelle nostre prove abbiamo trovato risposte che riproducevano quasi alla lettera il nostro posizionamento, ma ci descrivevano in termini generici — senza nome del marchio, senza link. È un problema del testo di origine, non di posizionamento nei risultati, e nessun pannello di visibilità ci avrebbe detto quale dei due fosse.
Passaggio 3 — la colonna che cambia le tue azioni
La quarta colonna è quella che vale davvero. Quando abbiamo posto domande di categoria senza il nome del marchio su tre piattaforme, ogni citazione rimandava a repository GitHub e articoli di terze parti con elenchi di prodotti — non al nostro sito web. Le domande con il nome del marchio si comportavano diversamente e citavano le nostre pagine.
Per un negozio questo ha due conseguenze. Se le risposte senza marchio nella tua categoria citano raccolte di rivenditori, schede sui marketplace e siti di recensioni, riscrivere la pagina iniziale non le cambierà; il veicolo di diffusione è ciò che il modello sta effettivamente citando. Inoltre, verifica separatamente i due tipi di domanda — se ne fai la media in un unico punteggio di visibilità, ottieni un numero che cambia per ragioni su cui non puoi intervenire.
Passaggio 4 — correggi la fonte, non il pannello
I venditori segnalano due tipi di problema, entrambi correggibili alla fonte.
Informazioni obsolete. Un venditore ha ricevuto un cliente che citava un prezzo non più applicato dall'apertura del negozio, oltre un anno prima. Un altro ha scoperto che ChatGPT consigliava un prodotto che aveva smesso di vendere mesi prima; controllando, ha poi trovato altri due modelli che mostravano lo stesso articolo fuori catalogo. Se un vecchio prezzo o un prodotto non più disponibile è ancora presente in una pagina memorizzata nella cache, in un vecchio articolo o in una scheda di terze parti, è quello che viene ripetuto ai tuoi clienti.
Contenuti comparativi mancanti. Un modello che risponde a “X contro Y” ha bisogno di qualcosa da citare. Se nessuno nella tua categoria ha scritto un confronto onesto, la risposta viene assemblata attingendo a chi lo ha fatto.
Quindi l'elenco delle azioni è questo: correggi le informazioni obsolete ovunque si trovino effettivamente, comprese le pagine che non possiedi, poi crea i contenuti comparativi o sui casi d'uso mancanti nella sede a cui rimandano davvero le citazioni. I meccanismi per cui un passaggio viene citato e un altro no sono spiegati nel nostro articolo su come farsi citare da ChatGPT.
Passaggio 5 — misura di nuovo, ma non la prossima settimana
I metadati visibili ai modelli arrivano con forti ritardi. Nelle nostre verifiche, le piattaforme riportavano un numero di stelle e una data di rilascio non aggiornati da mesi. Non valutare una correzione entro una settimana dalla sua applicazione. Ripeti lo stesso elenco di domande dopo qualche settimana e confronta il tasso di menzione, il tasso di citazione e l'ordine dei concorrenti con la prima prova — ecco perché il passaggio 1 diceva di conservare l'elenco in un file.
Un'altra regola: questo è un campionamento, non una misurazione. Le risposte variano da una prova all'altra, quindi ripeti ogni domanda almeno tre volte in giorni diversi prima di considerare attendibile un cambiamento. Una singola prova non ti dice quasi nulla.
Eseguirlo in Orkas
Orkas include un SeoGeoAgent integrato, e l'elenco delle domande, i dati di ogni prova e l'elenco delle correzioni risiedono in un'unica cartella di progetto, così la seconda prova può essere confrontata con la prima invece di ricominciare da zero. Il flusso di lavoro più ampio — monitorare in quali domande compari e trasformare le lacune in pagine — è descritto nel caso d'uso sulla visibilità nei motori di ricerca e nelle risposte dell'IA.
Cosa non ottieni da questa verifica
- Nessun dato sul traffico. Il rapporto sull'IA generativa di Google Search Console non dispone di un'API e, per sua struttura, riporta solo le impressioni — non puoi ricavarne un tasso di clic dell'IA.
- Nessuna quota reale dei concorrenti. Stai campionando risposte, non misurando una popolazione.
- Nessuna garanzia che una correzione si propaghi. Alcune fonti citate sono completamente fuori dal tuo controllo.