Animorph ha presentato Querying.ai, una piattaforma dedicata alla Generative Engine Optimization, o GEO, progettata per raccogliere e analizzare le risposte che gli utenti vedono realmente all’interno dei servizi di ricerca basati sull’intelligenza artificiale. Il sistema non si limita a interrogare le API dei modelli, ma acquisisce il contenuto mostrato direttamente nelle interfacce utilizzate dagli utenti, comprese le risposte generate e le fonti citate. Questa impostazione nasce dal fatto che, a parità di domanda, il risultato ottenuto tramite API può differire da quello effettivamente visualizzato nell’interfaccia del servizio AI, rendendo insufficiente un’analisi basata soltanto sulle risposte del modello.
Il funzionamento prevede che l’azienda invii una richiesta contenente il prompt da monitorare, il servizio AI di riferimento e il Paese dal quale deve essere effettuata la verifica. Querying.ai restituisce quindi non soltanto il testo della risposta, ma anche una serie di dati strutturati relativi al processo utilizzato dal sistema per produrla. Tra questi rientrano le query web effettivamente eseguite dall’AI durante la ricerca, cioè il cosiddetto search query fan-out, le fonti citate nella risposta e le eventuali informazioni provenienti da cataloghi di prodotti mostrate insieme al risultato.
La piattaforma è stata progettata per confrontare la visibilità di un brand in condizioni differenti. Le risposte generate dai sistemi AI possono infatti cambiare in funzione del servizio utilizzato, della formulazione della domanda, della posizione geografica e del momento in cui viene effettuata la ricerca. Querying.ai permette di registrare sistematicamente queste variabili e confrontare i risultati ottenuti nelle diverse configurazioni, consentendo alle aziende di verificare quando il proprio marchio viene citato, quali fonti contribuiscono alla risposta e in quali contesti vengono invece privilegiati concorrenti o altri soggetti.
Il monitoraggio può essere utilizzato anche per individuare le aree nelle quali un marchio non compare nelle risposte AI. Confrontando i risultati ottenuti per domande, mercati e piattaforme differenti, le aziende possono analizzare la presenza dei competitor e identificare i contenuti, le fonti o le categorie di ricerca nelle quali la propria visibilità risulta più debole. I dati possono quindi essere integrati nelle attività di contenuto e marketing, con un approccio basato sull’osservazione ripetuta delle risposte effettivamente restituite agli utenti invece che sulla sola analisi tradizionale del posizionamento nei motori di ricerca.
Querying.ai supporta diversi sistemi di AI generativa, tra cui ChatGPT, Google Gemini e Perplexity, oltre alle funzionalità AI integrate nei motori di ricerca. Sono comprese Google AI Overviews e AI Mode, insieme ai servizi Naver AI Briefing e AI Tab. La piattaforma permette quindi di monitorare nello stesso flusso sia assistenti conversazionali sia risposte generate direttamente all’interno dei motori di ricerca, mantenendo una struttura comune per la raccolta e il confronto dei dati.
Il servizio è rivolto soprattutto alle organizzazioni che devono eseguire verifiche su larga scala e in modo ripetitivo. Tra gli utilizzatori previsti rientrano le società che sviluppano strumenti di ottimizzazione per la ricerca AI e vogliono integrare funzioni di monitoraggio senza costruire internamente tutta l’infrastruttura di raccolta, le agenzie di PR e marketing che devono standardizzare il tracciamento per clienti e brand differenti e i team marketing o data delle grandi aziende che hanno necessità di controllare con regolarità sia la propria presenza sia quella dei concorrenti nelle risposte AI.
L’obiettivo del sistema è trasformare in una metrica osservabile il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale descrivono e raccomandano aziende, prodotti e servizi. In questa impostazione, la visibilità non viene misurata soltanto verificando se un sito compare tra i risultati tradizionali di ricerca, ma ricostruendo la risposta prodotta dal sistema AI, le fonti che l’hanno alimentata, le query intermedie utilizzate per reperire le informazioni e gli eventuali prodotti associati. Querying.ai fornisce così un’infrastruttura per ripetere queste verifiche nel tempo e confrontare in modo strutturato l’evoluzione della presenza di un brand all’interno dei diversi ambienti di ricerca generativa.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)