Sempre più utenti affidano alle intelligenze artificiali conversazionali il compito di rispondere a domande che un tempo avrebbero rivolto a un motore di ricerca tradizionale, e questa trasformazione ha portato alla luce una nuova sfida per le aziende: capire non solo come il proprio sito si posiziona nei risultati di ricerca classici, ma come e quanto appare nelle risposte generate dai modelli di IA. Proprio per aiutare i brand a orientarsi in questo nuovo contesto è stato lanciato un strumento chiamato LLMrefs AI Search Visibility Tracker, progettato per offrire alle aziende una visione chiara di come i loro contenuti vengono citati e utilizzati dai principali assistenti basati su AI.
LLMrefs nasce in risposta alla crescente importanza della cosiddetta AI search, ovvero l’insieme di strumenti come ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini e altri che forniscono risposte sintetiche a partire da modelli linguistici di grandi dimensioni. Quando un utente chiede, per esempio, “Qual è il miglior software per il project management?”, quella domanda non viene semplicemente trasformata in una lista di link, ma in una risposta elaborata che può includere nomi di prodotti, paragrafi esplicativi e consigli diretti. Se il tuo brand non è citato in quella risposta — anche se la tua pagina è al primo posto nei risultati di Google — risulta invisibile in questo nuovo tipo di scoperta delle informazioni. Ecco perché gli strumenti come LLMrefs diventano strategici: consentono di misurare effettivamente quanto e come il brand viene menzionato all’interno delle risposte fornite dai modelli di IA, dando alle aziende i dati concreti per decidere dove concentrare gli sforzi di ottimizzazione.
La piattaforma offre una serie di funzioni pensate proprio per monitorare queste nuove dinamiche di visibilità. Per prima cosa, permette di seguire la presenza dei brand e delle parole chiave selezionate attraverso diversi motori di IA generativa, dunque non solo in ChatGPT ma anche in altri modelli emergenti. Questo è importante perché ogni assistente AI può attingere da repertori di conoscenza e combinare informazioni in modo leggermente diverso, e per un’azienda sapere dove sta comparendo e dove no può fare la differenza tra conquistare un nuovo cliente o rimanere fuori da un confronto competitivo.
Un’altra componente fondamentale dell’LLMrefs Tracker è la possibilità di analizzare le citazioni e le fonti: non si limita a dire se il brand è stato menzionato, ma mostra quali URL o contenuti specifici vengono usati dai modelli come riferimento. Questo tipo di informazione permette alle aziende di capire con precisione quali pagine funzionano bene, quali hanno bisogno di ottimizzazione e quali potrebbero servire per rinforzare la propria autorevolezza agli occhi dei modelli di AI. In un contesto dove la qualità, la struttura dei contenuti e la credibilità delle fonti contano molto, sapere quali articoli o sezioni del sito vengono effettivamente citati può diventare una guida preziosa per la produzione di contenuti futuri.
Il nuovo tracker non manca inoltre di offrire strumenti di benchmarking competitivo. Non si tratta semplicemente di monitorare la propria visibilità, ma di confrontarla con quella dei rivali. Confronti come questi sono sempre stati alla base delle strategie di marketing e SEO, ma ora si spostano in un nuovo terreno: non più solo chi appare più in alto nei risultati di Google, ma chi viene citato più spesso nelle risposte generate dalle AI. Questa metrica, definita in alcuni casi come share of voice in AI search, diventa un indicatore chiave per capire quanto un brand sia radicato nell’ecosistema emergente dell’informazione generata dall’intelligenza artificiale.
Un altro aspetto interessante introdotto da LLMrefs è la capacità di stimare l’“AI search volume” delle parole chiave monitorate. Questo concetto rappresenta una sorta di evoluzione di quello tradizionale di volume di ricerca: non si guarda più soltanto a quante persone cercano una parola chiave su Google, ma a quante volte gli assistenti di IA rispondono a domande legate a quel concetto. Questa metrica aiuta i team di marketing a capire quali argomenti sono più discussi e ricercati in contesti conversazionali e a pianificare la propria strategia di contenuto di conseguenza.
L’importanza di strumenti come questo emerge in un momento in cui la ricerca basata su AI rappresenta sempre più un fronte strategico per la scoperta di informazioni online. Gli utenti non si limitano più a digitare query nei motori di ricerca, ma conversano con assistenti intelligenti che sintetizzano risposte in linguaggio naturale. Per i brand, comparire nelle risposte di queste intelligenze artificiali significa partecipare attivamente alla conversazione digitale, raggiungendo gli utenti proprio nel punto in cui stanno formulando domande e prendendo decisioni d’acquisto o di informazione.