C’è stato un tempo in cui la sfida era farsi trovare su Google. Poi sono arrivati i social media, e il concetto di visibilità si è spostato verso il coinvolgimento. Oggi, l’asticella si alza di nuovo: sempre più consumatori stanno abbandonando i motori di ricerca in favore dei modelli linguistici generativi (LLM) come ChatGPT, Gemini, DeepSeek o Perplexity. La domanda non è più “come ottimizzo per la SEO?”, ma “come faccio in modo che l’AI raccomandi il mio brand?”
Qual è il miglior smartwatch sotto i 300 euro?” oppure “Consigliami un ristorante romantico a Firenze con vista” sono prompt ormai comuni. A rispondere, però, non è più una lista di link. È un LLM.
Nel 2025, la customer journey non inizia con una ricerca, ma con una conversazione. “Qual è il miglior smartwatch sotto i 300 euro?” oppure “Consigliami un ristorante romantico a Firenze con vista” sono prompt ormai comuni. A rispondere, però, non è più una lista di link. È un LLM.
L’ascesa dello “Share of Model”
Finora abbiamo misurato l’awareness in tre modi: share of voice (quante persone parlano del mio brand), share of search (quanto viene cercato) e analisi di brand recall. Ma con gli LLM come nuovi “guardiani” dell’informazione, serve una nuova metrica: lo Share of Model (SOM), ovvero quanto spesso e favorevolmente un brand viene menzionato nei contenuti generati da AI rispetto ai competitor.
Il SOM non si conquista con keyword stuffing o headline sensazionalistiche. È una nuova forma di visibilità, legata a ciò che i modelli “percepiscono” essere utile, pertinente, credibile. La domanda cruciale diventa: la tua azienda è nota agli algoritmi quanto lo è alle persone?
LLM non cercano attenzione, cercano risposte
Un punto chiave: gli LLM non ottimizzano per l’attenzione come i social o i motori di ricerca. Ottimizzano per la risoluzione. Non premiano il brand più famoso, ma quello che offre la risposta più completa al problema dell’utente. Questo significa che non basta “essere presenti”: bisogna essere utili.
Ecco perché brand emergenti come Rivian (auto elettriche) possono avere una forte presenza tra le risposte AI, pur essendo meno noti al grande pubblico. Al contrario, marchi storici come Lincoln possono sparire dal radar degli LLM se non comunicano in modo rilevante per questi nuovi “consumatori sintetici”.
L’algoritmo ti vede (o non ti vede)
A differenza dei motori di ricerca, dove anche un brand poco ottimizzato può comunque apparire nelle SERP, gli LLM non danno seconde chance. Se non sei nel modello, non esisti. Non c’è “pagina due”.
Jellyfish, parte del Gruppo Brandtech, ha presentato la piattaforma Share of Model, una soluzione che consente alle aziende di analizzare come i diversi Large Language Models (LLM) percepiscono il brand, i prodotti e i servizi proposti ai consumatori. Alcune analisi condotte sul mercato dei detersivi in Italia mostrano quanto il SOM vari da modello a modello. Chanteclair risulta visibile su Perplexity, ma completamente assente su Llama. Ariel spicca su Llama ma quasi inesistente su Gemini. La tua presenza può essere forte su un modello e nulla su un altro.
Costruire una strategia AI-first
Come si conquista visibilità nei modelli linguistici? Serve un cambio di paradigma nella creazione dei contenuti. Alcuni principi fondamentali:
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Focus sulla funzione, non sulla forma: Tesla viene citata per le sue batterie e aggiornamenti software, non per le campagne emozionali.
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Raccontare il “perché” e il “come”: The Ordinary spiega perché la sua crema funziona, Nike mostra i benefici concreti delle sue scarpe per la maratona.
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Prove, fonti, autorevolezza: i LLM privilegiano brand che citano studi, recensioni, opinioni esperte.
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Contenuti strutturati: pagine con tabelle, liste, comparazioni e casi d’uso sono più “digeribili” per gli LLM rispetto a storytelling vago o ispirazionale.
Ogni LLM ha la sua sensibilità
Non tutti i modelli pesano gli stessi attributi allo stesso modo. Per Airbnb, ad esempio:
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Perplexity premia la flessibilità
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ChatGPT preferisce le opzioni locali
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Claude valorizza la facilità d’uso
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Gemini si concentra su unicità
Ciò suggerisce che un brand debba personalizzare i contenuti a seconda del modello, proprio come si adatta un messaggio tra Instagram e LinkedIn.
Dalla market share alla “problem share”
Il marketing AI-first non riguarda solo la visibilità. Riguarda la rilevanza semantica. Gli LLM costruiscono mappe concettuali, non keyword match. Premiano chi risolve problemi, non chi urla più forte.
Questo richiede ai marketer una nuova prospettiva: pensare come un AI, e non come un utente. Domandarsi: il mio contenuto è una risposta o un claim pubblicitario?
Conclusione
L’evoluzione non è solo tecnica, è culturale. Il marketing entra in una nuova fase, dove l’algoritmo non è più solo un canale, ma un interlocutore. Dove vincere non significa “essere trovati”, ma essere scelti.
Chi saprà adattare strategia, contenuti e posizionamento per piacere agli LLM si troverà un passo avanti. Per tutti gli altri, il rischio è l’invisibilità.
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