Una ricerca ha evidenziato l'instabilità dei consigli sui brand nella ricerca tramite AI

L'azienda di analisi SparkToro, in collaborazione con Gumshoe, ha condotto un esperimento che ha rivelato un alto grado di casualità nelle raccomandazioni fornite da ChatGPT, Claude e Google AI. Durante lo studio, 600 partecipanti hanno effettuato 12 richieste identiche volte a ottenere consigli su brand o prodotti. I risultati hanno mostrato che le risposte dei modelli sono estremamente instabili: lo stesso sito può apparire nei risultati alla prima richiesta e risultare completamente assente a quella successiva.

Gli autori dell'esperimento sottolineano che la visibilità di un sito nelle risposte delle reti neurali non è una costante, ma un valore probabilistico. Una verifica singola della posizione di un sito non fornisce dati rappresentativi, poiché la variabilità dei risultati tra le diverse iterazioni è troppo elevata. Per ottenere statistiche affidabili, i ricercatori raccomandano di utilizzare una serie di richieste ripetute, calcolando successivamente la percentuale di risposte contenenti la risorsa target e tenendo conto dell'errore statistico.

Per gli specialisti di marketing e SEO, ciò significa dover rivedere gli approcci all'analisi della presenza nella ricerca tramite AI. Invece di limitarsi a registrare singole menzioni, è necessario implementare metodologie di test ripetuti per valutare la reale probabilità che un brand appaia nella risposta di un modello. Ignorare questo fattore porta a una percezione distorta dell'efficacia della strategia di promozione nei motori di ricerca generativi.