Come la ricerca basata sull'intelligenza artificiale sta cambiando il modo di scoprire le attività commerciali locali

Introduzione

Come la ricerca basata sull'intelligenza artificiale sta cambiando il modo di trovare le attività commerciali locali

Qualche anno fa, chi cercava un idraulico digitava su Google "idraulico vicino a me", scorreva i risultati sulla mappa, leggeva alcune recensioni e chiamava uno dei primi risultati. Questo accade ancora, ma un numero crescente di persone salta completamente i risultati di ricerca e si rivolge invece a uno strumento di IA. Digitano o formulano una domanda a ChatGPT, a Google AI Overview o a un altro assistente di IA e ricevono un consiglio anziché un elenco di link da consultare.

Per le attività commerciali locali, questo cambiamento è più significativo di quanto la maggior parte di loro abbia compreso. Ottenere un buon posizionamento nella ricerca tradizionale non si traduce automaticamente nell’apparire nelle risposte generate dall’IA, e i segnali che determinano i suggerimenti dell’IA non sono identici a quelli che determinano il posizionamento su Google.

Cosa sta realmente cambiando

Una ricerca di BrightLocal mostra che l’IA è ora il quarto modo più comune con cui i consumatori avviano una ricerca locale, dopo la Ricerca Google, Google Maps e i social media, ma prima di Yelp e altre piattaforme di recensioni specializzate. Più di un consumatore su cinque dichiara di utilizzare l’IA per trovare o ottenere un consiglio su un’attività locale. Tra le fasce d’età più giovani, la percentuale è più alta.

Cosa significa in pratica: se qualcuno chiede a ChatGPT «il miglior ristorante thailandese vicino al centro di Austin», la risposta che riceve non deriva dai dati di localizzazione dell’utente né da un annuncio sponsorizzato. Proviene dalle fonti che l’IA ha acquisito sui ristoranti thailandesi locali ad Austin, ponderate in base alla frequenza delle citazioni, alla qualità delle recensioni e alla coerenza delle informazioni su ciascuna attività presenti sul web.

Un'attività che ha ottime recensioni su Google ma informazioni scarse o incoerenti su altre directory, siti di recensioni e copertura giornalistica locale potrebbe ottenere buoni risultati nella ricerca locale tradizionale e scarsi risultati nei consigli generati dall’IA. È possibile anche il contrario: un’attività che è stata presentata dai media locali, menzionata nei blog di cucina e citata su più piattaforme di recensioni potrebbe essere consigliata dall’IA più di quanto lascerebbe prevedere il suo posizionamento su Google.

Perché i consigli dell’IA funzionano in modo diverso rispetto ai posizionamenti di ricerca

La SEO locale tradizionale si basa su una serie di segnali relativamente prevedibili: ottimizzazione del Profilo Aziendale di Google, vicinanza, numero e punteggio delle recensioni, citazioni e autorevolezza del sito web. Questi segnali indicano a Google quali risultati mostrare per una determinata query di ricerca locale.

Gli assistenti basati sull’IA non funzionano allo stesso modo. Attingono da un insieme più ampio di fonti e ponderano i fattori in modo diverso. Le attività che tendono ad apparire nei suggerimenti dell’IA sono quelle citate spesso e in modo coerente in molti tipi diversi di fonti. Un dentista menzionato sul sito web della Camera di Commercio locale, citato in un articolo di cronaca locale, recensito su più piattaforme e descritto in modo coerente con lo stesso nome, indirizzo e numero di telefono su tutte queste fonti, ha maggiori probabilità di comparire in una risposta generata dall’IA rispetto a uno le cui informazioni variano o la cui presenza è limitata a un Profilo Aziendale di Google.

Ecco perché il concetto di visibilità nella ricerca basata sull’IA è emerso come un aspetto distinto da misurare e gestire, separato dal tradizionale monitoraggio del posizionamento. Strumenti come Lighthouse Local colmano proprio questa lacuna, aiutando le attività commerciali locali a capire se e in che modo compaiono nei suggerimenti generati dall’IA su piattaforme come ChatGPT e Google AI, e quali sono i fattori che determinano o limitano tale visibilità.

A cosa dovrebbero prestare attenzione le imprese locali

Le implicazioni pratiche per i titolari di attività locali e le agenzie che le gestiscono non sono così complicate come potrebbero sembrare.

La coerenza delle informazioni aziendali è più importante che mai. La coerenza dei dati NAP (Nome, Indirizzo, Telefono) è sempre stata fondamentale per la SEO locale, ma lo è ancora di più nel contesto dell’IA, poiché informazioni incoerenti confondono i modelli di IA su quale versione dei dettagli di un’azienda citare. Un’azienda con numeri di telefono diversi elencati su diverse directory è più difficile da rappresentare accuratamente per un’IA.

Le recensioni sono ricche di segnali. I sistemi di IA vengono addestrati su testi disponibili pubblicamente, e le recensioni sono tra i testi più abbondanti e descrittivi disponibili sulle attività commerciali locali. Un’attività con molte recensioni dettagliate che descrivono servizi specifici, quartieri e tipologie di clienti fornisce agli strumenti di IA materiale ricco da cui attingere per formulare raccomandazioni.

Le menzioni nei media locali e nelle testate regionali hanno un peso rilevante. Quando un ristorante locale viene citato in un settimanale alternativo della città o un appaltatore viene menzionato in un articolo di cronaca locale, tali citazioni entrano a far parte dell’ecosistema informativo su cui i sistemi di IA si addestrano e da cui attingono. Si tratta di un ambito in cui le relazioni pubbliche tradizionali e il content marketing locale si intrecciano direttamente con la visibilità nelle ricerche basate sull’IA.

I dati strutturati presenti sul sito web dell’azienda sono di grande aiuto. Il markup Schema, che identifica chiaramente il tipo di attività, l’ubicazione, gli orari, i servizi e l’area di copertura, fornisce ai sistemi di IA informazioni chiare e analizzabili su cui lavorare.

Cosa significa questo per le agenzie SEO che gestiscono clienti locali

Il discorso è cambiato. I clienti che in precedenza chiedevano solo del loro posizionamento su Google Maps ora chiedono perché un concorrente sia stato menzionato da ChatGPT e loro no. Alcuni stanno scoprendo che il loro profilo Google My Business ottimizzato coesiste con una presenza quasi inesistente in altre parti del web da cui l’IA attinge.

Per le agenzie, ciò rappresenta sia una sfida che un’opportunità. La sfida sta nel fatto che misurare la visibilità per l’IA richiede strumenti diversi rispetto al tradizionale monitoraggio del posizionamento. Il monitoraggio standard del posizionamento non vi dirà se il vostro cliente viene raccomandato quando qualcuno chiede a un chatbot basato sull’IA un tipo specifico di attività nella propria zona.

L’opportunità sta nel fatto che la maggior parte delle attività commerciali locali non sta ancora affrontando la questione in modo sistematico, e le agenzie che aiutano i clienti a costruire una presenza più ampia in termini di citazioni e menzioni, a sostegno della visibilità sull’IA, offriranno un servizio di vero valore anticipando il mercato anziché limitarsi a seguirne l’andamento.

Il punto di partenza pratico

Il primo passo più utile per qualsiasi attività locale o agenzia che stia pensando alla ricerca basata sull’IA è eseguire alcuni prompt di prova. Chiedete a ChatGPT o all’IA di Google di consigliare tipi specifici di attività nella vostra zona di riferimento e verificate se compaiono voi o i vostri clienti. Se non compaiono, questa è un’informazione. Se compaiono, verificate quali fonti cita l’IA per il suo consiglio. Quelle fonti vi indicano quali parti del vostro ecosistema informativo stanno funzionando.

Il comportamento della ricerca basata sull’IA è ancora in evoluzione e i segnali più rilevanti cambieranno man mano che i modelli sottostanti verranno aggiornati. Tuttavia, le attività che dispongono di informazioni coerenti e ricche provenienti da molte fonti rilevanti sono attualmente quelle che compaiono costantemente nelle raccomandazioni dell’IA. Costruire queste fondamenta è una strategia duratura, indipendentemente da come cambino i meccanismi specifici.

Un aspetto da tenere d’occhio man mano che questo settore si evolve: le fonti citate dai sistemi di IA quando formulano raccomandazioni locali non sono statiche. Man mano che i modelli di IA vengono aggiornati e il panorama informativo relativo a una determinata azienda cambia, la visibilità può variare senza che l’azienda debba intervenire. Ciò rende il monitoraggio periodico più utile di una verifica una tantum e fa sì che la comprensione delle fonti che guidano le raccomandazioni dell’IA diventi un compito in continua evoluzione, piuttosto che una voce da spuntare una volta sola.