Abbiamo letto con attenzione un esperimento pubblicato da Semrush che ha cambiato il modo in cui guardiamo all'ottimizzazione per l'AI shopping. Vale la pena condividerlo, perché le implicazioni pratiche sono immediate.
Semrush ha analizzato 100 prompt su ChatGPT chiedendo raccomandazioni di prodotto e ha monitorato le query che il modello esegue in background per costruire le risposte.
Quello che hanno scoperto ribalta un'assunzione comune: ChatGPT non si limita a fare ricerche generali su Google per selezionare i prodotti da mostrare nel carousel. Esegue un secondo livello di query, nascosto e codificato, direttamente su Google Shopping.
Il dato chiave: nel 75% dei casi, il prodotto in cima al carousel di ChatGPT era già tra i primi tre risultati di Google Shopping per quella stessa query. E la corrispondenza non era approssimativa: retailer, titolo e prezzo coincidevano esattamente.
Fino ad oggi, molte aziende hanno trattato la visibilità su ChatGPT come un problema separato da risolvere in futuro, magari con strategie dedicate.
Questo esperimento suggerisce che, almeno per l'ecommerce, il problema è già risolvibile oggi, con strumenti che molti hanno già in mano.
ChatGPT si appoggia all'ecosistema di Google Shopping perché è semplicemente il più ricco disponibile: dati strutturati, prezzi in tempo reale, recensioni, disponibilità. È un database di prodotto che nessun altro ha ancora replicato a quella scala.
Di conseguenza, chi lavora bene su Google Shopping oggi sta già costruendo la propria visibilità su ChatGPT, anche senza saperlo.
Se gestisci campagne Shopping o supervisioni la strategia ecommerce di un brand, questi sono i punti su cui concentrarsi.
Lavorare sul feed è sempre stato fondamentale per chi avesse un e-commerce; ora lo è ancora più.
Chi ha un feed ottimizzato e ranking solidi su Google Shopping parte avvantaggiato anche nella corsa all'AI visibility.
Infine, la domanda che ci facciamo, e che suggeriamo di farsi, non è "come ottimizziamo per ChatGPT?" ma "il nostro feed è all'altezza di quello che i modelli AI si aspettano di trovare?"
Spesso la risposta è no, e il problema è più vecchio dell'AI.
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