I consumatori non si fidano più dell’AI search

Il 40% dei marketer vede crescere il traffico dagli assistenti AI, ma il 50% registra cali con gli AI Overviews

Il paradosso è servito: mentre i brand rincorrono la visibilità su ChatGPT e Gemini, i consumatori stanno spegnendo la fiducia in quelle risposte istantanee. I nuovi dati su visibilità e fiducia nell’AI search raccontano un’inversione netta: a fine 2025 l’82% degli utenti giudicava l’AI search più utile della ricerca tradizionale; a metà 2026 la percentuale è crollata al 54%, un calo di 28 punti percentuali in un anno. Il gruppo degli scettici è cresciuto di sei volte. Eppure, secondo gli stessi dati, il 40% dei marketer registra un aumento di traffico proprio dagli assistenti AI, mentre il 50% segnala cali di traffico dall’arrivo degli AI Overviews. Chi misura solo la crescita lorda rischia di confondere correlazione e causalità.

Quando l’utilità percepita si sgretola

Kelsey Libert, che ha curato la ricerca per Search Engine Land, spiega il cortocircuito: «All’inizio l’AI sembrava un perfetto distributore automatico di risposte, ma le allucinazioni AI hanno eroso quella gratificazione immediata». L’utente oggi controlla in media 2,4 piattaforme prima di validare un acquisto. I marketer che attribuiscono l’ultimo clic all’assistente AI ignorano il percorso reale: la scoperta in performance di TikTok sposta volumi significativi, ma la validazione finale passa da Google (39% della fiducia per raccomandazioni di prodotto) e da Reddit, che raccoglie il 15% della fiducia. Gli strumenti AI si fermano al 14%. Un MMM ben costruito, con test geo su categorie ad alto rischio, è l’unico modo per distinguere l’incrementale dall’effetto alone.

La nuova mappa della fiducia tra piattaforme

Google non è più solo un motore di ricerca: le nuove regole Google Ads in AI Mode permettono di servire shopping ads direttamente nei riepiloghi generativi, attingendo da campagne Performance Max esistenti. E – channel-level reporting, negative keywords a livello campagna, visibilità sui termini di ricerca – offrono finalmente una granularità che prima mancava. Nel frattempo, la funzione di ogni piattaforma si specializza: YouTube e Instagram/TikTok gestiscono la scoperta del brand; ChatGPT e Gemini sono usati per ricerca e apprendimento; Facebook e Reddit servono funzioni di validazione umana. Il 57% dei marketer vede crescita di traffico da social come TikTok, Reddit e YouTube, mentre il 61% incolpa gli strumenti AI per i cali di traffico. La differenza sta nel saper attribuire ogni step del funnel.

Il problema è come misuriamo, non cosa misuriamo

La tentazione di ottimizzare per il traffico AI è forte. Il 49% dei marketer utilizza l’ottimizzazione delle FAQ, ma Kelsey Libert avverte: «Il rischio di un approccio basato su FAQ generiche è che l’AI e i competitor possano replicare facilmente quei contenuti». Meglio investire sulle menzioni del brand (43% dei marketer) e su dati proprietari difficili da clonare. E poi c’è il pasticcio di misurazione che AdExchanger definisce il paradosso della personalizzazione con miliardi di annunci AI-tailored: quando ogni impression è unica, i modelli di attribuzione standard collassano. Un warning di Anthropic del 5 giugno 2026 ha aggiunto un’altra incognita: l’AI potrebbe presto migliorarsi senza intervento umano. Kelsey Libert prevede che la fiducia si riassesterà «perché la stabilizzazione della fiducia nell’AI è questione di apprendimento degli utenti e miglioramento tecnologico». Fino ad allora, l’unica strategia difendibile è misurare l’incrementale con metodi robusti – holdout, geo test, MMM – e accettare che le 84,8 miliardi di visite di Google restano il termometro più affidabile per validare la domanda reale.

Il resto è rumore, finché non impariamo a filtrarlo.