Economia dell’intelligenza artificiale | Marketing, dati e potere algoritmi
“Nel Novecento si misurava lo spazio sui giornali. Negli anni Duemila si misuravano i click.
Oggi, nell’era dell’intelligenza artificiale generativa, si misura qualcosa di più sottile e potente: la probabilità di essere raccomandati da un algoritmo conversazionale.
Nel 2025 quasi tutte le grandi piattaforme di marketing analytics hanno introdotto strumenti per monitorare la visibilità nelle AI answer engine.
HubSpot ha acquisito XFunnel e lanciato strumenti per misurare la presenza nei risultati generati dalle AI. Semrush e Ahrefs hanno integrato moduli dedicati all’AI visibility.
Startup come Profound stanno costruendo intere piattaforme sull’Answer Engine Optimization. Ma il punto non è sapere se un brand viene citato da ChatGPT o Gemini.
Il punto è capire quanto quella citazione vale in termini di potere economico.
Perché le AI non si limitano a mostrare risultati: sintetizzano, selezionano, raccomandano.
E, sempre più spesso, decidono cosa entra e cosa resta fuori dal campo visivo del consumatore”.
Questa l’analisi di Palmer (articolo integrale si legge qui)
Trovo questa analisi molto utile all’anali del cambiamento perché dal rumore si è passati alla raccomandazione. Infatti Palmer precisa che dallo Share of Voice che misurava quanto spazio occupava un brand rispetto ai concorrenti ed era una metrica legata alla quantità, oggi siamo allo Share of Prompt — concetto emerso nel dibattito internazionale sull’Answer Engine Optimization nel 2025 — che misura invece la qualità della presenza dentro una risposta sintetica generata dall’AI.
Non è una differenza tecnica. È una differenza culturale.
Un cambiamento sistemico, non solo tecnico
Dunque come da tempo sottolinea anche de Kerckhove le AI stanno diventando intermediari cognitivi.
Per un editore, significa interrogarsi su quanto valore editoriale venga sintetizzato e redistribuito senza visibilità diretta del brand originario.
La questione italiana
L’Italia è un Paese di eccellenze verticali, PMI specializzate, distretti industriali ad alta competenza. In un ecosistema dominato da raccomandazioni algoritmiche, la differenza non la farà chi investe di più in advertising, ma chi rende i propri dati: strutturati, accessibili, semanticamente chiari, facilmente sintetizzabili dalle AI. È un tema di competitività nazionale.
Misurare per non essere invisibili
La conclusione di Palmer è che la Share of Prompt non è una formula definitiva, ma un tentativo di portare metodo in un territorio nuovo. La vera posta in gioco non è il marketing. È il potere di essere presenti nel momento in cui un’intelligenza artificiale costruisce la risposta che orienta una decisione. Nel Novecento si diceva:
“Chi controlla i media controlla il messaggio.” Potremmo dire: “Chi viene raccomandato dall’AI controlla la probabilità di scelta”.
E questa probabilità, oggi, è misurabile. Molto su cui riflettere.