La rivoluzione dell’AI generativa non è solo una novità tecnologica, ma una trasformazione radicale che sta rimodellando il panorama dell’e-commerce. Dati recenti rivelano un’impennata drammatica del traffico verso i siti web di vendita al dettaglio negli Stati Uniti, guidata dall’AI generativa, evidenziandone la crescente influenza e l’urgente necessità per i retailer di adattarsi. Questa analisi approfondisce i fattori alla base di questa impennata, l’evoluzione dei comportamenti dei consumatori e gli imperativi strategici per i retailer che navigano in questa era di trasformazione.
Crescita Esplosiva e Cambiamenti nei Modelli di Traffico
I numeri parlano chiaro. Da luglio 2024 a febbraio 2025, il traffico guidato dall’AI generativa verso i siti web di vendita al dettaglio ha registrato un aumento sorprendente del 1200%. Questa crescita esplosiva supera i canali tradizionali, segnalando un cambiamento fondamentale nel modo in cui i consumatori scoprono e interagiscono con i rivenditori online. Anche se la quota di traffico totale dell’AI generativa potrebbe essere ancora inferiore rispetto a fonti consolidate come la ricerca organica, il suo impatto è innegabile.
Le principali osservazioni includono:
- Superamento dei Picchi delle Festività: La stagione dello shopping natalizio del 2024 (dal 1° novembre al 31 dicembre) ha visto un’impennata ancora più impressionante, con il traffico dell’AI generativa in aumento del 1300% su base annua.
- Superamento della Ricerca Tradizionale: Alcuni studi indicano che il traffico guidato dall’AI generativa sta crescendo a un ritmo sbalorditivo, pari a 165 volte il tasso della tradizionale ricerca organica.
- Crescita Costante: Nonostante la relativa recente emergenza di strumenti di AI generativa come ChatGPT (rilasciato alla fine del 2022), la tendenza mostra un raddoppio costante del traffico ogni due mesi da settembre 2024. Questa crescita sostenuta indica un cambiamento fondamentale e non una moda passeggera.
- Dati di Adobe Analytics: Le informazioni si basano sui dati di Adobe Analytics, che analizzano oltre un trilione di visite ai siti web di vendita al dettaglio negli Stati Uniti, conferendo una notevole credibilità ai risultati.
Questa rapida accelerazione sottolinea la crescente familiarità e comfort dei consumatori nell’utilizzo dell’AI generativa per attività relative alla vendita al dettaglio. La velocità con cui l’AI generativa viene adottata supera di gran lunga le tipiche curve di adozione viste con le precedenti tecnologie nell’e-commerce. Ciò suggerisce che i consumatori stanno rapidamente scoprendo e integrando l’AI generativa nelle loro abitudini quotidiane, passando dalla sperimentazione alla ricerca di un valore autentico. I retailer si trovano di fronte a una finestra di opportunità sempre più ristretta per adattarsi, poiché l’AI generativa potrebbe presto diventare il canale di scoperta dominante per una parte significativa dei consumatori.
L’aumento della crescita durante la stagione delle festività indica specificamente l’efficacia dell’AI generativa nella gestione di compiti di acquisto complessi e ad alta intensità di ricerca, come la selezione dei regali. I consumatori stanno sfruttando l’AI generativa per generare idee regalo, scoprire prodotti unici e gestire i budget. La maggiore complessità e l’alta posta in gioco dello shopping natalizio possono spingere gli utenti a preferire strumenti che aggreghino efficacemente le informazioni e offrano diverse raccomandazioni. Ciò significa che l’AI generativa è efficace nelle fasi di “considerazione” e “ideazione” di percorsi di acquisto più complessi. I retailer dovrebbero quindi concentrarsi sull’ottimizzazione delle informazioni e dei contenuti dei prodotti per soddisfare queste query più complesse e orientate alla ricerca, in particolare durante i periodi di picco delle vendite.
Attori Chiave nel Panorama dell’AI Generativa
Comprendere le fonti del traffico dell’AI generativa è fondamentale per i retailer. Gli attori dominanti al momento includono:
- ChatGPT (60,6%): La sua ampia base di utenti e la sua versatilità si traducono in un notevole traffico di riferimento, anche se la monetizzazione diretta dell’e-commerce non è il suo modello di business primario.
- Perplexity (26,2%): Questo "motore di risposta", noto per citare le fonti, evidenzia la crescente importanza di essere una fonte di informazioni autorevole e citabile.
- Google Gemini (9,8%):
- Microsoft Copilot (3,4%):
Mentre ChatGPT è in testa, la presenza di Perplexity (noto per le sue risposte con fonti) e Gemini segnala una tendenza alla diversificazione. La dominanza di ChatGPT deriva dalla sua enorme base di utenti e dalla sua ampia applicabilità, che porta a diverse query, incluso lo shopping. Perplexity, d’altra parte, con la sua attenzione all’accuratezza e alle citazioni, attrae utenti che apprezzano questi attributi, con conseguente traffico prezioso. Ciò impone una duplice strategia per i retailer: ottimizzare per un’ampia visibilità sull’AI generica come ChatGPT, creando contemporaneamente contenuti autorevoli e citabili per motori specializzati come Perplexity. Un approccio unico non funzionerà. Comprendere le sfumature di come le diverse piattaforme di AI presentano le informazioni è essenziale.
Maggiore Coinvolgimento degli Utenti e il Potere delle Decisioni Informate
Anche se la quota di traffico complessiva dell’AI generativa potrebbe essere inferiore rispetto ai canali maturi come la ricerca a pagamento, il suo tasso di crescita è significativamente più veloce. I canali tradizionali come il traffico diretto (32,71%) e la ricerca organica (31,09%) rappresentano ancora le principali fonti di traffico totale del sito web. Ciò fornisce una prospettiva equilibrata: l’AI generativa è un canale emergente in rapida crescita, ma non ha ancora soppiantato quelli consolidati. Tuttavia, la sua forte traiettoria di crescita richiede che le aziende definiscano le priorità delle risorse in modo strategico.
È importante sottolineare che il traffico dell’AI generativa mostra un maggiore coinvolgimento degli utenti:
- Maggiore Coinvolgimento: Il coinvolgimento degli utenti è superiore dell’8% rispetto alle fonti non AI.
- Più Pagine per Visita: C’è un aumento del 12% delle pagine visualizzate per visita.
- Minore Frequenza di Rimbalzo: La frequenza di rimbalzo è inferiore del 23%.
Ciò suggerisce che gli utenti che arrivano tramite piattaforme di AI generativa hanno maggiori probabilità di avere intenzioni chiare o di aver già condotto una ricerca preliminare, anche se i loro tassi di conversione iniziali sono leggermente inferiori. Gli utenti dell’AI generativa si impegnano principalmente in attività di ricerca, richiesta di raccomandazioni e scoperta di prodotti unici. Un notevole 92% dei consumatori che hanno utilizzato l’AI per lo shopping segnalano un’esperienza migliorata e l’87% ha maggiori probabilità di utilizzare l’AI per acquisti grandi o complessi. I chatbot basati sull’AI possono anche rispondere a domande pre-acquisto, riducendo potenzialmente i tassi di abbandono del carrello. I consumatori utilizzano attivamente l’AI generativa in varie fasi del funnel di acquisto, indicando una crescente fiducia e affidamento su questi strumenti, che vanno oltre il semplice recupero di informazioni di base. La capacità dell’AI generativa di comprendere il linguaggio naturale e le intenzioni complesse è un fattore chiave di questo cambiamento.
L’AI generativa offre ai consumatori maggiori capacità di ricerca, consentendo decisioni più informate, in particolare per articoli complessi o di alto valore. Gli acquisti complessi richiedono intrinsecamente più ricerca e confronti di funzionalità sfumate e l’AI generativa semplifica questo processo. I consumatori ora possono accedere e sintetizzare le informazioni più facilmente, il che significa che arrivano ai siti web di vendita al dettaglio più informati, affidandosi meno alla navigazione di strutture complesse del sito o alla decifrazione del gergo di marketing. I retailer devono garantire che i dati dei loro prodotti siano completi, accurati e facilmente digeribili dall’AI, poiché questi dati costituiranno la base delle raccomandazioni e dei confronti dell’AI. Informazioni superficiali o fuorvianti saranno più facilmente esposte.
L’impressionante tasso di soddisfazione del 92% tra gli utenti indica che l’AI generativa sta affrontando esigenze insoddisfatte nella tradizionale esperienza di shopping online, potenzialmente legate alla personalizzazione, all’efficienza della ricerca o alla fiducia nel processo decisionale. L’e-commerce tradizionale può ancora soffrire di affaticamento da ricerca, raccomandazioni generiche e sovraccarico di informazioni. L’AI generativa offre un modo personalizzato, conversazionale ed efficiente per affrontare queste sfide. Questa esperienza "migliorata" deriva dall’effettiva risoluzione da parte dell’AI generativa dei punti deboli esistenti. Non è solo un nuovo strumento; per molti, è un modo migliore per svolgere le attività di acquisto. I retailer dovrebbero identificare i miglioramenti specifici che l’AI generativa può offrire ai loro clienti target (ad esempio, una migliore scoperta dei prodotti per articoli di nicchia, confronti più chiari per prodotti tecnici) e concentrarsi sull’ottimizzazione di tali interazioni.
Il traffico dell’AI generativa si distingue anche in termini di metriche di coinvolgimento degli utenti. Gli utenti trascorrono più tempo sul sito (coinvolgimento superiore dell’8%), visualizzano più pagine per visita (aumento del 12%) e hanno meno probabilità di rimbalzare (frequenza di rimbalzo inferiore del 23%). Ciò dimostra un livello più profondo di interesse e interazione con il contenuto.
Il Divario di Conversione in Diminuzione
Anche se i tassi di conversione iniziali per il traffico dell’AI generativa erano inferiori (inferiori del 43% a luglio 2024), il divario si sta rapidamente chiudendo, raggiungendo solo il 9% entro febbraio 2025. Ciò indica che, man mano che i consumatori acquisiscono maggiore familiarità con l’utilizzo dell’AI generativa per lo shopping, hanno sempre più probabilità di completare gli acquisti. Le metriche di coinvolgimento migliorate combinate con il divario di conversione in diminuzione suggeriscono un futuro promettente per l’AI generativa come canale di generazione di entrate.
Adattarsi al Percorso del Cliente Alimentato dall’AI
Le implicazioni per i retailer sono profonde. L’ascesa dell’AI generativa richiede un cambiamento fondamentale nella strategia, che richiede un approccio olistico che comprenda l’acquisizione del traffico, l’ottimizzazione del contenuto, l’esperienza utente e la misurazione delle prestazioni.
L’Ascesa della Generative Engine Optimization (GEO) e dell’Answer Engine Optimization (AEO)
La Generative Engine Optimization (GEO) comprende le pratiche che influenzano e ottimizzano il modo in cui i sistemi di ricerca basati sull’AI (in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni o LLM) accedono, interpretano e incorporano i contenuti nelle risposte generate automaticamente. L’Answer Engine Optimization (AEO) si concentra sull’ottimizzazione dei contenuti per rispondere direttamente alle query degli utenti nei motori di ricerca, spesso per ottenere un posizionamento di rilievo negli "snippet in primo piano". La GEO estende questo concetto per includere le risposte riassunte che l’AI genera su varie piattaforme.
Poiché gli utenti si rivolgono sempre più all’AI generativa per le risposte, la SEO tradizionale non è più sufficiente. GEO/AEO è fondamentale per raggiungere la visibilità in questo nuovo paradigma. Il contenuto deve essere strutturato per il consumo da parte dell’AI e in grado di rispondere alle domande in modo diretto e autorevole.
L’ottimizzazione per l’AI equivale essenzialmente a migliorare la chiarezza e la completezza sia per gli utenti umani che per le macchine. Descrizioni dei prodotti ben strutturate, domande frequenti complete e chiare proposte di valore andranno a vantaggio sia degli algoritmi di AI che degli acquirenti umani. L’attenzione dovrebbe passare dal keyword stuffing e dalle tattiche manipolative alla fornitura di valore e utilità autentici.
L’Importanza della Fiducia e della Trasparenza nell’Era dell’AI
Costruire e mantenere la fiducia dei clienti è fondamentale nell’era dell’AI. L’AI utilizza i dati dei clienti, è suscettibile a pregiudizi e solleva significative preoccupazioni sulla privacy. La trasparenza e le considerazioni etiche devono essere in prima linea nelle implementazioni dell’AI.
I retailer dovrebbero comunicare chiaramente come stanno utilizzando l’AI, come vengono protetti i dati dei clienti e quali misure sono in atto per mitigare i pregiudizi. Anche offrire ai clienti il controllo sui propri dati e la possibilità di rinunciare alla personalizzazione basata sull’AI è fondamentale. Un impegno per pratiche di AI responsabili non solo costruirà la fiducia, ma garantirà anche la sostenibilità a lungo termine.
Imperativi Strategici per i Rivenditori
Di fronte ai profondi cambiamenti portati dall’AI generativa, i rivenditori devono adeguare in modo proattivo le proprie strategie, abbracciando questa nuova tendenza in modo completo, dall’acquisizione del traffico e dall’ottimizzazione dei contenuti all’esperienza utente e alla misurazione degli effetti.
Adottare nuove Strategie di Ottimizzazione:
- Generative Engine Optimization (GEO): Influisci e ottimizza il modo in cui i sistemi AI accedono, interpretano e incorporano i tuoi contenuti nelle risposte automatizzate.
- Answer Engine Optimization (AEO): Ottimizza i contenuti per rispondere direttamente alle domande degli utenti nei motori di ricerca.
- Ottimizzazione dei Contenuti: Struttura i contenuti per il consumo da parte dell’AI, fornendo risposte dirette e autorevoli. Migliora la chiarezza e la completezza sia per gli utenti umani che per le macchine, concentrandoti su descrizioni dei prodotti ben strutturate, domande frequenti complete e chiare proposte di valore.
Migliora l’Esperienza del Consumatore: L’AI generativa può migliorare l’esperienza di acquisto attraverso la personalizzazione, l’efficienza e la fiducia. Identifica miglioramenti specifici per i clienti target, come una migliore scoperta dei prodotti per articoli di nicchia o confronti più chiari per prodotti tecnici, e ottimizza queste interazioni.
Gestisci le Piattaforme in Modo Strategico: I rivenditori devono adattarsi a nuove piattaforme e tendenze, piuttosto che aggrapparsi a vecchi metodi. Devono gestire strategicamente le piattaforme.
Affronta le Preoccupazioni Etiche e sulla Privacy: Assicurati che la tua strategia AI sia conforme alle normative sulla privacy dei dati e alle migliori pratiche del settore. Sii trasparente su come utilizzi l’AI e su come influisce sui tuoi clienti. Lo sviluppo dell’AI e dell’e-commerce rappresenta un’era di trasformazione per il settore della vendita al dettaglio, quindi prenditi il tempo per istruire te stesso e i tuoi dipendenti.