Symios, misurare la presenza dei brand nell’intelligenza artificiale

Per anni la partita della visibilità digitale si è giocata soprattutto sulla capacità di un brand di farsi trovare. Oggi il campo cambia e il motore di ricerca lascia spazio a un interlocutore capace non solo di selezionare informazioni, ma di interpretarle e restituirle in forma di risposta. La vera sfida non riguarda più soltanto quante volte un’azienda compare, ma come viene raccontata dall’intelligenza artificiale, con quale rilevanza e sulla base di quali fonti. È la nuova frontiera della Generative Engine Optimization, un mercato ancora giovane nel quale servono metriche capaci di leggere un fenomeno complesso. In tale scenario entra Symios, start-up fondata da Luca Di Cesare dopo oltre un anno di ricerca sui meccanismi degli LLM, con un framework proprietario e una soluzione dedicata alla misurazione e all’ottimizzazione della presenza dei brand nelle risposte AI.

Ne parliamo con il founder Luca Di Cesare (ospite di DailyOnAir - The Sound Of Adv).

Partiamo dal cambiamento di scenario. Cosa accade nella presenza digitale di un brand quando il principale interlocutore non è più soltanto il motore di ricerca, ma un sistema di intelligenza artificiale capace di selezionare, interpretare e raccontare le informazioni?

«Tutti noi oggi utilizziamo una sorta di intelligenza artificiale per cercare informazioni. Possiamo fare un parallelismo con Google Maps, che tutti utilizziamo prima di scegliere un ristorante. Il cambiamento di scenario riguarda soprattutto la costruzione della fiducia. Nel 2020 Google comincia a parlare del “Messy Middle”, quella fase un po’ confusa di selezione di un prodotto o di un servizio nella quale tutti apriamo un numero enorme di pagine. Scrivevi, per esempio, “divano letto di piccole dimensioni”, leggevi le pagine e quella che ti convinceva di più orientava la scelta. La fiducia si costruiva lì, con fatica, sulle pagine del venditore. Ora, invece, sempre più spesso la fase di selezione, lettura delle pagine e valutazione viene fatta dall’AI. La fiducia non si costruisce più soltanto nelle pagine, ma nelle risposte che riceviamo. La differenza fondamentale è che i brand avevano, e hanno tuttora, il controllo totale delle proprie pagine. Ora devono capire come gestire il modo in cui vengono raccontati da sistemi che sono fuori dal loro controllo. Per questo è nata Symios: per fornire agli strumenti utili a misurare e ottimizzare la propria presenza nelle risposte dell’AI».

Nel mercato della GEO esistono già diversi strumenti di misurazione. Qual è il limite delle metodologie attuali che vi ha spinto a sviluppare un vostro framework?

«Quando abbiamo cominciato a interessarci della GEO e abbiamo fondato Symios, la prima domanda che ci siamo fatti riguardava proprio la misura. Dovevamo essere sicuri di poter misurare un problema per poterlo poi correggere. Abbiamo deciso di guardare il problema con un approccio matematico e di marketing: prima la matematica e poi il marketing. Abbiamo analizzato decine di migliaia di risposte e identificato tutti i fattori che potevano aiutarci a misurare la vera presenza di un brand nelle risposte. Da quelli più scontati, come quanto pesa un determinato motore nel mercato che sto analizzando, fino ai più microscopici, come la “verdosità”, cioè la densità delle citazioni all’interno di una risposta. Da uno studio empirico è nato il concetto di True Presence. L’aggettivo “true”, vero, vuole sottolineare proprio questo: identificare una misura rigorosa, non un semplice conteggio delle menzioni».

True Presence è quindi il cuore della vostra proposta. Quali parametri prende in considerazione e come permette di distinguere una semplice citazione da una presenza realmente rilevante per il brand?

«Sono davvero tanti i parametri che prendiamo in considerazione. Tutti quelli che siamo riusciti a identificare sono stati analizzati e poi inseriti in una formula matematica. L’obiettivo era chiaro fin dall’inizio: fornire una chiave di lettura precisa e facilmente leggibile. Non serve enumerare tutti i parametri che prendiamo in considerazione, ma posso dire una cosa: un numero è semplicemente un numero se non viene letto nel giusto contesto. Una presenza del 25%, per esempio, è un numero a caso, può essere molto bassa in un mercato con due concorrenti lungo il podio, ma può essere molto alta in un mercato con dieci concorrenti. Per questo in Symios alla presenza uniamo sempre il contesto competitivo e quella che chiamiamo “fair share”, cioè la quota equa che ogni brand di quello specifico mercato dovrebbe avere in una situazione di parità. Essere sopra o sotto la fair share è la chiave di lettura fondamentale per interpretare l’AI e dà un senso a quel 25% di cui parlavo prima, collocandolo in un contesto competitivo».

Una volta misurata la presenza, come si passa dagli aspetti quantitativi a quelli qualitativi? E quali sono i prossimi passi per capire quanto sia efficace il servizio reso dall’intelligenza artificiale?

«Partiamo ovviamente dalla misura. Una volta che sai quanto pesi nel tuo mercato, in un contesto competitivo ben chiaro, riesci a vedere dove sei e dove non ci sei. Però dove ci sei potresti anche essere raccontato male o in maniera sbagliata. Quando trovi un errore o una rappresentazione non aderente alla realtà, la prima domanda che ti fai è: da dove arriva questa informazione? Da lì si mappano le fonti e quasi sempre scopri che non è il tuo sito: sono recensioni, forum o contenuti di terzi, a volte pagine pensate per un altro mercato. Ogni passo nasce da una domanda che apre il precedente. Se ne salti uno, l’ultimo numero non significa niente. Il protocollo che abbiamo sviluppato in Symios prevede proprio questo: prima misuriamo, poi capiamo e analizziamo le sorgenti, identifichiamo quali sono le fonti di errata rappresentazione di un brand e aiutiamo il brand a correggere quelle rappresentazioni. Il protocollo ha dimostrato con chiarezza, fino adesso con i clienti che abbiamo attivi, di essere efficace e segue proprio l’approccio che ho appena descritto».

Quindi vi occupate anche dei contenuti e intervenite sul piano editoriale?

«Sì, il contenuto è l’ultimo passo, però non è il primo. Questo è un errore che vediamo commettere spesso: si vedono contenuti e si producono contenuti. I contenuti sono fondamentali, ma arrivano dopo aver capito che cosa serve davvero».

Che ruolo hanno quindi i contenuti all’interno di questo percorso?

«I contenuti sono fondamentali. Semplifichiamo un attimo il flusso: se io chiedo qualcosa su un brand, la prima cosa che fa un motore di intelligenza artificiale è andare sul sito del brand a cercare quella risposta. Se non la trova, la cerca da qualche altra parte. Se non la trova da nessun’altra parte, la inventa. È una semplificazione massima, ma rende l’idea. L’importante è creare un set di informazioni a proposito dei quali fino a oggi i siti sono stati considerati come una destinazione di traffico. Facevo pubblicità, compravo annunci su Google, ottimizzavo il mio sito, qualcuno mi cercava, cliccava, arrivava sul mio sito e io costruivo la fiducia. Poi c’era l’azione da compiere: comprare un prodotto, sottoscrivere un servizio, banalmente iscriversi a una newsletter. Quello che dobbiamo comprendere è che i siti non sono più soltanto una destinazione di traffico, ma sono anche una sorgente di informazioni. E queste informazioni devono essere strutturate in maniera nuova. Non è la stessa maniera della SEO. È una cosa da prendere in considerazione anche per rispondere alle domande che i possibili clienti fanno. Molto spesso il lavoro può semplicemente consistere nel produrre nuovi contenuti, ma può anche essere correggere un’informazione: un prodotto fuori catalogo, un negozio che ha chiuso, una garanzia che non è più valida. Queste cose non si risolvono semplicemente scrivendo di più: si risolvono mettendo a disposizione le risposte giuste. Quando si produce il contenuto, il criterio non è il volume. È capire a quali domande voglio rispondere, in modo tale che quella risposta possa essere estratta da sola senza che il motore debba leggere altri siti o inventare la risposta. Produrre contenuti prima di aver misurato significa ottimizzare benissimo per domande sbagliate».

Avete già progetti attivi oltre che in Italia, nel Regno Unito, nei Paesi nordici e in Spagna, in settori come arredamento, automotive e altri comparti. Quali esigenze emergono dalle aziende e quanto è diffusa oggi la consapevolezza del problema che affrontate?

«La consapevolezza arriva la prima volta che un marketing manager di un’azienda si rende conto di avere questa necessità: quando apre il proprio account e chiede qualcosa sul proprio brand, poi legge la risposta. Quindi diciamo che la consapevolezza, anche se non ci sono studi precisi, è abbastanza diffusa. Quello che vediamo noi sono più o meno tre livelli. C’è chi sa che esiste un problema, ma ancora non fa nulla, e sono la maggioranza. C’è chi sa di avere un problema e conta le menzioni, quante volte viene citato, ed è convinto di misurare. E c’è chi ha visto con i propri occhi un errore nel modo in cui viene rappresentata la propria azienda. In quel caso si mette in moto molto velocemente. La differenza fra i mercati e fra le industry conta molto meno di quanto si pensi. Quello che cambia davvero è quanto è difficile per un possibile cliente confrontare da solo le opzioni. Dove il percorso è complicato e faticoso, come nella scelta di un divano, soprattutto per un acquisto che faccio una volta ogni tanto, quando il confronto è faticoso la risposta dell’AI diventa fondamentale, diventa una scorciatoia per il possibile cliente. Dove l’acquisto è abituale, invece, molto meno. Quello che vediamo è che il brand visto raccontare male dall’intelligenza artificiale non ha bisogno di essere convinto: il lavoro da fare è con chi non ha ancora guardato bene».

State dialogando anche con le università italiane per una validazione scientifico-accademica della metodologia. Quale valore avrebbe per Symios e, più in generale, per un mercato della GEO ancora alla ricerca di metriche condivise?

«Confermo che abbiamo avviato un dialogo già da qualche tempo con un gruppo di ricerca di un’importante università italiana e in questo momento stiamo definendo nel dettaglio l’ambito di un lavoro congiunto. Voglio essere preciso: non è che vogliamo metterci un bollino addosso. Come fornitori, non vogliamo certificare che la nostra metrica sia essa stessa la soluzione, perché sarebbe un problema e non una soluzione. Quello che serve a questo mercato non è che venga proposta una metrica, ma che esistano metriche condivise che chiunque possa esaminare e contestare. Oggi questo non c’è. In questo momento stiamo ragionando con l’università su un possibile approccio per una pubblicazione da sottoporre poi alla valutazione della peer review. Quello che ci interessa è che ci sia un grande numero di interlocutori che vogliano contribuire a una definizione più rigorosa, magari correggere qualche errore che abbiamo fatto, suggerire dei miglioramenti o prendere in considerazione parametri che ci sono sfuggiti. Questo mercato ha bisogno di una metrica perché oggi, se prendi Symios e un altro qualunque degli operatori del mercato, probabilmente avrai due universi e nessuno può dire quale sia quello giusto. Ogni azienda dirà che il numero che propone è quello giusto, ovviamente lo diciamo anche noi. Noi abbiamo una convinzione dietro e per questo ci vogliamo sottoporre a una peer review da parte di operatori del mercato, sperando che porti a un’evoluzione della metrica, magari a una formalizzazione che riguardi tutto il mercato in generale».

Quanto tempo ci vorrà per arrivare a una metrica condivisa?

«Io sono in questo mercato da circa 25 anni e ne ho viste di metriche arrivare. Ricordiamoci la viewability, quando entrò il tema della viewability o quando entrò il tema della brand safety. Per la viewability ricordo perfettamente che sedevo al tavolo congiunto per la definizione: c’è voluto qualche tempo. Da quando il problema è emerso sono serviti forse un paio d’anni per arrivare a una definizione della viewability attraverso quello che si chiamava il libro bianco della viewability. Io mi auguro che questa cosa sia più veloce perché, mentre la viewability passava per metriche e interpretazioni delle metriche che potevano essere più o meno convenienti a seconda che si fosse dal lato della domanda o dell’offerta, qui parliamo di un numero che misura un fenomeno terzo. Quindi mi auguro che la cosa possa essere più rapida di quanto non sia stata nel passato».