Secondo gli ultimi dati sul commercio elettronico diffusi da un’analisi condotta da Shopify sul secondo trimestre si segnala una crescita del 197% su base annua delle sessioni indirizzate ai negozi dei merchant da assistenti conversazionali e superfici di risposta generativa.
La stessa rilevazione registra però una crescita del 12% del traffico proveniente dalla ricerca organica, calcolata su una base di partenza molto più ampia, e conferma che i motori di ricerca restano la prima fonte di sessioni referral per i venditori del settore e-commerce della piattaforma.
La lettura combinata dei due andamenti smonta l'ipotesi della sostituzione del motore di ricerca dall’AI.
Infatti, il volume assoluto generato da tutte le piattaforme di intelligenza artificiale monitorate resta inferiore a quello prodotto dalla sola ricerca tradizionale, nonostante sessioni e ordini di provenienza generativa siano quasi triplicati in quasi tutte le categorie merceologiche osservate. Il traffico generato dall'IA cresce dunque per accumulo, aggiungendosi a un canale che continua a espandersi per conto proprio invece di eroderlo.
Quello che cambia invece riguarda la composizione del traffico e il valore di ciascuna sessione, perché i due canali intercettano fasi diverse del processo d'acquisto e restituiscono tassi di conversione distanti tra loro.
Traffico generato dall'IA e sessioni organiche: i numeri del secondo trimestre
Il confronto tra i due canali va impostato tenendo conto della differenza di scala, perché una crescita percentuale a tre cifre su una base ridotta produce numeri assoluti inferiori a un incremento di dodici punti calcolato su un volume consolidato di sessioni.
L'aumento del 197% delle visite provenienti da fonti generative si somma quindi a un canale organico che ha continuato ad ampliarsi nello stesso periodo, senza che si registri il travaso atteso da chi prevedeva una contrazione del referral in arrivo dal motore di ricerca.
Dunque non vediamo una ricerca organica assorbita dalle interfacce conversazionali, ma un ampliamento complessivo della ricerca che passa sia dai motori di intelligenza artificiale spesso usati per la scoperta del prodotto, sia dai motori di ricerca che rimangono comunque uno dei punti di accesso più frequenti verso l’e-commerce.
Tassi di conversione per categoria: dove l'IA porta acquirenti più qualificati
La distribuzione del vantaggio competitivo tra i due canali segue una logica riconducibile alla natura della decisione d'acquisto, e i dati sottolineano che in categorie con specifiche tecniche peculiari, dove l'acquirente confronta compatibilità, parametri e giudizi di altri utenti prima di procedere, i visitatori arrivati da sistemi generativi convertono a un tasso circa doppio rispetto a quelli che arrivano dai canali organici.
Questo perché l’assistente ha già svolto per l'utente il lavoro di filtro che nella navigazione tradizionale che richiede l'apertura di più schede e il confronto tra diverse schede prodotto.
Nelle merceologie governate dal gusto personale, come ad esempio quello della moda, dove la scelta risponde a criteri estetici o di affinità personale e la comparazione per attributi ha poco senso, la gerarchia si ribalta e la ricerca organica a partire dai motori di ricerca resta il canale principale di scoperta.
L'intelligenza artificiale conserva comunque un vantaggio specifico su un fronte diverso, avendo portato circa 1,3 volte più clienti a fare il primo acquisto rispetto al canale organico.
Dati strutturati del catalogo e visibilità nei sistemi di risposta
Il rilievo di maggiore interesse emerso dall'analisi riguarda la provenienza dell'informazione che alimenta i sistemi generativi: gli acquirenti indirizzati dall'IA hanno convertito al doppio del tasso quando la risposta era costruita sui dati strutturati del catalogo anziché su informazioni estratte da fonti esterne o da feed di prodotto di terze parti.
La differenza si spiega con l'allineamento tra quanto l'assistente dice e quanto l'utente trova sulla scheda di riferimento.
Quando invece l'informazione proviene da aggregatori o da scansioni di pagine terze, il rischio di disallineamento cresce, e l'utente che atterra su una scheda con condizioni diverse da quelle annunciate abbandona più facilmente il carrello.
Shopify collega il dato alle indicazioni di Google secondo cui le Panoramiche AI e la Modalità AI si appoggiano agli stessi sistemi di ranking della ricerca tradizionale, il che rende il lavoro sul markup di prodotto un investimento che produce effetti su entrambe le superfici.
La conseguenza pratica riguarda la gestione delle proprietà dello schema Product e delle relative Offer, dove la manutenzione di identificatori globali, condizioni di vendita e stato di disponibilità pesa più di qualunque intervento redazionale sulla descrizione.
Agenzie SEO che seguono progetti di visibilità organica per l'e-commerce, tra cui Wolf Agency, impostano su questa base il lavoro tecnico del sito, principalmente quello dedicato ai prodotti e ai servizi, completando l’azione per migliorare sia la SEO sia la visibilità sulle AI dei siti web, con strategie di contenuto mirate, supportate anche da eventuali attività di visibilità esterna, con pubblicazioni su fonti esterne con numeri e dati corretti che possano alimentare eventuali risposte degli LLM con informazioni corrette che aiutano l’utente a prendere una migliore decisione d’acquisto.
Implicazioni per la strategia SEO: AI o SERP?
In realtà non bisogna scegliere, infatti, la convergenza tecnica tra AI e SERP rende poco sensata la scelta di allocare budget separati per l'ottimizzazione destinata ai motori e per quella rivolta ai sistemi conversazionali, dato che l'intervento sul dato strutturato produce visibilità su entrambe attraverso lo stesso lavoro.
Restano invece distinti gli obiettivi di misurazione, perché il traffico generato dall'IA arriva spesso privo di parametri di provenienza leggibili nei sistemi di analisi standard e richiede una segmentazione costruita sui referrer degli host conversazionali.
Sul versante dell'assortimento, i dati suggeriscono di trattare in modo differenziato le categorie con alte specifiche tecniche e quelle caratterizzate dalla preferenza soggettiva: sulle prime conviene concentrare la normalizzazione degli attributi tecnici e la coerenza delle unità di misura, mentre sulle seconde il presidio della ricerca tradizionale attraverso pagine di categoria filtrate e contenuti di supporto all’acquisto offre un maggior rendimento.
L'adozione degli assistenti come strumento di acquisto si trova in una fase di crescita rapida e i tassi osservati oggi riflettono una popolazione di utenti precoci, tendenzialmente più decisa e più esperta della media, con tassi di conversione destinati a normalizzarsi man mano che il bacino si allarga a segmenti meno selezionati.