Quale AI conta davvero per il tuo brand? Perché ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e Claude non hanno tutti lo stesso pubblico
Nel precedente approfondimento dell’Osservatorio Redomino siamo partiti da una domanda:
come può un brand diventare visibile nelle risposte di ChatGPT, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot e Claude?
Abbiamo individuato un core comune: accessibilità tecnica, contenuti autorevoli, chiarezza delle entità, reputazione, aggiornamento delle informazioni e capacità di diventare una fonte utilizzabile dalle intelligenze artificiali.
→ Come essere visibili nelle risposte delle AI: guida a ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e Claude
Abbiamo poi stabilito una prima priorità basata sulla diffusione delle piattaforme in Italia.
A luglio 2026, secondo Statcounter, la situazione italiana vede:
- ChatGPT: 65,70%
- Google Gemini: 17,85%
- Perplexity: 6,43%
- Microsoft Copilot: 6,33%
- Claude: 3,69%
I dati sono confermati dalla rilevazione italiana di Statcounter relativa a luglio 2026.
È un ottimo punto di partenza.
Ma non è sufficiente.
Perché manca una domanda fondamentale:
chi utilizza queste piattaforme?
E soprattutto:
le persone che utilizzano maggiormente una determinata AI coincidono con il target che il nostro brand vuole raggiungere?
Se la risposta è no, una piattaforma con una quota di mercato relativamente piccola potrebbe essere molto più importante per una determinata azienda rispetto a una piattaforma complessivamente più diffusa.
È quindi necessario aggiungere un nuovo livello alla nostra metodologia.
Non dobbiamo solamente misurare quanto è grande una piattaforma.
Dobbiamo misurare quanto quella piattaforma è rilevante per il nostro pubblico.
La classifica generale non è la classifica del tuo brand
Immaginiamo due aziende.
La prima vende prodotti destinati a un pubblico consumer estremamente ampio.
La seconda vende software specialistico ai responsabili IT di grandi aziende.
Dovrebbero attribuire la stessa priorità a ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity e Claude?
Probabilmente no.
La prima azienda avrà interesse a seguire abbastanza fedelmente la diffusione generale delle piattaforme.
La seconda potrebbe invece scoprire che un sistema con una quota complessivamente inferiore è molto più utilizzato all’interno del proprio target professionale.
La conseguenza è importante.
La market share ci dice dove sono gli utenti.
La target affinity ci dice dove sono i nostri utenti.
Sono due informazioni differenti.
Ed entrambe servono per stabilire le priorità di una strategia di AI Visibility.
Non tutti utilizzano le AI nello stesso modo
Un altro errore consiste nell’immaginare ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e Perplexity come cinque prodotti perfettamente intercambiabili.
Un utente può utilizzarne contemporaneamente più di uno.
Può usare ChatGPT per ragionare su un problema, Perplexity per effettuare una ricerca documentata, Copilot nel proprio ambiente di lavoro e Gemini all’interno dell’ecosistema Google.
La stessa persona può quindi avere comportamenti differenti sulle diverse piattaforme.
Per un brand questo aspetto è persino più importante della semplice demografia.
Non dobbiamo soltanto sapere chi utilizza una AI.
Dobbiamo capire:
per cosa la utilizza.
Esistono davvero differenze tra le audience?
Sì.
I dati disponibili nel 2026 mostrano differenze interessanti.
Bisogna però fare una precisazione metodologica.
Non esiste ancora un’unica ricerca pubblica, rappresentativa dell’intera popolazione italiana, che confronti contemporaneamente ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e Claude per età, genere, professione, settore, dimensione aziendale e intenzione d’uso.
Le informazioni sono frammentate.
Disponiamo di dati provenienti dalle piattaforme stesse, società di misurazione delle audience, ricerche B2B e indagini dedicate a specifiche fasce della popolazione.
Dobbiamo quindi evitare semplificazioni come:
“Claude è per gli sviluppatori”
oppure:
“Gemini è per i giovani”.
I dati non giustificano classificazioni così rigide.
Possiamo però individuare fenomeni di over-indexing: segmenti nei quali una determinata piattaforma presenta un peso relativamente maggiore rispetto ad altri.
Ed è proprio questo che interessa a un brand.
ChatGPT: il punto di partenza più trasversale
Con il 65,70% della quota italiana rilevata da Statcounter, ChatGPT rimane inevitabilmente il punto di partenza della maggior parte delle strategie.
La sua dimensione rende difficile immaginarlo come uno strumento appartenente a una nicchia specifica.
È ormai una piattaforma trasversale.
Questo significa che, per moltissimi brand, ChatGPT rimarrà la priorità numero uno anche dopo avere applicato una segmentazione del pubblico.
Ma “priorità numero uno” non significa necessariamente che debba assorbire quasi il 66% delle risorse solo perché possiede quella quota di mercato.
Le altre piattaforme possono sovra-indicizzare proprio nei segmenti più interessanti per l’azienda.
Questa è la prima distinzione fondamentale.
Gemini: il secondo player, ma il suo peso cambia in base al contesto
Gemini rappresenta il 17,85% della quota italiana rilevata a luglio 2026.
Già questo dato lo rende una piattaforma impossibile da ignorare.
Ma alcuni dati B2B mostrano qualcosa di ancora più interessante.
Nel report 2026 di G2 dedicato alla ricerca AI nel processo di acquisto software, ChatGPT rimane dominante in tutti i segmenti analizzati, ma Gemini mostra differenze significative a seconda del settore e del ruolo professionale.
Nel campione G2, per esempio, Gemini raggiunge il 28% nel retail, contro il 14% nei servizi finanziari e nella sanità.
Tra i ruoli professionali raggiunge il 29% nel Service/Support, il 25% nell’Engineering/R&D e il 23% nelle Operations.
Non possiamo trasferire automaticamente queste percentuali alla popolazione italiana: la ricerca G2 è internazionale e riguarda 1.076 decision maker B2B.
Il dato è però estremamente utile per dimostrare il principio.
La seconda AI più importante per un brand potrebbe dipendere dal settore e dalla funzione aziendale che vuole raggiungere.
Copilot: una quota relativamente piccola può nascondere un pubblico molto interessante
Microsoft Copilot rappresenta il 6,33% nella fotografia generale italiana.
Guardando soltanto questa percentuale potremmo considerarlo una priorità secondaria.
Ma cosa succede se il nostro cliente vende soluzioni alle grandi imprese?
Il report G2 mostra che la quota di preferenza per Copilot passa dal 6% nelle SMB al 13% nelle Large Enterprise.
Nelle Enterprise è al 10%.
La spiegazione proposta da G2 è coerente con la distribuzione di Microsoft 365 negli ambienti aziendali.
Questo significa che un’azienda B2B Enterprise potrebbe avere ottime ragioni per spostare Copilot più in alto nella propria lista delle priorità.
Il concetto diventa quindi:
market share bassa non significa necessariamente business relevance bassa.
Claude: piccolo nel mercato generale, più interessante in alcuni ruoli tecnici
Claude rappresenta il 3,69% del mercato italiano rilevato da Statcounter.
Se applicassimo esclusivamente il criterio della diffusione, sarebbe automaticamente l’ultima piattaforma della nostra Top 5.
Ma anche in questo caso la segmentazione racconta una storia più interessante.
Nel campione G2, Claude raggiunge il 12% tra Engineering/R&D.
Tra Purchasing/Procurement arriva al 9% e tra Accounting/Finance all’8%.
Questo non significa che il 12% degli ingegneri italiani utilizzi Claude.
Significa che, all’interno di quella specifica ricerca internazionale B2B, Claude presenta un peso significativamente superiore tra Engineering/R&D rispetto alla propria media in altri ruoli.
Per un’azienda che vende strumenti per sviluppatori, software engineering, ricerca, data science o tecnologie specialistiche, questo segnale non dovrebbe essere ignorato.
Una quota generale del 3,69% potrebbe quindi sottostimare la rilevanza strategica della piattaforma.
Perplexity: non confondiamo dimensione e funzione
Perplexity occupa il terzo posto nella classifica italiana di luglio 2026 con il 6,43%.
Nel report B2B di G2, però, presenta percentuali inferiori rispetto agli altri grandi chatbot.
Questo ci ricorda un altro elemento fondamentale.
La frequenza d’uso non è l’unica variabile che conta.
Perplexity nasce con una forte vocazione alla ricerca e alla consultazione delle fonti.
Per un brand potrebbe quindi risultare particolarmente interessante non per il numero assoluto degli utenti, ma per il tipo di momento nel quale viene utilizzato.
Un’interazione effettuata durante una fase di ricerca, confronto o valutazione commerciale può avere un valore differente da un’interazione utilizzata per riscrivere una email.
Per questo motivo dovremo progressivamente spostare l’analisi da:
“Quante persone usano questa AI?”
a:
“Quante persone del mio target utilizzano questa AI quando devono prendere una decisione pertinente al mio prodotto?”
È una domanda molto più difficile.
Ma è anche quella che interessa realmente al marketing.
Un esempio italiano: gli adolescenti cambiano completamente la classifica
Un caso particolarmente utile arriva dall’indagine Ipsos Doxa realizzata con Telefono Azzurro sugli adolescenti italiani tra 12 e 18 anni.
Tra i chatbot utilizzati dagli adolescenti intervistati emergono:
ChatGPT: 83%
Gemini: 36%
Meta AI: 27%
Microsoft Copilot: 7%
Il dato non è direttamente confrontabile con Statcounter perché metodologia, universo e domanda sono differenti.
Ma è proprio questo il punto.
Se il nostro brand avesse come pubblico principale gli adolescenti, Meta AI entrerebbe immediatamente nel radar, nonostante non faccia parte della Top 5 che abbiamo scelto come riferimento generale per l’Osservatorio.
La segmentazione del target può quindi modificare non soltanto l’ordine delle piattaforme.
Può modificare le piattaforme stesse che decidiamo di analizzare.
Anche il genere può incidere
I dati Comscore relativi al primo trimestre 2026 mostrano un altro fenomeno interessante.
Sul mobile, le donne presentano un indice di utilizzo superiore alla media su ChatGPT, Gemini e soprattutto Microsoft Copilot.
Gli index score riportati da Comscore sono:
ChatGPT: donne 113, uomini 87
Gemini: donne 118, uomini 82
Copilot: donne 123, uomini 77
Non significa che il 123% delle donne utilizzi Copilot.
Un index superiore a 100 indica che quel segmento è relativamente più rappresentato rispetto al benchmark considerato.
Anche in questo caso non dobbiamo trasferire automaticamente il dato al mercato italiano.
Ci interessa però il fenomeno:
le audience delle piattaforme non sono perfettamente sovrapponibili.
La segmentazione più importante potrebbe non essere demografica
Età e genere sono facili da comprendere.
Ma per l’AI Visibility potrebbero non essere le variabili più importanti.
Pensiamo a un software gestionale.
Sapere che un utente ha 42 anni invece di 35 potrebbe essere relativamente poco significativo.
Sapere invece che è:
CFO → lavora in un’azienda con 5.000 dipendenti → sta valutando un nuovo ERP → utilizza Copilot e ChatGPT durante la consideration
può essere enormemente più utile.
Per questo motivo la segmentazione delle piattaforme AI dovrebbe muoversi progressivamente dalla semplice demografia verso almeno quattro dimensioni:
profilo → contesto → intento → fase decisionale.
L’AI sta entrando direttamente nel customer journey
Il report G2 2026 permette di osservare questo fenomeno in maniera particolarmente chiara nel B2B software.
Il 71% dei decision maker intervistati dichiara di utilizzare chatbot AI in qualche fase della ricerca software.
Il 51% afferma di iniziare la ricerca più frequentemente con un chatbot AI che con Google.
Ancora più interessante: il peso delle piattaforme cambia durante il funnel.
ChatGPT raggiunge il 73% nella fase di discovery nel campione G2, scendendo al 53% nella consideration.
Gemini segue il percorso opposto: passa dal 14% in discovery al 22% in consideration e al 23% nella fase decisionale.
Questo dato introduce un concetto estremamente importante.
La priorità di una AI può cambiare persino per lo stesso brand a seconda della fase del customer journey.
Potremmo quindi avere:
una piattaforma importante per essere scoperti;
una seconda più rilevante per essere confrontati;
una terza utilizzata maggiormente quando l’utente deve decidere.
La strategia diventa molto più sofisticata della semplice market share.
Il vero obiettivo non è vincere il traffico: è entrare nella shortlist
Nel modello tradizionale della ricerca, gran parte dell’attenzione era concentrata sul click.
L’utente cercava.
Il motore mostrava i risultati.
L’utente visitava il sito.
Nella ricerca AI può verificarsi qualcosa di diverso.
L’utente può chiedere:
“Quali sono i migliori software per risolvere questo problema in un’azienda con 500 dipendenti?”
L’AI produce cinque nomi.
L’utente approfondisce soltanto quei cinque.
Se il nostro brand non compare, potremmo essere esclusi dalla consideration prima ancora di avere avuto l’opportunità di ottenere una visita al sito.
I dati G2 sono particolarmente significativi in questo senso.
Nel campione analizzato, i chatbot generativi risultano la fonte più citata nell’influenzare le shortlist dei vendor, con il 54%, davanti ai software review site al 43%.
Il 69% degli intervistati dichiara inoltre che un chatbot AI ha fatto emergere informazioni che li hanno portati a scegliere un vendor diverso da quello inizialmente previsto.
E il 33% dichiara di aver acquistato da un vendor che prima non conosceva.
Nel B2B software almeno, quindi, l’AI Visibility non riguarda semplicemente la notorietà.
Può influire direttamente sulla shortlist commerciale.
Arriviamo quindi a una nuova metodologia: l’AI Priority Score
Nel precedente articolo avevamo individuato l’AI Visibility come il fenomeno da misurare.
Ora dobbiamo aggiungere qualcosa che viene ancora prima.
Prima di misurare quanto siamo visibili dobbiamo decidere dove è strategicamente importante esserlo.
Possiamo chiamare questo indicatore:
AI Priority Score
Non deve essere interpretato come una formula scientifica universale.
È un framework decisionale.
Per ciascuna piattaforma possiamo attribuire un valore a cinque dimensioni.
1. Market Share
Quanto è diffusa la piattaforma nel mercato geografico che ci interessa?
Per un brand italiano possiamo partire dai dati italiani.
2. Target Affinity
Quanto il pubblico della piattaforma coincide con il target dell’azienda?
Qui possiamo considerare, quando disponibili:
età, genere, professione, settore, seniority, dimensione aziendale e altri attributi realmente rilevanti.
3. Intent Affinity
Per cosa viene utilizzata quella piattaforma?
Ricerca?
Studio?
Produttività?
Confronto?
Programmazione?
Acquisto?
Decisione?
Una piattaforma relativamente piccola utilizzata frequentemente per valutare prodotti potrebbe avere un valore commerciale maggiore di una piattaforma molto grande utilizzata prevalentemente per attività non pertinenti.
4. Customer Journey Relevance
In quale fase viene utilizzata?
Discovery?
Consideration?
Decision?
Retention?
La stessa piattaforma potrebbe avere valori differenti nelle diverse fasi.
5. Business Value
Quanto vale per noi raggiungere quel pubblico?
Questo elemento non riguarda la piattaforma.
Riguarda il business.
Per un’azienda consumer un milione di utenti può avere enorme valore.
Per un’azienda che vende infrastrutture da milioni di euro alle banche, cento decision maker corretti possono valere molto di più.
La nuova formula della priorità
Possiamo quindi sintetizzare il ragionamento così:
AI Priority = diffusione × affinità del target × affinità dell’intento × rilevanza nel customer journey × valore per il business
Non dobbiamo necessariamente moltiplicare matematicamente questi valori.
Possiamo costruire un sistema ponderato, attribuire punteggi e modificare i pesi in funzione del cliente.
Il principio è ciò che conta:
la piattaforma più utilizzata non è automaticamente la piattaforma più importante per ogni brand.
Un esempio: brand consumer
Immaginiamo un grande brand italiano di prodotti di largo consumo.
Target molto ampio.
Acquisto consumer.
Bassa specializzazione professionale.
In questo scenario la market share generale manterrà probabilmente un peso elevato.
ChatGPT rimarrà nettamente prioritario.
Gemini sarà il secondo ecosistema.
Le altre piattaforme potranno essere analizzate con intensità progressivamente inferiore.
La classifica generale funzionerà relativamente bene.
Un esempio: software B2B Enterprise
Cambiamo completamente cliente.
Software destinato a CIO, CTO e responsabili IT di organizzazioni con oltre 5.000 dipendenti.
Ora il 6,33% generale di Copilot ci interessa molto meno del fatto che Copilot presenti un peso maggiore nel Large Enterprise nel campione G2.
La presenza dell’ecosistema Microsoft all’interno delle organizzazioni aumenta ulteriormente la rilevanza strategica.
La nostra classifica potrebbe quindi diventare:
ChatGPT → Copilot → Gemini → Claude → Perplexity.
Non perché Copilot sia diventato improvvisamente più utilizzato di Gemini in Italia.
Ma perché potrebbe essere più rilevante per quel particolare target e contesto.
Un esempio: prodotto per sviluppatori
Consideriamo ora un prodotto SaaS destinato a sviluppatori e team Engineering/R&D.
Claude presenta nel campione G2 una quota del 12% in Engineering/R&D.
Gemini raggiunge il 25%.
ChatGPT rimane al 51%.
Per questo cliente Claude non dovrebbe essere trattato semplicemente come “la piattaforma che in Italia vale il 3,69%”.
La sua target affinity potrebbe giustificare investimenti molto superiori a quelli suggeriti dalla market share generale.
Un esempio: brand destinato agli adolescenti
Qui la trasformazione è ancora più radicale.
I dati Ipsos Doxa mostrano tra gli adolescenti italiani intervistati una forte presenza di ChatGPT e Gemini, ma anche Meta AI al 27%.
La nostra Top 5 generale non sarebbe quindi sufficiente.
Dovremmo probabilmente introdurre Meta AI nell’analisi.
Questo dimostra definitivamente il principio:
non dobbiamo scegliere prima le piattaforme e poi cercare il target.
Dobbiamo partire dal target e stabilire quali piattaforme meritano di essere monitorate.
Come dovrebbe muoversi concretamente un brand?
Arriviamo alla parte operativa.
Se un’azienda vuole costruire oggi una strategia di AI Visibility, il processo dovrebbe partire da queste domande.
Primo: chi vogliamo raggiungere?
Non “tutti”.
Bisogna identificare i segmenti realmente importanti.
Consumer o business?
Età?
Mercato geografico?
Settore?
Ruolo?
Dimensione aziendale?
Potere decisionale?
Secondo: quale problema stanno cercando di risolvere?
Il target da solo non basta.
Dobbiamo individuare gli intenti.
Quali domande formula prima di acquistare?
Quali confronti effettua?
Quali dubbi cerca di risolvere?
Terzo: dove utilizza l’AI durante questo processo?
A questo punto possiamo studiare quali piattaforme mostrano maggiore affinità con quel pubblico e con quel tipo di attività.
Quando esistono dati affidabili li utilizziamo.
Quando non esistono, dobbiamo dichiararlo e procedere attraverso test, ricerche qualitative e misurazioni proprietarie.
Quarto: attribuiamo una priorità
Non dobbiamo necessariamente presidiare tutte le AI con la stessa intensità.
Possiamo avere:
Tier 1 — piattaforme strategiche
monitoraggio continuo e interventi prioritari.
Tier 2 — piattaforme rilevanti
monitoraggio periodico e attività selettive.
Tier 3 — piattaforme esplorative
controllo dell’evoluzione e investimento limitato.
Quinto: misuriamo la nostra presenza
Soltanto a questo punto entra in gioco l’AI Visibility.
Perché ora sappiamo dove vale la pena misurarla.
Market Share e AI Priority sono due cose diverse
Possiamo quindi formalizzare una distinzione che sarà utile nei prossimi lavori dell’Osservatorio Redomino.
AI Market Share
Misura la diffusione relativa delle piattaforme nel mercato.
Risponde alla domanda:
“Quali AI sono maggiormente utilizzate?”
AI Priority
Misura la rilevanza strategica della piattaforma per uno specifico brand.
Risponde alla domanda:
“Su quali AI deve concentrarsi questa azienda?”
AI Visibility
Misura quanto il brand è presente nelle risposte delle piattaforme che abbiamo deciso di osservare.
Risponde alla domanda:
“Quanto siamo visibili dove ci interessa esserlo?”
Sono tre livelli differenti.
E devono essere affrontati in quest’ordine:
Market → Priority → Visibility.
Non esiste quindi una Top 5 universale
La Top 5 italiana che abbiamo costruito rimane estremamente utile.
ChatGPT, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot e Claude costituiscono un ottimo universo iniziale di osservazione.
Ma dobbiamo smettere di interpretarlo come una graduatoria valida automaticamente per qualsiasi azienda.
È un benchmark di mercato.
La vera graduatoria nasce soltanto quando la sovrapponiamo al pubblico del brand.
Per alcune aziende resterà:
ChatGPT → Gemini → Perplexity → Copilot → Claude.
Per altre potrebbe diventare:
ChatGPT → Copilot → Gemini → Claude → Perplexity.
Per altre ancora potremmo scoprire che dobbiamo introdurre Meta AI o un’altra piattaforma che nella classifica generale avevamo escluso.
Non è una contraddizione.
È segmentazione.
Esattamente come non pianificheremmo una campagna pubblicitaria scegliendo i canali esclusivamente sulla base del numero totale di utenti, non dovremmo costruire una strategia di AI Visibility guardando soltanto alla dimensione complessiva delle piattaforme.
La vera domanda non è “qual è l’AI più utilizzata?”
La domanda utile per un’azienda è:
“Quale AI viene utilizzata dal mio potenziale cliente nel momento in cui sta cercando di risolvere un problema che il mio prodotto può risolvere?”
Questa formulazione cambia completamente la strategia.
Ci costringe a unire:
SEO, audience analysis, customer journey, content strategy, digital PR, competitive intelligence e AI Visibility.
Ed è probabilmente questo il punto nel quale la disciplina diventa realmente interessante.
Non stiamo semplicemente cercando un nuovo posto nel quale “posizionare” una pagina.
Stiamo cercando di comprendere come le intelligenze artificiali stanno entrando nel processo attraverso il quale le persone scoprono, valutano e scelgono aziende, prodotti e servizi.
Domande frequenti
Quindi ChatGPT non deve essere sempre la priorità numero uno?
Non necessariamente, anche se la sua enorme diffusione rende probabile che rimanga prioritario per moltissimi brand.
In alcuni segmenti B2B o specialistici il valore relativo di Copilot, Gemini o Claude può però crescere significativamente.
La priorità deve quindi essere verificata sul target.
Esistono dati italiani sufficienti per profilare tutte le AI?
Non ancora in maniera completa.
Disponiamo di ottimi dati sulla diffusione generale e di alcune ricerche dedicate a specifici segmenti, ma non esiste un unico dataset pubblico italiano che permetta di confrontare tutte le principali piattaforme per ogni variabile demografica, professionale e comportamentale.
Quando utilizziamo dati internazionali dobbiamo quindi dichiararlo esplicitamente.
Possiamo comunque costruire una strategia senza questi dati?
Sì.
Possiamo combinare dati di mercato, studi verticali, dati internazionali, informazioni proprietarie sul target del cliente e ricerca qualitativa.
L’importante è distinguere chiaramente dato osservato, ipotesi e inferenza.
Età e genere sono sufficienti per definire il target?
Quasi mai.
Nel B2B possono essere molto più importanti ruolo, settore, seniority, dimensione aziendale e responsabilità decisionale.
Nel consumer possono diventare importanti interessi, bisogni, comportamento d’acquisto e fase del customer journey.
Una persona utilizza necessariamente una sola AI?
No.
È perfettamente plausibile che lo stesso individuo utilizzi più piattaforme per attività differenti.
Questo è uno dei motivi per cui dobbiamo studiare non soltanto l’audience, ma anche l’intento d’uso.
Dobbiamo quindi investire su tutte le AI?
Non necessariamente con la stessa intensità.
È più utile stabilire Tier 1, Tier 2 e Tier 3 sulla base dell’AI Priority del brand.
Perplexity è meno importante perché ha meno utenti?
Non necessariamente.
Se viene utilizzato in momenti ad alta intenzione di ricerca e valutazione, un utente Perplexity potrebbe avere un valore strategico molto elevato per determinati brand.
Il punto da misurare non è soltanto il volume, ma volume × rilevanza.
La classifica può cambiare nel tempo?
Certamente.
Il mercato sta evolvendo rapidamente.
In Italia, per esempio, Statcounter rilevava Gemini all’11,45% nel giugno 2026 e al 17,85% nel luglio 2026.
Una strategia costruita oggi deve quindi prevedere aggiornamenti periodici.
Qual è quindi il primo passo per un’azienda?
Definire con precisione il proprio target e i principali intenti di ricerca o decisione.
Solo dopo ha senso chiedersi quali AI debbano essere considerate prioritarie.
Conclusione: prima della Visibility viene la Priority
Nel precedente approfondimento abbiamo posto una domanda:
come diventare visibili nelle risposte delle AI?
Ora possiamo aggiungerne una ancora più importante:
in quali AI dobbiamo realmente essere visibili?
La risposta non può arrivare soltanto dalla market share.
La diffusione italiana rimane il nostro punto di partenza.
Ma dobbiamo sovrapporle target, settore, ruolo, intento, customer journey e valore economico.
Nascono così tre livelli distinti:
AI Market Share → AI Priority → AI Visibility.
Il primo descrive il mercato.
Il secondo definisce dove deve investire il brand.
Il terzo misura se quell’investimento sta producendo visibilità.
Ed è proprio il terzo livello ad aprire la domanda successiva.
Una volta individuate le piattaforme realmente strategiche per un’azienda:
come possiamo misurare in maniera rigorosa quanto quel brand sia effettivamente presente nelle risposte delle AI?
È da qui che partirà il prossimo approfondimento dell’Osservatorio Redomino.
Fonti
- Statcounter Global Stats — AI Chatbot Market Share Italy, luglio 2026 — fotografia generale del mercato italiano: ChatGPT 65,70%, Gemini 17,85%, Perplexity 6,43%, Microsoft Copilot 6,33% e Claude 3,69%.
- G2 — The Answer Economy: 2026 AI Search Insight Report — ricerca su 1.076 decision maker B2B, utilizzata per settore, dimensione aziendale, ruolo professionale, customer journey e influenza dei chatbot sulle shortlist.
- Comscore — Q1 2026 AI Intelligence Report — dati sulla composizione dell’audience mobile e sugli index score di ChatGPT, Gemini e Microsoft Copilot.
- Ipsos Doxa / Telefono Azzurro — Safer Internet Day 2026 — dati sull’utilizzo dei chatbot tra gli adolescenti italiani.
- Osservatorio Redomino — Come essere visibili nelle risposte delle AI — primo approfondimento della serie dedicata all’AI Visibility.
