In un recente test, Tony Uphoff ha interrogato ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google AI Overviews con le domande che i suoi potenziali clienti gli pongono, contando poi quante volte questi motori di risposta raccomandassero le due società che ha lanciato a febbraio. I risultati evidenziano un divario tra l’essere conosciuti e l’essere raccomandati, che l’autore ritiene essere al centro del problema di misurazione della visibilità del brand.
Su 59 risposte, la sua newsletter, Uphoff on Media, non appare in nessuna delle 12 risposte relative a una categoria, e il suo studio di consulenza, Uphoff Advisory, in una sola risposta su 43. Eppure, ogni motore che ha risposto alla domanda « Who is Tony Uphoff? » conosceva il suo percorso. « I modelli sanno chi sono. Quasi mai raccomandano ciò che ho costruito », riassume.
Questo scostamento si inserisce in un’evoluzione delle abitudini d’acquisto. Secondo un sondaggio di G2 pubblicato a marzo 2026 su 1.076 acquirenti di software B2B, il 51% inizia ora le proprie ricerche con un chatbot IA più spesso che con Google, rispetto al 29% nel rapporto 2025. Per il 69% di loro, un chatbot li ha portati a scegliere un fornitore diverso da quello previsto, e un acquirente su tre ha lavorato con un fornitore di cui non aveva mai sentito parlare.
Tony Uphoff ritiene che i team marketing abbiano trasposto i loro vecchi punti di riferimento nell’IA. « Per due decenni, il cruscotto era la scopribilità. Il SEO ha insegnato a tutti i team marketing a posizionarsi, a ottenere il click e a essere trovati. La maggior parte delle aziende ha riportato direttamente quel cruscotto sull’IA. » Chiedere a un modello il proprio nome, ottenere una risposta esatta e concludere di essere coperti costituisce, secondo lui, un falso positivo.
Motori che descrivono l’azienda di ieri
La seconda osservazione riguarda le aziende che hanno cambiato nome, fuso o subito un cambio di direzione. Tre motori su tre continuano a presentare Tony Uphoff come CEO di Pipeline360, e solo uno menziona l’azienda che dirige oggi. « Le fonti includevano aggregatori di organigrammi, database di dirigenti e vecchi comunicati stampa », spiega. Secondo la sua regola, i motori privilegiano ciò che il web dice più spesso di te, « e più spesso significa generalmente il più vecchio ».
Questa scheda obsoleta pesa due volte, poiché il modello la usa per decidere se raccomandare o meno un’azienda, e l’umano la usa per verificare ciò che dice il modello. Tuttavia, pochi team monitorano questo punto. Uno studio di Corporate Ink, riportato da eMarketer a maggio, indica che solo il 29% dei marketer segue e misura attivamente la propria visibilità nell’IA.
Il test contiene un altro insegnamento. Quando Tony Uphoff ha chiesto « What is Demand-as-a-Service? », i tre motori hanno definito il termine con precisione e citato le pagine di Pipeline360, senza mai menzionare l’uomo che ha contribuito a elaborare questa strategia. « I modelli attribuiscono il merito a chi pubblica la spiegazione più chiara, non a chi ha avuto l’idea per primo. »
Liste costruite a partire da altre liste
Una sola volta, Uphoff Advisory è apparso in una lista: ChatGPT lo ha classificato secondo su quattro per la domanda « Who advises founders of B2B information and data businesses? ». Per le domande di categoria, i modelli citavano raramente le aziende che nominavano, ma piuttosto classifiche pubblicate da Zapier, Content Allies e altri.
Uno studio del maggio 2026 di Maryanna Franco e João da Silva, condotto sulla piattaforma Friction AI a partire da 14.140 query su brand di abbigliamento sportivo, mostra lo stesso meccanismo. Nike e New Balance condividono la stessa descrizione nel grafo della conoscenza di Google, ma Nike appare in circa il 71% delle risposte di raccomandazione sull’athleisure, contro quasi mai per New Balance.
L’autore dell’articolo sfumare tuttavia questo test: diciannove query in una settimana costituiscono un’istantanea, e le risposte variano da un’esecuzione all’altra. Una apparizione su 43 può quindi essere un minimo o rumore. Approva il progetto di Tony Uphoff di rilanciare le stesse query a gennaio, e andrebbe oltre monitorando la misurazione ogni settimana.
Un tasso di raccomandazione in testa al cruscotto
Tony Uphoff propone in particolare di redigere 10-15 query formulate come le fanno gli acquirenti, a cui aggiungere due o tre query di brand, di lanciarle su ChatGPT, Gemini, Perplexity e AI Overviews, e di monitorare la frequenza di apparizione e l’accuratezza della descrizione. Raccomanda di mettere questo indicatore al primo posto nei report, prima del posizionamento e delle sessioni.
