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Sergio Amati, general manager IAB Italia.
Il 30 novembre 2022, con la pubblicazione di ChatGPT da parte di OpenAI, nessuna azienda aveva previsto che tale strumento sarebbe diventato un motore di ricerca. Questa funzione non era stata contemplata dagli sviluppatori che lo avevano progettato. A modificarne l’uso sono stati gli utenti, impiegandolo per soddisfare reali necessità quotidiane e adattandolo ai propri scopi, come spesso accade con l’indifferenza dei consumatori verso le intenzioni di chi crea tecnologia.
Da quel momento, definito dal general manager di IAB Italia (Interactive Advertising Bureau) Sergio Amati come un “momento Sputnik”, richiamando il trauma del lancio del satellite sovietico negli anni Cinquanta, il panorama della ricerca online ha subito continui cambiamenti.
Uno su tre, raddoppiato
I risultati dell’Osservatorio Search in Italy 2026, realizzato da IAB Italia in collaborazione con Human Highway e Marco Loguercio su un campione nazionale di mille utenti online maggiorenni (rilevazione effettuata tra il 2 e il 9 marzo 2026), delineano un quadro che va oltre la logica della “tendenza emergente” e rappresenta piuttosto un’adozione di massa. Il 35,34% degli italiani adulti online utilizza oggi strumenti di ricerca generativa per orientarsi negli acquisti: era il 19,6% a febbraio 2025. In poco più di un anno, la percentuale è quasi raddoppiata.
ChatGPT si posiziona al primo posto tra gli strumenti utilizzati con il 23,4% (era il 13% un anno fa), seguito da Google Gemini con il 15,9% (era il 6,2%). Google AI Mode, lanciato in Italia solo alla fine di ottobre 2025, ha già raggiunto il 9,4% degli utenti nella prima rilevazione disponibile, a marzo 2026. Microsoft Copilot si attesta al 6,2%, Rufus di Amazon al 4,9%, Perplexity al 2,9%. Il dato complessivo dell’ecosistema Google (Gemini più AI Mode) supera già ChatGPT: 25,3% contro 23,4%.
La fine di Google come porta d’ingresso
Il cambiamento strutturale non risiede però nel singolo strumento, ma nella logica complessiva.
«Il concetto che emerge con maggiore evidenza da questa ricerca è il concetto di multipolarità», afferma Amati. «La ricerca è distribuita. Prima si andava su Google e si concludeva lì. Adesso ci sono diversi poli, anche inaspettati». La sequenza tipica oggi non ha più un centro: si scopre qualcosa su TikTok o Pinterest, si richiede conferma a un sistema generativo, si verifica su un motore tradizionale, si visita un negozio per toccare il prodotto. Molte piattaforme, tutte insieme, contribuiscono a formare l’opinione finale.
I dati sulla rilevanza percepita delle fonti nel processo d’acquisto confermano questa frammentazione: il negozio fisico è citato dal 73,9% degli intervistati, i motori tradizionali dal 72,1%, i marketplace dal 59,7%, i motori generativi dal 45,3%, i social media dal 42,1%. Nessuno prevale sugli altri, nessuno è marginale.
L’IA come advisor di shortlist
All’interno di questo ecosistema, l’intelligenza artificiale ha un ruolo specifico e delimitato: crea la lista corta, confronta, filtra, semplifica la complessità. Tuttavia, non è lei a concludere la vendita. L’88,6% di chi utilizza strumenti generativi per lo shopping li ha già provati almeno una volta; il 68,6% li considera utili, se non indispensabili. Eppure la funzione principale per cui vengono apprezzati è trovare il prezzo migliore (31,4%), confrontare prodotti simili (24,3%), restringere il campo a due o tre opzioni (20,9%). L’acquisto finale avviene altrove.
Questo è confermato da un dato apparentemente controintuitivo: dopo aver effettuato una ricerca su un motore generativo, il 64,4% degli utenti si è comunque recato in un negozio fisico. Di questi, il 39,3% ha effettuato l’acquisto lì, di persona. Solo il 24,2% ha comprato direttamente online senza mai entrare in un negozio. «Anche con questa proliferazione di IA», afferma Amati, «le persone continuano a recarsi nei negozi. Questo ci aiuta a comprendere che certe dinamiche non stanno cambiando in modo radicale.»
Tre falsi miti che i dati smentiscono
La ricerca affronta esplicitamente alcune convinzioni diffuse nel settore e le verifica con i dati. La prima è che il commercio fisico verrà eliminato dall’IA: i dati appena citati dimostrano il contrario. La seconda è che un brand forte sia al riparo dalla disruption generativa: tra i 18 e i 24 anni, il 55,6% degli utenti ha già modificato le proprie abitudini d’acquisto, e la percentuale diminuisce con l’età ma rimane significativa fino ai 44 anni. Il 33% degli intervistati dichiara di acquistare in base al bisogno e non alla marca, il 14% ha scoperto nuovi brand grazie all’IA. «Questo nuovo sistema complica il rapporto tra i brand e le persone», afferma Amati. «In passato c’erano alcune certezze, ora è più difficile mantenere la fedeltà al marchio.»
La terza convinzione da sfatare è che il futuro dell’e-commerce sia interamente agentico, delegato a sistemi automatici che acquistano al posto degli utenti. Il 28% degli intervistati non desidera che l’IA abbia alcun ruolo nel proprio processo d’acquisto. Il 62,2% accetta un ruolo reattivo e su richiesta. Solo il 2% vorrebbe un agente che gestisca l’intero processo in autonomia.
Google non è Nokia
Per quanto riguarda i grandi attori, il caso più complesso da analizzare è quello di Google. AI Mode è già utilizzato dal 9,4% degli italiani adulti online, e di questi il 44,2% ha abbandonato la ricerca tradizionale a favore dello strumento generativo. Google sta in qualche modo cannibalizzando il proprio modello di ricerca storico, che rappresenta anche la principale fonte dei propri ricavi pubblicitari.
«Quando crei un sistema come le AI Overview, ciò penalizza comunque la ricerca tradizionale», afferma Amati. «È inevitabile, anche Google ne è consapevole. Ma l’obiettivo è costruire un circolo virtuoso tra i due elementi». Il paragone con Nokia, azienda che non seppe interpretare la rivoluzione degli smartphone dall’interno, non regge secondo Amati: «Google non è Nokia. Non ha sottovalutato affatto questa rivoluzione. Al contrario, ha integrato due elementi che già possedeva.»
Il problema della fiducia, e quello culturale
Esiste un paradosso al centro di questa crescita: il 67,3% degli utenti che hanno utilizzato strumenti generativi per lo shopping ha riscontrato almeno un problema, tra consigli troppo generici (22%), prezzi errati (18%), prodotti non disponibili (16%), specifiche imprecise (16%) e assenza di fonti verificabili (15%). Eppure continuano a utilizzarli. La spiegazione risiede nell’utilità percepita nella fase di confronto, che pesa di più rispetto alla precisione assoluta nel risultato finale. Per i brand, questo rappresenta una sfida inedita.
«Se non fornisci contenuti in grado di diventare parte dei risultati dell’IA, il rischio è che ciò produca un output casuale», afferma Amati. «Le aziende dovranno costruire un ecosistema in cui il brand deve confrontarsi anche con gli agenti di intelligenza artificiale. Dovrò convincere l’agente prima del cliente stesso».
Per quanto riguarda l’adozione italiana, che rimane inferiore rispetto ad altri contesti internazionali, Amati sottolinea che c’è un problema culturale prima che tecnologico. Si tratta di strumenti “infomagici” e non informatici, nel senso che producono risposte in modo così fluido e apparentemente autorevole da rendere più difficile, e non più semplice, l’atteggiamento critico. Il rischio non è l’eccesso di diffidenza, ma il contrario: accettare passivamente ogni risposta senza comprendere come funziona lo strumento, senza verificare, senza sbagliare per imparare. È necessario, afferma, «un approccio strutturato e responsabile», non una semplice esposizione.
Chi aiuta meglio a scegliere, vince
La ricerca di IAB Italia identifica cinque priorità per le aziende nel nuovo contesto:
- analizzare come i clienti utilizzano la ricerca generativa per valutare prodotti e servizi;
- presidiare tutti i punti in cui si forma la domanda, non solo i canali abituali;
- produrre contenuti che aiutino l’IA a fornire risposte adeguate, poiché i sistemi generativi citano più facilmente le fonti che li supportano;
- rendere siti e touchpoint strumenti efficaci di verifica e riduzione del rischio percepito;
- monitorare i tempi decisionali per categoria, che variano enormemente: alimentari e farmaci si decidono entro due giorni nel 70% dei casi, mentre mobili e prodotti finanziari richiedono più di una settimana per oltre un terzo degli utenti.
Il mercato del marketing tecnologico, per misurare la complessità dell’ambiente in cui tutto ciò avviene, contava 150 piattaforme nel 2010 secondo la mappa annuale curata dall’analista Scott Brinker. Nel 2025 ne conta 15.835. Chi opera in questo settore deve scegliere e orchestrare strumenti in un panorama che, secondo Amati, assomiglia non più a una mappa di un territorio, ma a una notte stellata all’equatore. La multipolarità della ricerca è solo il riflesso più evidente di una complessità che ha già trasformato tutto, prima ancora che la maggior parte delle aziende se ne rendesse conto.
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