Chatgpt costringe i giornali a cambiare: ecco come

Il recente report del Reuters Institute sui trend e le previsioni sul giornalismo per il 2026 ha riacceso il dibattito sull’impatto degli LLM sul traffico, e in particolare sui referral.

I dati mostrano una crescita evidente dei click provenienti da strumenti come ChatGPT, ma allo stesso tempo mettono in luce un divario ancora molto ampio rispetto ai canali tradizionali, Google su tutti.

È proprio in questa distanza tra percezione del cambiamento e peso reale dei numeri che si gioca una parte rilevante della discussione su SEO, GEO e sostenibilità dei modelli di distribuzione dei contenuti.

La crescita di ChatGPT è reale, ma i numeri vanno letti nel modo giusto

I dati mostrano una dinamica che, a prima vista, potrebbe sembrare inequivocabile: il traffico di referral generato da ChatGPT verso i siti editoriali cresce in modo esponenziale nel corso del 2024 e del 2025. La curva è ripida, il trend è chiaro e segnala che i motori generativi stanno iniziando a entrare, almeno marginalmente, nella catena di distribuzione dei contenuti. Tuttavia, è proprio qui che diventa necessario fermarsi e distinguere tra dinamica di crescita e peso reale sul traffico complessivo.

Secondo i dati aggregati dal Reuters Institute, basati su analisi di Chartbeat su oltre 2.500 siti a livello globale, i referral provenienti da ChatGPT crescono fino a superare i cinque milioni mensili a livello globale.

Un numero apparentemente degno di rilievo in termini assoluti, ma che cambia radicalmente di significato se confrontato con i volumi attuali del business legato ai referral. Nello stesso periodo, la quota di traffico attribuibile a ChatGPT rappresenta circa lo 0,02% del traffico referral totale, con percentuali di gran lunga superiori generate da Google Discover e Google Search e i social network.

Questo scarto mette in evidenza un primo punto chiave: la crescita percentuale non equivale automaticamente a centralità nel modello di distribuzione. Un canale può crescere rapidamente partendo da una base molto ridotta senza per questo diventare, nel breve periodo, un pilastro su cui costruire una strategia editoriale o di marketing. È un errore di prospettiva frequente nei dibattiti sull’impatto dell’AI generativa sull’ecosistema dei media, dove la velocità del cambiamento rischia di essere confusa con la sua portata strutturale.

C’è poi un secondo elemento da considerare. L’aumento dei referral da ChatGPT avviene in un contesto di fortissima crescita dell’uso della piattaforma, con una correlazione diretta tra numero di utenti e volume di click verso l’esterno, ma di gran lunga inferiore ai volumi dei motori di ricerca tradizionali. I motori generativi nascono per fornire risposte complete all’interno dell’interfaccia, non per massimizzare il traffico in uscita. Questo significa che anche un incremento significativo dell’utilizzo non si traduce automaticamente in un aumento proporzionale dei referral.

Letti in questa chiave, i dati del report non indicano un imminente sorpasso dei motori di ricerca tradizionali, ma piuttosto l’emergere di un canale aggiuntivo, con caratteristiche profondamente diverse. Un canale che cresce, sì, ma che oggi ha un impatto ancora marginale sui flussi di traffico complessivi e che va interpretato con attenzione, evitando letture semplicistiche o eccessivamente ottimistiche.

Perché il modello dei referral non è profittevole per ChatGPT

Gli ultimi vent’anni hanno mostrato con chiarezza che molti dei modelli di business vincenti su internet si sono basati sulla capacità di attrarre il maggior numero possibile di utenti, abbattendo completamente la barriera d’ingresso attraverso la gratuità del prodotto. Come spiega Chris Anderson nel libro Free: The Future of a Radical Price, la differenza tra zero e anche solo un centesimo non è marginale, ma psicologica: lo zero elimina la decisione. In questi modelli, la gratuità non è beneficenza, ma una strategia economica resa possibile da costi marginali di distribuzione prossimi allo zero e da un’economia fondata sulla pubblicità.

Ad oggi, ChatGPT genera una quota di traffico oltre 600 volte inferiore a quella di Google Discover, evidenziando un limite strutturale del modello di distribuzione basato sulla risposta diretta. A questo si aggiunge un fattore di scala difficilmente colmabile: Google raggiunge circa 5-6 miliardi di utenti mensili a livello globale, mentre la base di utenti attivi di ChatGPT è attualmente di 800 milioni circa. Anche ipotizzando, in modo puramente teorico, che ChatGPT riuscisse ad avvicinarsi alla stessa penetrazione di mercato, il suo modello di utilizzo — orientato a ridurre i click e non a moltiplicarli — renderebbe comunque impossibile un avvicinamento ai volumi di traffico referral generati da Google.

C’è poi un limite di natura quantitativa. Il numero di interazioni che un utente ha con un motore generativo è mediamente inferiore rispetto alle ricerche effettuate su un motore tradizionale. Una singola conversazione può sostituire decine di query, ma genera al massimo uno o due potenziali click. Questo riduce drasticamente il volume teorico di referral che un sistema di questo tipo può produrre, anche in presenza di una base utenti molto ampia.

Un ulteriore vincolo riguarda il modello economico. I motori generativi non sono ottimizzati per massimizzare l’inventario pubblicitario attraverso il traffico in uscita. Al contrario, tendono a spingere verso modelli di monetizzazione basati su abbonamenti o servizi a valore aggiunto. In questo contesto, incentivare il click esterno non è una priorità strategica, ma può addirittura entrare in conflitto con l’obiettivo di trattenere l’utente all’interno della piattaforma.

Infine, c’è una questione di responsabilità e controllo. Ogni link suggerito da un motore generativo implica una forma di endorsement implicito. Aumentare in modo significativo il volume di referral significherebbe assumersi un rischio maggiore in termini di qualità delle fonti, aggiornamento dei contenuti e contesto d’uso. Anche questo contribuisce a spiegare perché l’uscita verso siti esterni resti selettiva e limitata.

Nel loro insieme, questi fattori delineano un quadro chiaro: il traffico generato dai motori generativi può crescere, ma non è progettato per scalare come quello dei motori di ricerca tradizionali. Più che un’alternativa a Google, rappresenta un canale complementare, con logiche, obiettivi e limiti profondamente diversi.

Oltre SEO e GEO: perché il vero tema è la domanda, non il canale

Il rischio, nel dibattito attuale, è fermarsi a una contrapposizione sterile tra SEO e GEO, come se la visibilità dei contenuti dipendesse esclusivamente dall’ottimizzazione per un motore o per un altro. I dati mostrano invece che il problema è più profondo e riguarda il rapporto tra contenuti, domanda informativa e autorevolezza.

I motori generativi non cambiano il fatto che l’attenzione degli utenti sia una risorsa limitata. Cambiano piuttosto il modo in cui quella domanda viene intercettata e soddisfatta. In questo scenario, concentrarsi solo sul traffico come metrica di successo rischia di essere fuorviante. Un contenuto può essere ampiamente utilizzato come fonte da un modello generativo senza generare clic diretti, ma contribuendo comunque a costruire reputazione, riconoscibilità e posizionamento tematico.

Per editori e aziende, questo implica un cambio di prospettiva. La domanda non è più soltanto “come portare utenti sul sito”, ma come diventare una fonte rilevante in un ecosistema in cui le informazioni vengono aggregate, sintetizzate e riutilizzate. L’autorevolezza, la chiarezza e la capacità di rispondere a bisogni informativi reali diventano fattori centrali, indipendentemente dal canale attraverso cui il contenuto viene fruito.

Superare il dibattito SEO contro GEO significa quindi riconoscere che il vero terreno di competizione si sposta a monte: nella capacità di produrre contenuti che rispondano a domande reali, che siano riconoscibili come affidabili e che possano mantenere valore anche quando il traffico diretto non è più l’unico indicatore di successo. È su questo piano che si giocherà l’evoluzione del rapporto tra AI generativa, media e strategie digitali nei prossimi anni.