Nel 2025, per la prima volta nella storia del web, il traffico generato da bot e agenti automatici ha superato quello prodotto dagli esseri umani. Il ritmo di crescita del cosiddetto traffico “agentico” – ossia, generato da strumenti basati sull’intelligenza artificiale che navigano, leggono e interrogano i siti in modo autonomo – ha registrato una crescita del 7.851% su base annua nel 2025, secondo i dati di HUMAN Security.
Basti pensare a sistemi come Claude, Gemini, ChatGPT e Perplexity: ogni giorno offrono risposte, citano brand e aziende, linkano siti web e prodotti, diventando a tutti gli effetti una nuova fonte di traffico e di conversioni da parte degli utenti.
Indice degli argomenti
Traffico AI e report analytics: i dati invisibili al marketing
A questo va aggiunto che la gran parte del traffico bot o generato da agenti AI autonomi non appare in nessun report di analytics, perché bot e agenti AI non si comportano come utenti umani: non aprono un browser, non caricano la pagina nel modo in cui lo farebbe una persona, e soprattutto non eseguono JavaScript, il linguaggio su cui si appoggiano gli strumenti di tracciamento come GA4 e il Meta Pixel.
È questa una delle sfide di maggior impatto che marketer e advertiser sono chiamati ad affrontare: intercettare e analizzare in modo più profondo e dettagliato la provenienza di traffico e conversioni generati da bot, o da sistemi AI conversazionali, in modo da identificare insight concreti per attuare strategie marketing e adv che possano incrementare le revenue e risultati provenienti dai sistemi AI.
Questi sono solo alcuni dei temi che saranno al centro della terza edizione 2026 del GA Summit, evento internazionale sulla Data Governance e Intelligenza Artificiale per il marketing e l’advertising.
I ticket sono ufficialmente disponibili e sono già stati confermati i temi e gli ospiti protagonisti della nuova edizione. La disponibilità è limitata: chi desidera assicurarsi un posto in sala e vivere un giorno intensivo di formazione strategica e tecnica sui dati espandendo la propria rete professionale, è invitato ad agire subito.
Risposte AI, citazioni e traffico: come cambia la visibilità online
Per capire perché questo ha conseguenze dirette sul marketing, occorre capire come funziona concretamente la generazione di una risposta da parte di questi sistemi. Quando un utente fa una domanda su ChatGPT o Perplexity, il modello non si limita ad attingere alla propria memoria interna.
Per domande su prodotti, servizi, mercati o temi specifici, il sistema scompone la frase/domande dell’utente in una serie di sotto-domande, le invia a motori di ricerca, raccoglie le fonti più pertinenti e le usa per costruire la risposta finale.
Poniamo l’esempio di un utente che scrive su ChatGPT “quali sono le migliori piattaforme di email marketing per ecommerce?”. Il modello AI genera internamente una serie di ricerche (ad esempio “email marketing tools ecommerce 2025”, “migliori software email automation negozio online”, etc.) le invia a Bing, raccoglie i siti che compaiono come fonti più autorevoli su quegli argomenti e li usa per costruire la risposta che l’utente leggerà.
Questo meccanismo ha prodotto due nuove metriche che i marketer e gli strategist devono iniziare a conoscere.
AI Citation e Share of Authority
La prima è l’AI Citation, cioè la frequenza con cui i contenuti di un sito vengono scelti come fonte affidabile dai modelli AI quando rispondono alle domande degli utenti.
La seconda è la Share of Authority, che rappresenta la misura aggregata di questa presenza: su un dato argomento, in che percentuale delle risposte AI il tuo brand o i tuoi contenuti compaiono come riferimento rispetto a quelli dei competitor?
A differenza del posizionamento organico classico nelle SERP di Google, nei sistemi AI generativi viene fornita una sola risposta agli utenti. Per ciascuna risposta, i sistemi AI linkano singole fonti dalle quali sono state prese le informazioni che compongono la risposta data.
In questo scenario, non comparire tra le fonti citate o linkate ha oggi un severo impatto per le aziende, poiché significa perdere una fonte di traffico, visibilità e conversioni preziosa per la crescita del proprio business.
Allo stesso tempo, anche essere linkati tra le fonti delle risposte dei sistemi AI mostra più di un problema: la difficoltà di riuscire a recuperare dati granulari e dettagliati sul valore generato da ciascuna delle visite e interazioni effettuate sul proprio sito web.
Senza dati sul traffico AI, budget e strategie perdono quota
Per chi gestisce budget media e strategie di contenuto, non misurare traffico e interazioni provenienti da sistemi AI significa prendere decisioni su una mappa del territorio che esclude una porzione crescente di essi.
Immaginiamo un’azienda B2B che vende software gestionale. Il suo traffico organico da Google è stabile, le campagne a pagamento generano lead a un costo accettabile, tutto sembra sotto controllo. Quello che i report non mostrano è che una quota crescente dei potenziali clienti sta formulando domande come “qual è il miglior software gestionale per aziende manifatturiere” direttamente su ChatGPT o Perplexity, e che nelle risposte l’azienda non compare mai, mentre compaiono sistematicamente due concorrenti.
Il marketing manager non ha nessun segnale che lo spinga a rivedere la strategia dei contenuti, non capisce perché i lead stiano diventando progressivamente meno qualificati pur mantenendo volumi simili, e continua a ottimizzare campagne e contenuti su dati che ignorano una fonte di influenza rilevante.
In aggiunta, sarà costretto via via ad aumentare il budget di spesa nelle campagne adv per continuare a generare un numero di lead necessario per cercare di raggiungere gli obiettivi di vendita definiti.
Misurare il traffico AI con Microsoft Clarity e le Citations
Il mercato delle analytics rilascia progressivamente nuove soluzioni avanzate per raccogliere dati precisi circa le nuove sorgenti di traffico AI, e alcune soluzioni sono già accessibili anche senza configurazioni complesse o investimenti significativi.
Microsoft Clarity con la funzione AI Bot Activity
Clarity è lo strumento di behavior analytics gratuito di Microsoft, conosciuto e usato per analizzare i dati comportamentali degli utenti sul proprio sito web attraverso report interattivi intuitivi, come le registrazioni delle visite e le heatmap che indicano gli elementi cliccati.
In particolare, Microsoft Clarity a gennaio 2026 ha rilasciato la dashboard AI Bot Activity, che mostra quali sistemi AI automatizzati stanno accedendo al sito web, con quale frequenza e quali contenuti stanno richiedendo.
Le quattro metriche da leggere
La dashboard si articola in quattro metriche principali.
Bot Operator
La prima è il Bot Operator, che mostra la proporzione di traffico generata da bot automatici rispetto agli utenti umani, con una ripartizione per singolo operatore: è da qui che si vede se a visitare il sito sono prevalentemente i crawler di OpenAI, di Google, di Anthropic o di altri sistemi.
Sapere quale operatore visita il sito più frequentemente è utile per capire quali ecosistemi AI stanno già considerando i propri contenuti come potenziali fonti, e quali invece non li stanno ancora esplorando.
AI Request Share
La seconda è l’AI Request Share, ovvero la percentuale del traffico totale del sito che origina da bot AI.
Questo dato aiuta a dimensionare il fenomeno in modo concreto: se il 30% delle richieste al sito proviene da sistemi automatizzati, significa che quasi un terzo delle visite è generato da entità che non convertono, non compilano form e non aprono email, e che per questa ragione potrebbero generare disservizi circa la velocità di caricamento delle pagine del sito web stesso.
Bot Activity Metric
La terza è il Bot Activity Metric, che raggruppa le richieste per tipo di comportamento: alcuni bot scansionano il sito web per alimentare i contenuti sui motori di ricerca, altri per costruire le risposte degli assistenti AI.
Distinguere tra questi comportamenti è rilevante perché non tutto il traffico bot ha lo stesso valore: un crawler che alimenta un assistente AI ha un impatto potenziale sulla visibilità del brand molto diverso da uno che raccoglie dati per scopi che non producono nessun ritorno a livello di business.
In pratica, nel primo caso potrebbe essere profittevole lasciare che il sito venga scansionato dal sistema AI; nel secondo caso, potrebbe essere necessario intercettare e bloccare questo tipo di attività al fine di avere report con dati corretti e di qualità, nonché per bloccare azioni malevole che possono danneggiare le prestazioni di caricamento del sito web.
Path Requests
La quarta è il Path Requests, che mostra le pagine e i file più richiesti dai sistemi AI automatizzati, filtrabili per tipo di contenuto: pagine HTML, immagini, file JSON, file XML, JavaScript.
È la metrica più operativa delle quattro, perché risponde a una domanda precisa: cosa stanno leggendo i sistemi AI sul mio sito?
Se i sistemi AI visitano sistematicamente le schede prodotto ma ignorano le pagine di approfondimento editoriale, c’è uno squilibrio nella struttura informativa del sito che vale la pena correggere. Se scansionano la sitemap ma saltano le pagine strategiche, c’è un problema di accessibilità dei contenuti che nessun report avrebbe mai evidenziato.
In altre parole, offre supporto per capire se e a quali contenuti del proprio sito web accedono questi sistemi AI e bot automatici.
La funzione Citation di Clarity
La Citations dashboard è ora generalmente disponibile per tutti i progetti Microsoft Clarity e non richiede alcuna integrazione CDN o server-side: funziona attraverso il codice di tracciamento standard di Clarity che è sufficiente installare sul proprio sito web seguendo la procedura guidata.
In particolare, le dashboard AI Citations mostrano cinque tipologie di dati fondamentali da analizzare.
Le citazioni totali indicano quante volte le pagine del sito sono state usate come fonte nelle risposte AI.
È il numero assoluto da cui partire per capire se il proprio sito partecipa attivamente all’ecosistema AI o ne è ancora escluso, e per monitorare se il traffico derivato da queste fonti ha generato valore in termini di lead o acquisti.
La Share of Authority mostra la percentuale di citazioni attribuite al proprio dominio rispetto a tutti gli altri domini citati nelle stesse query: è il dato più diretto per capire quanto si è autorevoli su un argomento rispetto ai competitor.
Un sito può avere molte citazioni in assoluto, ma una Share of Authority bassa se i concorrenti vengono citati ancora più spesso sugli stessi temi. Questo dato è prezioso perché permette di approfondire quanto il proprio brand sia autorevole e in che misura sta dominando i temi chiave rispetto alla concorrenza.
Citation rate, referral e Grounding Queries
L’AI referral traffic indica la percentuale di visite sul sito generate da assistenti AI. È la metrica che chiude il cerchio: non basta essere citati, bisogna che quelle citazioni portino effettivamente utenti sul sito.
In questo contesto, analizzare in modo integrato i risultati dei diversi dati mostrati dai report Clarity permette di trovare insight accurati per prendere decisioni concrete ed efficaci.
Ad esempio, se il proprio brand risulta avere un citation rate alto, ma con un AI referral traffic basso, può significare che il brand viene menzionato, ma senza link attivi inseriti nelle risposte dei sistemi AI. In altre parole, una consistente percentuale di utenti apprende dell’esistenza o rinforza la sua opinione sul brand, ma non avrà a disposizione un link diretto per visitare il sito web e concludere un acquisto.
Si tratta dunque di dati preziosi per delineare strategie di contenuti e di marketing AI-driven mirate per ottimizzare la presenza nelle risposte dei sistemi AI con link diretti al proprio presidio digitale.
Le Grounding Queries mostrano le frasi/parole di ricerca “interne” che il sistema AI ha generato per recuperare i contenuti citati o menzionati nelle ricerche.
Occorre specificare che le Grounding Queries non corrispondono necessariamente a ciò che l’utente ha scritto, poiché si tratta di un raggruppamento in macro categorie di frasi di ricerca molto specifiche usate dagli utenti.
Vediamo un esempio concreto. Quando un utente chiede a ChatGPT “qual è il miglior software gestionale per PMI italiane”, il modello AI non cerca quelle parole esatte sul web. Le traduce in una serie di ricerche più specifiche, ad esempio “software ERP piccole medie imprese Italia”, “gestionale cloud fatturazione elettronica”, recuperando le fonti più autorevoli da usare per fornire la migliore risposta possibile alla richiesta dell’utente.
Anche se non rivelano la esatta frase usata dall’utente nell’effettuare una richiesta ai sistemi AI, analizzare le Grounding Queries è utile perché aiuta a capire con quale linguaggio e logica l’AI sta cercando i propri contenuti.
Di conseguenza, si possono avere così a disposizione insight precisi su come poter ottimizzare i propri contenuti per essere citati e menzionati.
My Cited Pages
My Cited Pages mostra quali URL del sito sono stati citati, con quante citazioni e per quali parole/frasi di ricerca usate dagli utenti.
Permette di identificare quali contenuti stanno già funzionando come fonti autorevoli per i sistemi AI e quali invece, pur essendo rilevanti per il business, non vengono mai selezionati, indicando dove intervenire con aggiornamenti o approfondimenti.
Traffico AI e contenuti: le implicazioni per la strategia
I dati sul traffico agentico e sulle citazioni AI non sono metriche vanitose da monitorare per curiosità: tracciare queste informazioni e analizzarle determina il modo in cui conviene produrre e distribuire contenuti, generando di conseguenza impatti tangibili sulle revenue aziendali.
Sul piano del marketing, Microsoft Clarity unito al tracciamento server-side permette di raccogliere informazioni che nessun altro strumento fornisce oggi: su quali argomenti il brand viene già percepito come fonte affidabile dall’AI, con quale linguaggio i sistemi AI descrivono i propri contenuti, dove i competitor stanno guadagnando terreno prima ancora che l’utente arrivi sul sito.
Sono dati che orientano le decisioni su dove concentrare l’investimento editoriale, come strutturare i contenuti esistenti e quali lacune colmare prima che lo facciano altri.
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