Fin dagli albori dell’e-commerce, la ricerca dei prodotti partiva dalla barra di ricerca. Oggi non è più così. Gli attuali assistenti di acquisto basati sull’intelligenza artificiale, presenti presso i vari rivenditori e persino nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), ci aiutano a cercare, confrontare e, in alcuni casi, acquistare prodotti. Questa è la nuova era del commercio.
Si tratta diagentic commerce. Per i marchi, si tratta di uno dei cambiamenti più significativi nel settore della vendita al dettaglio dall’avvento dell’e-commerce.
Il tuo marchio è pronto per essere scoperto?
Che cos’è “ Agentic Commerce ”?
Agentic commerce Si tratta di uno shopping conversazionale in cui gli utenti guidano gli agenti di intelligenza artificiale attraverso il dialogo. Gli acquirenti comunicano ciò di cui hanno bisogno, le loro preoccupazioni, le preferenze e i vincoli. L’agente si occupa del lavoro vero e proprio: cercare i prodotti tra i vari rivenditori, confrontare le opzioni in tempo reale ed eseguire l’acquisto, mentre l’utente perfeziona la scelta e dà l’approvazione.
Nell'e-commerce tradizionale, gli acquirenti seguono un processo di acquisto autonomo. Il "conversational commerce" integra un chatbot che fornisce consigli, mentre l'agentic commerce a elimina la presenza umana dalla maggior parte del percorso di acquisto.
Anziché visitare diversi siti web, gli acquirenti chiedono consigli a un agente di intelligenza artificiale o a un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Gli agenti cercano i prodotti, confrontano le opzioni e spesso riescono a completare gli acquisti senza che l’acquirente debba uscire dalla chat.
Poi c’è Amazon, che dispone di un proprio ecosistema di agenti di acquisto basati sull’intelligenza artificialeche operano all’interno di Amazon.
Per i marchi, ciò significa che l'agentic commerce e non è un unico canale, bensì una serie di canali che operano secondo standard diversi, con regole di visibilità diverse e modalità diverse di presentazione dei prodotti.
Dove lo shopping autonomo è già una realtà
Le principali piattaforme attualmente in uso sono:
| Piattaforma | Come funziona | Dove avviene l'acquisto |
| Amazon | Alexa for Shoppinge Buy for Me gestiscono sia la ricerca dei prodotti che l'acquisto. | Interamente all’interno dell’ecosistema di Amazon. |
| Walmart | L'assistente per lo shopping Sparky AI è stato lanciato nel giugno 2025. Offre un'esperienza di acquisto guidata incentrata sulla scoperta e sui consigli. Collabora inoltre con ChatGPT e Gemini. | Principalmente all’interno dell’ecosistema di Walmart. Emerge anche nelle partnership con ChatGPT e Gemini. |
| ChatGPT Shopping | Gli acquirenti scoprono i prodotti graziealle conversazioni. Vengono visualizzati sia i siti diretti dei venditori che le schede dei rivenditori (Amazon, Walmart, Target, ecc.). | Il pagamento avviene tramite il protocollo Agentic Commerce per i partner idonei, oppure tramite reindirizzamento al sito del commerciante/rivenditore. |
| Modalità IA di Google e Gemini | Il checkout di Agentic è stato lanciato a novembre 2025. Presenta i prodotti dei venditori diretti e dei partner al dettaglio nella Ricerca, nella Modalità IA e in Gemini utilizzando l’Universal Commerce Protocol (UCP). | Se i requisiti sono soddisfatti, il pagamento viene effettuato direttamente; in caso contrario, l'utente viene reindirizzato al commerciante o al rivenditore. |
| Prova Microsoft Copilot | Attivo negli Stati Uniti dal gennaio 2026. Gestisce il processo di pagamento per i commercianti che utilizzano Shopify, Stripe e PayPal. Collabora inoltre con rivenditori come Target. | All'interno di Copilot, senza uscire dalla chat. |
| Perplexity: Acquista con Pro | Disponibile per gli abbonati Pro negli Stati Uniti. Pagamento con un solo clic e spedizione gratuita presso i commercianti aderenti all'iniziativa. | Pagamento con un solo clic all'interno di Perplexity. |
I dati che dimostrano che lo shopping basato sull'intelligenza artificiale è già una realtà
Il comportamento dei consumatori si sta orientando verso lo shopping basato sull'intelligenza artificiale. Secondoil rapporto "Funnel Rewired" diPacvue, il 28% degli acquirenti intervistati utilizza già quotidianamente strumenti di intelligenza artificiale per la ricerca di prodotti, mentre il 53% utilizza attualmente o utilizzerebbe tali strumenti per porre domande sulle caratteristiche dei prodotti.
Questo fenomeno coinvolge tutte le generazioni. I millennial sono in testa con il 39% di utilizzo quotidiano degli strumenti di intelligenza artificiale per lo shopping, seguiti dalla Generazione X con il 27% e dalla Generazione Z con il 21%. (The Funnel Rewired, 2026)
Perché è importante: questi acquirenti sono pronti all’acquisto. Hanno superato la fase di semplice navigazione e stanno attivamente chiedendo agli agenti consigli specifici. La visibilità in questi momenti non è determinata dalla spesa pubblicitaria o dalla notorietà del marchio, ma dalla qualità dei dati. I marchi con attributi di prodotto completi e coerenti su tutti i rivenditori vengono consigliati. D’altra parte, i marchi che non dispongono di pagine di dettaglio dei prodotti complete e coerenti su tutti i canali non verranno consigliati con la stessa frequenza. Man mano che questo traffico cresce, il vantaggio competitivo spetta interamente a coloro che sono già ottimizzati per essere individuati dagli agenti.
All’interno del flusso di lavoro degli agenti: come funziona lo shopping basato sull’intelligenza artificiale
Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale non navigano come gli esseri umani. Interpretano le intenzioni degli acquirenti in modo conversazionale, quindi effettuano ricerche sistematiche nei database dei prodotti utilizzando dati strutturati e attributi leggibili dalle macchine.
Ecco come funziona: un cliente dice a un agente: “Ho bisogno di un siero idratante per pelli sensibili che non formi grumi sotto la mia crema idratante”. L’agente non cerca parole chiave, ma interroga i database dei prodotti utilizzando la comprensione semantica di tale intenzione. Cerca attributi specifici e strutturati: compatibilità con il tipo di pelle (sensibile), beneficio principale (idratante), proprietà della texture (che non formi grumi), principi attivi, recensioni, prezzo e disponibilità. Se i dati del tuo prodotto includono questi attributi in modo coerente su tutti i rivenditori, l’agente ti individua. Se i dati sono incompleti, incoerenti o privi di attributi chiave, il tuo prodotto risulta invisibile alla valutazione dell’agente.
Questo avviene in tempo reale e contemporaneamente presso diversi rivenditori. L’agente classifica i prodotti in base ad attributi quali efficacia, recensioni, posizionamento di prezzo e disponibilità. L’acquirente affina quindi i criteri o approva una raccomandazione, e l’agente effettua nuove ricerche fino al completamento dell’acquisto
Perché la qualità dei dati di prodotto determina la visibilità
I fattori che tradizionalmente favoriscono la visibilità dei prodotti, quali la quota di voce, la notorietà del marchio e le promozioni, rimangono importanti, ma non garantiscono l’inclusione nei consigli forniti dagli agenti.
Gli agenti si affidano interamente a dati di prodotto strutturati e leggibili da macchine. Tuttavia, non tutti i dati di prodotto sono uguali. Gli agenti che operano su più piattaforme e rivenditori utilizzano standard aperti, come l’Universal Commerce Protocol (UCP) e l’ Agentic Commerce Protocol (ACP), per interpretare le informazioni sui prodotti in modo coerente. Se i tuoi feed di prodotto utilizzano schemi incoerenti, tralasciano attributi fondamentali o non sono conformi a questi standard, gli agenti non possono valutare in modo affidabile i tuoi prodotti sui diversi rivenditori. Quando i dati sono incompleti, incoerenti o ambigui, gli agenti si rivolgono ai concorrenti che dispongono di dati migliori.
A differenza della tradizionale perdita di visibilità nei motori di ricerca, che risulta evidente nelle statistiche, l’esclusione da parte degli agenti avviene in modo silenzioso. Nessuna impressione, nessun clic, nessun segnale. Il tuo prodotto rimane sul sito del rivenditore, ma gli agenti non lo mostrano mai. I concorrenti che dispongono di dati di prodotto completi e conformi allo schema ottengono i consigli. Tu no.
Cosa comporta l'intelligenza artificiale nel commercio in termini di visibilità, pubblicità e fiducia
Perché la spesa pubblicitaria non è la leva principale in agentic commerce
Nell’e-commerce tradizionale, è possibile ottenere visibilità attraverso la ricerca a pagamento o organica, poiché le piattaforme assegnano il posizionamento in base alla rilevanza delle parole chiave e all’offerta. Gli agenti basati sull’intelligenza artificiale non rispondono alle parole chiave né alle offerte. Valutano invece segnali strutturati relativi ai prodotti e assegnano il posizionamento in base alla corrispondenza degli attributi con l’intento dell’acquirente. Per la maggior parte di agentic commerce, la visibilità non può essere acquistata secondo i meccanismi della pubblicità tradizionale.
C'è un'eccezione. OpenAI offre ora annunci pubblicitari all'interno diChatGPT, consentendo ai marchi di inserire prodotti sponsorizzati nelle risposte generate dall'IA. Poiché Pacvue diventa partner tecnologico per gli annunci su ChatGPT, ciò modifica l'economia della visibilità degli agenti per i marchi disposti a pagare. Tuttavia, ad oggi, la maggior parte della scoperta guidata dagli agenti rimane non acquistabile tramite la pubblicità tradizionale.
Perché i segnali di fiducia rappresentano il nuovo vantaggio competitivo nello shopping autonomo
Gli agenti si affidano sempre più spesso a indicatori di affidabilità per classificare i prodotti quando più opzioni corrispondono ai criteri di un acquirente: qualità e quantità delle recensioni, certificazioni di terze parti, nonché coerenza dei prezzi e delle disponibilità tra i vari rivenditori.
Come abbiamo osservato alloShoptalk 2026, i consumatori si fidano dei contenuti non gestiti e generati dagli utenti, come le recensioni e i feedback della community, perché sono indice di autenticità. Gli agenti seguono una logica simile: le recensioni di acquirenti verificati, i feedback della community e le conferme da parte di terzi hanno un peso determinante nelle raccomandazioni degli agenti. I marchi con profili di recensioni solidi e informazioni sui prodotti coerenti e verificabili guadagnano visibilità. I marchi con segnali di fiducia deboli o incoerenti la perdono.
Prepararsi all'Agent: come preparare il proprio marchio
Lo shopping agentico operacontemporaneamente su Amazon, Walmart, Google, ChatGPT, Microsoft Copilot e Perplexity. Ogni piattaforma utilizza standard di dati e logiche di valutazione diversi. I marchi visibili solo su una o due piattaforme risultano invisibili agli agenti che operano sulle altre.
Ma ciò che è ancora più dannoso è che le incongruenze tra le diverse piattaforme inducono gli agenti a non fidarsi di te. Se il titolo del tuo prodotto è diverso su Amazon rispetto a Walmart, se il prezzo varia senza una spiegazione o se le specifiche chiave cambiano da un rivenditore all’altro, gli agenti lo segnalano come un problema di affidabilità. Si rivolgono quindi alla concorrenza, che offre dati coerenti e verificabili su tutti i canali. Non si tratta di una penalizzazione in termini di visibilità, ma dell’esclusione totale dalle raccomandazioni degli agenti.
Lista di controllo dei dati di prodotto per gli agenti di acquisto basati sull'intelligenza artificiale
| Cosa fare nel modo giusto | Cosa controllano gli agenti | Perché è importante | Esempio |
| Titolo | Marchio, nome del prodotto, variante principale e caso d'uso principale. | Gli agenti analizzano i titoli per capire cosa stai vendendo effettivamente. I titoli vaghi vengono filtrati prima ancora che inizi il confronto. | Scadente: “Siero alla vitamina C 30 ml” Migliore: “Siero alla vitamina C CeraVe 30 ml, siero illuminante con acido ialuronico” |
| Attributi | Sono stati compilati tutti gli attributi di categoria pertinenti. | Gli agenti abbinano gli attributi alle intenzioni degli acquirenti. Se mancano degli attributi, l’agente non è in grado di valutare la tua offerta rispetto a quella dei concorrenti, quindi vieni escluso dalla selezione. | Tipo di pelle, forma, profumo, principi attivi, indicazioni relative all’assenza di determinati ingredienti, fattore di protezione solare (SPF). |
| Reclami | Richieste specifiche che un agente può abbinare e verificare. | Affermazioni vaghe (“premium”, “di alta qualità”) non aiutano gli agenti a valutarti. Le affermazioni specifiche (“testato clinicamente”, “idratazione per 72 ore”, “5% di niacinamide”) invece sì. | Scadente:“Cremaidratantedi alta qualità”Migliore:“Testata clinicamente, idratazione per 72 ore, senza profumo, con il 5% di niacinamide” |
| Prezzi | Un prezzo preciso, uguale su tutte le piattaforme. | Le discrepanze di prezzo tra la scheda del prodotto e il momento del pagamento, o tra i vari rivenditori, sono indice di inaffidabilità. Gli agenti imparano a non darti la priorità o a ignorarti. | Un prezzo di listino che non corrisponde al prezzo indicato al momento del pagamento viene segnalato come inaffidabile. |
| Inventario | Livelli delle scorte aggiornati in tempo reale. | Un feed che indica “disponibile” dopo che il prodotto è andato esaurito durante la notte fa capire agli agenti che la fonte dei dati non è affidabile. Il traffico degli agenti viene quindi reindirizzato verso i concorrenti. | Un feed che continua a indicare “disponibile” dopo che il prodotto è andato esaurito durante la notte induce gli agenti a ignorare quella fonte. |
| Fiducia | Recensioni positive e coerenti, oltre a prove fornite da terzi. | Quando più prodotti soddisfano in egual misura i criteri dell’agente, sono i segnali di affidabilità a determinare il posizionamento. Le recensioni contano più di quanto si pensi. | 3.200 recensioni con una media di 4,7 stelle e un sigillo di certificazione battono 140 recensioni senza alcuna convalida. |
Misurare l'agentic commerce: da dove iniziare?
Attribution Il commercio basato sugli agenti è ancora in fase di evoluzione. I marchi monitorano le prestazioni attraverso i dashboard dei rivenditori e le piattaforme pubblicitarie, ma per ottenere una visione unificata di come gli agenti influenzino la visibilità dei prodotti e le vendite su tutti i canali è necessario un processo di consolidamento.
Il primo passo concreto consiste nel riunire i dati di cui già disponete: le prestazioni pubblicitarie su tutti i canali, la velocità delle vendite al dettaglio per singolo rivenditore e le metriche di discovery. Pacvue Prism Unisce i dati relativi a pubblicità, vendita al dettaglio e scoperta su tutti i canali in un'unica vista, fornendovi una base di misurazione su cui costruire man mano che gli standard di " attribution " specifici per gli agenti maturano.
Il tuo marchio è pronto per l’ Agentic Commerce?
Agentic commerce è già qui. I marchi che puntano esclusivamente sull’ottimizzazione per la ricerca umana sono già in ritardo. Ma per prepararsi all’era degli agenti non è necessario attendere un’infrastruttura perfetta. Ci sono tre cose da fare fin da subito:
- Verifica i dati dei tuoi prodottisu tutti i rivenditori su cui sei presente. Titoli, caratteristiche, prezzi e disponibilità sono coerenti? Le descrizioni sono sufficientemente specifiche da consentire agli agenti di valutarle?
- Dai priorità alle piattaformein cui il traffico degli agenti è più elevato (Google, ChatGPT, Copilot). Assicurati innanzitutto che i tuoi dati su quei canali siano conformi agli standard UCP e ACP.
- Inizia a misurarei dati a tua disposizione. Identifica quali canali generano traffico proveniente dagli agenti, in modo da poter apportare miglioramenti.
Il tempo a disposizione per agire per primi sta per scadere. Gli agenti stanno già prendendo decisioni di acquisto. I marchi che dispongono di dati chiari, coerenti e pronti per essere utilizzati dagli agenti sono quelli che vengonoconsigliati.
