Oltre la metà dei consumatori statunitensi utilizza ormai strumenti di intelligenza artificiale per trovare e confrontare prodotti, e il 28% lo fa quotidianamente per la ricerca di acquisti.¹ Non navigano più sul tuo sito. Chiedono all’intelligenza artificiale di trovare prodotti, confrontare opzioni e, talvolta, completare gli acquisti mentre loro supervisionano. ChatGPT da solo raggiunge 900 milioni di utenti attivi settimanali, e circa il 20% delle conversazioni ha un intento di acquisto.² Queste richieste possono mettere il tuo marchio sotto gli occhi dell’acquirente oppure farlo scomparire completamente dalla scena.
Questo cambia completamente le carte in tavola in termini di visibilità. Un marchio può dominare i risultati di ricerca, lanciare campagne di retail media impeccabili e garantire spedizioni veloci. Ma se gli agenti di IA non riescono a individuare, analizzare e consigliare i tuoi prodotti in modo affidabile, gli acquirenti non sapranno nemmeno della tua esistenza. Acquisiranno invece da chiunque l’agente inserisca nella rosa dei candidati. Ciò ha un impatto diretto sui ricavi. Adobe ha rilevato che, all’inizio del 2026, il traffico retail proveniente dall’intelligenza artificiale presentava un tasso di conversione superiore del 42% rispetto a quello organico. Si tratta di un’inversione di tendenza rispetto all’anno precedente, quando la conversione era inferiore. Il divario tra “gli agenti stanno arrivando” e “gli agenti stanno acquistando” si è colmato.
Per i marchi e i rivenditori, la questione non è se prepararsi o meno. Si tratta piuttosto di capire a che punto ci si trova attualmente e quale sia la voce che comporta la maggiore perdita di ricavi.
I vostri prodotti sono individuabili dagli agenti di intelligenza artificiale? Il problema dei due canali che la maggior parte dei marchi trascura
Agentic commerce Non si tratta di un unico canale, bensì di due canali che operano in parallelo, ciascuno con standard e protocolli di dati completamente diversi.
Agenti comuni come ChatGPT, Claude e Gemini individuano e confrontano i prodotti su Internet utilizzando un unico insieme di standard. Gli agenti di proprietà dei rivenditori, come Amazon Alexa for Shopping e Walmart Sparky, operano secondo protocolli proprietari dei rivenditori. Poiché questi canali operano in modo indipendente, ottimizzare la presenza su uno spesso comporta l’invisibilità sull’altro. La maggior parte dei marchi scopre questa lacuna solo quando le analisi di misurazione evidenziano dove vengono ignorati.
Dove i marchi perdono ricavi: tre lacune comuni in termini di preparazione
Scenario 1: Forte nel settore retail, invisibile agli agenti comuni
I tuoi prodotti sono in vendita su Amazon, Walmart, Target con un buon ritmo. Tuttavia, non compaiono nei risultati di ricerca di ChatGPT dedicati allo shopping. I dati di prodotto che funzionano per i rivenditori includono SKU, prezzo e attributi di base. Gli agenti comuni hanno bisogno di qualcosa di diverso. Hanno bisogno di attributi strutturati su cui possano ragionare: tipo di pelle, principi attivi, certificazioni, compatibilità. Esistono standard di dati diversi per ogni canale e la maggior parte dei marchi ne gestisce solo uno.
Scenario 2: Visibile negli agenti comuni, invisibile negli agenti di proprietà dei rivenditori
Sei presente su ChatGPT e in modalità AI di Google, e il traffico è in aumento. Tuttavia, Alexa di Amazone Sparky di Walmartnon ti raccomandano a causa della mancanza di uniformità dei dati tra i vari rivenditori, dell’assenza di attributi richiesti dai sistemi dei rivenditori e della scarsa integrazione con il modo in cui ciascun rivenditore struttura le informazioni sui prodotti. Stai coprendo un canale, ma ti stai perdendo il canale controllato e ad alto intento in cui i rivenditori gestiscono direttamente la superficie di scoperta.
Scenario 3: Presenza capillare, ma impossibilità di determinare quale canale generi profitto
Sei visibile su entrambi. Il traffico arriva e le conversioni si verificano, ma l’ attribution e basato sull’ultimo clic attribuisce tutto il merito ai retail media, mentre gli agenti comuni mostrano un coinvolgimento senza un chiaro ricavo a valle. Ti ritrovi a indovinare dove investire in futuro, ma le congetture diventano presto costose. Senza una misurazione unificata su tutti i canali degli agenti, non puoi distinguere quali di essi generino effettivamente ricavi redditizi.
Il quadro generale: la maggior parte dei marchi non ha un quadro chiaro del proprio effettivo livello di preparazione su entrambi i canali.
Cosa richiedono effettivamente gli agenti di intelligenza artificiale dai dati relativi ai tuoi prodotti
Gli agenti hanno bisogno di tre cose contemporaneamente: dati leggibili dal sistema, coerenza e accuratezza in tempo reale. Se una di queste manca, gli agenti impareranno a non fidarsi di te.
Come gli agenti più diffusi valutano i tuoi prodotti (ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode, Copilot)
Gli agenti valutano i prodotti in pochi millisecondi confrontando le offerte di diversi rivenditori e abbinando le caratteristiche dei prodotti alle intenzioni degli acquirenti. La mancanza di caratteristiche o le incongruenze indicano loro che i tuoi dati non sono affidabili. Gli agenti attribuiscono una priorità inferiore ai commercianti inaffidabili.
| Cosa serve agli agenti | Perché è importante | Cosa lo rompe |
| Caratteristiche complete del prodotto | Gli agenti li abbinano all'intento. Gli attributi mancanti vengono filtrati prima del confronto. | I marchi forniscono ai rivenditori solo le informazioni essenziali. Gli agenti visualizzano profili incompleti. |
| Conformità allo schema | I dati standardizzati (formati ACP/UCP) consentono agli agenti di valutare i prodotti in modo uniforme. | La maggior parte dei marchi utilizza formati specifici per i singoli rivenditori che non sono compatibili con altre piattaforme. |
| Un prezzo esatto | Le discrepanze nei prezzi indicano agli agenti che i tuoi dati non sono affidabili. | I prezzi dinamici, le variazioni regionali e i prezzi promozionali creano incoerenze. |
| Inventario in tempo reale | Gli indicatori di esaurimento delle scorte evitano consigli sbagliati. | I feed vengono aggiornati quotidianamente o settimanalmente. Gli agenti visualizzano informazioni sulla disponibilità non aggiornate. |
La maggior parte della visibilità in questo contesto deriva dalla scoperta organica, grazie alla qualità dei dati. ChatGPT offre inoltre posizionamenti sponsorizzati e pubblicità diretta tramite ChatGPT Ads, fornendo così un secondo percorso: quello organico, basato sulla qualità dei dati, e quello a pagamento, tramite integrazioni dirette. I marchi che utilizzano sia l’ottimizzazione organica sia la visibilità a pagamento stanno registrando una crescita più rapida su questo canale.
Come gli agenti dei rivenditori classificano i tuoi prodotti (Amazon , Alexa for Shopping, Walmart , Sparky)
Gli agenti di proprietà dei rivenditori operano secondo i protocolli dei rivenditori stessi. È necessaria un’integrazione dedicata con il sistema di gestione degli agenti di ciascun rivenditore e l’allineamento ai requisiti di dati di quel rivenditore. È proprio in questo contesto che assume importanza la governance dei dati specifica per ciascun rivenditore.
| Cosa serve agli agenti | Perché è importante | Cosa lo rompe |
| Formato dei dati specifico per il rivenditore | Ogni rivenditore organizza le informazioni sui prodotti in modo diverso. La struttura è importante. | I marchi inviano feed generici. I rivenditori rimappano i dati, causando ritardi e incongruenze. |
| Integrazione in tempo reale | Gli agenti consigliano prodotti che possono verificare in tempo reale. Dati obsoleti significano consigli obsoleti. | Sincronizzazioni settimanali o mensili. Gli agenti visualizzano dati relativi alle scorte o ai prezzi non aggiornati. |
| Buy Box requisiti di ammissibilità | Gli agenti consigliano prodotti acquistabili. La dicitura "Off Buy Box " indica che il prodotto non è consigliato. | Problemi con l'evasione degli ordini, difficoltà con i resi e il calo delle metriche del venditore ti escludono dalla selezione. |
| Conformità dei rivenditori | I rivenditori applicano rigide regole di governance dei dati. La conformità equivale a visibilità. La non conformità equivale all’esclusione. | I marchi inviano i dati ma non ne monitorano le variazioni. |
Le cinque dimensioni della preparazione all'Agentic Commerce
Abbiamo individuato cinque aree che distinguono i marchi pronti per il futuro da quelli destinati a subire una perdita di fatturato. La maggior parte dei marchi presenta delle lacune in almeno una di queste aree, ma molti ne presentano in più di una.
1. Base dati:
Dati di prodotto completi, coerenti e leggibili da sistemi automatizzati su tutti i canali. I dati incompleti causano l’invisibilità sia negli agenti comuni che in quelli di proprietà dei rivenditori.
2. Integrazione di agenti comuni:
L'integrazione diretta con i protocolli più diffusi per gli agenti (ACP per ChatGPT, UCP per Google/Gemini) amplia la portata e garantisce una valutazione coerente. Gli agenti possono essere individuati tramite l'indicizzazione dei rivenditori, ma è proprio l'integrazione diretta che consente di aumentare la visibilità su larga scala. Ciò include sia l'ottimizzazione organica sia i canali a pagamento come ChatGPT Ads per i marchi che desiderano accelerare la propria reperibilità.
3. Visibilità degli agenti dei rivenditori:
Ottimizzazione delle modalità con cui i rivenditori strutturano i propri consigli degli agenti. È necessaria un’integrazione dedicata tra gli agenti dei rivenditori e la conformità dei dati specifici per ciascun rivenditore. L’invisibilità degli agenti dei rivenditori riduce le prestazioni sulle superfici controllate dai rivenditori.
4. Governance e controlli:
Processi documentati che garantiscono l'accuratezza dei dati sui prodotti, l'aggiornamento dei prezzi e la disponibilità in tempo reale delle scorte su tutte le piattaforme. Le incongruenze inducono gli agenti a non fidarsi di te. Gli agenti imparano a dare minore priorità ai venditori inaffidabili, il che aggrava la situazione nel tempo.
5. Misurazione e Attribution:
Visibilità unificata sui canali degli agenti che generano conversioni e ricavi redditizi. Non è possibile ottimizzare ciò che non si può misurare. Senza una misurazione unificata, non è possibile distinguere i ricavi generati dagli agenti da quelli organici. È qui che Pacvue Prism diventa fondamentale. Prism integra i dati relativi alla pubblicità, alla vendita al dettaglio e alla scoperta in un’unica fonte di verità, consentendoti di vedere esattamente quali canali a pagamento generano vendite redditizie. I primi utenti di Pacvue Prism stanno registrando un aumento del 24% degli acquisti NTB, una riduzione del 23% del CPM e un incremento del 12% delle vendite totali.³
Cinque fasi: come i marchi progrediscono nel percorso verso la prontezza agentica
Fase 1: Da inconsapevole a invisibile
Hai dei dati e delle campagne attive, ma non hai verificato la visibilità su entrambi i tipi di agenti. Dai per scontato di essere visibile. Probabilmente non lo sei.
Fase 2: Dai dati pronti alla reperibilità
I tuoi dati sono standardizzati e gli agenti possono individuarti. Il traffico è in aumento, ma non riesci a capire quale canale lo stia generando.
Fase 3: Da “conformi” a “raccomandabili”
La coerenza dei dati viene monitorata e gli agenti hanno abbastanza fiducia in te da raccomandarti nei risultati. Tuttavia, non sai ancora quale canale di agenti sia redditizio.
Fase 4: Dalla misurazione alla redditività
Hai una visione d’insieme unificata dei canali degli agenti che generano ricavi. Stai ottimizzando sulla base dei dati, non di supposizioni. I brand che si trovano in questa fase utilizzano in genere piattaforme di misurazione unificate per monitorare il traffico e le conversioni generate dagli agenti su ChatGPT Ads, Claude, gli agenti dei rivenditori e i canali organici, il tutto in un’unica dashboard.
Fase 5: Dalla crescita autonoma alla crescita esponenziale
Le informazioni fornite dagli agenti contribuiscono a definire la strategia aziendale. I segnali provenienti dagli agenti diventano elementi di riferimento per le decisioni relative allo sviluppo dei prodotti, alle scorte e ai prezzi.
La maggior parte dei marchi si colloca tra la Fase 1 e la Fase 3. Pochissimi hanno raggiunto la Fase 4. Quasi nessuno ha raggiunto la Fase 5.
Quale lacuna nella preparazione ti sta facendo perdere ricavi?
Le cinque dimensioni non rivestono la stessa importanza per tutti i marchi. Ciò che conta è individuare quale lacuna vi stia costando di più in questo momento. Per alcuni si tratta dei dati; per altri, della misurazione. Per molti, è la governance. Sono visibili, ma i problemi di coerenza dei dati stanno portando gli agenti a non fidarsi di essi, spingendoli così a indirizzare attivamente il traffico verso la concorrenza.
Non potrai saperlo finché non avrai effettivamente valutato la tua posizione rispetto a tutti e cinque questi aspetti. È proprio questo il ruolo della “Agentic Commerce ” Readiness Scorecard. Ti mostra a che punto sei, cosa sta intaccando i tuoi ricavi e da dove iniziare. Una volta individuate le tue lacune, Pacvue Prism ti aiuta a misurare l’impatto su ogni canale, dimostrando il ritorno sull’investimento man mano che avanzi in ciascuna fase di preparazione.
Scopri di più su come la piattaforma di e-commerce basata sull'intelligenza artificiale di Pacvueaiuti i marchi, presenti in oltre 100 rivenditori e in più di 30 paesi, a prepararsi al meglio all'agentic commerce .
Note a piè di pagina
¹ Pacvue. “The Funnel Rewired: How Commerce Media & Social Commerce Are Converging.” Indagine condotta su 1.008 consumatori statunitensi, maggio 2026. https://pacvue.com/guides-reports/funnel-rewired-2026-commerce-media-report/
² Dati di OpenAI e del settore citati nella guida “ChatGPT Ads” di Pacvue. https://pacvue.com/blog/chatgpt-ads-2026/
³ Pacvue Prism risultati degli utenti pionieri tratti da https://pacvue.com/platform/prism/. I risultati individuali variano in base all'implementazione e all'infrastruttura esistente.
