Il brand positioning non perde valore con l’AI: cambia il contesto. Ecco come i sistemi AI possono influenzare percezione, confronto e scelta dei brand.

In breve: il brand positioning non ha perso importanza con l’arrivo dell’intelligenza artificiale. È cambiato il contesto. Oggi un’azienda deve preoccuparsi non solo di ciò che comunica e di come viene percepita dalle persone, ma anche di come viene rappresentata da ChatGPT, Gemini e dagli altri sistemi di AI Search.

Il brand positioning è cambiato. Ma il valore del posizionamento non è nato con l’intelligenza artificiale.

Già in altri articoli dedicati all’acquisizione di nuovi clienti attraverso il web marketing e alla generazione di contatti qualificati avevo evidenziato quanto il posizionamento del brand incida sulla capacità di un’azienda di farsi scegliere.

Essere riconoscibili, occupare uno spazio preciso nella mente del mercato e comunicare con chiarezza perché un cliente dovrebbe scegliere noi invece di un concorrente sono principi che non hanno perso valore.

È cambiato, però, il contesto nel quale quel posizionamento viene costruito e percepito.

Per anni abbiamo lavorato soprattutto su ciò che un’azienda comunica attraverso sito web, advertising, contenuti, SEO, PR, social media e forza commerciale.

Oggi si è aggiunto un nuovo intermediario: i sistemi di intelligenza artificiale.

Quando una persona chiede a ChatGPT, Gemini o a un motore di ricerca AI quali aziende conoscere, quali soluzioni valutare o quali alternative confrontare, non sta semplicemente consultando una lista di risultati.

Sta ricevendo una rappresentazione sintetica del mercato costruita dall’AI.

Ed è qui che nasce una nuova domanda strategica:

il posizionamento che un’azienda pensa di avere coincide con quello che le AI attribuiscono al suo brand?

Il valore del posizionamento non è cambiato

Nel marketing il posizionamento è sempre stato importante perché il cliente non sceglie tra tutte le aziende esistenti. Sceglie tra quelle che conosce, ricorda, considera credibili e associa al problema che vuole risolvere.

È un concetto sul quale avevo insistito già nell’articolo dedicato al brand positioning: competere soltanto sul prodotto, sul prezzo o sulla capacità commerciale rende un’azienda facilmente sostituibile.

Il brand serve anche a costruire una ragione per essere scelti.

E questa ragione non nasce da una frase ad effetto inventata dal marketing.

Nasce dalla combinazione tra:

• ciò che l’azienda dice di essere;
• ciò che realmente fa;
• l’esperienza dei clienti;
• la reputazione costruita nel tempo;
• le prove disponibili sul mercato;
• ciò che altre persone e altre fonti raccontano di quel brand.

Non a caso, parlando di branding, avevo scritto anche che un’azienda deve imparare a raccontarsi.

Quel principio è ancora valido.

La differenza è che oggi non siamo più gli unici a raccontare il nostro brand.

Cosa cambia quando tra brand e cliente entra un sistema AI

Fino a poco tempo fa il percorso digitale era relativamente semplice da immaginare.

Una persona aveva un bisogno, cercava qualcosa su Google, consultava diversi risultati, visitava alcuni siti e costruiva progressivamente una propria opinione.

Questo modello non è scomparso, ma si sta affiancando a un comportamento diverso.

Una persona può chiedere direttamente:

• “Quali sono le migliori aziende per questo tipo di servizio?”
• “Quale software è più adatto a una PMI?”
• “Quali alternative dovrei valutare?”
• “Qual è la differenza tra queste due soluzioni?”
• “Quale fornitore mi consiglieresti per questa esigenza?”

In questi casi il sistema AI non si limita a restituire dieci link blu.

Interpreta la domanda, seleziona informazioni, mette in relazione fonti e brand e restituisce una sintesi.

Dal punto di vista del marketing questo passaggio è enorme.

Perché l’AI può diventare uno dei soggetti che contribuiscono a costruire il consideration set, cioè l’insieme ristretto di aziende o prodotti che il potenziale cliente decide di prendere realmente in considerazione.

Se il tuo brand non entra in quell’insieme, il problema non è soltanto di “visibilità”.

È un problema di posizionamento.

Dal positioning dichiarato all’AI-perceived positioning

Possiamo chiamarlo, per semplicità, AI-perceived positioning: il posizionamento che emerge quando un sistema di intelligenza artificiale deve interpretare e rappresentare un brand.

Non è necessariamente uguale al posizionamento deciso dall’azienda.

Un’impresa può definirsi innovativa, premium, specializzata nel B2B o leader in una determinata nicchia. Ma questo non significa automaticamente che ChatGPT, Gemini o un altro sistema la rappresentino nello stesso modo.

Il percorso può essere schematizzato così:

Posizionamento desiderato → segnali pubblici → contenuti e fonti → interpretazione del sistema AI → rappresentazione percepita dall’utente.

Il punto interessante è proprio quello che avviene nel mezzo.

Il brand può controllare direttamente il proprio sito, le proprie pagine servizio, le proprie campagne e una parte dei propri contenuti.

Non controlla però tutto ciò che esiste online su di lui, né può decidere in modo deterministico quali informazioni un sistema AI utilizzerà o come le metterà in relazione.

Questo rende il brand positioning meno controllabile, ma non meno importante.

Semmai lo rende più distribuito.

Essere visibili non significa essere posizionati correttamente

Una delle semplificazioni che vedo spesso quando si parla di AI Search è ridurre tutto a una domanda:

“Il mio brand compare?”

È una metrica utile, ma da sola dice poco.

Un brand potrebbe comparire spesso ed essere comunque rappresentato male.

Per esempio potrebbe essere:

• citato come soluzione generica quando vuole essere riconosciuto come specialista;
• associato soprattutto al mercato B2C quando il business strategico è B2B;
• percepito come alternativa economica quando il posizionamento desiderato è premium;
• confrontato con aziende che internamente non vengono nemmeno considerate competitor;
• associato a prodotti, servizi o caratteristiche ormai superate;
• presente nelle risposte informative ma assente nelle domande vicine alla decisione d’acquisto.

Qui si vede bene la differenza tra brand visibility e brand positioning.

La prima ci dice se esisti nel radar.

La seconda cerca di capire che posto occupi in quel radar.

Il nuovo rischio: essere presenti nel contesto sbagliato

Per un’azienda la totale assenza può essere un problema evidente.

Ma c’è un rischio più sottile: essere presenti nel contesto sbagliato.

Immagina un’azienda che negli ultimi cinque anni abbia trasformato il proprio modello di business, spostandosi da piccoli clienti a progetti enterprise.

Sito, commerciale e offerta possono essere stati aggiornati. Ma se gran parte dei segnali disponibili online continua a raccontare la vecchia azienda, è possibile che quella rappresentazione sopravviva più a lungo del previsto.

Lo stesso può accadere dopo un rebranding, un cambio di target, l’introduzione di una nuova linea di prodotto o una forte specializzazione verticale.

In pratica si crea una distanza tra:

• chi l’azienda è oggi;
• chi pensa di essere;
• come viene ancora descritta online;
• come viene interpretata dalle AI.

Ed è proprio questa distanza che diventa interessante da osservare.

Come capire come le AI vedono il tuo brand

Per valutare il posizionamento di un brand nell’AI Search non guarderei mai una sola metrica.

Ne considererei almeno sei.

1. Presenza

Il brand compare spontaneamente nelle risposte relative alla propria categoria, ai problemi che risolve e alle occasioni di acquisto rilevanti?

2. Contesto

Come viene presentato quando compare? Come leader, alternativa, specialista, soluzione economica, prodotto innovativo, azienda locale, grande player?

3. Attributi

Quali caratteristiche vengono associate al brand? Sono coerenti con il posizionamento che l’azienda vuole costruire?

4. Competitor

Con quali aziende viene messo in relazione? Questa parte è particolarmente interessante perché i competitor “percepiti” dall’AI possono essere diversi da quelli che il management considera concorrenti.

5. Fonti

Quali siti, articoli, documenti o altre fonti contribuiscono a definire il contesto nel quale il brand viene interpretato?

6. Differenze tra sistemi

Il posizionamento emerge allo stesso modo su ChatGPT, Gemini e nelle esperienze AI di Google?

Non darei per scontato che la risposta sia la stessa.

È anche uno dei motivi per cui in WMA stiamo affrontando il tema sempre più come una forma di brand intelligence, osservando brand, competitor, categorie e fonti nei diversi ambienti AI anche attraverso strumenti proprietari come Telescop.

Cosa può fare concretamente un’azienda

La tentazione potrebbe essere quella di cercare l’ennesimo trucco per “ottimizzare il brand per ChatGPT”.

Io partirei da qualcosa di molto meno spettacolare, ma molto più importante: rendere il posizionamento reale dell’azienda più chiaro, coerente e dimostrabile.

Chiarire chi sei e per chi sei rilevante

Un sito che non riesce a spiegare bene cosa fa l’azienda, per chi lo fa e perché è diversa dai concorrenti non ha un problema soltanto con l’AI.

Ha già un problema di marketing.

Costruire coerenza tra i diversi segnali

Sito web, profili aziendali, comunicati, interviste, directory autorevoli, case history, pagine prodotto e contenuti editoriali dovrebbero raccontare un’identità sufficientemente coerente.

Non significa ripetere la stessa frase ovunque. Significa evitare di mandare al mercato dieci versioni incompatibili della stessa azienda.

Rafforzare le prove, non soltanto le dichiarazioni

Dire di essere “leader”, “innovativi” o “specialisti” serve poco se non esistono segnali che lo dimostrino.

Case history, dati proprietari, clienti, recensioni, ricerche, esperienze reali, contributi editoriali e citazioni indipendenti hanno un valore molto diverso da una semplice auto-definizione.

Creare contenuti che costruiscano categoria e competenza

Un contenuto efficace non dovrebbe esistere soltanto per posizionarsi su una keyword.

Dovrebbe aiutare il mercato a capire il problema, le alternative, i criteri di scelta e il punto di vista dell’azienda.

È la stessa evoluzione che abbiamo già affrontato parlando di keyword, posizionamento e AI Search.

Monitorare più di un ambiente AI

Controllare una singola risposta su ChatGPT e considerarla rappresentativa della propria “AI Visibility” è troppo poco.

Serve osservare domande diverse, fasi diverse del percorso di acquisto, competitor e più sistemi nel tempo.

Brand positioning, acquisizione clienti e AI sono lo stesso problema visto da tre angolazioni

Alla fine il punto torna sempre al business.

Il brand positioning non è un esercizio estetico.

Serve a rendere più semplice per il cliente capire:

• chi sei;
• cosa fai;
• perché sei rilevante per il suo problema;
• perché dovrebbe fidarsi;
• perché dovrebbe scegliere te anziché un’alternativa.

L’intelligenza artificiale non cambia queste domande.

Cambia uno dei luoghi nei quali le risposte vengono costruite.

Se un sistema AI non riconosce la tua specializzazione, associa il tuo brand al target sbagliato oppure suggerisce sistematicamente altre aziende quando un utente formula domande vicine al tuo business, il problema non riguarda soltanto la tecnologia.

Riguarda acquisizione clienti, reputazione, vantaggio competitivo e, alla fine, fatturato.

Il brand positioning nell’era dell’AI è ancora brand positioning

Non credo che serva inventare un nuovo nome per ogni cambiamento introdotto dall’intelligenza artificiale.

Il brand positioning resta brand positioning.

Ma oggi dobbiamo accettare che una parte della percezione di un’azienda venga costruita anche dentro sistemi sui quali il brand non ha controllo diretto.

Per questo la domanda non dovrebbe più essere soltanto:

“Siamo visibili nelle AI?”

Dovremmo iniziare a chiederci:

“Quando le AI parlano del nostro mercato, quale ruolo attribuiscono al nostro brand?”

E forse la domanda ancora più importante è:

“Quella rappresentazione coincide davvero con il posizionamento che stiamo cercando di costruire?”

L’intelligenza artificiale non ha reso inutile il brand positioning.

Al contrario, lo ha reso più complesso.

Prima dovevamo preoccuparci soprattutto di ciò che il mercato pensava di noi.

Oggi dobbiamo iniziare a capire anche ciò che le macchine hanno imparato a dire di noi.

Se vuoi analizzare questo aspetto sul tuo brand, sui competitor o sulla tua categoria di mercato, possiamo partire proprio da qui.