Dalla keyword all’intento: come l’AI generativa sta cambiando la discoverability nell’e-commerce

Michela, in che modo la ricerca basata su AI generativa sta cambiando la discoverability e la visibilità degli e-commerce, rispetto alla ricerca tradizionale per keyword? 

La ricerca basata sull’AI sta cambiando il paradigma della discoverability su un doppio binario: l’esperienza interna al sito e la visibilità esterna. Il salto è lo stesso: da keyword-based (parola cercata = parola trovata) diventa semantica e basata sull’intento.

Cosa aggiunge: l’AI arricchisce la discoverability perché permette ai prodotti di intercettare domande complesse, l’intento e le sfumature, facendoli emergere oltre le logiche di posizionamento tradizionali. Se un utente cerca “scarpe per un matrimonio in spiaggia”, il sistema comprende il contesto, l’uso e le caratteristiche desiderate (stagionalità, suola, materiali). L’obiettivo è farsi trovare non solo dall’utente, ma anche dagli agenti AI.

Cosa toglie: allo stesso tempo riduce la dipendenza da tassonomie troppo rigide e la frustrazione delle pagine “zero results”, migliorando l’esperienza di ricerca. Se ragioniamo di GEO, forse toglie anche un po’ il sonno agli e-commerce manager in quanto dovranno riadattare alcune logiche all’interno delle loro schede prodotto.

Quali requisiti tecnici servono a un e-commerce per implementare una ricerca AI efficace? Come cambiano la gestione del catalogo e dell’inventario con la ricerca semantica basata su AI?

Per beneficiare davvero della ricerca AI non basta un aggiornamento tecnologico, serve un cambiamento che tocchi le fondamenta stesse dell’ecosistema digitale.

A livello tecnico il cambiamento riguarda la trasformazione dei dati di prodotto e di brand in vettori semantici, capaci di mappare l’intento dell’utente e restituirgli quello che cerca realmente. Questo richiede un’architettura dati interoperabile e sempre raggiungibile, spesso abilitata da logiche RAG (Retrieval-Augmented Generation), attraverso cui il motore di ricerca possa accedere al catalogo e anche a informazioni di contesto (recensioni, guide e posizionamento) per generare risposte.

La sfida tecnica è l’integrazione: permettere all’AI di “comprendere” e mappare l’offerta e-commerce come risposta a bisogni e non come semplice elenco di attributi. Operativamente questo comporta un cambiamento ancora più profondo che riguarda il ruolo dello store manager e-commerce, che passa dal data entry tecnico alla cura della qualità e della ricchezza informativa, includendo benefici, contesti d’uso e relazioni tra prodotti. Dovrà integrare processi che istruiscono e validano costantemente gli output dell’AI; al contempo, sempre grazie all’AI, non dovrà più mappare manualmente migliaia di prodotti correlati, lasciando fare agli algoritmi che li adattano al comportamento dell’utente e alle affinità semantiche.

I cataloghi diventano liquidi, adattando le informazioni in base all’intento di ricerca (per esempio, se un utente è attento alla sostenibilità, l’AI metterà in risalto la descrizione dei materiali eco-friendly del prodotto).

Parallelamente, lato interno, l’AI supporta la gestione dell’inventario agendo come un vero sensore di mercato: segnala gap di offerta e trend emergenti basandosi su ciò che gli utenti cercano ma non trovano, riducendo i rischi di stock-out sui prodotti più richiesti.

Come reagiscono i clienti a questi cambiamenti? Ci sono differenze tra chi è più cauto e chi è entusiasta dell’AI?

Nel confronto quotidiano con aziende e stakeholder, emerge chiaramente un atteggiamento ancora polarizzato nei confronti dell’AI. Al momento vedo i clienti divisi in due gruppi:

i prudenti (o “gli apocalittici” per dirla alla Umberto Eco), che vedono l’AI come un peso e/o un rischio. Con loro, il mio ruolo è dimostrare con i dati che l’AI può essere alleato fondamentale nel raggiungimento degli obiettivi di business.

gli entusiasti (gli integrati) che vorrebbero implementare tutto subito. Con loro, agisco come “freno razionale”, spiegando che l’AI senza una strategia di dati solida è solo un giocattolo costoso. La risposta generale è di grande interesse, ma c’è bisogno di una guida che trasformi l’innovazione in processo aziendale sostenibile.

Quali strategie consigli ai player e-commerce per sfruttare la GEO (Generative Engine Optimization) e migliorare visibilità, rilevanza e conversioni?

Puntare sulla strutturazione dei dati e sulla creazione di contenuti completi e soprattutto autorevoli. L’AI cerca fonti affidabili per rispondere agli utenti; per un player e-commerce, questo significa avere schede prodotto ricchissime, contenuti che risolvono problemi reali e una reputazione online solida. 

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