Una telefonata del lunedì mattina, a metà tra curiosità e sospetto. Il titolare di un'azienda di serramenti, trent'anni di mestiere, un sito rifatto da poco, ci chiede: «Ma ChatGPT, di noi, cosa dice?». Non «come siamo messi su Google», che è la domanda con cui si fanno le riunioni da vent'anni. Cosa dice di noi, come se l'assistente fosse un cliente che ha sentito parlare di loro al bar.
La risposta onesta è che non lo sappiamo, e che nemmeno lui può saperlo guardando una schermata. Può provare a chiederlo, certo. Scrive il nome dell'azienda, legge due righe soddisfacenti, chiude il portatile. Un collaboratore rifà la prova e ottiene un'altra frase, un concorrente in più. Chi ha ragione?
Per questa domanda esiste una parola, comparsa da poco: share of model. Vale la pena capire da dove viene, perché è una parola utile, da usare con metodo. In questa puntata di #ParoleDifficili la guardiamo da vicino, e poi proviamo a misurarla con le mani.
Una parola presa in prestito dalla pubblicità
Lo share of model è la quota di risposte degli assistenti AI in cui compare il vostro marchio, rispetto alle risposte in cui compaiono i marchi della stessa categoria. Si fanno agli assistenti le domande che farebbero i clienti, si guarda chi viene nominato, si fa una percentuale. La definizione più citata è quella di Tom Roach, che l'ha scritta su Marketing Week l'11 luglio 2024: le menzioni di un marchio da parte dei modelli linguistici, in proporzione alle menzioni di tutti i marchi della categoria.
La parola ha una famiglia, e Roach la mette in fila: la quota di mercato, che si calcola dagli anni Cinquanta; lo share of voice, degli anni Settanta, che confronta quanto un marchio investe in pubblicità con quanto investe la categoria intera; lo share of search, degli anni Venti di questo secolo, che confronta quante volte la gente cerca il nome del marchio rispetto a quelli dei concorrenti. Ogni quota è figlia della tecnologia che in quel momento stava in mezzo tra le aziende e le persone: la televisione, poi il motore di ricerca, adesso l'assistente.
Lo share of search merita una sosta, perché è il parente più vicino e ha un pedigree. Lo hanno proposto Les Binet e James Hankins nel 2020, e il 12 ottobre 2021 l'IPA, l'associazione britannica delle agenzie, ha presentato un'analisi di 30 casi in 12 categorie e sette paesi: in media, la quota di ricerche corrispondeva all'83% della quota di mercato. Gli stessi autori precisano che sono correlazioni, non rapporti di causa. Hankins raccomandava anche di lavorare su medie mobili di sei-dodici mesi, per non farsi ingannare dalle oscillazioni.
Tenete a mente la media mobile, che tornerà.
Lo share of model compare nei primi mesi del 2024 in un articolo di Jack Smyth su Adweek, che lo presentava come la domanda che ogni direttore marketing dovrebbe porsi dopo quella sulla quota di mercato. Smyth e Roach lavorano in Jellyfish e lo dichiarano: è un'azienda che sviluppa strumenti per misurare lo share of model. Chi propone un concetto nuovo è spesso anche chi lo misura, e questa trasparenza aiuta chi legge. Roach stesso precisa che il legame con la quota di mercato è ancora da verificare, mentre per lo share of search una correlazione è già documentata.
Cosa si può misurare, e cosa no
Prima di sporcarci le mani serve capire cosa c'è da misurare, perché un assistente non è un motore di ricerca e non si comporta come una classifica.
Tra novembre e dicembre 2025, Rand Fishkin di SparkToro e Patrick O'Donnell di Gumshoe.ai hanno chiesto a 600 volontari di fare domande a ChatGPT, Claude e alle risposte AI di Google: 2.961 prove in tutto, su 12 domande di partenza in settori diversi. Poi hanno guardato quanto le risposte si assomigliavano. Il risultato è la cosa più utile che si possa dire su questo argomento: c'è meno di una possibilità su cento che due risposte alla stessa domanda contengano la stessa lista di marchi, e circa una su mille che li mettano nello stesso ordine.
Il secondo dato è meno noto e forse più istruttivo. Quando i volontari erano liberi di formulare la domanda a modo loro, hanno scritto 142 domande diverse per chiedere sostanzialmente la stessa cosa, e tra loro, dicono gli autori, ce n'erano ben poche che somigliassero a un'altra. La similarità semantica media era di 0,081, molto bassa. Le persone non fanno le domande come le fa l'azienda. Chi guarda il proprio posizionamento con la domanda perfetta, quella che è stata scritta dall'ufficio marketing dopo aver pensato al proprio prodotto, sta misurando un cliente che non esiste.
Da qui due conseguenze, che separano le cose che hanno senso da quelle che non ne hanno.
La posizione non esiste. Un cruscotto che vi dice «siete terzi su ChatGPT» vi consegna un numero che cambia alla prossima domanda, e a volte nella stessa sessione.
La presenza, invece, regge. Nello stesso studio, un ospedale oncologico californiano, City of Hope di Los Angeles, compariva in 69 risposte su 71, il 97%, ma era il primo consigliato in 25 di esse. Da quel confronto Fishkin e O'Donnell hanno tratto una conclusione che all'inizio, dicono, non si aspettavano: la percentuale di visibilità, calcolata su decine o centinaia di domande ripetute più volte, è una misura ragionevole. Non la classifica, il numero di volte in cui venite nominati.
Una domanda sola non dice niente; molte domande, ripetute più volte, cominciano a dire qualcosa. È il genere di lavoro che si fa a mano, con pazienza, senza abbonamenti. Vediamo come va.
Diario di una misurazione fatta a mano
L'azienda di questo diario è inventata, e con lei i numeri: servono a far vedere il conto, non a dire che cosa succede ai serramenti veneti. La chiamiamo Ferrante & figli, falegnameria di Vicenza che fa scale, infissi e rivestimenti su misura.
Lunedì: le domande
La prima cosa che si scopre è quanto è difficile scrivere domande che non parlino di sé. Si parte con le solite: «migliore falegnameria di Vicenza», «infissi su misura Veneto». Dopo un quarto d'ora sono tutte domande di chi conosce già la categoria. Allora si fa una cosa semplice: si chiede ai tre figli di Ferrante e al signore che risponde al telefono in laboratorio di ricordare le ultime frasi con cui i clienti hanno cominciato una chiamata. Ne escono domande molto diverse, e molto più storte: «devo cambiare le finestre di una casa del 1960, chi se ne occupa dalle mie parti», «quanto costa una scala in legno su misura», «posso avere gli infissi in legno in un centro storico con i vincoli». Alcune non nominano né la città né il prodotto.
A fine mattina sono venti. Le si divide in tre gruppi: quelle che dicono dove (otto), quelle che dicono cosa (sette), quelle che descrivono solo un problema (cinque). I gruppi serviranno dopo.
Martedì: le prove
Ogni domanda va a tre assistenti, ChatGPT, Gemini e Claude, quattro volte ciascuno, in sessioni nuove, senza account personali che si ricordino di noi. Sono 20 domande, 3 assistenti, 4 prove: 240 risposte. Si copiano in un foglio di calcolo, una riga per risposta, con tre colonne: se compare Ferrante, quali altri nomi compaiono, e la frase con cui vengono descritti.
La prima sorpresa arriva alla riga trenta. La domanda sulla scala in legno, ripetuta quattro volte nello stesso assistente, restituisce quattro elenchi diversi. Un'azienda compare una volta sola, Ferrante due, un nome mai visto prima, un negozio di bricolage, tre. Lo si sapeva, ma vederlo fa un altro effetto: viene voglia di smettere di contare. Si prosegue per disciplina.
Mercoledì: il conto
Il conto è banale. Ferrante & figli compare in 31 risposte su 240: il 13%. Il concorrente più grosso, di Thiene, compare in 102 (43%); un secondo, che sta a Padova, in 74 (31%). Se la classifica non esiste, la presenza esiste, e dice una cosa chiara: Ferrante c'è, ma molto meno di chi gli sta intorno.
Si scorporano i gruppi, e qui il foglio comincia a raccontare. Nelle otto domande che nominano Vicenza, Ferrante sta in 20 risposte su 96. Nelle sette che nominano il prodotto, in 9 su 84. Nelle cinque che raccontano solo un problema, in 2 su 60. Più la domanda somiglia a una persona vera, meno compare. Per scoprirlo non serviva uno strumento: serviva chiedere come telefonano i clienti.
Si scorpora anche per assistente. Su 80 risposte ciascuno: uno nomina Ferrante 19 volte, uno 9, uno 3. Tre assistenti, tre idee molto diverse dell'azienda, e nessun motivo di pensare che si assomiglino tra loro. Un solo numero medio nasconderebbe tutto questo.
Giovedì: le frasi
L'ultima colonna, quella delle descrizioni, si legge per ultima e si rivela la più utile. In sette risposte Ferrante è definita «laboratorio artigianale» e va bene. In altre quattro «negozio di arredamento», una descrizione che non corrisponde all'attività. In tre l'assistente la associa a un omonimo di un'altra provincia, con uno showroom che a Vicenza non c'è.
Quello che si legge in quella colonna non è un problema di visibilità. È un problema di nome: il modo in cui l'azienda si presenta in giro è sparpagliato, la ragione sociale su una pagina, il nome corto su un'altra, l'insegna su una terza, e l'assistente fa quello che farebbe una persona distratta, mette insieme i pezzi come capita. È il tema del Bites di giovedì scorso, lo stesso nome scritto allo stesso modo ovunque, visto qui dall'altra parte, come sintomo.
Un mese dopo
Dopo una trentina di giorni e qualche pagina sistemata, si rifà tutto con le stesse venti domande. Ferrante compare in 36 risposte su 240: il 15%. Cinque in più. Il titolare sorride.
Qui bisogna frenare, e il consiglio di Hankins sulle medie mobili ci ritorna in mano. Con 240 risposte e una frequenza intorno al 13%, l'incertezza di un conto come questo è di quattro-cinque punti percentuali in più o in meno. È un calcolo di massima, che presume risposte indipendenti l'una dall'altra, cosa che non sono del tutto, per cui in realtà il margine è un po' più largo. Il passaggio da 13 a 15 sta dentro il rumore. Non si può dire che sia migliorato: si può dire che non è peggiorato, e che bisogna rifarlo ancora, un mese dopo l'altro, prima di crederci.
Cosa dice il numero, e cosa dice il resto
Il numero, da solo, dice poco: il 13%, il 15%. È la direzione su sei mesi che dirà qualcosa, e solo se le domande sono sempre le stesse, scritte nello stesso modo, fatte agli stessi assistenti. Ogni strumento (Semrush, Ahrefs e altri) usa un proprio metodo e li documenta: servono a seguire un andamento nel tempo, senza confrontare fra loro i numeri di strumenti diversi, e nemmeno con quelli del vostro foglio.
Dicono di più il confronto con chi si è messi nelle stesse risposte e le parole con cui si viene descritti. Nel diario la parte utile non è stata la percentuale: è stata la scoperta che le domande da problema, quelle senza nome e senza città, sono quelle in cui si sparisce, e che le frasi sono sbagliate perché il nome è sparso in mille forme. Due lavori che nessun cruscotto avrebbe messo in cima alla lista.
Le leve, quando il numero non piace, sono le solite, quelle di cui parliamo da un anno (AEO un anno dopo, da SEO a GEO): pagine che rispondono alle domande vere, numeri con una fonte, casi raccontati, lo stesso nome ovunque. Nessuna scorciatoia. Roach suggerisce di costruire presenza con contenuti di qualità, non in fretta.
L'unico metro che non si compra
Lo share of voice si compra. Si decide un budget, lo si spende, e la quota sale: non importa se il messaggio è bello, basta essere dove gli altri guardano. Lo share of search si guadagna a metà, perché dietro una ricerca c'è un'idea che è arrivata in testa a qualcuno, prima o poi, pagata o no. Lo share of model, invece, non ha un tasto. Non esiste un posto in cui comprare un'inserzione dentro la risposta di un assistente a «chi mi rifà le finestre di una casa del 1960»: l'unico modo di comparire è essere, in giro per il mondo, una fonte che vale la pena citare.
È una novità curiosa per chi si occupa di marketing da un po': per la prima volta la quota non misura quanto abbiamo speso, né quanto ci cercano, ma quanto siamo stati chiari nel dire chi siamo, per tanto tempo, in tanti posti. Misura, in sostanza, il lavoro fatto prima. Per questo vale la pena farlo a mano almeno una volta: non per il numero che esce, che è piccolo e traballante, ma per quello che si scopre leggendo, riga dopo riga, come ci hanno raccontato.
Giovedì 5 novembre cambiamo pillar e torniamo alle startup, con Cosa misurare nei primi 90 giorni di un MVP. Un altro modo di chiedersi cosa vale la pena contare.
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Fonti: Adweek, Jack Smyth (Jellyfish), 2024; Marketing Week, Tom Roach (Jellyfish), 11/7/2024; IPA, share of search, 12/10/2021; SparkToro, 28/1/2026 (studio co-firmato da Gumshoe.ai, strumento di monitoraggio); Semrush, metriche di visibilità AI; Ahrefs, metodologia Brand Radar. Gli strumenti citati sono prodotti commerciali. L'azienda e i numeri del diario sono inventati.