L'IA sta scegliendo quali negozi online vedere e sta ignorando la maggior parte di essi.

      TL;DRA uno studio di 9.720 negozi ecommerce condotto dalla compagnia di commercio AI Recomaze ha eseguito 58.320 query di prodotto attraverso Google Gemini. Sei negozi su dieci sono stati raccomandati per nulla, e le raccomandazioni che sono avvenute si sono diffuse su più di 50.000 marchi.

      I consumatori stanno iniziando a chiedere agli assistenti AI cosa comprare, non solo come si scrive una parola o cosa cucinare per cena. Un nuovo studio suggerisce che quando lo fanno, la maggior parte dei negozi online non è presente nella risposta.

      La ricerca, della compagnia di commercio AI Recomaze, ha eseguito sei query di intenzione d'acquisto contro ciascuno dei 9.720 negozi ecommerce attraverso Google Gemini, per un totale di 58.320 test. Nel 60% dei casi il negozio è stato raccomandato per nulla. In ogni test, un negozio è stato nominato solo nel 14% dei casi. Nella restante parte del tempo, l'assistente ha indirizzato il consumatore verso un concorrente, o non ha nominato affatto un negozio.

      La domanda sta diventando meno astratta mese dopo mese, mentre Amazon, Google e altri spingono gli assistenti AI più a fondo nel modo in cui le persone trovano e acquistano cose. Quando la risposta a "cosa dovrei comprare" è una breve lista di nomi piuttosto che una pagina di link, essere uno di quei nomi è la nuova versione di classificarsi nella prima pagina. L'argomento dello studio è che la maggior parte dei cataloghi è stata scritta per lettori umani e per Google, non per un motore che deve leggere un prodotto, capirlo e raccomandarlo per conto di un consumatore.

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      La categoria era il predittore più forte di se un negozio fosse visto o meno. I più difficili erano quelli visivamente guidati: nell'home e living, circa il 74% dei negozi era invisibile, e nell'abbigliamento circa il 67%. Il più visibile era cibo e bevande, dove circa il 52% era invisibile. Un motore basato su testo fatica a giudicare l'aspetto che guida un acquisto di abbigliamento o articoli per la casa, quindi torna a pochi grandi rivenditori generici, mentre i prodotti con attributi chiari e descrivibili sono più facili da abbinare.

      Lo studio è diretto sui suoi limiti. È una singola scansione per negozio piuttosto che una media, solo Google Gemini piuttosto che ChatGPT o Perplexity, con query generate algoritmicamente e categorie assegnate classificando il linguaggio delle query, lasciando il 42% dei negozi non categorizzati. I negozi sono stati estratti da BuiltWith, e le query sono state scritte per corrispondere alla categoria di ciascun negozio, le domande che un consumatore pone quando sa cosa vuole ma non dove comprarlo, piuttosto che ricerche di marchi che sarebbero banali da vincere.

      “Il negozio vetrina era Google. Ora è qualunque cosa l'AI decida di raccomandare, e la maggior parte dei marchi non ha idea se siano nella risposta,” ha detto Delian Coroamă, fondatore e CEO di Recomaze. “I negozi che vengono raccomandati non sono i più grandi. Sono quelli la cui informazione di prodotto un motore può effettivamente leggere e fidarsi.”

      Recomaze ha un interesse commerciale nel problema che ha misurato: vende strumenti che tracciano dove un negozio appare attraverso ChatGPT, Gemini e Perplexity e riscrivono i dati del catalogo affinché i motori possano raccomandarlo. Ma il risultato sottostante è più difficile da ignorare. Un nuovo strato ora si trova tra i consumatori e i negozi, decide quali nomi vengono pronunciati ad alta voce, e sulla base delle prove finora rimane in silenzio su molti di essi.