Immaginiamo un'azienda B2B SaaS mid-market che a ottobre apre il report delle fonti e vede il traffico diretto come canale in più rapida crescita per il terzo trimestre consecutivo. Nessuno ha lanciato una campagna di brand. Nessuno digita l'URL a memoria. La mia impressione è che una buona parte di quel bucket sia fatta di acquirenti che hanno chiesto a un assistente AI una shortlist, hanno cliccato su un link e sono arrivati senza nulla che indicasse la provenienza.
Questo articolo tratta l'attribuzione dei referral AI in HubSpot come decisione operativa. La mia tesi è che appartenga al data model RevOps, non al backlog dell'analytics.
Cosa succede a una visita da AI prima che arrivi al vostro CRM
Un referral dall'AI è una visita che parte da un link dentro la risposta di un assistente, in ChatGPT, Perplexity, Gemini o Google AI Overviews. Ci sono tre modi in cui quella visita perde la propria etichetta.
Il primo è il referrer. Le app desktop, i browser in-app e i link copiati e incollati spesso non passano alcun referrer, quindi la visita sembra quella di qualcuno che ha digitato il vostro indirizzo. Il secondo è il parametro UTM. Alcuni assistenti aggiungono un tag di fonte ai link in uscita, molti no, e il comportamento cambia da una versione dell'app all'altra. Non ho una risposta precisa sulla quota esatta per ogni assistente, e chi cita un numero preciso sta tirando a indovinare.
Il terzo è la classificazione. Quando un referrer arriva davvero da un dominio che il vostro tracking non ha mai visto, finisce in un generico bucket di referral o viene assorbito da un altro canale, a seconda di come sono impostate le regole dei canali. La documentazione di Google sul default channel group mostra quanto questo smistamento sia basato su regole: una visita riceve l'etichetta che le regole le assegnano, non quella che il percorso dell'acquirente meriterebbe.
Perché l'attribuzione dei referral AI in HubSpot è una questione di data model
Ecco la parte che trasforma un fastidio di reporting in un problema di RevOps. La fonte originale di un contatto viene impostata quando il record è creato e non viene riscritta. Quindi, se la visita è stata archiviata come diretta il primo giorno, ogni report che costruirete in seguito erediterà quell'errore. Una dashboard migliore sistema la vista. Non sistema il record.
Lo consideriamo una decisione di data model perché in futuro possiate porre una domanda a cui l'impostazione attuale non sa rispondere: tra i deal chiusi quest'anno, in quanti un assistente AI era presente lungo il percorso? Per rispondere, il touchpoint con l'assistente deve essere memorizzato come elemento a sé, non dedotto a posteriori da un'etichetta di canale.
Di questo si occupa quella che si chiama una proprietà di fonte dedicata. Registra il touchpoint con l'assistente a livello di contatto, si propaga al deal e ha una regola scritta su quale fonte prevale quando due fonti sono in conflitto. Questi tre elementi, acquisizione, memorizzazione e precedenza, sono la decisione. Le modifiche ai tag sul sito sono la parte piccola. Potete leggere come la piattaforma gestisce il tracking delle fonti nella knowledge base di HubSpot, ma la documentazione non vi dirà quale regola di precedenza si adatta al vostro processo di vendita. Quella è una valutazione sul vostro business.
Quanto vi costa questa lacuna
Il costo emerge nella discussione sul budget. Un cliente ci ha detto di recente che il budget marketing 2026 era già interamente allocato, quindi la vera pianificazione riguardava il 2027. È una situazione comune. La partita del 2027 si vince con le evidenze, e se la vostra pipeline influenzata dall'AI è nascosta dentro il traffico diretto, entrate in quella stanza senza poterla mostrare.
Vale anche nell'altro senso. Un fornitore done-for-you dichiara pubblicamente che un cliente è passato da 550 a oltre 2.300 trial provenienti dall'AI in quattro settimane. È un numero autodichiarato, senza metodo pubblicato, e lo tratterei come tale. Ma notate cosa presuppone: che qualcuno stia contando in modo affidabile i trial provenienti dall'AI. La maggior parte dei team non può ancora dirlo del proprio funnel.
Le perdite avvengono anche più a valle. Un altro cliente ha descritto un possibile bug nel modo in cui i valori UTM venivano memorizzati alla creazione di un account, per cui la fonte andava persa proprio nel momento in cui contava. L'acquisizione ai margini serve solo se il valore sopravvive fino al record.
Come ne dimensionerei l'intervento
La mia regola pratica è questa. Sopra i 100k di spesa pubblicitaria al mese, consiglio sempre un provider di attribuzione multi-touch. Sotto questa soglia parliamo di attribuzione offline delle fonti, che in pratica significa una proprietà pulita, una regola di precedenza chiara e una revisione mensile del bucket diretto.
Per un team che passa dalle vendite guidate dal founder a due AE, direi che qualsiasi soluzione più pesante è eccessiva. Una proprietà e una revisione bastano per iniziare a vedere la forma del fenomeno. Per un'azienda con un ciclo di vendita più lungo e diversi stakeholder per deal, serve il touchpoint con l'assistente sul deal e sui contatti del buying group, non solo sulla prima persona che ha compilato un form.
Devo fare una concessione. Il traffico diretto ha sempre contenuto dark social, segnalibri ed email non tracciate, e non tutta la sua crescita dipende dall'AI. Nel bene e nel male, non arriverete al 100 percento. L'obiettivo è passare da "sconosciuto" a "probabilmente AI, segnalato e verificabile", e smettere di considerare il bucket diretto come il posto in cui la pipeline scompare.
Dove si inserisce il lavoro embedded
La sequenza conta, quindi ecco come la gestiamo. La fase uno è verificare cosa contiene oggi il bucket diretto e concordare la regola di precedenza. La fase due è costruire acquisizione e memorizzazione perché il valore sopravviva dalla visita al closed-won. La fase tre è una revisione mensile leggera, di solito poche ore, che si riduce quando l'abitudine si consolida.
In Checkpoint GTM lavoriamo embedded invece di limitarci a consigliare, e qui conta perché si tratta di un progetto fatto di piccole modifiche collegate tra web, form, proprietà del CRM e reporting. Una presentazione che dice "tracciate il traffico AI" non ne muove nessuna. Qualcuno deve occuparsi della proprietà, documentarla e rispondere quando il team vendite chiede perché un deal è taggato in un certo modo.
Il mio consiglio è prendere la decisione prima di produrre altri contenuti per la ricerca AI, non dopo. Se investite per essere citati dagli assistenti e non riuscite a vedere cosa producono quelle citazioni, state pagando una visibilità che non potete difendere. Per approfondire come pensiamo il livello operativo, leggete i nostri altri articoli sulla RevOps.
Carolina Decastri