Che cosa misura davvero la share of model
L’idea è questa: il vostro buyer target apre ChatGPT o Perplexity e chiede qualcosa come "quali società di consulenza RevOps lavorano con aziende SaaS in fase iniziale". Il vostro brand o compare in quella risposta o non compare. La share of model è la percentuale di risposte pertinenti generate dall’IA che vi citano, vi menzionano o vi raccomandano su un insieme definito di query.
È una cosa diversa dalla share of voice. La share of voice, nel senso SEO tradizionale, è la percentuale del volume di ricerca sulle keyword che il vostro dominio cattura nei posizionamenti organici. Presuppone una pagina di risultati che il buyer scorre e tra cui sceglie. La ricerca IA non gli dà una pagina. Gli dà una risposta sintetizzata, e le fonti da cui attinge sono in gran parte invisibili a chi legge.
Se non siete nella risposta del modello, non siete nell’insieme delle opzioni considerate. Il buyer non ha mai visto il vostro risultato. Non ha mai avuto l’occasione di scegliervi.
Perché la vecchia misurazione non regge più
La share of voice è nata per un mondo fatto di elenchi. La prima posizione prendeva più clic della quinta. C’era una logica di conversione tracciabile dalla keyword al clic al lead.
La ricerca IA fa crollare tutto questo. Il modello legge i contenuti, si forma un’opinione e si fida di voi abbastanza da includervi, oppure no. Il buyer vede un paragrafo, non una classifica. E per i buyer B2B nella fase iniziale di ricerca, è sempre più in quel paragrafo che si forma l’insieme delle opzioni considerate, prima di qualsiasi interazione con un fornitore.
Lo abbiamo sentito direttamente dai buyer con cui lavoriamo: "Investiamo in SEO da diciotto mesi. I posizionamenti organici vanno bene. Ma i lead da organico calano da più di un anno." Il canale non è rotto. Quello che è rotto è il presupposto che i posizionamenti sulle keyword descrivano ancora il comportamento dei buyer.
Le piattaforme stanno rispondendo. Quest’anno sono nati diversi strumenti di visibilità IA proprio per misurare questo. Uno strumento di monitoraggio della visibilità IA ha lanciato nell’ultimo trimestre un’integrazione MCP per convogliare i dati sulle citazioni direttamente negli altri strumenti del vostro stack. Il mercato sta costruendo il livello di misurazione perché chi lavora sul campo ha bisogno del numero, e ne ha bisogno nei workflow che usa già.
La share of model come numero della RevOps
Ecco dove la maggior parte dei team sbaglia. Questa metrica tende a finire nelle dashboard di marketing, accanto ai sondaggi di brand lift e alle impression social. È la casa sbagliata.
Se il vostro ICP fa ricerche assistite dall’IA prima ancora di compilare un modulo, allora il vostro tasso di citazione influenza la pipeline in cima al funnel prima che esista qualsiasi record nel CRM. Questo ne fa una metrica di revenue, non una metrica di brand.
Che cos’è davvero: il punto di conversione dalla notorietà alla pipeline che l’attribuzione non riesce ancora a vedere. Un buyer chiede a un’IA "qual è il modo migliore di strutturare la reportistica sulla revenue per un’azienda dopo la Series A" e il vostro nome non esce. Non ricevete la richiesta di demo. Non potete tracciare la perdita perché non c’è sessione, non c’è UTM, non c’è invio di un modulo. Ma la perdita è reale.
La share of model appartiene alla stessa conversazione della copertura della pipeline, del mix di canali e dei tassi di conversione, non a una dashboard di notorietà separata su cui nessuno agisce.
La maggior parte dei team RevOps con cui parlo non ha ancora cominciato a monitorarla. Sta presso il team content o la funzione SEO, a volte senza alcun responsabile. La mia sensazione è che sia un errore che si aggrava nel tempo: prima fate della share of model una metrica RevOps monitorata, prima cominciate ad accumulare la baseline che vi serve per agire.
Il mercato se ne sta accorgendo. Un’agenzia di ricerca IA che quest’anno ha riposizionato l’intera practice oggi descrive il proprio lavoro principale come ingegnerizzare la visibilità del brand in ChatGPT, AI Overviews e AI Mode, invece che ottimizzare per i posizionamenti dei link blu. Quel riposizionamento segnala dove si è spostata la preoccupazione per la revenue.
Come si misura la share of model
Ci sono due modi per farlo, forse tre.
Primo: costruire da sé un insieme di query. Elencate le trenta-cinquanta domande che il vostro ICP ha più probabilità di porre a un assistente IA durante la fase di ricerca. Eseguite quelle query ogni mese su ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google AI Overviews. Registrate se comparite, se venite citati e con quale rilievo. È un lavoro manuale, ma è vostro e non richiede un nuovo contratto.
Secondo: usare una delle piattaforme di visibilità IA che automatizzano il processo. Alcune monitorano in modo ricorrente i tassi di citazione sulle principali piattaforme IA. Qui contano le differenze di metodologia: quale insieme di query, quali modelli, con che frequenza, come funziona lo scoring. Farei queste domande prima di acquistare.
Terzo: partire a ritroso dal CRM. Se i buyer di tanto in tanto dicono "vi ho trovati tramite ChatGPT" o "siete usciti in una ricerca che stavo facendo", registratelo. È rumoroso e incompleto, ma è un segnale reale su dove comincia davvero il funnel.
Il mio consiglio è di partire dall’insieme di query manuale prima di aggiungere un altro strumento. Costruitelo a partire da una vera ricerca sull’ICP, non da strumenti di keyword. Eseguitelo ogni trimestre. Vi serve un numero direzionale da seguire nel tempo, non un numero perfetto che richiede un impegno annuale a sei cifre.
La parte onesta sull’attribuzione
Non ho ancora una risposta convincente su come la share of model si colleghi alla revenue chiusa. Nel bene e nel male, il problema di attribuzione qui è lo stesso che abbiamo con la pubblicità di brand da decenni, solo in un canale nuovo.
Potete misurare il tasso di citazione. Potete vederlo muoversi quando pubblicate contenuti più autorevoli. Quello che non potete fare in modo pulito, almeno non ancora, è tracciare una linea retta da "siamo comparsi nel 40% delle risposte IA pertinenti lo scorso trimestre" a un numero di pipeline specifico.
Questo conta per come lo posizionate internamente. Se portate la share of model davanti a un CRO, siate onesti sul fatto che è un indicatore anticipatore, non ritardato. Vi dice se siete visibili nel canale in cui avviene sempre più spesso la prima fase di valutazione. Non vi dice ancora l’impatto esatto sulla revenue.
Questo non ne fa una metrica di vanità. È simile al traffico organico in cima al funnel o al volume di ricerche sul brand: un numero che conta e che richiede interpretazione. La differenza è che la ricerca IA cresce abbastanza in fretta da rendere il trattarla come una preoccupazione futura un rischio reale per la pipeline già oggi.
I team che lo fanno bene trattano la share of model come tratterebbero qualsiasi segnale di pipeline in fase iniziale: la osservano, capiscono che cosa la muove e la collegano a monte alle decisioni di contenuto e di posizionamento che alla fine generano revenue. Per approfondire come si inserisce in un modello moderno di misurazione GTM, i nostri articoli su visibilità IA e misurazione GTM vanno più a fondo.