Comportamento di ricerca

Come l'AI sta cambiando il modo in cui gli utenti cercano, e come si adattano i marketplace

Team Mira4 ottobre 20266 min di lettura

Oggi le persone cercano descrivendo ciò di cui hanno bisogno, con frasi intere, contesto e domande di approfondimento. Gli assistenti AI hanno insegnato loro questa abitudine, e le richieste scritte negli strumenti AI sono molto più lunghe delle classiche ricerche per parole chiave. I marketplace stanno rispondendo in tre modi: ricerca conversazionale sul proprio sito, presenza dentro gli assistenti AI e annunci leggibili dalle macchine.

Cosa è cambiato nel modo in cui le persone cercano?

Per vent'anni cercare ha significato indovinare le parole chiave giuste. Chi voleva un'auto per la famiglia scriveva una marca, un tipo di carrozzeria e magari un prezzo. La barra di ricerca premiava input brevi e precisi, e le persone si sono adattate.

Gli assistenti AI hanno ribaltato questa logica. Al Google I/O di maggio 2026, Google ha comunicato che le richieste in AI Mode sono tre volte più lunghe delle ricerche tradizionali, e che le domande di approfondimento crescevano del 40% al mese. Un'analisi di SOCi ha rilevato che i prompt nei modelli linguistici contano in media 23 parole, quasi sei volte una ricerca tipica. Secondo Semrush, tra il 65% e l'85% dei prompt su ChatGPT non corrisponde a nessuna parola chiave del suo database.

Gli utenti sono passati dalle parole chiave alle descrizioni. Una ricerca per parole chiave nomina un prodotto. Una richiesta conversazionale descrive una situazione: per chi è l'oggetto, come verrà usato e cosa conta di più. La seconda contiene molta più intenzione, e gran parte si perde quando la barra di ricerca accetta solo parole chiave.

Quante persone cercano già così?

L'abitudine non riguarda più solo i primi utilizzatori. Secondo Eurostat, nel 2025 il 32,7% delle persone tra 16 e 74 anni nell'UE ha usato strumenti di AI generativa. A febbraio 2026 OpenAI ha comunicato che ChatGPT ha 900 milioni di utenti a settimana.

Lo shopping è una parte rilevante di questo uso. Un working paper del team di ricerca economica di OpenAI, ripreso da Modern Retail, stima che circa il 2% delle richieste su ChatGPT riguardi acquisti: circa 50 milioni di richieste al giorno.

Perché conta per la ricerca interna di un marketplace?

La ricerca della maggior parte dei marketplace si basa su campi strutturati. Un annuncio auto ha marca, modello, anno, chilometraggio e numero di proprietari. I filtri funzionano bene quando l'utente sa già quali valori vuole.

Gli utenti conversazionali partono da un altro punto. Dicono di cosa hanno bisogno, e le loro parole raramente corrispondono a un campo:

“Qualcosa di affidabile come prima auto per mia figlia” non ha un campo. Implica pochi chilometri, un motore piccolo, buone valutazioni di sicurezza e costi di gestione bassi.
“Un bagagliaio grande, abbiamo un cane” significa station wagon e bagagliaio capiente, ma nessuna delle due parole compare nella richiesta.
“Che costi poco in città” tocca insieme alimentazione, consumi e classe assicurativa.

Quando la ricerca non riesce a tradurre, l'utente ottiene zero risultati o una pagina di risultati irrilevanti. Molti se ne vanno senza contattare un venditore, e il marketplace non vede mai la domanda che è andata persa.

Sulla maggior parte dei marketplace il problema è di traduzione. Gli utenti descrivono bisogni, gli annunci sono scritti in attributi. La ricerca conversazionale sta in mezzo: trasforma una descrizione in più ricerche strutturate e spiega i risultati con le parole dell'utente.

Gli utenti che arrivano dall'AI si comportano diversamente?

I dati del retail suggeriscono che arrivano con un'intenzione più chiara. Adobe Analytics ha rilevato che a luglio 2026 il traffico dall'AI verso i siti retail statunitensi è cresciuto del 62% su base annua, e che queste visite hanno convertito il 60% in più rispetto al traffico non AI, con il 53% di ricavi in più per visita.

Sono dati retail, non di annunci, quindi i numeri non si trasferiscono direttamente. La direzione però è utile: chi ha già descritto il proprio bisogno a un assistente arriva più avanti nel percorso. Un marketplace che riesce a continuare quella conversazione sul proprio sito è in una posizione migliore per trasformarla in un lead.

Come si stanno adattando i marketplace?

Stanno emergendo tre risposte, e molti marketplace ne seguono più di una.

1. Ricerca conversazionale sul proprio sito

Alcuni portali stanno introducendo una ricerca che accetta il linguaggio naturale. In Norvegia, Finn sta sperimentando una ricerca immobiliare basata sull'AI con un pubblico limitato, e negli Stati Uniti Homes.com ha lanciato un assistente conversazionale per la ricerca di case. L'obiettivo è tenere gli utenti sul marketplace con la stessa esperienza che trovano in un assistente.

2. Presenza dentro gli assistenti AI

Una quota crescente delle ricerche inizia dentro un assistente. Un report di OC&C Strategy Consultants descrive come protocolli aperti come MCP offrano ai marketplace un modo standard per rendere la propria ricerca accessibile agli agenti AI. In pratica significa pubblicare un'app o un connettore, così chi chiede a un assistente di un'auto, un divano o un appartamento può vedere gli annunci attivi del marketplace.

3. Annunci leggibili dalle macchine

Entrambe le strade dipendono da dati che i sistemi AI riescono a interpretare. Adobe ha rilevato che molti siti retail statunitensi non sono del tutto leggibili dalle macchine, e questo limita quanto spesso compaiono nelle risposte dell'AI. Sui marketplace dove gli annunci li scrivono gli utenti, annunci incompleti e testo libero rendono tutto più difficile. Per questo lo strato di traduzione conta quanto l'interfaccia.

Da dove dovrebbe partire il team di un marketplace?

Un primo passo utile costa poco e non richiede nuove tecnologie:

Leggi le ricerche senza risultati e quelle riformulate. Mostrano dove gli utenti scrivono già a frasi e la ricerca non li segue.
Raccogli dieci domande reali dei tuoi utenti, con le loro parole, e provale sulla ricerca attuale. Annota cosa restituisce.
Decidi dove far partire la conversazione: sul tuo sito, dentro un assistente AI o in entrambi.
Mantieni la tua ricerca e il tuo inventario come unica fonte, così ogni risposta porta a un annuncio reale e attivo.
Misura il risultato nei tuoi numeri: traccia ogni click dalla ricerca conversazionale verso un annuncio, e confronta quei lead con quelli della ricerca di sempre.

Dove si inserisce Mira

Mira sul tuo sito (widget) è uno strato di ricerca conversazionale per marketplace di qualsiasi categoria. Si collega alla ricerca che il marketplace ha già con una riga di codice, capisce ciò che gli utenti descrivono a parole loro e mostra gli annunci adatti. Lo stesso motore alimenta anche il tuo MCP, che prepariamo per gli assistenti AI che scegli, da ChatGPT a Claude, e che pubblichi con il tuo nome. Scopri come funziona Mira per i marketplace.

Domande frequenti

La ricerca conversazionale sostituirà i filtri?

No. I filtri restano lo strumento più veloce quando l'utente sa esattamente cosa vuole. La ricerca conversazionale aiuta prima, quando l'utente sa descrivere un bisogno ma non ancora i valori che gli corrispondono, e può applicare i filtri giusti al suo posto.

Vale solo per i grandi marketplace?

No. I marketplace più piccoli e verticali hanno spesso il vocabolario più specifico, e la distanza tra come parlano gli utenti e come sono scritti gli annunci può essere maggiore.

Cos'è un MCP per un marketplace?

Un MCP (Model Context Protocol) è il modo standard con cui gli assistenti AI si collegano a servizi esterni. Per un marketplace, permette ad assistenti come ChatGPT o Claude di cercare i suoi annunci attivi, con il suo nome, e di rimandare all'annuncio sul suo sito.

Come si capisce se la ricerca conversazionale funziona?

Guardando i tuoi numeri. Traccia ogni click dalla ricerca conversazionale verso un annuncio, per esempio con un UTM dedicato, e confronta quei lead con quelli della ricerca di sempre.

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