Nextmind, azienda software presente nel mercato Large Enterprise dal 2010 ha lanciato la piattaforma “full AI” Delve Deep che analizza e suggerisce miglioramenti a livello di presenza e posizionamento dei Brand a livello LLM.
Fabrizio Lenzini, founder e responsabile commerciale di Nextmind, osserva che negli ultimi mesi si è verificato un cambiamento profondo nel modo in cui le persone cercano informazioni. “Sempre più utenti non digitano più una ricerca su Google, ma pongono domande direttamente ai modelli di Intelligenza Artificiale”, afferma.
Secondo lui, oggi acquisti, prenotazioni, scelte finanziarie e decisioni quotidiane passano attraverso ChatGPT, Gemini e altri sistemi, e questo sposta il baricentro della reputazione dei brand. “La reputazione si costruisce — e si modifica — nelle risposte dei modelli di linguaggio. DelveDeep nasce per misurarla, oggi e nel tempo.”
Lenzini spiega che DelveDeep analizza migliaia di risposte generate dai principali LLM e restituisce una fotografia molto precisa della presenza del brand. “La piattaforma mostra in quali contesti il brand compare e in quali invece è assente, evidenziando eventuali zone d’ombra nella narrativa AI”, racconta.
Aggiunge che Delve Deep permette anche di capire come il brand viene descritto rispetto ai competitor, mettendo in luce differenze, punti di forza e aree di debolezza. “Analizziamo quali attributi emergono più spesso, quali contesti tematici andrebbero rafforzati e quali vulnerabilità possono diventare rischi reputazionali”, precisa.
Un altro elemento chiave riguarda le fonti: “Monitoriamo quali link e contenuti i modelli utilizzano per generare le risposte, così da capire se il brand è rappresentato da informazioni aggiornate o da materiali non più accessibili.”
Lenzini sottolinea che Nextmind ha sviluppato un set di KPI proprietari, pubblicati anche in ambito scientifico. “L’AI Visibility Score ci dice quanto spesso un brand compare nelle risposte. La Recommendation Strength misura la propensione del modello a raccomandarlo quando l’utente chiede un consiglio”, spiega.
Prosegue illustrando gli altri indicatori: “Il Relative Competitive Weight valuta il peso del brand rispetto ai competitor. Il Narrative & Attribute Mapping ci permette di capire quali attributi vengono associati al brand e con quale intensità. Infine, la Query Landscape Analysis osserva la presenza del brand nelle diverse tipologie di query.”
Secondo Lenzini, questi KPI consentono di capire come un brand vive dentro la memoria dei modelli di linguaggio. Questo tema è diventato prioritario perché l’AI è ormai un canale di influenza, non più solo uno strumento di produttività. “Le persone formano opinioni, confrontano alternative e prendono decisioni prima ancora di visitare un sito web”, afferma.
E aggiunge: “Chi inizia oggi a misurare la propria AI Visibility costruirà un vantaggio competitivo destinato a durare. Chi aspetta rischia di scoprire troppo tardi che la narrativa che circola nei modelli — e che influenza milioni di decisioni — non è quella desiderata.”
Guardando al futuro, Lenzini è netto: “La sfida è governare la narrativa nei sistemi AI.” Secondo lui, i brand non competono più solo nei motori di ricerca, ma nella memoria dei modelli di linguaggio.
“La domanda strategica non è più ‘Come ottimizzo la mia presenza su Google?’, ma ‘Come vengo rappresentato nei sistemi che stanno diventando l’interfaccia principale con l’informazione?’” Misurare questa rappresentazione, conclude, “è il primo passo per governarla.”