Sapere di avere un problema è solo metà della battaglia. Se la tua dashboard mostra un punteggio di visibilità dello 0% su Gemini, oppure ti segnala che sono stati testati finora solo 8 prompt, la domanda naturale è: “Ok, quindi cosa posso fare concretamente?”
È proprio qui che la maggior parte degli strumenti di AI visibility si ferma ed è qui che entrano in gioco le Recommendations.
Invece di lasciarti interpretare da solo una serie di numeri, Recommendations trasforma i tuoi dati sulla visibilità in un piano d’azione chiaro e prioritario. È come la differenza tra un medico che ti consegna un referto pieno di numeri e un medico che si siede con te e dice: “Ecco cosa significano questi numeri e cosa dovremmo fare a riguardo.”
Ecco una guida passo dopo passo per utilizzarle concretamente.
Step 1: Inizia da ciò che “Richiede attenzione”
Ogni audit inizia dal triage. Recommendations mette in evidenza innanzitutto i problemi che stanno danneggiando attivamente la tua visibilità, mostrando un’indicazione equivalente a “Critico” o “Richiede attenzione”.
Potrebbe apparire, ad esempio:
- “Critico: la visibilità su Gemini è solo dello 0,0% sei quasi invisibile su questa piattaforma.”
- “Sono state rilevate solo 8 esecuzioni di prompt esegui più test per ottenere insight affidabili.”
Non si tratta di avvisi generici. Ognuno indica una lacuna specifica e risolvibile.
Prima di occuparti di qualsiasi altra cosa, lavora sugli elementi segnalati: sono i problemi che incidono più direttamente sul tuo punteggio complessivo.
Step 2: Amplia la copertura dei tuoi prompt
Se i tuoi dati sulla visibilità si basano su un numero ridotto di prompt, anche gli insight che ne derivano sono necessariamente poco affidabili. Un piccolo gruppo di query di test non può rappresentare in modo accurato tutti i modi in cui i tuoi clienti reali potrebbero chiedere a un’AI di consigliare il tuo brand.
Azione: torna in Prompt Management e aggiungi prompt più realistici, combinando categorie, aree geografiche e query comparative, come “migliore azienda GEO per startup” oppure “migliore azienda GEO in Italia”.
Più prompt vengono testati, più affidabili saranno le Recommendations, perché il sistema avrà a disposizione una quantità maggiore di dati reali su cui basare i propri suggerimenti.
Step 3: Concentrati prima sulla piattaforma più debole
Recommendations non considera tutte le piattaforme AI allo stesso modo e nemmeno tu dovresti farlo.
Se i tuoi dati mostrano una buona visibilità su ChatGPT ma una visibilità quasi nulla su Gemini, non è necessariamente una coincidenza. È un segnale che indica una differenza significativa nel modo in cui il tuo brand viene rappresentato, o non viene rappresentato, sulle diverse piattaforme.
Azione: dai priorità alla piattaforma con il punteggio più basso.
Cercare di migliorare tutte le piattaforme contemporaneamente rischia di distribuire troppo le tue risorse. Rafforzare il punto più debole tende invece a produrre il maggiore impatto sulla visibilità complessiva.
Step 4: Rafforza i contenuti alla base delle tue citazioni
Le citazioni sono il modo in cui i modelli AI supportano le proprie risposte: rappresentano le fonti utilizzate per costruire una risposta.
Se il numero totale di citazioni è basso, Recommendations può spesso indicare la causa sottostante: il tuo sito web o i tuoi contenuti pubblici potrebbero non contenere informazioni chiare, strutturate e autorevoli del tipo che i modelli AI tendono a citare.
Azione: analizza le pagine da cui i modelli AI stanno recuperando informazioni, o dovrebbero recuperarle.
Assicurati che informazioni importanti sul tuo prodotto, prezzi, casi d’uso e fattori di differenziazione siano dichiarate chiaramente. Evita di nasconderle all’interno di un linguaggio di marketing complesso, difficile da estrarre e citare con sicurezza da parte di un sistema AI.
Step 5: Analizza le lacune rispetto ai concorrenti
A volte una bassa share of voice non significa che il tuo brand sia completamente assente. Potrebbe semplicemente significare che i concorrenti stanno dominando la stessa conversazione.
Recommendations può evidenziare i casi in cui un concorrente ti supera costantemente nei prompt sui quali ti aspetteresti di ottenere risultati migliori.
Azione: analizza i prompt in cui i concorrenti vengono citati più frequentemente di te.
Chiediti cosa stanno facendo di diverso nei loro contenuti, posizionamento o informazioni pubbliche. Poi lavora per colmare quella specifica lacuna, invece di cercare di migliorare tutto indiscriminatamente.
Step 6: Correggi e poi ripeti il test
Migliorare la visibilità nell’AI non è un intervento una tantum: è un processo continuo.
Dopo aver applicato una Recommendation ad esempio aggiungendo nuovi prompt, migliorando una pagina o risolvendo una lacuna relativa a una piattaforma il passaggio successivo è semplicemente eseguire nuovamente i prompt monitorati per verificare se la modifica ha prodotto un miglioramento.
Azione: dopo aver apportato le modifiche, controlla nuovamente il grafico Visibility Trend nelle settimane successive.
I modelli AI non aggiornano le proprie informazioni istantaneamente, quindi è necessario concedere loro un po’ di tempo. Tuttavia, un monitoraggio costante ti permette di distinguere un miglioramento reale dal semplice rumore statistico.
Step 7: Ripeti il ciclo
La visibilità nell’AI non è qualcosa che risolvi una volta per poi dimenticartene.
Nuovi concorrenti entrano nelle conversazioni, i modelli AI vengono aggiornati e il linguaggio utilizzato dai clienti cambia nel tempo.
Considera quindi Recommendations come una checklist continua da consultare regolarmente, non come un audit da eseguire una sola volta.
Azione: stabilisci una frequenza ricorrente mensile o trimestrale per tornare alla sezione Recommendations, analizzare i nuovi problemi segnalati e verificare che le correzioni precedenti continuino a funzionare.
Perché questo approccio passo dopo passo funziona
La più grande trappola quando si lavora sulla visibilità nell’AI è cercare di correggere tutto contemporaneamente, partendo dalla sensazione generica che “dobbiamo essere più visibili nell’AI”.
Recommendations evita questo problema occupandosi della prioritizzazione: indica la piattaforma specifica, la lacuna relativa ai prompt o il problema legato alle citazioni che in questo momento sta penalizzando maggiormente la tua visibilità.
È proprio questa specificità che trasforma una dashboard piena di numeri in un piano concreto che puoi iniziare a mettere in pratica già questa settimana.
Considerazione finale
I dati senza una direzione sono solo rumore.
Il vero valore del monitoraggio della visibilità nell’AI non è il punteggio in sé, ma sapere esattamente cosa fare per migliorarlo.
Recommendations chiude questo ciclo, trasformando la domanda “Perché il nostro punteggio di visibilità è dello 0%?” in una checklist chiara e prioritaria che puoi iniziare a seguire già oggi.
Pronto a trasformare i tuoi dati sulla visibilità nell’AI in azioni concrete? Controlla la sezione Recommendations su Lunocode e inizia a colmare le tue principali lacune di visibilità.
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