Cosa fa consigliare un’attività locale dalle AI

In breve, per chi ha un’attività

Ho chiesto a ChatGPT, Gemini, Perplexity e alle AI Overview di Google di consigliarmi un professionista in 20 mestieri diversi, dal dentista all’idraulico, prendendo Catania come città campione. Poi ho confrontato chi veniva nominato con le prime 20 schede di Google Maps per le stesse ricerche.

L’idea di fondo che esce dai dati è semplice: le AI non hanno mandato in pensione la local SEO, la usano. Per decidere chi consigliarti leggono la scheda Google, le recensioni, i portali di settore e il sito dell’attività. Cinque cose da sapere:

1. Ogni AI fa una lista corta: in media 3,9 nomi per risposta. Su Google Maps vedi venti schede, in chat ne vedi quattro.
2. Avere un sito proprio circa raddoppia la probabilità di essere nominati, anche a parità di recensioni e di voto. Una pagina Facebook o Instagram al posto del sito aiuta molto meno.
3. Recensioni e voto fanno da filtro. Sotto le 10 recensioni viene nominato l’11% delle attività, sopra le 200 il 44%. Con un voto inferiore a 4,8 le probabilità si dimezzano.
4. I portali di settore pesano tanto: MioDottore per la salute, Houzz per gli architetti, Matrimonio.com per i fotografi, Fresha e Treatwell per parrucchieri ed estetica.
5. Le risposte cambiano spesso. Tre attività nominate su quattro compaiono su un solo motore, e la stessa domanda rifatta dopo poche ore può dare nomi diversi.

Se vuoi andare dritto alla parte pratica, la lista di cosa fare è nella sezione 9. Sotto trovi lo studio completo, con metodo, numeri e confronto con le ricerche pubblicate finora.

1. Perché ho fatto questo studio

Negli Stati Uniti il 45% dei consumatori ha usato ChatGPT o un’altra AI per trovare un’attività locale nell’ultimo anno, contro il 6% dell’anno prima (BrightLocal, Local Consumer Review Survey 2026). Per chi lavora in una città significa che una parte dei clienti non scorre più i risultati di Google: chiede a un assistente e sceglie da una lista di pochi nomi.

Gli studi pubblicati finora su come le AI scelgono le attività locali vengono quasi tutti dagli Stati Uniti e riguardano spesso catene e brand con molte sedi. Non ne ho trovato nessuno sull’Italia, né sui professionisti indipendenti che rappresentano la maggior parte delle attività locali qui. Questo studio prova a colmare una parte di quel vuoto, con un limite chiaro: i dati vengono da una sola città.

Lavoro da Catania e realizzo siti e local SEO soprattutto per attività locali e professionisti. Tra le domande che mi fanno più spesso, negli ultimi mesi, è entrata questa: «come faccio a comparire quando qualcuno chiede a ChatGPT?». Avevo delle impressioni, non dei numeri. Ho preferito misurare, e pubblicare dati e metodo in modo che chiunque possa rifare il conto.

2. Come ho raccolto i dati

Ho scelto 20 mestieri: avvocato, commercialista, notaio, dentista, psicologo, fisioterapista, nutrizionista, veterinario, architetto, impresa edile, elettricista, idraulico, agenzia immobiliare, ristorante, fotografo, parrucchiere, centro estetico, palestra, autoscuola, meccanico.

Per ognuno ho preparato due domande, scritte come le farebbe una persona:

• una generica, per esempio «Mi consigli un buon dentista a Catania?»;
• una con un bisogno concreto, per esempio «Cerco un dentista a Catania per un impianto: chi mi consigli?».

Le 40 domande sono andate a quattro motori: ChatGPT e Gemini nella loro versione per il pubblico, le AI Overview nella pagina dei risultati di Google da computer, Perplexity con il modello sonar. Utente in Italia, lingua italiana, una risposta per domanda e motore. In tutto 160 richieste, raccolte il 15 e 16 ottobre 2026 tramite DataForSEO. Ne sono tornate 141 con un testo: ChatGPT, Gemini e Perplexity hanno risposto sempre, le AI Overview solo in 21 casi su 40 (più avanti spiego perché).

Per confrontare le risposte con Google Maps ho raccolto le prime 20 schede per due ricerche a mestiere («dentista catania», «dentista impianti catania» e così via): 621 schede diverse. Per ogni scheda ho guardato recensioni, voto, foto, categorie, se è rivendicata, se ha un indirizzo pubblico e che sito collega. Ho poi aperto una volta la homepage di ognuno dei 379 siti collegati (340 hanno risposto) per vedere se linkano i social, se hanno un blog e se usano i dati strutturati per le attività locali.

I nomi li ho contati leggendo le risposte una per una, e li ho abbinati alle schede Maps a mano. Il disegno delle domande riprende quello di uno studio di BrightLocal del 2025 (20 ricerche, 10 settori, 4 motori), così i risultati si possono confrontare (BrightLocal, luglio 2025).

3. Quanti nomi fanno le AI, e da dove li prendono

In media ogni risposta nomina 3,9 attività: 3,7 ChatGPT e Gemini, 3,8 le AI Overview, 4,4 Perplexity. Solo 2 risposte su 141 non fanno nessun nome. I valori sono vicini a quelli misurati da BrightLocal su 200.000 ricerche negli Stati Uniti: 4,1 per ChatGPT, 3,5 per AI Mode, 2,5 per le AI Overview (BrightLocal, settembre 2026).

Le risposte citano in tutto 212 siti diversi come fonte. I portali e le directory sono la parte più grande: 89 domini e 305 citazioni. I siti delle attività sono 91, con 118 citazioni. Google Maps compare in 46 risposte, gli Ordini professionali e gli enti in 14, i social in 13, giornali, guide e blog in 18.

Ogni motore ha le sue abitudini:

Percentuali sulle risposte di ciascun motore. Gemini lavora soprattutto sui dati di Google Maps. Perplexity si appoggia sempre ai portali. Le AI Overview mescolano portali e pagine dei siti. ChatGPT sta nel mezzo e riporta spesso voto e numero di recensioni accanto ai nomi. Per farsi trovare da tutti servono quindi più fonti insieme: la scheda Google, il portale giusto e un sito che le AI possano leggere.

Ogni settore ha poi il suo portale di riferimento:

4. Il sito conta più dei social

Questo è il risultato che mi ha sorpreso di più per quanto è netto. Tra le 621 schede Maps, ecco quante vengono nominate da almeno un’AI in base a cosa collegano come sito:

Le altre 40 schede collegano una pagina su un portale o il sito di una catena.

Chi ha un sito ha anche, in media, più recensioni, quindi i numeri grezzi potrebbero ingannare. Per separare i due effetti ho usato un modello statistico (una regressione logistica) che tiene fermi recensioni, voto e mestiere. Il risultato regge: a parità di recensioni, voto e mestiere, avere un sito proprio moltiplica per circa 2,3 le probabilità di essere nominati (odds ratio 2,26, intervallo di confidenza al 95% tra 1,36 e 3,76). Per la sola pagina social l’effetto stimato è più basso e non distinguibile dal caso (1,76, tra 0,64 e 4,87), anche perché le schede in quel gruppo sono poche.

Lo studio di BrightLocal di settembre 2026 arriva alla stessa conclusione su scala molto più grande: il 93% dei domini che le AI usano come fonte per le ricerche locali sono siti delle attività, e fanno il 42% di tutte le citazioni. È un dato interessante anche perché fuori dal locale vale il contrario. Nello studio di Semrush su finanza, tecnologia e moda le AI citano soprattutto Wikipedia, Reddit e siti di recensioni, e i siti aziendali restano indietro (Semrush, settembre 2025). Per un’attività locale il sito pesa più che per un’azienda che vende online.

Dentro il sito, cosa fa la differenza? Ho guardato quattro cose sui 313 siti propri che ho potuto leggere:

I link ai social non aggiungono niente. Il blog va nella direzione giusta, ma servono più dati per dirlo con sicurezza: lo ricontrollerò con la seconda raccolta. I dati strutturati sono il segnale tecnico più forte, però li usano solo 36 siti: li leggo come il segno di un sito curato da chi si occupa di SEO più che come una leva che funziona da sola.

5. Recensioni e voto fanno da filtro

Le schede nominate dalle AI hanno in mediana 71 recensioni, quelle ignorate 21. La probabilità di essere nominati cresce con il numero di recensioni (vedi il primo grafico in apertura): 11% fino a 9 recensioni, 24% tra 10 e 49, 40% tra 50 e 199, 44% da 200 in su.

Il voto conta come una soglia. Con un voto di 4,8 o più viene nominato il 34% delle schede; tra 4,5 e 4,7 il 18%, sotto 4,5 il 20%. Nel modello, a parità di recensioni e mestiere, un voto da 4,8 in su moltiplica le probabilità per 2,4.

ChatGPT lo mostra in modo esplicito: accanto ai nomi riporta spesso voto e numero di recensioni. Nelle risposte raccolte la mediana è di 155 recensioni e il voto più basso riportato è 4,1 (in mestieri dove le cliniche hanno migliaia di recensioni, come i veterinari). Quando cerca sul web prima di rispondere, 34 delle sue 43 ricerche contengono la parola «recensioni».

Altri dati vanno nella stessa direzione. Per SOCi le attività consigliate da ChatGPT hanno in media 4,3 stelle (SOCi, Local Visibility Index 2026). Lato consumatori, il 47% degli americani non sceglie un’attività con meno di 20 recensioni (BrightLocal 2026). Le AI applicano più o meno lo stesso criterio delle persone.

6. Google Maps, risultati di ricerca e AI: quanto coincidono

Essere in alto su Maps aiuta, ma meno di quanto pensassi:

Più di sei schede su dieci tra le prime tre non vengono nominate da nessuna AI. Le AI peraltro pescano anche fuori da Maps: solo il 42% delle attività che nominano sta tra le prime 20 schede delle mie ricerche. Tra quelle nominate da almeno due motori la quota sale al 73%, quindi chi convince più AI di solito è forte anche su Maps.

Lo stesso succede con i risultati classici di Google. Le fonti delle AI Overview stanno tra i primi 10 risultati della stessa ricerca nel 66% dei casi. Ahrefs, su un campione molto più grande e non solo locale, ha misurato il 76% a luglio 2025 e il 38% a marzo 2026 (Ahrefs, Search Engine Journal). Nella ricerca locale la prima pagina sembra contare ancora di più che altrove, ma con 21 risposte la mia è un’ipotesi più che una misura.

C’è poi un dettaglio che cambia il modo di lavorare. Alle domande generiche («mi consigli un buon dentista») Google mostra le AI Overview solo in 6 casi su 20: quasi sempre al loro posto c’è il pacchetto con le schede di Maps. Alle domande con un bisogno preciso («un dentista per un impianto») le AI Overview compaiono in 15 casi su 20. Whitespark ha trovato lo stesso schema negli Stati Uniti: AI Overview nel 15% delle ricerche locali pure, nel 92% di quelle informative (Whitespark, maggio 2025). Per un’attività vuol dire due porte d’ingresso: la scheda Maps per chi cerca il mestiere, le pagine del sito dedicate ai singoli servizi per chi cerca una soluzione.

Anche dentro AI Mode Google sta spostando le citazioni verso le proprie schede: secondo Profound la quota di citazioni a google.com è cresciuta di 8,4 volte tra aprile e giugno 2026, quasi tutta per le schede delle attività, soprattutto in ristorazione, servizi per la casa, immobiliare e sanità (Profound).

7. Le risposte cambiano spesso

Delle 365 attività nominate almeno una volta, 265 (il 73%) compaiono su un solo motore. 77 compaiono su due, 18 su tre e appena 5 su tutti e quattro. Kevin Indig ha trovato che il 91% delle citazioni compare su uno solo tra ChatGPT, Perplexity e AI Overview (Growth Memo, luglio 2026).

Le risposte cambiano anche nel tempo. In una prima prova ho rifatto le stesse domande a distanza di circa due ore e mezza su due mestieri: in un caso le AI Overview hanno cambiato tutti e quattro i nomi, in un altro ChatGPT ne ha tenuti tre su quattro. BrightLocal misura una sovrapposizione media del 20-33% tra ricerche ripetute. La seconda raccolta, a due settimane dalla prima e su tutte le domande, servirà a misurare questa instabilità per bene.

Per un’attività la conseguenza pratica è che una singola domanda a ChatGPT non dice se sei «dentro» o «fuori». Bisogna guardare più motori e ripetere le prove nel tempo.

8. Digital PR, liste «i migliori» e scorciatoie da evitare

Quasi metà delle risposte (65 su 141) cita come fonte almeno una pagina del tipo «i migliori» o «classifica». Perplexity lo fa quasi sempre (39 risposte su 40), le AI Overview in 9 su 21, ChatGPT in 12 su 40, Gemini in 5 su 40. Sono soprattutto classifiche generate dai portali sulla base delle recensioni (Fresha, Edilnet, Tripadvisor, Addlance, TopDoctors, Matrimonio.com), e in pochi casi articoli di blog o siti locali. Giornali, guide e blog in generale compaiono solo in 15 risposte.

Il dato si incastra con il sondaggio Whitespark 2026, in cui 47 esperti di local SEO mettono la presenza nelle liste «best of» al primo posto tra i fattori di visibilità nelle AI, seguita da una pagina per ogni servizio (Whitespark, Local Search Ranking Factors 2026). Le uscite sulle grandi testate nazionali, invece, sembrano contare poco: Seer Interactive ha trovato una correlazione vicina a zero tra presenza sui grandi giornali e menzioni in ChatGPT (Seer Interactive, 2025).

Per una piccola impresa la digital PR utile è quindi entrare nelle liste che le AI leggono: le classifiche del proprio portale di settore (che dipendono dalle recensioni raccolte lì), gli articoli «i migliori… a [città]» di blog e testate locali, le guide di settore. Il peso cambia molto da un mestiere all’altro: è alto per ristoranti, matrimoni e benessere, basso per le urgenze come idraulici e veterinari, dove decidono Maps e recensioni.

Due scorciatoie funzionano, per ora, ma conviene evitarle.

La prima sono le pagine «il miglior [mestiere] a [città]» scritte da un’attività su sé stessa. Nei dati ne ho viste citate un paio. Uno studio di Lily Ray su 100 ricerche, ripreso da Search Engine Journal, mostra che quando le AI Overview citano una lista del genere consigliano un concorrente nel 69% dei casi (Search Engine Journal, luglio 2026). In un esperimento di Ahrefs l’AI ha consigliato comunque un concorrente nel 43% dei casi (Ahrefs, luglio 2026), e secondo Lily Ray Google ha cominciato a penalizzare i siti pieni di queste pagine (Lily Ray). Per avvocati e professioni sanitarie si aggiungono i limiti delle norme deontologiche sull’autopromozione.

La seconda è il nome della scheda Google riempito di parole chiave, del tipo «Nome - Miglior [mestiere] [città] H24». Nei miei dati queste schede vengono nominate un po’ più spesso (33% contro 23%; nel modello 1,54, al limite della significatività), perché Gemini riporta il nome della scheda così com’è. Le linee guida di Google però lo vietano, e le schede che lo fanno rischiano la sospensione: è un rischio grosso per un vantaggio piccolo.

9. Cosa fare, in pratica

1. Avere un sito tuo, con una pagina per ogni servizio e la città nei testi. Le pagine dedicate ai singoli bisogni («impianti dentali», «separazione consensuale») sono quelle che le AI Overview citano quando la domanda è specifica.
2. Completare e rivendicare la scheda Google: categorie giuste, orari, servizi, sito collegato. È la fonte principale di Gemini e sempre più spesso di AI Mode. Ho scritto una guida alla scheda Google su come farlo.
3. Chiedere recensioni vere in modo costante, senza incentivi (le regole di Google li vietano). Superare le 10 recensioni e tenere il voto alto sono i due passi con l’effetto più grande nei dati.
4. Curare il profilo sul portale del tuo settore (tabella nella sezione 3), comprese le recensioni lì.
5. Cercare di entrare nelle liste locali scritte da altri, invece di scriverne una su te stesso.
6. Controllare ogni mese, su più motori, se e come ti nominano. Una prova sola non basta.

Il lavoro sulle basi della SEO locale e quello per farsi citare dalle AI a questo punto coincidono in buona parte.

10. Limiti dello studio

I dati vengono da una sola città, Catania, e per ora da una sola raccolta. Le relazioni che ho trovato sono correlazioni: dicono quali caratteristiche si accompagnano a più menzioni, non dimostrano che aggiungendole si viene nominati. Alcuni gruppi sono piccoli (27 schede con solo social, 36 siti con dati strutturati, 22 schede senza indirizzo pubblico) e i risultati su quei gruppi vanno presi con cautela. L’abbinamento tra i nomi nelle risposte e le schede Maps l’ho fatto a mano, e qualche errore è possibile. Le domande sono partite da un utente generico in Italia, non da un telefono in centro a Catania. La seconda raccolta di fine ottobre servirà a ridurre alcuni di questi limiti.

11. Trasparenza e dati

Aloi Digital realizza siti e si occupa di SEO locale, quindi ho un interesse evidente nel risultato sul sito. Proprio per questo metodo e dati sono pubblici: puoi scaricare l’elenco delle fonti citate dalle AI (CSV, con il numero di risposte per motore; i siti dei singoli professionisti sono aggregati) e riusarlo citando la fonte con un link a questa pagina. Dallo studio ho escluso la mia categoria (consulenti SEO e web agency), per non misurare me stesso.

I nomi delle attività più citate, mestiere per mestiere, saranno nell’articolo dedicato a Catania, in uscita a novembre dopo la seconda raccolta.

Studi citati

• BrightLocal, Local Consumer Review Survey 2026, febbraio 2026
• BrightLocal, How AI search uses listings sources, luglio 2025
• BrightLocal, Local AI Visibility Study, settembre 2026
• SOCi, 2026 Local Visibility Index, febbraio 2026
• Semrush, AI Search Visibility Study, settembre 2025
• Ahrefs, Search rankings and AI citations, luglio 2025; aggiornamento riportato da Search Engine Journal, marzo 2026
• Ahrefs, Self-promotional content AI SEO experiment, luglio 2026
• Whitespark, AI Overviews in local search, maggio 2025
• Whitespark, Local Search Ranking Factors 2026, novembre 2025
• Profound, google.com is now AI Mode’s #2 cited domain, 2026
• Kevin Indig, AI Halftime Report H1 2026, luglio 2026
• Ricerca di Lily Ray riportata da Search Engine Journal, luglio 2026
• Seer Interactive, Does being mentioned on top news sites impact AI answer mentions?, marzo 2025