Le pubblicità su ChatGPT non hanno parole chiave. Hanno significato

In sintesi: Dal 24 agosto 2026, le pubblicità su ChatGPT sono disponibili. Non si acquistano per parole chiave. Il sistema le adatta al significato dell'intera conversazione, al contenuto della pagina di destinazione e alla descrizione della situazione in cui il cliente ha bisogno di aiuto. La pubblicità appare direttamente sotto la risposta del modello, quindi la sua efficacia dipende anche da ciò che ChatGPT ha detto sul marchio nella frase precedente. Le ricerche di Brand Semantics in undici settori, dall'edilizia e industria agli hotel, moda e servizi legali, mostrano che questo contesto è raramente neutro. Questo cambia il set di competenze necessarie per gestire una campagna: da una gestione delle offerte e delle frasi a una gestione del significato, del contesto e della rappresentazione del marchio nei modelli linguistici. Di seguito spiego come funziona questo canale, perché potrebbe cambiare le regole del gioco nella conversione e cosa richiede da un'azienda che desidera sfruttarlo.

1. Cosa è realmente accaduto

OpenAI ha annunciato le pubblicità su ChatGPT il 9 febbraio 2026 e le ha testate per sei mesi negli Stati Uniti. Il 24 agosto 2026, il canale è stato lanciato in 31 paesi europei. Il Gestore delle pubblicità (Ads Manager) è in versione beta. In Europa, le prime campagne sono partite tramite partner, mentre l'autoservizio sarà reso disponibile gradualmente.

Alcuni fatti da cui vale la pena partire, poiché ordinano il resto:

• La pubblicità appare sotto la risposta di ChatGPT, è contrassegnata come sponsorizzata e visivamente separata dal testo del modello. Non è integrata nella risposta.

• Un solo formato: nome del marchio con favicon, titolo fino a 30 caratteri, descrizione fino a 60 caratteri, immagine quadrata 256×256 px e link alla pagina di destinazione. Niente video, niente caroselli.

• Per ora è visibile agli utenti dei piani gratuiti (Free, e nei mercati dove esiste – anche Go). OpenAI dichiara che non mostra pubblicità sui piani Plus, Pro o Business, né a persone sotto i 18 anni. Le pubblicità non appaiono nemmeno nelle chat temporanee e per gli utenti non registrati. È importante tenerne conto nella pianificazione della portata. È anche utile monitorare se questa politica cambierà.

• Il pubblicitario non ha alcun controllo sulla risposta del modello e non riceve alcun dato sull'utente: né contenuti della conversazione, né cronologia, né indirizzo email.

• Fatturazione: CPM (costo per mille impressioni), CPC (costo per clic; OpenAI raccomanda tariffe di 3–5 USD) e – da agosto – oCPC, cioè ottimizzazione per le conversioni. Il precedente budget minimo di 50.000 USD è stato abolito.

• Misurazione: impressioni, clic, CTR, CPC medio e CPM, spese, conversioni. Le campagne possono essere contrassegnate con parametri UTM e le conversioni misurate tramite pixel e Conversions API. OpenAI avverte che il canale non ha ancora benchmark di efficacia tra i settori.

Fonti: OpenAI Help Center – Ads in ChatGPT: The Basics, OpenAI Help Center – Create ads for ChatGPT Ads, Socialpress – ChatGPT Ads startują w Polsce, StackAdapt – How to advertise on ChatGPT.

2. Come ChatGPT seleziona la pubblicità. E perché non è "nuovo Google Ads"

Nella ricerca, la meccanica è nota da quasi un quarto di secolo: l'utente inserisce una frase, il pubblicitario fa un'offerta per la frase, vince chi ha la migliore combinazione di offerta e punteggio di qualità. La frase è il comune denominatore. Può essere acquistata, esclusa, misurata.

In ChatGPT, questo denominatore non esiste. Secondo la documentazione di OpenAI, il sistema seleziona la pubblicità sulla base di quattro elementi contemporaneamente:

1. il contesto e l'intenzione dell'intera conversazione, e non dell'ultima frase;

2. il contenuto della pagina di destinazione della pubblicità, che OpenAI legge con il proprio robot (OAI-AdsBot) e verifica per conformità alla politica pubblicitaria;

3. il titolo e la descrizione della pubblicità;

4. le indicazioni contestuali fornite dal pubblicitario – e, se l'utente ha attivato la personalizzazione, i segnali selezionati dalle sue conversazioni precedenti.

Le indicazioni contestuali non sono parole chiave. OpenAI afferma esplicitamente che non funzionano come corrispondenza esatta e non garantiscono l'emissione in una conversazione specifica. Si tratta di una descrizione della situazione di bisogno: chi chiede, cosa, in quale momento della decisione. Invece della frase "sistema CRM", il pubblicitario descrive "un team di vendita che confronta strumenti per l'automazione della reportistica e desidera ridurre il lavoro manuale". La decisione finale sull'emissione è presa dal modello di pertinenza di OpenAI.

A questo si aggiunge l'asta. Si tratta di un asta di secondo prezzo pesata per pertinenza: l'offerta è solo uno degli input, e la pertinenza della pubblicità e della pagina di destinazione rispetto alla conversazione co-determina chi vince e quanto paga. In altre parole: se la pagina di destinazione descrive chiaramente cosa è il prodotto, per chi, in quali situazioni e come si differenzia dalle alternative, il sistema ha su cosa basare l'abbinamento, e la pubblicità vince a un costo inferiore.

La conseguenza è semplice: in questo canale non è possibile "impostare una campagna" su frasi. È necessario sapere come le persone parlano realmente con il modello su una determinata categoria, in quale momento della decisione avviene e cosa risponde il modello prima di visualizzare la pubblicità.

3. Perché la conversione potrebbe apparire diversa rispetto alla ricerca

Onestamente: OpenAI non pubblica benchmark, e il mercato sta appena raccogliendo i primi dati. Ma ci sono tre presupposti indipendenti che aiutano a comprendere perché questo canale ha un potenziale di conversione diverso rispetto ai media tradizionali.

In primo luogo, il momento. L'utente di ChatGPT non "cerca"; sta già conversando. Ha posto una domanda, ha ricevuto una risposta, spesso ha precisato. La pubblicità appare nel momento in cui il bisogno è già stato nominato e i criteri di scelta discussi. È il momento più vicino alla decisione che la pubblicità sia mai stata.

In secondo luogo, la qualità del traffico. Shopify ha riportato che nel primo trimestre del 2026, il traffico dagli assistenti GenAI ha convertito il 49% meglio sulla pagina del prodotto rispetto al traffico proveniente dalla ricerca, e il numero di visite da questa fonte è aumentato otto volte anno su anno. Criteo, su un campione di 500 venditori, ha misurato che il traffico indirizzato dai modelli linguistici converte circa 1,5 volte meglio rispetto ad altri canali di riferimento. Questi sono dati sul traffico organico, non a pagamento, ma mostrano con quale tipo di utente abbiamo a che fare: una persona che ha già superato la fase di confronto nella conversazione.

In terzo luogo, i primi test a pagamento. Un test di due settimane di SE Ranking nei mercati anglofoni ha dato un CTR dell'1,30% su oltre 97.000 impressioni. Un altro test, pubblicato da un'agenzia canadese, ha dato uno 0,65% di CTR con un costo per clic di circa 4,4–4,9 CAD. La variabilità è alta e va trattata come un segnale che il canale funziona, non come un benchmark.

C'è anche un'altra faccia della medaglia, di cui è necessario parlare con la stessa chiarezza. Le pubblicità raggiungono oggi gli utenti dei piani gratuiti, non gli abbonati Plus, Pro o Business. Due test B2B pubblicati suggeriscono che i decisori aziendali utilizzano più frequentemente dei normali utenti i piani a pagamento, cioè quelli in cui per ora non ci sono pubblicità. Un clic costa 3–5 USD. L'inventario è limitato, c'è un solo formato e gli strumenti di ottimizzazione sono giovani. Ogni abbinamento errato è costoso in questo canale. È esattamente per questo che la precisione del contesto smette di essere una questione di estetica e diventa una condizione di redditività.

Fonti: Brand Semantics – dati Shopify Q1 2026 sulla homepage, Choice OMG – ChatGPT Ads 2026 field guide, Socialpress.

4. Una finestra, due strati: cosa dice il modello sopra la tua pubblicità

Qui arriviamo a una questione che non è presente in nessuna guida su ChatGPT Ads, ma che – a mio avviso – determina l'esito della campagna.

La pubblicità appare sotto la risposta del modello. L'utente legge prima cosa pensa ChatGPT del suo problema, quali soluzioni raccomanda, quali marchi menziona e come li descrive. Solo dopo vede la scheda sponsorizzata. Questo significa che in una sola finestra ci sono due strati del messaggio sul marchio: la rappresentazione organica del marchio nella risposta del modello e la scheda a pagamento. Il pubblicitario controlla solo quest'ultima.

Consideriamo tre situazioni tipiche che osserviamo negli studi delle risposte dei modelli condotti con il nostro strumento di ricerca Semantio:

Situazione A: il modello raccomanda un concorrente. L'utente chiede una soluzione in una categoria, il modello menziona tre marchi e raccomanda uno di essi. Sotto appare la pubblicità di un quarto marchio – il tuo. La scheda a pagamento combatte con la raccomandazione che l'utente ha appena letto e di cui si fida. Il clic è possibile, ma la pubblicità parte da una posizione che il modello ha già perso per essa.

Situazione B: il modello fornisce informazioni errate sul marchio. Nella risposta appare il tuo marchio, ma con un prezzo errato, un certificato inesistente, una posizione sbagliata o una caratteristica attribuita a un concorrente. La pubblicità sotto porta a una pagina che dice il contrario. L'utente riceve un messaggio contraddittorio e non sa a chi credere.

Situazione C: il modello non conosce il marchio. La risposta riguarda la categoria, ma il tuo marchio non è presente. La pubblicità è il primo contatto – e l'unico argomento. Questo è lo scenario più costoso, poiché tutto il lavoro persuasivo ricade sui 30 caratteri del titolo e sui 60 caratteri della descrizione.

Esiste anche la situazione D: il modello raccomanda il tuo marchio e la pubblicità lo conferma. In questo caso, i due strati lavorano insieme: la risposta organica costruisce fiducia, la scheda a pagamento offre il percorso più breve per l'azione. Questo è l'unico scenario in cui il costo per clic ha la possibilità di ripagarsi con gli interessi.

Cosa vediamo negli studi: undici settori, lo stesso meccanismo

Di seguito sono riportati esempi provenienti da studi di rappresentanza dei marchi che abbiamo condotto nel 2026 in Semantio per clienti di Brand Semantics e nell'ambito di uno studio della Fondazione AI Business Center sui dati di Semantio. Indichiamo i settori e la scala dello studio, poiché mostrano che il meccanismo è indipendente dal settore. Ogni risultato è una foto datata di un giorno di studio – i modelli cambiano le risposte nel tempo, quindi la misurazione viene ripetuta.

Tre cose di questa tabella hanno un diretto impatto su ChatGPT Ads.

In primo luogo, "assenza del marchio nelle domande sulla categoria" è la norma, non l'eccezione. In otto degli undici studi, il marchio è quasi assente quando il cliente non conosce ancora il suo nome, cioè esattamente nelle conversazioni in cui la pubblicità dovrebbe entrare. La pubblicità in questo contesto funziona nella situazione C: è l'unico argomento e paga il prezzo pieno per ogni clic.

In secondo luogo, un'alta raccomandazione non significa uno sfondo sicuro. Nel produttore di illuminazione, 16 degli 18 errori sono emersi nelle risposte in cui il modello raccomandava il marchio. Nel produttore di ventilazione, i modelli raccomandavano l'azienda e allo stesso tempo la attribuivano a un gruppo di capitale straniero. La pubblicità sotto tale risposta rafforza la raccomandazione e l'errore insieme ad essa.

In terzo luogo, la stessa domanda in diversi sistemi dà sfondi diversi. Per un produttore regionale di salumi, il punteggio della raccomandazione (su una scala da 0 a 100) variava da 16 a 51 a seconda del sistema; per il produttore di ventilazione, quattro sistemi vedevano il marchio in 20 su 20 domande, mentre il quinto in 13 su 20. La campagna in ChatGPT riguarda un sistema, ma il cliente confronta in diversi – e lo sfondo organico deve essere conosciuto in ognuno di essi.

La differenza tra la situazione A e D non è una questione di offerta o creatività. È una questione di come il modello rappresenta il marchio, prima ancora che la campagna inizi. E questo non è visibile in nessun pannello pubblicitario. Per vederlo, è necessario porre ai modelli le stesse domande che pongono i clienti – molte volte, in molte varianti, in diversi sistemi – e misurare le risposte. Questo è esattamente l'oggetto della Generative Engine Optimization (GEO) e dell'oggetto di misurazione in Semantio.pro.

5. Quattro competenze richieste da questo canale

Poiché ChatGPT non abbina pubblicità a frasi, ma a significati, la domanda è: chi è in grado di lavorare sui significati? Dalla nostra esperienza, sono necessarie quattro competenze. È utile verificare quali di esse ha il team che gestisce la campagna – interno o esterno.

5.1. Mappa delle entità e mappa delle affermazioni – affinché la pagina di destinazione sia comprensibile per il modello

Il sistema OpenAI legge la pagina di destinazione e sulla base di essa valuta la pertinenza della pubblicità rispetto alla conversazione. Se la pagina descrive l'azienda come "partner tecnologico innovativo", il modello non ha modo di dedurre in quali conversazioni la pubblicità abbia senso. Se la pagina dice chiaramente: quale prodotto, per chi, per quale problema, in quale categoria, con quali prove e come si differenzia dalle alternative – il modello ha su cosa basare l'abbinamento.

Due esempi dai nostri audit mostrano quanto spesso questa condizione non sia soddisfatta. La pagina di un centro edile locale rendeva visibile tutto il contenuto solo nel browser del cliente – i robot che leggono internet vedevano su di essa "un foglio vuoto"; l'unica cosa che riuscivano a leggere erano due parole. Una tale pagina come landing page per la pubblicità in ChatGPT non ha nulla con cui vincere l'asta di pertinenza, e il robot OAI-AdsBot non ha nulla da verificare. D'altra parte, un produttore polacco che opera in un gruppo internazionale aveva nella mappa della pagina 699 su 729 indirizzi che portavano al dominio di una società madre straniera; i modelli citavano il dominio polacco nel 7% delle risposte e attribuivano riferimenti e certificati a un'altra azienda. La pubblicità di un tale marchio porterebbe a una pagina che il modello non collega all'entità di cui parla nella risposta precedente.

Chiamiamo questo univocità semantica. In pratica, significa separare due cose: mappa delle entità (quali oggetti formano il mondo del marchio: prodotti, destinatari, problemi, concorrenti, prove) e mappa delle affermazioni (quali affermazioni su questi oggetti devono essere vere, confermate da fonti e possibili da acquisire dal modello). Una pagina di destinazione preparata in questo modo è allo stesso tempo una pagina migliore nella ricerca, una migliore fonte per i modelli linguistici e una landing page più economica nell'asta pesata per pertinenza. È un lavoro unico, tre effetti.

5.2. Scenari di intenzione – affinché le indicazioni contestuali derivino dai dati, non da una tempesta di idee

Un'indicazione contestuale è una descrizione della situazione di bisogno: chi, quale bisogno, quale contesto, quale momento decisionale. Per scriverla bene, è necessario sapere come i clienti realmente chiedono ai modelli su una determinata categoria – nella fase di scoperta ("come risolvere il problema X"), confronto ("in cosa A differisce da B") e decisione ("dove acquistare, a chi affidare").

In Semantio lavoriamo esattamente su queste unità: scenari, cioè domande complete inserite in una persona specifica, prodotto e fase decisionale, indirizzate a sistemi selezionati. Un'azienda che da mesi studia gli scenari di acquisto nella categoria del cliente scrive indicazioni contestuali basate sulla misurazione: sa quali situazioni si concludono con una raccomandazione, in quali il modello menziona concorrenti e in quali il marchio è assente. Un team che non ha tale misurazione scrive indicazioni basate sull'intuizione – e le verifica solo con il budget.

5.3. Misurazione della rappresentazione del marchio – prima della campagna, durante e dopo

Questa è una competenza che distingue la gestione di campagne in ChatGPT dalla gestione di campagne in qualsiasi altro medium. Poiché sopra la pubblicità c'è la risposta organica del modello, è necessario sapere:

• prima dell'inizio – in quale percentuale degli scenari di acquisto il modello menziona il marchio, quanto spesso lo raccomanda, quale ha la quota di voce rispetto ai concorrenti, con quale tono lo descrive e se non fornisce informazioni false su di esso;

• durante – se la risposta organica favorisce la pubblicità (situazione D), o combatte con essa (A, B, C); se le modifiche alla pagina e alle fonti spostano le risposte del modello; quali fonti il modello cita quando parla della categoria;

• dopo la campagna – cosa dice esattamente il modello sul marchio nel giorno dell'emissione, in una forma che può essere mostrata alla direzione o al cliente.

In pratica, questa misurazione cambia le decisioni di campagna. Per il produttore di porte e finestre, lo sfondo organico nella fase decisionale era neutro (0% di raccomandazioni dirette con un sentiment di 8,1/10) – la pubblicità ha senso solo insieme alle prove sulla pagina di destinazione che consentono al modello di giustificare un prezzo più elevato. Per il marchio di calzature, lo sfondo nella fase decisionale era direttamente sfavorevole (menzioni di reclami) – una campagna senza un lavoro preliminare sulle fonti pagherebbe per clic di clienti che hanno appena letto un avvertimento. Per l'hotel premium, lo sfondo era ottimo negli scenari wellness e cattivo in quelli di conferenza – le indicazioni contestuali e le pagine di destinazione devono essere diverse per ciascuno di questi segmenti.

Semantio misura queste dimensioni su risposte reali di ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Google AI Overview, Microsoft Copilot, Grok e DeepSeek: Visibility Rate, Share of Voice, livello di raccomandazione, sentiment, impatto delle fonti e rilevamento di affermazioni contrarie a fatti verificati sul marchio. Ogni risultato è una misurazione datata di uno specifico studio, non una previsione basata su segnali sulla pagina. Questo significa che la campagna in ChatGPT non è condotta al buio: sappiamo su quale sfondo organico viene visualizzata la pubblicità e se questo sfondo lavora per essa o contro di essa.

5.4. Prova – affinché il risultato possa essere difeso

In un canale senza benchmark e con un ritardo di 24–48 ore nella reportistica delle conversioni, è particolarmente importante che la diagnosi e le conclusioni siano auditabili. In Semantio, ogni risposta del modello viene registrata nel log insieme a metadati, classificazione e fonti citate, e le risposte selezionate possono essere conservate come registrazione verificabile indipendente, protetta da modifiche di ciò che un dato sistema ha detto in un dato giorno.

6. Come gestiamo le campagne in ChatGPT

In Brand Semantics gestiamo campagne ChatGPT Ads dalla diagnosi al rapporto – con accesso diretto all'Ads Manager e con il nostro strumento di misurazione. Il processo è il seguente:

1. Diagnosi della rappresentazione del marchio nei modelli. Studio in Semantio: scenari di acquisto reali nella categoria del cliente, nel linguaggio del mercato, in diversi sistemi. Risultato: dove il marchio è raccomandato, dove perde contro i concorrenti, dove i modelli si sbagliano, quali fonti plasmano la risposta.

2. Mappa delle entità e preparazione della pagina di destinazione. Ordinamento di ciò che il modello deve comprendere sul marchio e traduzione nella pagina di destinazione: chiara, basata su fonti, che consente ai robot di OpenAI (OAI-AdsBot e OAI-SearchBot – il blocco di uno qualsiasi di essi comporta il rifiuto della pubblicità o la scomparsa dalle risposte organiche).

3. Scenari → indicazioni contestuali e creatività. Dalla misurazione derivano le situazioni di bisogno in cui la pubblicità ha senso e varianti di titoli e descrizioni adattate alla fase decisionale.

4. Campagna in Ads Manager. Obiettivo (portata, clic o conversioni), geografia, piattaforma, budget giornaliero, misurazione delle conversioni tramite pixel e Conversions API configurati prima dell'inizio.

5. Monitoraggio dei due strati. Parallelamente: risultati della campagna dall'Ads Manager e misurazione ciclica delle risposte organiche dei modelli in Semantio. Se lo sfondo organico lavora contro la pubblicità – azioni GEO su fonti e contenuti, non solo su offerte.

6. Rapporto con prova. Cosa diceva il modello, cosa ha fatto la pubblicità, cosa è cambiato tra le misurazioni – con log e registrazione verificabile delle risposte.

7. Chi dovrebbe entrare ora e chi dovrebbe aspettare

Vale la pena testare ora, se il marchio opera in una categoria in cui il cliente confronta, chiede e torna con ulteriori domande: e-commerce con prodotti considerati, elettronica, finanze personali (entro i limiti della politica pubblicitaria di OpenAI), telecomunicazioni, automotive, viaggi, istruzione, servizi scelti dopo ricerca, così come prodotti per la casa, prodotti edili e di finitura o articoli per bambini. È anche utile se l'azienda desidera acquisire esperienza nel canale prima che lo faccia la concorrenza – in un canale giovane, il costo dell'apprendimento è inferiore al costo del ritardo.

Vale la pena aspettare, se:

• i clienti sono principalmente decisori B2B che utilizzano piani a pagamento di ChatGPT – la pubblicità per ora non li raggiungerà; in questo caso, è più importante la rappresentazione organica del marchio nelle risposte, che vedono tutti gli utenti, indipendentemente dal piano. Nello studio del produttore di ventilazione antincendio, abbiamo chiamato questo "una gara persa prima della gara": il progettista chiede al modello cosa inserire nella specifica, riceve un elenco senza marchio – e il marchio entra solo come sostituto nella fase esecutiva, combattendo sul prezzo. Questo non può essere corretto da una scheda sponsorizzata, ma solo dalla presenza nella risposta stessa;

• il prodotto è un FMCG o un servizio locale di basso valore del carrello – con CPC di 3–5 USD, l'economia non si chiude;

• il settore è soggetto a restrizioni della politica pubblicitaria (alcol, gioco d'azzardo, contenuti politici sono vietati; salute e servizi finanziari sono limitati e, al di fuori degli Stati Uniti, per la maggior parte non consentiti);

• l'azienda non ha una pagina di destinazione che il modello possa comprendere – in tal caso, il primo passo non è la campagna, ma l'ordinamento della rappresentazione del marchio.

Indipendentemente dal fatto che l'azienda entri in pubblicità a pagamento, lo strato organico funziona sempre: l'utente del piano a pagamento non vedrà la pubblicità, ma vedrà cosa dice il modello sul marchio. Per molte aziende B2B, questo è oggi un canale più importante di qualsiasi scheda sponsorizzata.

8. Lista di controllo per la prontezza a ChatGPT Ads

Prima di avviare una campagna, è utile rispondere a dieci domande:

1. Sappiamo in quale percentuale delle domande di acquisto reali nella nostra categoria ChatGPT menziona il nostro marchio?

2. Sappiamo chi raccomanda invece di noi – e perché (quali fonti)?

3. Il modello fornisce informazioni false su di noi che la pubblicità rafforzerebbe invece di correggere?

4. La pagina di destinazione descrive chiaramente il prodotto, il destinatario, il problema e le prove – in un linguaggio che il modello può acquisire?

5. La pagina consente a OAI-AdsBot e OAI-SearchBot?

6. Abbiamo scenari di intenzione per tre fasi decisionali, da cui derivano indicazioni contestuali?

7. Abbiamo diverse varianti di titolo e descrizione, ognuna delle quali mostra un diverso beneficio, e non lo stesso messaggio?

8. La misurazione delle conversioni (pixel, Conversions API, UTM) è configurata prima dell'inizio, e non dopo?

9. I nostri clienti utilizzano il piano gratuito di ChatGPT?

10. Abbiamo un modo per mostrare alla direzione cosa diceva il modello sul marchio nel giorno dell'emissione – in una forma che può essere verificata?

Se per le domande 1–3 la risposta è "non lo sappiamo", la campagna partirà al buio – indipendentemente da chi la gestisca.

9. Glossario dei termini

ChatGPT Ads – canale pubblicitario di OpenAI, in cui le schede sponsorizzate appaiono sotto le risposte di ChatGPT per gli utenti dei piani gratuiti; l'abbinamento si basa sul contesto della conversazione, sulla pagina di destinazione, sulla creatività e sulle indicazioni contestuali del pubblicitario, e non su parole chiave.

Indicazioni contestuali (context hints) – descrizioni delle situazioni di bisogno (chi, quale bisogno, quale contesto, quale momento decisionale) fornite dal pubblicitario nell'Ads Manager; non sono una corrispondenza esatta e non garantiscono l'emissione.

Generative Engine Optimization (GEO) – disciplina successiva alla SEO: invece di posizioni nell'elenco dei link, l'obiettivo è come i modelli linguistici descrivono, confrontano e raccomandano il marchio nella risposta pronta. Comprende l'ordinamento delle entità e delle affermazioni sul marchio, la costruzione delle fonti che i modelli citano e la misurazione delle risposte.

Rappresentazione del marchio nelle risposte dei modelli linguistici (LLM brand representation) – modo osservabile in cui il marchio è presente, descritto, confrontato, raccomandato e citato nelle risposte dei sistemi GenAI in uno specifico studio. La visibilità è solo uno dei suoi dimensioni.

Share of Voice (SoV) – quota di mercato del marchio nel "tempo di trasmissione" delle risposte del modello rispetto ai concorrenti nominati in un dato insieme di scenari.

Allucinazione del marchio (brand hallucination) – affermazione del modello sul marchio contraria a fatti verificati: prezzo errato, certificato inesistente, posizione sbagliata, caratteristica attribuita a un concorrente.

Mappa delle entità / mappa delle affermazioni – strumenti di ordinamento della rappresentazione del marchio: elenco di oggetti che formano il mondo del marchio (prodotti, destinatari, problemi, concorrenti, prove) e elenco di affermazioni su questi oggetti che devono essere vere, confermate da fonti e possibili da acquisire dal modello.

Semantio – piattaforma di ricerca di Brand Semantics per analizzare e monitorare la rappresentazione dei marchi nelle risposte di ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Google AI Overview, Microsoft Copilot, Grok e DeepSeek, su risposte reali, nel linguaggio del mercato, con log e prova verificabile.

10. Domande frequenti

La pubblicità in ChatGPT può cambiare ciò che il modello dice sul marchio? No. OpenAI separa il sistema pubblicitario dal modello. Il pubblicitario non può influenzare il contenuto, l'ordine o il tono delle risposte. La modifica della rappresentazione organica del marchio è possibile solo attraverso il lavoro su fonti, contenuti e struttura delle informazioni – cioè attraverso il GEO.

È possibile acquistare pubblicità per la frase "miglior X a Varsavia"? No. Non ci sono parole chiave. È possibile descrivere la situazione di bisogno in cui la pubblicità ha senso e assicurarsi che la pagina di destinazione e la creatività siano pertinenti. La decisione sull'emissione è presa dal modello di pertinenza di OpenAI.

Quanto costa un clic? OpenAI raccomanda tariffe CPC di 3–5 USD. I primi test pubblicati all'estero rientrano in questo intervallo. Non ci sono ancora benchmark polacchi.

I miei clienti B2B lo vedono? Se utilizzano il piano gratuito – sì. Nei piani Plus, Pro e Business non ci sono ancora pubblicità; i loro utenti vedono invece le risposte organiche del modello sul marchio, e sono queste a determinare se il marchio finisce nella shortlist.

Da dove cominciare? Dalla misurazione: cosa dicono oggi ChatGPT e altri modelli sul marchio in domande di acquisto reali. Senza questo, non si sa se la pubblicità rafforzerà la raccomandazione o combatterà con essa.

Grzegorz Miłkowski – CEO di Brand Semantics P.S.A., azienda di consulenza e tecnologia che si occupa della rappresentazione dei marchi nei modelli linguistici e creatore della piattaforma di ricerca Semantio.

Fonti: OpenAI Help Center – Ads in ChatGPT: The Basics · OpenAI Help Center – Create ads for ChatGPT Ads · Socialpress – ChatGPT Ads startują w Polsce · StackAdapt – How to advertise on ChatGPT · Choice OMG – ChatGPT Ads in 2026 field guide · Adsmurai – Hints in ChatGPT Ads · Brand Semantics – raport SEO/GEO 2026