Negli ultimi mesi AI Mode è diventato uno dei temi più discussi nel mondo della ricerca Google.1
Dopo una prima fase di test negli Stati Uniti, la nuova esperienza basata su intelligenza artificiale generativa è in progressiva espansione e rappresenta una delle evoluzioni più rilevanti della Search degli ultimi anni.
Cos’è AI Mode e perché cambia marketing, e-commerce e paid?
AI Mode è l’evoluzione della ricerca Google da motore di link a motore di sintesi intelligente.
Non si limita a restituire risultati ordinati per ranking, ma costruisce una risposta generativa integrando fonti, dati strutturati, contenuti web e segnali semantici.
In pratica, l’utente non vede più solo “dieci link blu”, ma riceve una risposta elaborata, spesso completa, contestuale e visuale.
Questo modifica radicalmente la dinamica del traffico, della visibilità e della competizione digitale.
Con AI Mode non vince più solo chi è primo in SERP.
Vince chi viene selezionato e sintetizzato dall’intelligenza artificiale.
Perché cambia il marketing
Il contenuto non è più solo uno strumento per attrarre clic, ma diventa una fonte di conoscenza riutilizzabile dall’AI.
I brand devono progettare asset modulari, citabili, coerenti semanticamente e autorevoli.
Perché cambia l’e-commerce
Con l’integrazione di Google Shopping Graph, AI Mode può mostrare prodotti, immagini, comparazioni e prezzi direttamente nella risposta generativa.
L’ottimizzazione del feed, dei metadati e delle immagini diventa quindi determinante per essere visibili nel mosaico AI.
Perché cambia la pubblicità (Paid)
Le risposte AI aprono la strada a nuovi formati pubblicitari contestuali e embedded.
Le campagne PPC tradizionali potrebbero perdere parte della loro centralità, mentre crescerà l’importanza di annunci integrati nel contesto generativo e nei micro-intenti conversazionali.
AI Mode trasforma Google da intermediario di traffico a intermediario decisionale.
Il marketing deve evolvere da logica di ranking a logica di selezione algoritmica.
Google AI Mode, già annunciato ufficialmente a partire dal 2025 come un’evoluzione del precedente sistema con AI Overviews, fornisce non più solo un’introduzione automatica ai risultati della ricerca, ma un’esperienza conversazionale e multilivello, che integra in modo profondo modelli generativi (come Gemini 3), con il cuore tradizionale del motore di ricerca.
Immaginiamo di digitare una domanda complessa su Google, ad esempio:
“Sono a New York in vacanza. Suggeriscimi un ristorante glamour e romantico dove poter andare con la mia fidanzata, ideale per una coppia che vuole anche ballare e divertirsi dopo la cena”.
Invece di restituirti una lista di dieci link da esplorare, oltre ai link sponsorizzati iniziali, Google offre una risposta sintetica, ragionata, articolata, completata da link ulteriori, immagini, riferimenti, e ti invita a continuare con domande di follow-up. Questo è il cuore dell’esperienza che Google chiama AI Mode.
Google definisce AI Mode come la sua “ricerca più potente”, capace di ragionare, supportare input multimodali (testo, voce, immagini), gestire domande articolate e permettere “approfondimenti”, seguendo la logica del dialogo, piuttosto che limitarsi a un risultato statico.
Ma al di là delle promesse ufficiali, cosa cambia per chi lavora con il digitale, col contenuto, con il marketing, con l’ottimizzazione SEO? E quali sono i rischi, le incognite e le strategie che emergono?
Il meccanismo query fan-out
Uno degli aspetti più centrali, e meno intuitivi di AI Mode è ciò che Google chiama query fan-out. Invece di interpretare la domanda dell’utente come un unico insieme di parole chiave e restituire una risposta o una serie di documenti, l’algoritmo suddivide la domanda in tante micro-domande correlate, che esplora simultaneamente.
Se chiedi “vacanza in famiglia in Francia”, l’algoritmo potrebbe generare sotto-ricerche come “tour per famiglie in Francia”, “voli economici per famiglia in Francia”, “attrazioni per bambini in città francesi”, “hotel kid-friendly”, e così via. Ogni micro-ricerca attinge a fonti diverse e ritorna pezzi di conoscenza che vengono composti in una risposta organica.
Questo approccio ha effetti non banali per chi produce contenuti. Prima, l’obiettivo era posizionarsi per una parola chiave X. Con il fan-out, un contenuto rischia di essere “citato” nei risultati senza mai essere cliccato, perché la risposta finale (mezza conversazione, mezza sintesi) può essere auto-sufficiente. In altre parole, il sito può contribuire alla risposta dell’AI senza essere il luogo visitato dall’utente. Già con AI Overviews si sono registrate diminuzioni importanti di click-through rate (CTR). Vari siti riferiscono cali di visibilità del 20-40 %, rispetto alla ricerca classica ed ognuno che ha un sito può “leggere” i propri dati e vedere cosa sta succedendo.
In più, Google non rivela esattamente quali sottoquery genera: non sappiamo quali diramazioni del fan-out portino al successo, né quanto peso abbia ciascuna. Questo rende quasi impossibile una strategia SEO tradizionale basata su parole chiave strettamente definite. È come se l’algoritmo stesse operando in un territorio oscuro, dove gli stessi costrutti semantici che un copywriter ritiene centrali vengono smistati in mille rivoli interni, senza visibilità diretta.
Per il marketer questo significa che la pertinenza tematica e la profondità (non solo la densità delle parole chiave) diventano essenziali: serve costruire contenuti ricchi di relazioni concettuali, con coerenza interna, collegamenti interni robusti, e un approccio orizzontale al tema piuttosto che verticale e settoriale.
AI Mode si fonde con Chrome: la navigazione cambia forma
Ad aprile 2026 Google ha compiuto un passo significativo: AI Mode non è più solo una funzione di ricerca separata, ma si integra profondamente nel browser Chrome, trasformando il modo in cui si naviga e si consulta il web.
La novità più concreta riguarda la vista divisa: cliccando su un link all’interno di una risposta AI, la pagina si apre in un pannello laterale mentre la conversazione con l’intelligenza artificiale rimane visibile e attiva accanto. Non serve più abbandonare la chat per leggere una fonte: si può continuare a fare domande di approfondimento tenendo sott’occhio il contenuto del sito. Questo è particolarmente utile per lo shopping online — si trova un prodotto, si apre la scheda del rivenditore affiancata e si chiede direttamente all’AI un confronto con altre opzioni.
La seconda novità riguarda il contesto delle schede aperte: attraverso un tasto “+” nella barra di ricerca, è possibile allegare schede recenti del browser come se fossero file o immagini, portando AI Mode dentro un’attività di ricerca già in corso senza dover riepilogare manualmente il contesto. Dallo stesso menu si può avviare una ricerca approfondita con Deep Search, aprire Canvas, generare immagini e selezionare il modello Gemini da utilizzare. È persino possibile combinare più tipi di input — schede aperte, immagini, PDF — nella stessa richiesta.
Al momento queste funzionalità avanzate sono disponibili negli Stati Uniti, con espansione ad altri Paesi in programma. La direzione è chiara: Chrome si sta trasformando da browser a ambiente operativo AI-nativo, dove l’intelligenza artificiale non è un accessorio separato ma un layer pervasivo dell’esperienza di navigazione. Per chi sviluppa siti web e contenuti, si apre la sfida di progettare pagine pensate per essere consultate anche in un pannello laterale affiancato alla chat AI, non più solo come destinazione finale del clic.
Il rischio dell’asservimento al motore di ricerca
Quando Google AI Mode inizia a rispondere alle domande degli utenti direttamente nella pagina, con risposte discorsive, approfondite, visuali, si crea il rischio che l’utente non abbia più motivo di lasciare Google. Se la risposta è percepita come esaustiva, il clic verso il sito esterno diventa residuale. Questa tensione è già emersa con AI Overviews, dove i classici dieci link blu sono progressivamente “declassati” sotto la risposta generata. Ora, con AI Mode e la sua integrazione profonda in Chrome, Google sembra voler portare questa logica ancora più avanti.
Come risposta all’uso dei vari ChatGPT, Claude ecc., Google tiene dentro l’utente per evitare che lo stesso vada a rimanere dentro agli altri.
Inoltre Google diventa al tempo stesso motore neutrale e creatore di contenuti, perché la risposta generativa è proprietà del suo algoritmo.
L’associazione che rappresenta i “grandi editori” ha reagito duramente: secondo loro l’AI Mode priva gli editori del traffico e del ricavo e rappresenta un uso arbitrario dei contenuti altrui. In altre parole, progredendo verso un modello in cui Google risponde per tutti, gli editori perdono una leva fondamentale del loro ecosistema economico.
Verso una ricerca agentica
Google non si ferma alla risposta sintetica: l’obiettivo dichiarato è che l’AI possa anche agire per conto dell’utente, eseguendo passaggi concreti (booking, comparazioni, compiti multipli). Questa dimensione “agentica” è in sperimentazione e in alcuni casi già attiva in modalità sperimentale.2
Se il sistema può prendere in carico un compito complesso, ad esempio prenotare un ristorante, suggerire un itinerario e attuare correzioni in base a vincoli, diventa un assistente che va oltre la mera ricerca. Google parla infatti di agentic capabilities integrate in AI Mode, ma ancora limitate a utenti premium (negli Stati Uniti) e sperimentali tramite Search Labs.
Dietro il sipario di queste funzioni c’è un progetto interno che in parte le supporta. denominato Project Mariner: un prototipo di agente web che, dato un obiettivo (es. trova voli per Tokyo, prenota hotel, noleggia auto), può navigare il web per conto dell’utente, interfacciandosi con siti, compilando moduli e trasformando un intento astratto in un’azione concreta.
Mariner è attualmente riservato a una fascia ristretta di utenti, ma la sua integrazione con Gemini e AI Mode suggerisce che Google stia testando una transizione verso un modello browser + agente incorporato. Una sorta di risposta a Instant Checkout di Chatgpt viene da dire.
Il cuore di tutto questo è Gemini 3, il modello più recente di Google DeepMind, che porta le capacità agentiche a un livello superiore: gestione multi-step di task complessi, uso degli strumenti migliorato e ragionamento profondo. Per i piani premium (AI Ultra) sono già disponibili funzioni agentiche con tre task in contemporanea e accesso alle funzionalità più avanzate.
Se questa transizione dovesse concretizzarsi globalmente, il digital marketer non si troverà più a competere solo su visibilità o traffico, ma su capacità di essere selezionato dall’agente, di essere parte del motore decisionale interno all’AI. Divenire “opzionale” nel flusso dell’agente, con servizi, API, partnership, interfacce programmatiche, potrà diventare più importante dell’ottimizzazione testuale fine a sé stessa.
SEO nell’era di AI Mode: nuove metriche, nuovi criteri
Con AI Mode il tradizionale paradigma SEO (parole chiave, link, titoli, meta descrizioni) evolve verso modelli di AEO e GEO, dove l’obiettivo è essere selezionati e citati dalle risposte generate.
Le linee guida di Google affermano che non esistono requisiti speciali per apparire in AI Mode, che l’approccio rimane quello di offrire contenuti utili, affidabili e ben strutturati.3 Ma ciò che “utile” significa, in un contesto in cui l’algoritmo può scegliere di sintetizzare piuttosto che rimandare, è ben diverso da prima.
Innanzitutto, il concetto di E-E-A-T (Experiential, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) assume un valore difensivo: l’algoritmo ha bisogno di fonti ritenute affidabili, con autorevolezza e credibilità, da cui attingere parafrasi e frammenti da ricomporre. Le aziende che hanno contenuti deboli, generici o poco distintivi, rischiano di essere ignorate del tutto. La competizione si sposta verso la qualità sostanziale: articoli in profondità, posizionamenti logici, contenuti multimediali di supporto, citazioni di fonti autorevoli, casi studio, dati originali.
Poi, dato il meccanismo del fan-out, diventa vitale che un contenuto copra tutto ciò che ruota attorno al tema principale. Una struttura modulare, con sezioni che fungono da risposte autonome (mini‐blocchi di conoscenza indipendenti), consente all’algoritmo di estrarre porzioni utili anche quando l’utente non chiede esattamente ciò che hai scritto come titolo principale. Così, un articolo sulla “cura del giardino” non deve solo parlare di semina, ma includere sezioni su irrigazione, concimazione, protezione piogge, strumenti, gestione stagionale: se l’AI fan-out chiede come irrigare ogni giorno, quel paragrafo può essere selezionato singolarmente per la risposta. In questo articolo sto facendo esattamente questo, non parlo solo di AI MODE ma anche di quello che ne consegue. 🙂
Altrettanto rilevante diventa il concetto di coerenza interna: i riferimenti incrociati, i collegamenti interni, la logica semantica che lega concetti vicini. Se l’AI Mode può saltare tra argomenti correlati (grazie al fan-out), è importante che il testo sia un sistema coerente, non un insieme di pezzi scollegati. Le parole chiave e le varianti semantiche devono essere distribuite senza eccedere, perché l’AI può riconoscerle e collegarle anche se non esplicitate.
Google ha già inserito filtri dedicati in Search Console per vedere impressioni e clic generati da risposte AI. Con la nuova integrazione in Chrome, però, le metriche si fanno ancora più complesse: un clic da AI Mode può aprire il sito come pannello laterale affiancato alla chat, senza generare una visita tradizionale nel senso classico del termine. Non più solo quante visite ho generato, ma quanto sono citato, per quanto tempo il mio contenuto rimane visibile nel pannello, e se l’utente pone domande di follow-up su di esso. Anche se i clic possono essere ridotti, la presenza nella risposta generata porta vantaggi reputazionali, branding e awareness.
Impatti sul marketing (contenuto, paid, social)
La rivoluzione di AI Mode non riguarda solo il SEO ma investe l’intero ecosistema del marketing digitale. Il contenuto diventa in primo luogo veicolo di cognizione piuttosto che di traffico. Le strategie editoriali dovranno orientarsi a costruire asset modulari, in grado di essere decomposti e ricomposti dall’AI. Le campagne social dovranno fare leva non solo sull’attrazione di clic, ma sul posizionamento nel dialogo AI stesso, convincendo l’algoritmo della propria rilevanza.
Per quanto riguarda la pubblicità, alcuni segnali indicano che Google intende monetizzare l’AI Mode: gli spazi di risposta AI permetteranno posizionamenti pubblicitari contestuali, meno concorrenza sulle impression, ma maggiore qualità per i clic residui.
L’effetto può essere che le campagne PPC tradizionali perdano potenza (meno spazio visibile, minor diversificazione), mentre emergano nuove forme di pubblicità embedded nella risposta generativa, legate a contesti e micro‐intenti.
Un ulteriore fronte è l’e-commerce: AI Mode sta diventando più visual, integrato con Google Shopping Graph (50 miliardi di prodotti), e capace di offrire risposte visive e mosaici di prodotti correlati.
Se un utente chiede abito estivo leggero per donna, l’AI può presentare immagini, prezzi, riferimenti, comparazioni, anche suggerendo direttamente opzioni d’acquisto senza passare per il sito. In questo scenario, l’ottimizzazione del catalogo, la qualità visiva delle immagini, l’accuratezza del feed e i metadati diventano fondamentali per essere visibili all’interno del sistema AI.
Un rischio emerge se Google diventasse walled garden anche nella ricerca: se l’utente non lascia mai Google, il ruolo del sito diventa marginale e le relazioni con il brand, la fidelizzazione diretta (newsletter, iscrizioni) e l’esperienza proprietaria assumono un valore rinnovato. I brand che sapranno costruire asset proprietari (comunità, applicazioni, contenuti esclusivi) non dipenderanno solo dall’algoritmo, ma saranno capaci di intercettare l’utenza anche fuori Google.
Guardando avanti, la spinta verso AI agentico può trasformare Google in un intermediario: l’utente farà la richiesta all’AI, l’AI deciderà quali fonti attivare, quali compiti eseguire, quali siti contattare. Il marketer dovrà pensare a come essere parte di quel processo decisionale interno attraverso API, integrazioni, segnali programmabili piuttosto che soltanto tramite il contenuto.
Scenari emergenti
Mentre Google dipinge AI Mode come un servizio per aiutare l’utente, non si può ignorare che l’introduzione di questo modello cambia radicalmente l’ecosistema dei contenuti. È legittimo chiedersi: quanto libero rimane il web quando l’AI decide cosa mostrare, cosa citare, cosa nascondere? La trasparenza sui criteri di selezione, sulle priorità di risposta, sulla manipolazione dei frammenti di contenuto è ancora debole, e gli editori chiedono che Google renda pubblici i meccanismi.
Il rischio di concentrazione cresce: chi già gode di autorevolezza e visibilità potrà essere favorito come fonte citata nelle risposte AI, amplificando il vantaggio competitivo. I piccoli rischiano di essere esclusi dalla catena della sintesi, perdendo visibilità anche quando producono contenuti validi.
Infine, la rapidità del cambiamento è una sfida: le strategie che funzionano oggi potrebbero essere obsolescenti domani. È necessario adottare un mindset evolutivo: sperimentazione continua, adattamento, monitoraggio, iterazione.
Azioni strategiche per clienti e brand
Davanti a questo panorama, cosa può fare un’agenzia di comunicazione digitale per i propri clienti o un brand che vuole posizionarsi bene? Non esiste una ricetta magica, ma tanto lavoro ed alcune linee guida evolutive.
- Abbracciare la concezione del contenuto come “kit di conoscenza”: testi modulabili, interconnessi, con blocchi di risposta autonoma;
- Investire in qualità, autorevolezza e originalità; puntare su dati originali, case study, esperienze dirette, contenuti unici;
- Integrare segnali semantici e relazionali nei contenuti, con coerenza interna, link tra concetti, contesto globale;
- Ottimizzare il catalogo (per e-commerce) con immagini accurate, feed ben formattati, metadati ricchi, affinché l’AI possa vedere i prodotti;
- Monitorare le metriche AI (impression, citazioni, clic AI) tramite Search Console e altri strumenti, non solo i visitatori tradizionali;
- Segmentare una parte della strategia su interfacce proprietarie (app, newsletter, contenuti esclusivi), in modo da costruire relazioni dirette con il pubblico.
- Prepararsi a integrare l’AI agentico: studiare come offrire API, meta-servizi, interfacce che l’agente Google possa invocare.
- Non abbandonare il SEO classico, ma considerarlo come una base minima: backlink, buona struttura tecnica, performance, mobile. Queste basi restano imprescindibili anche per essere considerati nella selezione AI.
- Mantenere una cultura di sperimentazione e test continuo, dato che molti elementi dell’AI Mode sono in evoluzione rapide e non standardizzate.
Domande frequenti su AI Mode di Google
Cos’è AI Mode nella ricerca Google?
AI Mode è l’evoluzione della ricerca Google verso un modello generativo e conversazionale.
Invece di mostrare solo link, Google fornisce risposte sintetiche, integrate e contestuali generate dall’intelligenza artificiale, attingendo a più fonti contemporaneamente.
AI Mode sostituisce la SEO tradizionale?
No. La SEO resta la base tecnica e semantica per essere indicizzati e compresi da Google.
Tuttavia, con AI Mode diventa fondamentale integrare anche AEO (Answer Engine Optimization) e GEO (Generative Engine Optimization) per essere citati nelle risposte AI.
Come cambia il traffico organico con AI Mode?
AI Mode può ridurre il traffico diretto verso i siti perché molte risposte vengono fornite direttamente nella SERP.
Questo sposta il focus dalla quantità di clic alla qualità della visibilità e alla citazione del brand nelle risposte generate.
Qual è l’impatto di AI Mode sull’e-commerce?
AI Mode è integrato con Google Shopping Graph e può mostrare prodotti, immagini, prezzi e comparazioni direttamente nella risposta generativa.
Per essere visibili è necessario avere feed strutturati, metadati completi e immagini di alta qualità.
Le campagne Google Ads cambiano con AI Mode?
Sì. AI Mode apre la strada a formati pubblicitari contestuali integrati nelle risposte generative.
Questo può ridurre l’efficacia delle PPC tradizionali e favorire annunci più coerenti con micro-intenti e contesto conversazionale.
AI Mode rende Google un “walled garden”?
Esiste questo rischio. Se l’utente ottiene risposte complete senza uscire da Google, il sito perde centralità.
Per questo diventa strategico costruire asset proprietari come newsletter, community e applicazioni.
Come ottimizzare i contenuti per AI Mode?
È necessario creare contenuti modulari, strutturati e semanticamente coerenti, con blocchi di risposta autonoma.
Dati originali, case study e autorevolezza aumentano la probabilità di essere citati nei sistemi generativi.
Cos’è la Generative Engine Optimization (GEO)?
La GEO è l’insieme delle strategie che permettono a un brand di essere selezionato e citato correttamente nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale, andando oltre la semplice posizione in SERP.
AI Mode favorisce solo i grandi brand?
I brand già autorevoli possono avere un vantaggio iniziale, ma contenuti di alta qualità, ben strutturati e supportati da dati originali possono ancora emergere, anche per realtà più piccole.
Qual è la strategia migliore per affrontare AI Mode oggi?
Integrare SEO tecnica, contenuti answer-first, segnali semantici coerenti e asset proprietari.
È fondamentale adottare un approccio evolutivo fatto di test, monitoraggio e adattamento continuo.
Riferimenti e fonti ufficiali
Google – AI in Search
Annuncio ufficiale dell’evoluzione della Search verso AI Mode e generative experiences.
Documento chiave per comprendere il cambio di paradigma da informazione a intelligenza.
Google – AI Mode Agentic & Personalized
Aggiornamenti sulle funzionalità agentiche e sulla personalizzazione delle risposte AI.
Rilevante per comprendere l’impatto su contenuti, e-commerce e paid advertising.
Google Search Central – AI Features & Websites
Linee guida ufficiali su come le funzionalità AI interagiscono con i siti web.
Documento fondamentale per SEO tecnica e visibilità nelle risposte generative.
Google Shopping Graph
Architettura dati che alimenta le esperienze AI per l’e-commerce.
Oltre 50 miliardi di prodotti strutturati e aggiornati in tempo reale.
Search Quality Rater Guidelines
Documento che definisce autorevolezza, affidabilità e qualità dei contenuti.
Base concettuale per comprendere quali fonti l’AI tende a citare.
Digital Markets Act (DMA)
Quadro normativo europeo che regola i gatekeeper digitali.
Rilevante per comprendere l’evoluzione verso modelli chiusi o “walled garden”.
HT&T – Zero-Click Search
Come AI Overviews e AI Mode hanno generato il fenomeno della Zero-Click Search.
Dati, analisi e strategie per non sparire dal web nell’era della ricerca generativa.
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