Economia Digitale

Da Google agli agenti: ecco come cambierà ancora nel 2026 l’AI nel search

18 dicembre 2025

4' di lettura

Il mondo della ricerca online ha conosciuto nel corso del 2025 cambiamenti sostanziali, nel solco di quanto già era avvenuto l’anno precedente e all’indomani della disponibilità globale di ChatGPT e degli altri modelli di AI generativa. L’intelligenza artificiale ha registrato progressi costanti in ogni direzione e ogni piattaforma, a cominciare da Gemini di Google per arrivare ovviamente a quella di OpenAI (e di conseguenza anche all’ecosistema Copilot di Microsoft), ha fatto diversi passi avanti. Parlando di “search”, la trasformazione che hanno dovuto affrontare aziende e professionisti si può riassumere in questo concetto: non più un elenco di risultati, ma un’esperienza sempre più intelligente, personalizzata e contestuale, segnata dalla capacità (dell’AI) di comprendere il contesto, il bisogno dell’utente e le circostanze in cui nasce la query. La ricerca, questa la sintesi su cui concordano gli esperti, è diventata conversazionale in tempi sorprendentemente rapidi e gli utenti, dal canto loro, hanno progressivamente ridotto l’uso di keyword “secche” e aumentato le domande complesse e specifiche, affidandosi ad assistenti capaci di interpretare intento e preferenze. Ma partendo da questi presupposti, cosa ci si può aspettare per il

2026? A questa domanda ha provato a rispondere Ale Agostini fondatore di Avantgrade.com, agenzia di SEO, SEM & AI Search, confermando come in linea generale assisteremo a un’ulteriore accelerazione degli impatti della tecnologia degli LLM su marketing, e-commerce, contenuti e customer journey e come cambieranno le regole della visibilità online.

Google cambia pelle

Nel biennio 2023-2024 il colosso di Mountain View è rimasto relativamente prudente sui temi dell’intelligenza artificiale. Ma probabilmente si trattava di una calma apparente: negli ultimi dodici mesi, infatti, Google ha spinto sull’acceleratore lanciando diversi nuovi modelli Gemini ed entrando in grande stile nel mondo dei processori per l’AI, regno incontrastato (fino a oggi) di Nvidia. Nel 2026, si prevede che Alphabet punti a controllare l’intero stack tecnologico, dalle architetture computazionali in silicio alle applicazioni finali. Le prestazioni di Gemini 3 saranno applicate ai servizi della galassia di BigG, combinate con l’efficienza delle sue TPU (Tensor Processing Unit, le unità di calcolo specializzate per l’elaborazione dei modelli di AI e ottimizzate per le operazioni di machine learning) mentre Google Ads conoscerà un’evoluzione significativa, con l’interfaccia della tradizionale pagina dei risultati organici mostrati dal motore di ricerca destinata ulteriormente a perdere (progressivamente) di centralità.

I costi dell’advertising e le risposte multimodali

L’integrazione dell’AI e del modello Gemini 3 in Google Ads porterà a migliorare la capacità di conversione ma avrà anche l’effetto di aumentare i costi per acquisizione, ovvero sia il fee richiesto per ottenere il risultato atteso da una campagna a pagamento. Un trend analogo, secondo Agostini, è atteso anche su Meta. Diverse aziende saranno quindi chiamate a riconsiderare la distribuzione dei budget pubblicitari, rivalutando il ruolo della SEO e della crescente GEO (Generative Engine Optimization) AI search, dove la competizione non è ancora esasperata. Le risposte fornite dai motori AI, questa un’altra tendenza all’orizzonte, diventeranno sempre più sintetiche, multimodali e finalizzate alla comprensione del reale intento dell’utente. Lo spazio per il testo diminuirà a favore di risultati con elementi multimediali e chi opererà con questi strumenti sarà invogliato a capire e sfruttare il potenziale di percorsi più intuitivi e immediati, ricorrendo maggiormente alla ricerca vocale e con immagini.

Il ruolo degli agenti AI

Come in altri ambiti, gli agenti AI troveranno maggiore spazio di intervento e applicazione, iniziando a svolgere azioni concrete sui siti Web per conto degli utenti, cercando, confrontando e compilando form e acquistando prodotti o servizi. Questo scenario richiederà alle aziende del B2B e dell’e-commerce un ripensamento della visibilità online e dell’intera user experience: non sarà più sufficiente risultare convincenti per l’utente umano, spiega ancora il founder di Avantgrade, ma sarà necessario risultare facilmente interpretabili e tecnicamente fruibili anche dai browser e dagli assistenti intelligenti che adottano criteri più strutturali e razionali. Per farsi “scegliere” dagli agenti intelligenti, in parole povere, il marketing dovrà avere un nuovo mindset e considerare questi strumenti come un nuovo “target personas” da soddisfare.

Web analytics in crisi, si va verso un mondo AI driven

Click, sessioni e visite ai siti hanno fatto per anni da carburante ai sistemi di web analytics. Nel futuro prossimo, il tracciamento tradizionale è destinato invece a perdere terreno e valore informativo e già dal 2026 si assisterà a una ridefinizione delle metriche di performance: “crawl budget” per le AI, citazioni, presenza nelle risposte, influenza sulle decisioni e qualità del dato strutturato diventeranno centrali. Per anni i sistemi di web analytics sono stati basati su click, sessioni e visite ai siti. Con risposte fornite direttamente dall’AI, in grado di influenzare fortemente i processi di acquisto, il tracciamento tradizionale è destinato a perdere terreno e valore informativo. Nel 2026 si assisterà a una ridefinizione delle metriche di performance e diventeranno fondamentali elementi quali crawl budget per le AI (ovvero le risorse che i sistemi di intelligenza artificiale decidono di investire nell’esplorazione e nell’analisi delle pagine di un sito in un tempo predefinito), citazioni, presenza nelle risposte, influenza sulle decisioni e qualità del dato strutturato diventeranno centrali. Le aziende, precisa in proposito Agostini, dovranno in primis comprendere che i nuovi media non si misurano con i vecchi indicatori e che con l’AI search cambia tutto.

Personalizzazione reale e dinamica delle risposte

L’attività di search diventerà progressivamente “situazionale”, non si limiterà a restituire risultati ma modellerà decisioni, scelte d’acquisto e percorsi informativi attraverso sistemi intelligenti capaci di filtrare e selezionare contenuti prima ancora che vengano visti dagli utenti. Cosa significa questo? Che aziende e brand dovranno ottenere visibilità all’interno di queste nuove logiche, perché è su questo piano che si giocherà la partita tra chi saprà farsi riconoscere come rilevante dalle macchine (sfruttando i modelli generativi per creare contenuti dinamici e personalizzati per singolo utente basandosi su dati comportamentali e preferenze in tempo reale) e chi dovrà adattarsi a uno scenario meno prevedibile rispetto al passato. E dal punto di vista pratico, cosa cambierà? A parità di domanda, le risposte date dal motore varieranno in funzione di contesto, storico, obiettivi, preferenze e fase del processo di acquisto, aprendo alla sfida di dover ottimizzare i siti e le campagne di comunicazione per cluster di intenti (tipologie di ricerche) e superando la rigidità dei modelli SEO tradizionali.