### L'IA come livello primario di scoperta dei prodotti
Recenti ricerche sui consumatori mostrano un cambiamento strutturale nel modo in cui gli acquirenti scoprono e valutano i prodotti online. Secondo l'ultimo Marketplace Shopping Behavior Report 2026, il 58% degli acquirenti utilizza ora strumenti di intelligenza artificiale per ricercare i prodotti, mentre il 37% inizia il proprio percorso di acquisto sui marketplace, con un calo di 10 punti percentuali rispetto all'anno precedente. I marketplace rimangono il singolo punto di ingresso più grande, ma il loro dominio si sta erodendo man mano che l'attenzione si frammenta tra ricerca, social e assistenti AI.
Allo stesso tempo, l'IA è chiaramente posizionata come un livello di ricerca piuttosto che un canale di acquisto completo. Solo il 17% dei consumatori si sente a proprio agio nel completare un acquisto direttamente tramite l'IA, nonostante più di un terzo abbia già iniziato un percorso di acquisto attraverso un assistente AI. Parallelamente, altri studi indicano che una quota sostanziale di consumatori "arriva già informata": quasi la metà utilizza l'IA in qualche fase del percorso di acquisto, anche per interpretare le recensioni e valutare le offerte, mentre una minoranza crescente sperimenta gli strumenti di shopping di intelligenza artificiale generativa per ottenere suggerimenti e confronti personalizzati.
Questa combinazione di comportamenti modifica le dinamiche di scoperta dei prodotti. Invece di navigare tra pagine di categorie ampie o eseguire ricerche per parole chiave generiche, i consumatori chiedono sempre più spesso ai sistemi di intelligenza artificiale di pre-filtrare le opzioni per prezzo, caso d'uso, compatibilità, sostenibilità o altri vincoli. La scoperta, il confronto e la selezione si comprimono in un numero minore di interazioni ad alta intenzione, con l'IA che funge da livello decisionale che media quali prodotti vengono effettivamente presi in considerazione.
### Perché questo è importante per i dati dei prodotti e gli standard dei cataloghi
Man mano che gli assistenti AI diventano il primo interprete delle informazioni sui prodotti, la qualità e la struttura dei dati dei prodotti passano dall'igiene operativa a una leva strategica. I feed di prodotti tradizionali sono stati ottimizzati per i motori di ricerca e la ricerca nei marketplace: titoli coerenti, attributi di base, descrizioni ottimizzate per la SEO. In un ambiente mediato dall'IA, gli stessi feed devono supportare sistemi in grado di analizzare, riassumere e confrontare tra molteplici fonti contemporaneamente.
Tre comportamenti dei consumatori amplificano la pressione sulla qualità dei dati:
- La maggior parte degli acquirenti utilizza l'IA per la ricerca, il che significa che i modelli aggregano e normalizzano continuamente le informazioni sui prodotti da più canali.
- Oltre la metà degli acquirenti afferma di confrontare spesso lo stesso prodotto su più marketplace, di solito navigando su circa tre piattaforme prima di acquistare.
- Le incoerenze nei prezzi e le informazioni sui prodotti in conflitto tra i canali sono citate come motivi principali per la perdita di fiducia, soprattutto in assenza o scarsità di recensioni.
Per i marchi e i rivenditori, qualsiasi incoerenza tra le varianti del feed, gli annunci del marketplace e i cataloghi direct-to-consumer non è più solo un problema di UX; degrada attivamente il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale classificano, riassumono e raccomandano i loro prodotti. Se una fonte elenca una composizione dei materiali, dimensioni o termini di garanzia diversi, l'assistente deve risolvere il conflitto o ridurre la fiducia nel prodotto. Ciò rende i cataloghi standardizzati e leggibili dalle macchine un prerequisito per la visibilità nelle risposte dell'IA.
Dal punto di vista della governance del catalogo, questo spinge il mercato verso:
- Tassonomie di attributi più rigorose e definizioni condivise tra i canali.
- Unità, classificazioni e dati di compatibilità normalizzati per supportare il ragionamento strutturato.
- Arricchimento sistematico degli attributi "long-tail" che in precedenza sembravano opzionali ma sono fondamentali per il confronto basato sull'IA (ad es. indicatori di sostenibilità, specifiche tecniche dettagliate, tag dei casi d'uso).
### L'evoluzione del ruolo dei feed di prodotti
In questo contesto, i feed di prodotti stanno passando da artefatti di esportazione alla rappresentazione principale dell'assortimento. Se in precedenza un feed poteva essere minimamente conforme per ogni marketplace o rete pubblicitaria, la scoperta basata sull'IA presuppone che ogni rappresentazione del prodotto sia un'astrazione fedele e strutturata della stessa fonte di dati.
Da questo ne derivano diversi cambiamenti:
- Profondità semantica rispetto alle parole chiave superficiali. I modelli di intelligenza artificiale si basano meno sulle corrispondenze esatte delle parole chiave e più sulle relazioni semantiche. I feed che catturano funzioni, scenari e vincoli precisi aiutano gli assistenti a mappare i prodotti su richieste utente altamente specifiche ("una lavastoviglie compatta per una famiglia di tre persone con basso consumo d'acqua" piuttosto che semplicemente "lavastoviglie").
- Coerenza tra i punti finali. Poiché gli assistenti integrano le informazioni da siti di marchi, marketplace, piattaforme di recensioni e strumenti di confronto, le discrepanze tra i feed diventano direttamente visibili. Ciò influisce sull'affidabilità percepita e può apparire come raccomandazioni "miste" o caute.
- Sincronizzazione continua. Considerando la frequenza con cui prezzi, scorte e varianti cambiano, feed statici o aggiornati raramente aumentano il rischio che l'IA presenti informazioni obsolete o errate. La sincronizzazione in tempo reale o quasi in tempo reale tra PIM, piattaforma di e-commerce e feed esterni diventa essenziale non solo per la conversione, ma anche per mantenere la fiducia del modello nei dati.
In termini pratici, questo eleva le API e le integrazioni basate su eventi rispetto alle esportazioni CSV batch. Più attuale e granulare è il feed, più facile è per i sistemi di intelligenza artificiale rispondere a domande dettagliate e sensibili al fattore tempo senza dover ricorrere a suggerimenti generici o conservativi. Per comprendere i diversi formati per questi feed, leggi di più sul [product feed](/blog/product_feed/).
### Pagine di dettaglio del prodotto in un percorso mediato dall'IA
Se l'IA ora gestisce il primo round di scoperta, anche il ruolo della pagina di dettaglio del prodotto (PDP) cambia. Nel momento in cui un utente arriva su una PDP, spesso ha ristretto una lista ristretta attraverso un assistente e sta cercando di verificare aspetti specifici: specifiche esatte, compromessi, conferma visiva e prova sociale.
La ricerca sul comportamento dei consumatori mostra che tre acquirenti su cinque esitano ad acquistare se un prodotto non ha recensioni e che informazioni incoerenti tra i canali erodono la fiducia durante il confronto. In combinazione con l'uso dell'IA per interpretare le recensioni e riassumere il sentimento, ciò impone nuovi requisiti sul contenuto della PDP:
- Completezza e struttura. Gli attributi mancanti non solo frustrano gli utenti; creano lacune nella capacità del modello di rispondere alle domande. Campi strutturati e ricchi per materiali, dimensioni, compatibilità, istruzioni per la cura e casi d'uso migliorano sia le risposte dell'IA che il processo decisionale umano.
- Formattazione compatibile con le macchine. Specifiche puntate, attributi tabulati e sezioni chiaramente segmentate aiutano i modelli a estrarre le informazioni in modo più accurato rispetto a lunghi blocchi di testo non strutturati.
- Profondità e metadati della recensione. Il volume delle recensioni rimane importante, ma lo sono anche la presenza di dati quantitativi e categorici (valutazioni per funzionalità, tag dei casi d'uso, pro/contro) che l'IA può aggregare e presentare all'utente. Per assicurarti di avere tutto corretto, consulta la nostra guida su [come creare una descrizione del prodotto per il tuo sito web](/blog/how-to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
In queste condizioni, le PDP generiche o basate su modelli perdono rapidamente efficacia. Il contenuto deve essere sufficientemente specifico affinché un assistente possa affermare con sicurezza perché un determinato prodotto è adatto (o meno) a uno scenario particolare, piuttosto che restituire riepiloghi vaghi e non impegnativi.
### Velocità di espansione e automazione dell'assortimento
Il crescente ruolo dell'IA nella scoperta non riduce la pressione per espandere rapidamente l'assortimento; semmai, lo intensifica. Man mano che i consumatori pongono domande più granulari, aumenta la probabilità che siano necessarie varianti di nicchia, bundle o configurazioni per soddisfare vincoli specifici. Eppure, ogni nuovo SKU moltiplica la domanda di dati strutturati, descrizioni accurate e feed allineati tra i canali.
La produzione manuale di contenuti è il principale collo di bottiglia in questa equazione. La necessità di creare, localizzare e mantenere informazioni sui prodotti di alta qualità per migliaia di SKU non può essere soddisfatta su larga scala utilizzando flussi di lavoro puramente umani. È qui che gli strumenti no-code e l'automazione basata sull'IA diventano fondamentali per l'infrastruttura dei contenuti:
- La generazione di contenuti basata su modelli può garantire che gli attributi principali e le informazioni di conformità siano presenti per ogni SKU, consentendo allo stesso tempo la differenziazione in cui è importante.
- L'arricchimento assistito dall'IA può dedurre gli attributi mancanti dai dati esistenti, dalla documentazione del produttore o da prodotti simili, segnalando le incertezze per la revisione umana.
- L'automazione del flusso di lavoro può orchestrare la sequenza dall'acquisizione dei dati master alla generazione del feed, alla convalida e alla distribuzione su marketplace, superfici di social commerce ed emergenti strumenti di shopping AI. Tutto inizia con il giusto [product feed](/blog/product_feed/).
Il vincolo chiave è la governance: i contenuti automatizzati devono comunque aderire ai requisiti del marchio, legali e normativi e qualsiasi attributo allucinato o errato può propagarsi ampiamente attraverso i sistemi di intelligenza artificiale che si basano su tali dati. Di conseguenza, la supervisione umana tende a passare dalla scrittura pratica alla configurazione, alla revisione e alla gestione delle eccezioni. Se vuoi approfondire la creazione delle product card, dai un'occhiata al nostro articolo, [Come caricare le product card](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### No-code, IA e la nuova interfaccia per i consumatori
Un cambiamento parallelo sta avvenendo sul front-end dell'e-commerce. Mentre la scoperta si sposta dalle caselle di ricerca e dagli alberi delle categorie alle interfacce conversazionali, i rivenditori e i marchi hanno bisogno di modi per esporre i loro cataloghi a queste interfacce senza lo sviluppo personalizzato per ogni nuovo canale AI.
Gli strumenti no-code e low-code stanno emergendo come un ponte tra l'infrastruttura dei prodotti backend e le esperienze native dell'IA:
- La scoperta conversazionale sui canali di proprietà (ad es. interfacce di chat sui siti o nelle app) può essere configurata per interrogare le API dei prodotti e i sistemi PIM esistenti, utilizzando una combinazione di comprensione del linguaggio naturale e regole.
- I livelli di ricerca e raccomandazione in loco basati sull'IA possono essere addestrati sugli stessi dati canonici dei prodotti utilizzati per i feed esterni, garantendo che i consumatori ottengano risposte coerenti sia che si rivolgano a un assistente di terze parti o all'interfaccia del rivenditore.
- La scoperta visiva e multimodale (ricerca basata su immagini, query vocali) può essere collegata ai cataloghi senza ricostruire l'intero stack, purché il modello di dati sottostante sia solido e ben strutturato. Hai bisogno di maggiori informazioni su come i CSV possono aiutarti? Allora consulta il nostro articolo sul [Formato CSV](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
Da una prospettiva infrastrutturale, il requisito principale è la convergenza: invece di pipeline di contenuti separate per sito, marketplace e marketing, c'è una crescente pressione per mantenere un unico grafico del prodotto strutturato che tutte le esperienze AI - interne ed esterne - possono interrogare.
### Implicazioni per la strategia di e-commerce
Il fatto che la maggior parte dei consumatori utilizzi ora strumenti di intelligenza artificiale per la ricerca di prodotti, mentre meno iniziano sui marketplace rispetto a un anno fa, segnala un riequilibrio del potere nell'e-commerce. Il traffico e l'influenza si spostano dalle singole piattaforme allo strato di intelligenza di intermediazione che si trova tra i consumatori e i cataloghi.
Per gli operatori, questo ha diverse implicazioni strategiche:
- La visibilità dipende meno dalle strategie di offerta e dai posizionamenti delle categorie e più dal modo in cui i dati dei prodotti intelligibili e affidabili appaiono ai sistemi di intelligenza artificiale.
- Investire nella gestione delle informazioni sui prodotti, nella tassonomia e nelle operazioni sui contenuti produce un vantaggio competitivo diretto negli ambienti mediati dall'IA.
- La frammentazione dei canali di scoperta - marketplace, ricerca, social, assistenti AI - rende la coerenza tra tutte le rappresentazioni dei prodotti fondamentale per mantenere la fiducia e la conversione.
- Le funzionalità di automazione e no-code non sono più giochi di efficienza opzionali; sono necessari per mantenere la qualità del catalogo e la velocità di cambiamento allineate al ritmo con cui le query e le aspettative dei consumatori si evolvono.
In questo scenario, la risorsa centrale non è un singolo negozio, ma la profondità, la struttura e l'affidabilità dei dati dei prodotti che tutti i canali di scoperta consumano. Poiché l'IA continua ad assumere una parte maggiore del carico di lavoro della ricerca, i fornitori di e-commerce e SaaS che trattano i contenuti dei prodotti come infrastruttura principale - piuttosto che come un artefatto di marketing a valle - saranno nella posizione migliore per allinearsi ai nuovi schemi di comportamento dei consumatori basati sull'IA.
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Le tendenze evidenziate in questa analisi sottolineano la fondamentale importanza di un solido sistema di gestione delle informazioni sui prodotti (PIM). Poiché l'IA media sempre più la scoperta dei prodotti, la qualità e la coerenza dei dati dei prodotti diventano fondamentali. NotPIM offre una soluzione no-code per centralizzare, arricchire e armonizzare le informazioni sui prodotti da varie fonti, garantendo che marchi e rivenditori possano fornire ai sistemi di intelligenza artificiale i dati accurati e strutturati di cui hanno bisogno per guidare la visibilità e le vendite. Sfruttando NotPIM, le aziende possono adattarsi al panorama in evoluzione del commercio basato sull'IA e mantenere un vantaggio competitivo.