Posizionamento su ChatGPT: la posizione non esiste

«In che posizione siamo su ChatGPT?» È la domanda che arriva più spesso, ed è sbagliata. Il posizionamento su ChatGPT non è una cosa che il tuo marchio possiede: è una caratteristica di una singola risposta, e la risposta successiva alla stessa domanda di solito ne ha un'altra. La domanda giusta è diversa: su molte risposte, quante volte l'assistente ti nomina?

Sembra una sottigliezza. Non lo è, perché da quella posizione si prendono decisioni. «Terzi su ChatGPT per le valvole a sfera» finisce in una slide, viene letto come si leggeva il terzo posto su Google, e qualcuno chiede perché il mese dopo siamo quinti. Qui smontiamo quel numero, pezzo per pezzo, e vediamo cosa misurare al suo posto.

Il posizionamento su ChatGPT non è una classifica

Una SERP è un ordinamento calcolato su un indice che esiste prima della tua ricerca: due persone che cercano la stessa cosa a un minuto di distanza vedono più o meno la stessa pagina. Dietro una risposta generata non c'è niente del genere. Il modello scrive parola per parola, scegliendo a ogni passo fra continuazioni plausibili, e un elenco di marchi è fatto di parole come il resto. Il perché di questa variabilità lo trovi in perché le risposte delle AI cambiano ogni volta. Qui interessa la conseguenza sulla posizione.

Il 28 gennaio 2026 SparkToro ha pubblicato una prova fatta apposta. Circa 600 volontari hanno posto 12 domande di raccomandazione di marchi a ChatGPT, Claude e all'AI di Google (AI Overviews o AI Mode), per 2.961 esecuzioni in tutto. Gli autori stimano che la probabilità che ChatGPT o l'AI di Google restituiscano lo stesso elenco di marchi in due risposte su 100 sia inferiore a 1 su 100. Per lo stesso elenco nello stesso ordine, servirebbero più o meno 1.000 esecuzioni. Claude si ripeteva un po' di più, non abbastanza da cambiare il quadro.

L'ordine, poi, era la cosa meno stabile di tutte. E non è un giudizio: un assistente che elenca fornitori non sta ordinando una tabella per punteggio. Può aprire con il nome che ha letto più spesso, raggruppare gli altri per tipo, mettere in fondo l'opzione locale perché la domanda nominava un paese. Essere terzi con un paragrafo che spiega perché fai al caso del cliente vale più che essere primi in un elenco di passaggio. La posizione cancella proprio questa differenza.

Il report di posizionamento che arriva a fine mese

In Italia il problema ha una forma precisa. Molte aziende, soprattutto PMI, ricevono da anni dall'agenzia un report mensile con le posizioni delle parole chiave su Google: la keyword, la posizione, la freccia verde o rossa. È un formato che funzionava, perché la classifica di Google, con tutti i suoi limiti, era abbastanza stabile da poter essere confrontata da un mese all'altro.

Ora lo stesso formato si sta allungando alle AI, con una colonna in più: «posizione su ChatGPT». Il report ha lo stesso aspetto, e proprio per questo inganna. La freccia rossa accanto a «da 3 a 5» non dice che è successo qualcosa: dice che sono state lette due risposte diverse.

Quando ricevi un report così, quattro domande bastano a capire quanto vale:

• Su quante esecuzioni si basa la posizione? Se la risposta è una, è un aneddoto.
• È una posizione media? E le esecuzioni in cui non sei stato nominato affatto, come sono contate? Una media che le ignora ti fa sembrare più forte di quello che sei.
• In che lingua e su quale assistente? La posizione in italiano su ChatGPT non dice nulla sul tedesco su Gemini.
• Rifatta domani con la stessa domanda, darebbe lo stesso numero? Se nessuno ha provato, nessuno lo sa.

Non è una questione di malafede. È un formato ereditato da un mezzo che si comportava in un altro modo.

Una risposta non vale per tutte le altre

Il 14 luglio 2026 Dmitrij Żatuchin ha pubblicato su arXiv un preprint (2607.13304) che si chiede da dove venga il rumore nelle risposte sui marchi. Analizza 12.933 risposte su 20 marchi dell'Europa centrale e orientale, in 8 lingue, da tre modelli: GPT-5.2, Gemini 3 Flash e Perplexity. Misura il tono con cui ogni risposta parla del marchio, non se il marchio viene nominato, quindi non è un test diretto delle menzioni. Ma la struttura del rumore che descrive vale anche qui.

Su una scala in cui 1 è l'affidabilità perfetta, una singola risposta ottiene circa 0,01 nel mettere i marchi in ordine fra loro. Il disegno completo, che incrocia domande, lingue e modelli, arriva a circa 0,36. E la lingua della domanda è la fonte di variazione sistematica più grande, più dell'identità del marchio stesso.

Per chi esporta questo pesa doppio. Un'azienda che vende in Germania e in Francia e guarda solo le risposte in italiano sta misurando un mercato che spesso non è quello dove fattura. Lo stesso marchio, chiesto in due lingue, può sembrare due marchi diversi.

La misura che regge: la frequenza di menzione

La frequenza di menzione è la quota di risposte, su un numero dichiarato di esecuzioni, in cui l'assistente nomina il tuo marchio. «Nominato in 7 risposte su 10» è una frequenza di menzione. «Terzo» no.

Una frequenza assorbe la variabilità invece di farsene ingannare: se l'assistente ti nomina in alcune esecuzioni e ti salta in altre, il numero registra esattamente questo, e resta confrontabile nel tempo finché domande, lingua e assistente restano fermi. Anche SparkToro arriva alla stessa conclusione: il dato da tenere è quante volte un marchio compare su molte esecuzioni, non in che posizione.

Una frequenza va sempre accompagnata da tre informazioni: quante esecuzioni ci sono dietro, in che lingua, su quale assistente. Una frequenza senza il numero di esecuzioni è una posizione travestita.

Quante ripetizioni servono

Il conto si verifica con qualunque calcolatore binomiale. Dieci esecuzioni, marchio presente in 5: con il livello di confidenza che si usa normalmente, la frequenza vera può stare fra circa 2 su 10 e 8 su 10. Dieci esecuzioni non distinguono un marchio quasi sempre nominato da uno nominato di rado. Passare da 4 su 10 a 6 su 10 non è un cambiamento: è la stessa incertezza vista due volte.

Per stringere una frequenza intorno a metà a circa 10 punti in più o in meno servono un centinaio di risposte indipendenti. Per arrivare a 5 punti, circa 385. È il motivo per cui misurare più spesso non vuol dire misurare meglio.

Il preprint di Żatuchin aggiunge da dove devono venire quelle risposte. La pratica comune è ripetere ogni domanda circa cinque volte, e oltre la quinta ogni ripetizione in più riduceva l'errore in modo trascurabile. A parità di budget, aggiungere lingue e modelli lo riduceva molto di più. Cento risposte ottenute ripetendo cento volte la stessa domanda misurano benissimo quella domanda e quasi niente il tuo mercato. Cento risposte da venti domande ripetute cinque volte, sugli assistenti e nelle lingue dei tuoi clienti, si avvicinano a come il mercato ti vede.

Su questa logica abbiamo costruito PSentry: pone le domande del tuo mercato a ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity, in ogni lingua in cui vendi, con due scansioni al mese, e da quelle risposte calcola un punteggio di visibilità per lingua. Nessuna scansione è un verdetto: anche lei è un campione, e l'informazione sta nell'andamento fra una scansione e l'altra. Non cambiamo quello che dicono gli assistenti. Lo contiamo.

Alla prossima riunione in cui qualcuno annuncia una posizione su ChatGPT, la domanda da fare è una sola: da quante risposte viene? Se la risposta è uno screenshot, quella posizione è vera per quello screenshot e per nient'altro.

Le domande che arrivano dopo la riunione

Si può migliorare la posizione su ChatGPT come si faceva su Google?

Non nel senso in cui lo si intendeva su Google, perché su ChatGPT non esiste una classifica stabile da scalare: ogni risposta viene scritta da capo e l'ordine dei marchi cambia di volta in volta. Quello che si può seguire nel tempo è la frequenza di menzione, cioè quante volte l'assistente nomina il marchio su un numero dichiarato di esecuzioni.

L'agenzia mi manda la posizione su ChatGPT nel report mensile: posso fidarmi?

Dipende da come è stata ottenuta. Chiedi su quante esecuzioni si basa, in che lingua, su quale assistente e come sono contate le risposte in cui il marchio non compare: se la posizione viene da una sola risposta, è un aneddoto e la freccia verde o rossa non significa nulla.

Quante risposte servono per una frequenza di menzione attendibile?

Con dieci esecuzioni non si distingue un marchio nominato quasi sempre da uno nominato di rado. Per una precisione di circa 10 punti in più o in meno servono un centinaio di risposte indipendenti, meglio se ottenute da molte domande, lingue e assistenti invece che ripetendo sempre la stessa domanda.

Se esporto in Germania e in Francia, basta misurare le risposte in italiano?

No. La lingua della domanda pesa sulle risposte più dell'identità del marchio, quindi una misura in italiano dice poco di quello che legge un compratore tedesco o francese. Ogni mercato in cui fatturi va misurato nella sua lingua.