Negli ultimi anni, l’ascesa dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM – Large Language Models) ha rivoluzionato il modo in cui le aziende interagiscono con i propri utenti, generano contenuti e persino prendono decisioni di business. Se fino a poco tempo fa la misurazione del traffico web si limitava ad analizzare fonti tradizionali come campagne paid, organico, direct e referral, oggi gli LLM aprono un nuovo scenario: quello delle interazioni mediate da intelligenze artificiali. Comprendere come tracciare il traffico proveniente da questi modelli diventa quindi cruciale per chi desidera mantenere un vantaggio competitivo e avere una visione accurata dei comportamenti digitali reali.
L’impatto degli LLM sul panorama del digital marketing
Per decenni, i marketer hanno costruito strategie basate su canali ben definiti e riconoscibili. Con l’avvento di Google Analytics e Adobe Analytics, le fonti di traffico sono state organizzate in segmenti chiari: SEO, SEM, social media, email marketing e così via. Tuttavia, i modelli linguistici introducono una complessità inedita. Quando un utente pone una domanda a un LLM e ottiene un link come risposta, il successivo clic non è facilmente riconducibile a un canale tradizionale. Spesso, queste visite appaiono come “direct” o “referral non qualificato”, generando distorsioni nei report. Il risultato è che le aziende rischiano di sottostimare l’impatto delle interazioni mediate dall’intelligenza artificiale, con conseguenti errori nella valutazione delle performance.
Perché è fondamentale tracciare correttamente il traffico degli LLM
La motivazione principale per cui il tracciamento di questo traffico è imprescindibile risiede nella capacità di comprendere il reale percorso dell’utente. Gli LLM stanno diventando strumenti sempre più centrali nella ricerca di informazioni: vengono usati per scoprire prodotti, comparare servizi e persino prendere decisioni di acquisto. Ignorare questa fonte significa lasciare fuori dal proprio funnel di attribuzione un numero crescente di utenti. Ciò diventa particolarmente importante in mercati competitivi come quello italiano, dove le aziende stanno cercando di differenziarsi con strategie avanzate e in un contesto in cui sviluppare una strategia di marketing vincente rappresenta un imperativo per la sopravvivenza e la crescita.
Le difficoltà tecniche del tracciamento
Uno degli aspetti più complessi del monitoraggio del traffico LLM è legato alla natura della sorgente. A differenza dei motori di ricerca tradizionali, che inviano informazioni chiare attraverso query string, parametri o referral URL, molti LLM non trasmettono dati strutturati nei passaggi di traffico. Questo comporta che, a livello di reportistica, non sempre sia possibile distinguere una visita proveniente da un clic suggerito da un modello AI da una visita diretta manuale. È proprio questa mancanza di metadati che richiede l’adozione di tecniche più sofisticate, come l’uso di UTM personalizzati, landing page dedicate o l’analisi dei pattern comportamentali una volta che l’utente atterra sul sito.
Strategie di implementazione su Google Analytics
Google Analytics, soprattutto nella sua versione GA4, offre una maggiore flessibilità rispetto al passato, grazie all’analisi basata su eventi piuttosto che sulle sole sessioni. Per tracciare il traffico LLM, è consigliabile adottare naming convention precise e utilizzare parametri UTM progettati appositamente per questo canale. Ad esempio, un’azienda potrebbe decidere di generare URL con tag “utm_source=llm” e “utm_medium=ai_referral” per distinguere in maniera inequivocabile le visite generate da interazioni con modelli linguistici. Questo approccio non elimina del tutto l’incertezza, poiché presuppone che l’azienda abbia già integrato link personalizzati nelle proprie risposte o campagne AI-driven, ma rappresenta un primo passo concreto verso una maggiore chiarezza nei dati.
Le potenzialità di Adobe Analytics
Adobe Analytics, da sempre orientato alle esigenze delle grandi aziende, permette di impostare regole di classificazione e segmentazione molto avanzate. Attraverso il sistema di processing rules, è possibile intercettare segnali indiretti di traffico LLM, ad esempio riconoscendo specifici pattern nei referral o nei comportamenti di navigazione. L’integrazione con Adobe Audience Manager, inoltre, consente di creare segmenti dedicati a utenti provenienti da fonti AI, così da personalizzare in tempo reale l’esperienza sul sito. Ciò significa che non solo si ottiene un tracciamento più accurato, ma si apre anche la possibilità di sfruttare queste informazioni per attività di remarketing e ottimizzazione delle conversioni.
L’importanza del contesto e delle metriche qualitative
Un errore comune quando si parla di tracciamento del traffico è concentrarsi esclusivamente su metriche quantitative, come le visite o la durata della sessione. Nel caso degli LLM, diventa fondamentale affiancare anche indicatori qualitativi. Bisogna chiedersi: che tipo di contenuto hanno visto questi utenti? Quanto è alto il tasso di rimbalzo rispetto ad altre fonti? Gli utenti provenienti da AI hanno un comportamento di conversione diverso rispetto agli utenti provenienti da Google o dai social media? Queste domande non solo aiutano a comprendere meglio l’impatto del traffico LLM, ma guidano anche le decisioni strategiche su come allocare i budget e quali canali potenziare.
Implicazioni per le aziende italiane
In Italia, il tema del tracciamento degli LLM è ancora relativamente nuovo, ma non per questo meno urgente. Le imprese italiane che desiderano competere a livello europeo e globale devono considerare seriamente questo fenomeno, soprattutto in mercati come Milano e Londra, dove il marketing digitale è altamente competitivo e sofisticato. Non sorprende quindi che molti professionisti si trovino a valutare le opportunità e sfide del lavoro in marketing digitale a Milano o Londra proprio in funzione della rapidità con cui queste piazze adottano innovazioni come il tracciamento del traffico AI. Le aziende che si muovono per prime avranno un vantaggio competitivo notevole.
Il futuro del tracciamento: verso un ecosistema ibrido
Guardando al futuro, è probabile che il tracciamento del traffico LLM diventi parte integrante delle suite di analytics più avanzate. Non è difficile immaginare un domani in cui piattaforme come Google e Adobe integreranno etichette dedicate per il traffico AI, così come è avvenuto in passato con social o mobile. Nel frattempo, le aziende devono adottare un approccio ibrido: combinare strumenti tradizionali, metodologie di attribuzione avanzate e sperimentazioni creative. Questo richiede non solo competenze tecniche, ma anche una mentalità aperta e la disponibilità a ridefinire costantemente i modelli di misurazione. Solo così sarà possibile trasformare il caos apparente del traffico AI in insight concreti e azionabili.
Conclusione
Il tracciamento del traffico generato dagli LLM su Adobe Analytics e Google Analytics rappresenta una delle nuove frontiere del marketing digitale. Si tratta di un tema complesso, che unisce aspetti tecnici, strategici e persino culturali. Le aziende che scelgono di affrontare questa sfida con coraggio e visione saranno le prime a beneficiare di un quadro realmente completo del customer journey. In un mondo in cui l’intelligenza artificiale sta ridefinendo regole e pratiche, monitorare il traffico LLM non è più un’opzione, ma una necessità. E chi saprà farlo con metodo e precisione avrà la possibilità di costruire un vantaggio competitivo sostenibile e duraturo.