Ricerche online: l’83% delle recensioni non è ben gestito, ma ora l’AI le analizza per risponderci

Raramente, davanti alla scelta di un locale, di un professionista o di un negozio dove comprare, decidiamo per conto nostro. Un’indagine di Euroconsumers segnala che il 65% dei consumatori si informa leggendo le recensioni online e che per il 78% queste sono decisive al momento della scelta.

A modificarsi, però, è il modo in cui andiamo a recuperare quelle informazioni: man mano che si diffondono gli assistenti basati sull’intelligenza artificiale, la ricerca locale abbandona la logica dell’elenco di una sequenza innaturale di parole chiave per assumere la forma di una conversazione.

Per anni questo tipo di ricerca si è ridotto a formule minime. Ancora oggi, da sola, l’espressione “vicino a me” supera gli oltre 7 milioni di ricerche mensili: a quantificarlo è una rielaborazione di Local Strategy, tech company italiana specializzata nella gestione dei profili Google e della reputazione per brand con molte sedi.

Gli utenti si stanno adeguando alle potenzialità dei motori conversazionali come ChatGPT, Claude, AI Mode e Perplexity, e pongono domande sempre più lunghe, soggettive e personali. Non ci si limita più a digitare “bar vicino a me”, ma si scrive “devo uscire con una ragazza, suggeriscimi un locale romantico” oppure “devo uscire con mio fratello che ha 3 bambini, mi suggerisci un ristorante adatto?”. Domande che portano con sé emozioni, attese e contesto, aspetti che le classiche informazioni online solitamente non forniscono.

Dove l’AI trova le sfumature emotive

Da dove provengono, allora, i testi su cui le AI poggiano per offrire una risposta puntuale? La spiegazione arriva da Luca Bove, tra i massimi esperti di Google Business Profile nel panorama italiano, fondatore e AD di Local Strategy: “I dati emozionali non si trovano nei registri ufficiali: quasi nessun documento online indica se un locale è giusto per una cena romantica o se l’ambiente è formale o alla mano. Quelle sfumature vivono soprattutto in ciò che dicono i clienti, e le recensioni ne sono l’esempio più immediato. È lì che le persone descrivono non solo il piatto ordinato, ma l’emozione che hanno provato”.

Una materia prima ricca, ma poco presidiata

Eppure questo giacimento di informazioni resta in larga parte non valorizzato. Dall’esame di più di 875.000 schede Google italiane, Local Strategy ha riscontrato che nell’82% dei casi è presente almeno una recensione, per una media di 153 recensioni a scheda e una valutazione media di 4,38. A fronte di ciò, però, dei quasi 49 milioni di recensioni passate al setaccio, appena il 17,4% ha avuto una replica da parte dell’attività.
Valori che variano in maniera importante in base alle categorie merceologiche.  

E chi “possiede” le recensioni, come Google o TripAdvisor, ha un vantaggio competitivo rispetto agli altri, che devono fare affidamento su quello che trovano online, come ad esempio OpenAI o Claude.

Ad aggiungere complessità c’è l’attività di moderazione automatica: solo nel corso del 2025 Google ha eliminato più di 292 milioni di recensioni ritenute fasulle o irregolari, come riporta il report sulla trasparenza di Google Maps. Il bacino a cui l’AI si rivolge per raccontare un’attività è dunque prezioso, ma va sorvegliato senza interruzioni.

Come l’intelligenza artificiale costruisce la risposta

L’intelligenza artificiale non “legge” un luogo con la sensibilità di una persona, ma mette insieme le risposte a partire da ciò che trova in rete. Di fronte a una richiesta lineare si appoggia a informazioni concrete, come indirizzo, orari, descrizioni, mentre di fronte a una richiesta più intima va a caccia di indizi nel linguaggio degli utenti.

È per questo che il peso delle recensioni diventa ancora più importante: permettono all’AI di trasmettere atmosfera, vissuto e contesto.

La ricerca locale, dunque, non è svanita: si è “soltanto” evoluta. L’AI si somma agli strumenti di sempre e scorre le recensioni per conto nostro, rendendole un fattore ancora più determinante.

Tre mosse per governare le recensioni

Per chi gestisce un’attività la conseguenza è tangibile: prendersi cura delle recensioni non pesa più solo sulla reputazione agli occhi dei clienti, ma anche sul modo in cui quell’attività verrà interpretata, raccontata e raccomandata dagli assistenti AI.

Luca Bove individua tre fasi per tenere sotto controllo il canale:

1. Richiesta: sollecitare la recensione a ogni cliente, adottando le best practice del caso e una strategia calibrata sul singolo settore. Alcuni settori possono essere più delicati, come quello sanitario, e bisogna essere cauti, mentre per altri è molto più immediato, come nella ristorazione. Quanto più la base è estesa, tanto più la fotografia consegnata a motori di ricerca e sistemi AI corrisponderà all’esperienza concreta di chi quell’attività l’ha già provata.

2. Risposta e analisi del sentiment: rispondere è a sua volta un atto di comunicazione, perché testimonia attenzione verso il cliente e, stando a diverse ricerche, chi replica con costanza ottiene risultati economici migliori. Grazie a sistemi AI capaci di leggere automaticamente il sentiment è possibile setacciare migliaia di testi comprendendo cosa pensano i nostri clienti e seguendo l’evoluzione dei principali argomenti. Si arriva così a distinguere se un giudizio positivo nasce dalla gentilezza dello staff o da listini concorrenziali, e se una valutazione negativa rinvia a problemi strutturali del punto vendita.

3. Difesa e protezione: è il fronte meno appariscente, eppure sempre più decisivo. È  importante proteggersi dalle recensioni fasulle ricevute individuandole subito e contestandole. Cruciale anche  segnalare le eventuali condotte scorrette dei competitor che in alcuni ambiti sono molto comuni. Inoltre, per moderare i contenuti, le piattaforme ricorrono all’AI e rimuovono, come si è detto, le recensioni che ritengono non autentiche; quel filtro automatico, tuttavia, non è perfetto e a volte cancella recensioni genuine ottenute con tanta fatica. In simili situazioni conviene tenere d’occhio le recensioni rimosse con strumenti dedicati e dialogare direttamente con le piattaforme per chiederne il ripristino.

“Le recensioni si stanno trasformando in un capitale di informazioni, e non più soltanto in un termometro della reputazione. Gli algoritmi le interpretano per rispondere agli utenti, ma a monte di ogni risposta resta indispensabile uno sguardo umano in grado di leggere il contesto: in caso contrario, il rischio è che a descrivere le attività siano numeri che nessuno ha mai davvero ascoltato”, conclude Luca Bove.