ChatGPT Shopping non consiglia il prodotto migliore. Consiglia quello che riesce a ricostruire. Un’analisi su 812.190 schede prodotto lo dice coi numeri: nell’87,3% dei casi ChatGPT non legge il tuo feed, legge il web. E quando mette il tuo prodotto in vetrina, prezzo e nome del negozio li copia da chi è primo nella lista offerte — che potrebbe non essere tu. I prodotti che finiscono in prima posizione hanno una mediana di 787 recensioni contro 352 degli ultimi. Non serve budget: serve che il tuo catalogo sia leggibile. Ecco come funziona davvero e cosa fare.
Sommario
- Cosa è stato misurato (e perché questi numeri contano)
- Come funziona ChatGPT Shopping, passo per passo
- I tre fattori che separano il primo prodotto dall’ultimo
- Reddit vale un terzo delle citazioni shopping
- Cosa fare adesso: 6 mosse concrete
- I trade-off onesti: cosa non funziona
- Come si lega a SEO e GEO
- Domande frequenti
- Cosa significa per le aziende italiane
Cosa è stato misurato (e perché questi numeri contano)
Il 23 luglio 2026 Profound — una delle poche società che analizza dall’interno il comportamento dei motori generativi — ha pubblicato uno studio sul funzionamento di ChatGPT Shopping. Il campione: 201.137 conversazioni con intento commerciale, 812.190 schede prodotto e circa 3,3 milioni di citazioni, raccolte tra il 18 e il 25 giugno 2026.
È una fotografia osservazionale, non un documento ufficiale di OpenAI. Lo dico subito perché la trasparenza qui conta: nessuno, fuori da OpenAI, sa con certezza come funziona l’algoritmo. Quello che si può fare è osservare a grande scala cosa entra e cosa esce, e i log di rete. È esattamente quello che ha fatto Profound. Con 812.000 schede analizzate, i pattern che emergono sono robusti abbastanza da guidare decisioni pratiche.
Perché mi interessa così tanto? Perché per la prima volta abbiamo una risposta a una domanda che mi fanno tutti i clienti con un e-commerce: “Come faccio a finire tra i prodotti che ChatGPT consiglia?”. Fino a ieri la risposta onesta era “non lo sappiamo, tieni tutto in ordine”. Da oggi si può essere molto più precisi.
Come funziona ChatGPT Shopping, passo per passo
Prima cosa: la modalità shopping si accende da sola
L’utente non clicca niente. Scrive una domanda normale e ChatGPT valuta se contiene abbastanza intenzione commerciale. Se supera una certa soglia, entra in modalità shopping: oltre al testo compaiono le schede prodotto, con nome, prezzo, negozio, valutazione e numero di recensioni.
Questo è già un punto pratico. Non stiamo parlando di una vetrina separata dove candidarsi. Stiamo parlando della conversazione normale che il tuo cliente ha con l’AI mentre decide cosa comprare. Non c’è un modulo di iscrizione. O ci sei, o non ci sei.
Il product query fanout: ChatGPT non cerca il tuo prodotto
Qui c’è la parte più interessante dello studio. Sapevamo già che i motori generativi fanno query fan-out: scompongono la domanda dell’utente in tante sotto-domande e cercano i contenuti per ognuna. Ne ho parlato nel pezzo su come Google AI Mode smonta la tua ricerca.
In modalità shopping ChatGPT ne fa due in parallelo. Il fan-out tradizionale, che serve a costruire il testo della risposta. E un secondo meccanismo che Profound chiama product query fanout: la domanda viene tradotta in ricerche di prodotto interne, ed è quello il canale che seleziona quali schede mostrare.
Tradotto per un imprenditore: la domanda del tuo cliente non arriva mai al tuo catalogo così com’è. “Mi serve una scarpa da running per l’asfalto, budget 120 euro” diventa una manciata di ricerche interne che tu non vedi. Il tuo prodotto viene scelto — o scartato — su quelle, non sulla frase originale.
Da dove arrivano le schede: l’87,3% dal web, il 12,7% dal feed
Questo è il dato che ribalta la strategia di parecchi e-commerce italiani.
Delle 812.190 schede prodotto analizzate:
- 707.752 (87,3%) arrivano dalla scansione del web — cioè dalle tue pagine prodotto, così come sono online;
- 102.523 (12,7%) arrivano da feed prodotto integrati direttamente dal negozio.
Negli ultimi mesi la parola d’ordine, giustamente, è stata “sistema il feed”. Il feed serve, eccome. Ma se quasi nove schede su dieci nascono da una scansione del web, la tua pagina prodotto pubblica resta la fonte principale. Un feed impeccabile con schede prodotto scritte male non ti salva.
E c’è il rovescio, che è la vera buona notizia per una PMI: non ti serve un’integrazione enterprise per esistere in ChatGPT Shopping. Ti serve una pagina prodotto leggibile. Che è una cosa che un WooCommerce fatto bene ha già.
Dove ChatGPT pesca le informazioni commerciali
Per le schede che arrivano dal web, prezzo e disponibilità vengono presi da tre canali:
- la ricerca interna di ChatGPT (una specie di indice di riserva sul titolo esatto del prodotto);
- i segnali dell’indice commerciale di Google;
- la fonte diretta del negozio.
Il dettaglio che quasi nessuno racconta: ChatGPT va a leggere il sito del negozio in diretta poco meno del 25% delle volte. Nel resto dei casi si fida della sua copia e dei segnali Google. Non usa Bing, non usa altri motori.
Significa due cose. Primo: se cambi un prezzo oggi, ChatGPT può continuare a mostrare quello vecchio per un po’. Secondo: essere ben posizionato dentro l’ecosistema commerciale di Google (Merchant Center, dati strutturati Product corretti) alimenta indirettamente ChatGPT. Le due cose non sono separate come sembrano.
La lista offerte: chi è primo scrive il prezzo per tutti
Quando l’utente clicca su una scheda si apre una barra laterale con la lista offerte: i negozi dove quel prodotto si può comprare. Profound ha verificato come le due cose sono collegate, ed è qui che casca l’asino.
Le informazioni commerciali della scheda vengono sempre dall’offerta in posizione 1. Nome, prezzo, negozio mostrato: tutto copiato da chi sta primo in quella lista. Se non c’è nessuna offerta recuperabile, ChatGPT ripiega su una sua ricerca interna.
Fermati un attimo su cosa vuol dire. Puoi vendere quel prodotto, essere presente nella lista offerte in terza posizione, e vedere la scheda mostrare il prezzo e il nome di un concorrente. Il tuo cliente vede il prodotto, vede un negozio, e quel negozio non sei tu. Non è che non esisti: è che qualcun altro ha messo la firma sulla vetrina.
È lo stesso schema che ho descritto quando Google ha iniziato a citare se stesso dentro le proprie risposte AI: l’interfaccia si prende il tuo dato e ci mette sopra un’altra intestazione. Cambia il palcoscenico, non cambia la dinamica.
I tre fattori che separano il primo prodotto dall’ultimo
Profound ha diviso il campione in 200.975 schede in prima posizione e 214.301 schede dalla quarta in giù, e ha confrontato gli attributi. Ecco cosa cambia davvero.
1. Le recensioni: 787 contro 352
La mediana delle recensioni sulle schede in prima posizione è 787. Su quelle dalla quarta in giù è 352. Un salto del 124%.
È il fattore più solido di tutto lo studio insieme ai tag, e cambia il modo in cui bisogna guardare alle recensioni. Per vent’anni le recensioni sono servite a convincere il cliente che era già arrivato sulla pagina: prova sociale, riduzione del rischio, tasso di conversione. Da oggi servono anche a un’altra cosa: farti selezionare da un algoritmo prima ancora che il cliente ti veda.
La recensione ha smesso di essere un elemento di persuasione ed è diventata un criterio di selezione. È lo stesso movimento che ho raccontato quando OpenAI ha comprato i dati delle recensioni di Yelp: le AI stanno costruendo il loro giudizio sul consenso accumulato, non sulla tua headline.
Attenzione a una cosa, però. La correlazione non è causalità: i prodotti con più recensioni sono spesso anche i più venduti, i più conosciuti, i più linkati. Non è che aggiungendo 400 recensioni sali automaticamente. Ma la direzione è chiara, e chiedere la recensione dopo l’acquisto è una delle cose più economiche che un e-commerce possa fare.
2. I tag GPT: l’etichetta che non scrivi tu
ChatGPT assegna ai prodotti delle etichette automatiche — Profound le chiama GPT tag. Cose come “budget”, “best value”, “premium”, “everyday”, “performance”, “lightweight”. Non le scrive il negozio: le deduce il modello dai dati che trova.
Le schede in prima posizione hanno un tag nel 2,39% dei casi, quelle in fondo nello 0,98%. In percentuale assoluta sono numeri piccoli — la stragrande maggioranza dei prodotti non ha nessun tag — ma il divario è del +144%, il più alto misurato.
I gruppi di tag più frequenti sono quelli di valore (10,6% del totale), premium (6,5%), stile (4,5%), uso quotidiano (3,9%) e classico (2,3%).
Non puoi impostare un tag. Puoi però rendere ovvio a chi legge — umano o macchina — in che categoria sta il tuo prodotto. Se vendi uno zaino leggero da viaggio e la tua scheda parla solo di “design italiano ed eleganza senza tempo”, nessuno capisce che è leggero. Scrivilo. Con il peso in grammi.
3. Il prezzo promozionale (poco, ma c’è)
Le schede in prima posizione hanno un prezzo promozionale nell’1,19% dei casi, contro l’1,05% di quelle in fondo. È un vantaggio del 13%: reale ma modesto. Non svendere il catalogo per questo.
E cosa NON conta
Tre fattori risultano praticamente irrilevanti per la posizione della scheda:
- presenza di offerte (63,87% contro 60,9%: +4,9%, quasi rumore);
- lunghezza dell’URL (106 contro 104 caratteri);
- lunghezza del nome prodotto (33 caratteri in entrambi i casi, zero differenza).
Se qualcuno ti sta vendendo un servizio per “ottimizzare la lunghezza dei nomi prodotto per l’AI”, hai la risposta.
Reddit vale un terzo delle citazioni shopping
Nel testo che accompagna le schede, ChatGPT cita fonti. E Reddit da solo copre circa un terzo di tutte le citazioni shopping: è di gran lunga il dominio più indicizzato.
Non perché Reddit sia la fonte migliore al mondo sui trapani a percussione. Perché è la fonte più presente, più costante e più facile da leggere: discussioni testuali, con date, con voti, con persone che raccontano se una cosa ha funzionato o no.
Per un e-commerce italiano il consiglio non è “aprite un account Reddit e spammate”. Funziona male e si vede da un chilometro. Il consiglio è capire il principio: le AI si fidano dei posti dove le persone parlano dei prodotti, non dei posti dove i brand parlano di sé. In Italia quei posti sono i gruppi Facebook di settore, i forum verticali, YouTube, le community di nicchia, e sì — anche Reddit, che in Italia cresce più in fretta di quanto la maggior parte delle aziende creda.
Ne avevo già scritto quando è emerso che l’83% delle citazioni AI su un’azienda arriva da fuori il suo sito. Questo studio lo conferma sul lato commerciale: la conversazione su di te vale più della tua brochure.
Cosa fare adesso: 6 mosse concrete
Tutte queste sono a basso costo. Nessuna richiede un budget da multinazionale. Richiedono ordine.
1. Metti il prezzo in HTML leggibile
Se il prezzo compare solo dentro un widget JavaScript, un calcolatore o una tabella caricata dopo, per un crawler AI quel prezzo non esiste. Deve essere testo nella pagina, accompagnato dal dato strutturato Product con offers, price, priceCurrency e availability. È il problema numero uno che vedo sui siti che analizzo, e l’ho documentato nel pezzo su perché gli agenti AI si bloccano sulla pagina prezzi.
2. Riscrivi le schede prodotto per un lettore che non ti conosce
Attributi espliciti nel testo: materiale, peso, misure, compatibilità, per chi è, per chi non è. Non “il nostro fiore all’occhiello”. Scrivi la frase che un cliente userebbe per descrivere il prodotto a un amico. Quella frase è vicinissima alle sotto-domande del product query fanout.
3. Chiedi le recensioni. Sistematicamente.
Email automatica a 7-14 giorni dalla consegna, una sola, con link diretto. Su WooCommerce si imposta in mezz’ora. Rispondi a tutte, anche alle negative — soprattutto alle negative. E niente incentivi non dichiarati o recensioni finte: Google ha appena rafforzato le linee guida e minaccia azioni manuali su chi le usa nei dati strutturati. Il gioco non vale la candela.
4. Tieni allineati sito, feed e Merchant Center
Prezzo, disponibilità e titolo devono coincidere ovunque. Se il feed dice 89€ e la pagina dice 99€, il sistema sceglie e tu non decidi quale. Il feed vale il 12,7% delle schede, ma è anche il canale che ti dà controllo diretto: è l’unica parte in cui detti tu il dato.
5. Punta a essere l’offerta numero 1 sui prodotti che contano
Non su tutto il catalogo: sui 20-30 prodotti che fanno il grosso del margine. L’offerta in prima posizione è quella che dà nome, prezzo e negozio a tutta la scheda. Vuol dire prezzo competitivo, disponibilità reale, spedizione dichiarata, dati puliti. Su un prodotto che è tuo in esclusiva o a marchio proprio, sei automaticamente l’offerta 1: sono i prodotti su cui hai il vantaggio più grosso e nessuno ci pensa mai.
6. Costruisci la conversazione fuori dal tuo sito
Una recensione su una testata di settore, un video di unboxing fatto da un cliente, una risposta utile in un gruppo dove si parla del tuo prodotto. Vale più di tre articoli sul tuo blog aziendale. Costa tempo, non soldi.
I trade-off onesti: cosa non funziona
Faccio questo mestiere dal 2009 e ho visto abbastanza cicli di hype da sapere che la parte più utile di un articolo è quella che dice cosa non fare.
Non spostare il budget dal canale che ti sta pagando le bollette. Il traffico che arriva dagli assistenti AI, oggi, in Italia, è ancora una quota piccola del totale. ChatGPT Shopping in versione completa non è nemmeno attivo su tutti i mercati. Chi ti dice di “smettere di fare SEO e passare al GEO” ti sta vendendo qualcosa.
Non comprare recensioni. Oltre a essere vietato, i sistemi che valutano l’affidabilità guardano il pattern temporale, la lunghezza, la varietà. Trecento recensioni tutte da cinque stelle arrivate in due settimane sono un segnale peggiore di trenta recensioni vere.
Non aspettarti causalità dai numeri di correlazione. Lo studio dice che i prodotti in cima hanno più recensioni. Non dice che le recensioni li hanno portati in cima. Probabilmente è un circolo: prodotti popolari → più recensioni → più segnali → più selezioni.
Non inseguire i tag GPT. Meno del 3% dei prodotti in prima posizione ne ha uno. Rendere chiaro il posizionamento del prodotto è utile in sé, a prescindere dal tag.
Come si lega a SEO e GEO
Guarda la lista delle mosse qui sopra e dimmi quale ti sembra nuova. Prezzo leggibile in HTML. Dati strutturati corretti. Schede prodotto scritte per un essere umano. Recensioni vere. Coerenza tra le fonti. Menzioni esterne.
È SEO. È esattamente quello che Google ha scritto nella sua guida ufficiale all’ottimizzazione per l’AI generativa: ottimizzare per l’AI generativa significa fare SEO fatta bene, con in più l’attenzione all’entità e alla coerenza.
Nella logica AEO che uso per impostare le analisi, questo è il livello più alto: non “posizionarsi”, ma essere selezionati e citati dentro una risposta. I tre livelli restano in ordine e non si saltano. SEO classica = il motore ti sa leggere. GEO = capisce chi sei e in che categoria stai. AEO = ti sceglie come fonte o come prodotto da mostrare. Chi salta il primo livello e compra il terzo sta pagando per un tetto senza muri.
La cosa concreta da fare, per un e-commerce, è smettere di trattare la scheda prodotto come un modulo da riempire in fretta. Nell’87,3% dei casi quella scheda è la tua candidatura.
Domande frequenti
ChatGPT Shopping è attivo in Italia?
L’esperienza di shopping dentro ChatGPT — schede prodotto, prezzi, link ai negozi — è arrivata progressivamente su più mercati dal 2025, mentre le funzioni di acquisto completo dentro la chat sono partite dagli Stati Uniti e si stanno estendendo. In Italia oggi vedi soprattutto la parte di ricerca e confronto prodotti. Il punto è che le mosse per farsi trovare sono le stesse ovunque, e chi le fa adesso parte avanti quando la funzione arriva completa.
Devo per forza avere un feed prodotti per comparire?
No. L’87,3% delle schede prodotto analizzate arriva dalla scansione del web, non da feed integrati. Il feed dà più controllo sul dato e vale la pena averlo — soprattutto tramite Google Merchant Center, che alimenta indirettamente anche ChatGPT — ma non è la condizione per esistere. La condizione è avere pagine prodotto leggibili.
Quante recensioni servono per finire in prima posizione?
Non esiste una soglia. Il dato dello studio è una mediana: 787 recensioni sulle schede in prima posizione contro 352 su quelle in fondo. È un ordine di grandezza, non un obiettivo. Per la maggior parte degli e-commerce italiani il salto vero è passare da 5 recensioni a 100, e si ottiene con una singola email automatica dopo l’acquisto.
Perché ChatGPT mostra un prezzo diverso dal mio?
Perché le informazioni commerciali della scheda vengono prese dall’offerta in prima posizione nella lista offerte, che può essere di un altro negozio. E perché ChatGPT legge il sito del negozio in diretta meno del 25% delle volte: nel resto dei casi usa la sua copia o i segnali dell’indice Google, che possono essere vecchi di giorni. Prezzi coerenti tra sito, feed e Merchant Center riducono il problema.
Conviene investire su Reddit per farsi citare?
Reddit copre circa un terzo delle citazioni shopping, ma la lettura giusta non è “vai su Reddit”. È: le AI si fidano dei luoghi dove le persone discutono dei prodotti. Presidiare le community reali del tuo settore — in Italia spesso gruppi Facebook, forum verticali e YouTube — vale più di un profilo Reddit usato come megafono pubblicitario, che tra l’altro viene rimosso in fretta.
Questi dati sono ufficiali di OpenAI?
No, e va detto chiaramente. Sono di Profound, una società che vende strumenti di monitoraggio della visibilità AI, e derivano dall’osservazione di 812.190 schede prodotto tra il 18 e il 25 giugno 2026. Sono stime a grande scala, non documentazione ufficiale. Vanno usate per orientare le priorità, non come regole certe.
Cosa significa per le aziende italiane
Significa che la scheda prodotto è tornata a essere l’asset più importante del tuo e-commerce, dopo quindici anni in cui l’abbiamo trattata come un modulo da compilare tra una campagna e l’altra.
La maggior parte degli e-commerce italiani che analizzo ha lo stesso profilo: catalogo grande, schede prodotto copiate dal listino del fornitore, prezzo dentro un plugin, tre recensioni in croce, zero conversazione fuori dal proprio dominio. Sono aziende che vendono bene e che, davanti a un’AI che deve scegliere un prodotto, semplicemente non sono ricostruibili. Non vengono scartate. Non vengono proprio viste.
Il rovescio è la parte che mi interessa di più, ed è una buona notizia scomoda. Nessuna delle sei mosse di questo articolo richiede budget. Richiedono ordine, coerenza e la disciplina di scrivere una scheda prodotto come se dall’altra parte ci fosse qualcuno che non ti conosce — perché è esattamente così. Un’azienda italiana da tre milioni di fatturato con un catalogo pulito compete sulla stessa scheda prodotto di una catena da trecento milioni con un catalogo disordinato. Non succedeva su Google Shopping, dove il budget contava. Sta succedendo qui.
Poi c’è il pezzo che nessuno può togliere: se il tuo prodotto è a marchio tuo, o in esclusiva, sei automaticamente l’offerta numero 1 e la scheda porta il tuo nome e il tuo prezzo. È l’argomento più forte che conosco a favore del prodotto proprietario, e arriva da un posto inaspettato.
La domanda da farsi oggi non è “come entro in ChatGPT Shopping”. È: se un estraneo leggesse solo la mia scheda prodotto, capirebbe cosa vendo, quanto costa e a chi serve? Se la risposta è no, quello è il lavoro. Non serve altro.
Fonte: Profound, Breaking down how ChatGPT Shopping works behind the user experience (23 luglio 2026).
Se vuoi capire come sta messo il tuo catalogo rispetto alle risposte AI, dai un’occhiata ai servizi GEO e SEO per e-commerce o scrivimi: si parte sempre da un’analisi, non da un preventivo.