Come sta davvero cambiando il comportamento di ricerca Google per le attività locali?

Key Takeaways:

• La domanda che i responsabili del marketing locale dovrebbero porsi non è «​Dove mi posiziono?», ma «Perché Google dovrebbe raccomandare me rispetto alle altre 19 opzioni nelle vicinanze?»
• I modelli AI utilizzano già il testo delle recensioni per descrivere le attività agli utenti: le recensioni senza contesto descrittivo non forniscono loro alcun dato utile
• Il più grande vantaggio competitivo di Google rispetto a ChatGPT e Claude sono i dati locali

La nostra VP of Solutions di Uberall, Krystal Taing, è recentemente apparsa in un episodio in due parti del podcast Near Media. Insieme ai co-ospiti ed esperti di ricerca locale Cindy Krum, Mike Blumenthal e Greg Gifford, hanno analizzato gli ultimi annunci di Google I/O e li hanno valutati da professionisti del marketing locale.

E qui ci sono io, a riassumere le lezioni chiave che i brand multi-sede dovrebbero trarre da questa conversazione, insieme alle priorità che tutti dovrebbero stabilire — e perché capire il comportamento di ricerca in questo momento conta più del tuo posizionamento nel Local Pack.

1. La modalità AI non sta sostituendo la ricerca — sta sostituendo il comportamento di ricerca

Google non ha bisogno di eliminare la ricerca tradizionale. Se la modalità AI risponde a sufficienti domande, confronta sufficienti opzioni e completa sufficienti attività, il comportamento degli utenti cambierà da solo.

Krystal ha evidenziato il cambiamento più profondo sotto la superficie: Google sta passando dalle risposte alle azioni. L’obiettivo non è solo aiutare gli utenti a confrontare e decidere — è permettere loro di effettuare transazioni direttamente all’interno dell’esperienza di ricerca. Integrazioni per lo shopping, prenotazioni, appuntamenti: tutto avviene senza mai uscire da Google.

Perché ai consumatori non interessano le classifiche. Vogliono portare a termine la loro ricerca. E se la modalità AI li aiuta a farlo più velocemente, non sentiranno la mancanza della vecchia esperienza con tutti quei link blu.

Il numero di persone disposte ad acquistare non è cambiato. Quello che è cambiato è il percorso che seguono per trovare attività locali.

Eppure, le aziende vanno nel panico per il calo del traffico quando dovrebbero guardare più da vicino quale traffico stanno perdendo. L’osservazione di Greg è stata diretta: «Se guardi le analitiche delle aziende che si lamentano di perdere traffico, stanno perdendo traffico sui post informativi del blog; non stanno perdendo il traffico transazionale di fondo funnel.»

E come Greg ha formulato più avanti nella discussione: «Quello che i consumatori si aspettano dalle esperienze di ricerca raramente coincide con quello che vogliono i titolari di attività. Abbiamo condizionato gli imprenditori a credere che il volume di traffico e i clic siano i KPI definitivi della ricerca, ma non è mai stata la verità. Il vero KPI sono le vendite.»

2. Il futuro non sono le classifiche, sono le raccomandazioni

Questo è forse il più grande cambiamento per il marketing locale.

Per anni, il SEO locale significava una cosa: posizionarsi nel Local Pack. Ma ora vediamo sistemi AI che raccomandano, agenti che selezionano e consumatori ad alta intenzione di acquisto che accettano. Un responsabile del marketing locale non dovrebbe più chiedersi solo: «Dove si è posizionata la mia attività?», ma anche: «Perché Google l’ha raccomandata?» Queste sono ora le domande d’oro.

Krystal è stata molto diretta: «Il mio principale consiglio tattico è cambiare mentalità da ‘essere classificati’ a ‘essere raccomandati’. È questo il gioco. Le attività locali devono verificare le prove concrete che forniscono a questi algoritmi per assicurarsi di essere raccomandate.»

E non basta che il tuo sito web parli per te. Cindy Krum l’ha espresso chiaramente: «Google e i grandi modelli AI non si fideranno del tuo sito web se il tuo sito è l’unico posto sul web che afferma che la tua attività è eccellente. L’intero web deve riflettere un consenso digitale sulla tua eccellenza.»

Sì, quando dice «l’intero web», la richiesta è alta — ma credo possiamo tutti concordare che anche la posta in gioco lo è. Le aziende devono mantenere la loro presenza online con profili coerenti e accurati, avere un’ampia copertura di recensioni e creare contenuti che vanno oltre il proprio dominio per meritarsi quelle raccomandazioni costanti.

Tra cinque anni, forse parleremo meno di classifiche e più di idoneità alla raccomandazione. La competizione non è per la posizione 1. È per l’inclusione in quella shortlist generata dall’AI.

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3. Le recensioni sono ora drasticamente più importanti

Qui è dove i brand multi-sede hanno di più da guadagnare — o da perdere.

Storicamente, Google guardava le valutazioni a stelle e il volume delle recensioni. I sistemi AI possono andare molto più in profondità analizzando contesto, sentiment e attributi specifici.

Una recensione che dice «Ottimo dentista» non dice nulla a un’AI (né a un essere umano che cerca un ottimo dentista capace di gestire pazienti ansiosi).

Una recensione che dice «Questo dentista mi ha ricevuto lo stesso giorno, mi ha spiegato ogni passaggio, è stato fantastico con i pazienti nervosi e aveva un parcheggio comodo» dà all’AI e all’essere umano un’immagine dettagliata di ciò che l’attività offre realmente.

Krystal ha descritto questo cambiamento: «Non considerare la gestione delle recensioni solo come una corsa ad accumulare un grande numero di valutazioni a cinque stelle. Si tratta del contenuto semantico e della qualità contestuale di quelle recensioni.»

Ha anche notato che Google incoraggia attivamente recensioni più ricche: «Stiamo vedendo Google distribuire riquadri interattivi di recensioni in sempre più settori, invitando deliberatamente i consumatori a mettere in evidenza servizi specifici, caratteristiche operative o prodotti utilizzati.»

Greg Gifford è andato ancora oltre, sottolineando che i modelli AI si basano già fortemente sul testo delle recensioni: «Quando chiedi a un modello AI cosa sa di un’azienda, dirà esplicitamente: ‘Le recensioni dei clienti dicono X, Y e Z.’ Devi essere proattivo su tutte le piattaforme di recensioni per assicurarti che il tuo brand appaia fenomenale.»

E c’è un framework pratico per ottenere recensioni migliori senza oltrepassare alcun limite. Greg ha condiviso un approccio che genera recensioni più lunghe e descrittive per i suoi clienti: crea una pagina dedicata «Lasciaci una recensione» con link ai tuoi profili di recensioni e aggiungi un breve invito — non istruzioni, ma domande aperte che i clienti possono considerare prima di scrivere. Ad esempio: Quale servizio specifico abbiamo svolto per te oggi? In quale quartiere vivi? Come ha comunicato il nostro team durante l’intero processo?

«Leggendo queste domande appena prima di cliccare su un link, il consumatore ancora inconsciamente quei temi nella mente mentre scrive», ha spiegato Greg. Così, l’azienda ottiene recensioni più lunghe con parole chiave o prompt integrati naturalmente, servizi e località: esattamente ciò di cui hanno bisogno in questo clima di ricerca.

Google non usa le recensioni solo per classificare le attività — le usa per spiegarle. Le aziende hanno bisogno di recensioni che descrivano l’esperienza dei loro clienti, non solo che dichiarino la loro soddisfazione (o la mancanza di essa).

4. I dati strutturati diventano infrastruttura

Uno dei temi ricorrenti in entrambi gli episodi è che i siti web non stanno scomparendo (musica per le mie orecchie), ma non sono più la destinazione finale. Stanno diventando fonti di conoscenza leggibili dalle macchine.

Pensa a ciò di cui un agente AI ha bisogno per raccomandare un’attività ed effettuare una transazione: prodotti, servizi, disponibilità, prezzi, orari, sedi, FAQ, opzioni di prenotazione, recensioni. Se un agente non può accedere a queste informazioni e comprenderle, l’attività non entrerà nella shortlist generata dall’AI.

Krystal l’ha formulato semplicemente parlando di Ask Maps: «Tutto ciò che utilizza sono contenuti, foto, recensioni e video. Questo è tutto ciò che l’AI comprende delle attività locali: informazioni contestuali.» Se non è pubblicato, strutturato e accessibile, non esiste per questi sistemi.

Greg ha inquadrato questo cambiamento: «Ci stiamo muovendo verso una realtà Zero-Click o ‘Google Zero’ dove le visite web standard diminuiscono significativamente. Il tuo sito web diventa essenzialmente un feed di dati strutturati per motori AI esterni e punti di accesso conversazionali.»

Il panel ha anche evidenziato una lacuna che nemmeno Google ha colmato: la disponibilità in tempo reale. Mike ha raccontato di come ha cercato di usare Ask Maps per trovare un adattatore di corrente disponibile vicino a sua figlia a Milano. Ask Maps poteva suggerire negozi — MediaWorld, Unieuro, un negozio di elettronica — ma non poteva dire quale avesse effettivamente l’adattatore in magazzino. Google ha acquisito anni fa un’azienda chiamata Pointy che risolveva esattamente questo problema per i piccoli negozi, ma non ha mai scalato la soluzione.

Questa lacuna è un’opportunità. Se un’attività retail può mostrare la disponibilità in tempo reale e rendere facile per gli agenti AI confermare cosa c’è in magazzino, questo è un vantaggio competitivo che la maggior parte dei concorrenti non ha.

E il consiglio finale di Krystal nel podcast era direttamente collegato: «Assicurati che i tuoi dati digitali siano puliti, strutturalmente completi e facili da analizzare ed elaborare per un sistema AI. È il modo più semplice ed efficace per restare competitivi in futuro.»

È esattamente per questo che la gestione delle schede, le pagine di localizzazione, i profili delle recensioni e i contenuti social contano di più — non di meno — nella ricerca AI. Le aziende con dati completi, accurati e interconnessi sono quelle di cui i sistemi AI si fidano più facilmente e che raccomandano più volentieri.

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5. La personalizzazione cambia tutto

Questa è una delle implicazioni meno discusse di Google I/O.

Google ha annunciato un’integrazione più profonda dei dati personali — Gmail, YouTube, Foto, Calendar — nelle sue esperienze AI. La personalizzazione della ricerca un tempo influenzava principalmente le classifiche. Ora può influenzare la risposta stessa.

Krystal ha fatto un esempio pratico: «Diciamo che ho ordinato qualcosa su Amazon un anno fa, due anni fa, e ora ho bisogno di un sostituto per quel prodotto, ma non ricordo di averlo comprato su Amazon. Faccio una ricerca su Google. Google ora può dire: ‘Hai già acquistato da questo rivenditore e ottenuto questo prodotto. Vuoi che te lo procuri di nuovo?’» Sembra piuttosto utile.

Ha esteso questo alla ricerca locale: «Stai cercando un ristorante di sushi. Ci sei andato tre anni fa, hai lasciato una recensione a cinque stelle e hai scritto una lunga recensione. Vuoi semplicemente tornarci? Non vedi nemmeno più un Map Pack.»

E il contesto successivo in cui la personalizzazione funzionerebbe: due persone cercano «miglior ristorante per stasera». Google forse sa che la persona A ha figli, di solito prenota ristoranti familiari e guida, mentre la persona B adora la cucina raffinata, usa Uber e cena tardi. Stessa ricerca. Risposta completamente diversa.

Cindy ha sottolineato che Google segmenta in questo modo nella pubblicità da anni attraverso il mapping di coorti: «Perché non dovrebbero farlo su scala più ampia anche nella ricerca organica normale? Soprattutto se vedono un modo per monetizzarlo.»

Questa personalizzazione significa, in ultima analisi, che le classifiche universali si stanno dissolvendo. I brand multi-sede non possono più ottimizzare per una singola query. Devono ottimizzare per il pubblico — assicurandosi che la propria sede o il proprio brand sia la risposta giusta per un cliente specifico in un momento specifico.

6. La ricerca agentica premia l’eccellenza operativa

Se Google inizia a fissare appuntamenti, fare prenotazioni, confrontare attività commerciali e contattare aziende automaticamente, i vincitori non saranno necessariamente le attività con il miglior SEO. Saranno le attività con cui un agente può effettuare transazioni più facilmente.

Questo significa: orari corretti, integrazioni per le prenotazioni, inventario aggiornato, tempi di risposta rapidi, recensioni solide e dati di localizzazione coerenti. E questo avvantaggia il cliente tanto quanto l’agente.

Greg lo sottolinea nell’episodio: «Nella maggior parte dei casi, quando un’attività locale riceve una recensione negativa, non è opera di un attore malintenzionato online. È un cliente reale che cerca di comunicare che la propria esperienza reale non corrispondeva alle aspettative create dal marketing dell’azienda.»

Le attività che offrono un’esperienza genuinamente positiva e rendono quell’esperienza visibile digitalmente — attraverso dati accurati, profili completi e recensioni ricche — saranno probabilmente le attività che gli agenti raccomanderanno per prime.

(Purtroppo) agli agenti AI non importa del tuo marketing. A loro importa la tua prontezza operativa e quanto è facile raccomandarti o interagire con te.

7. La motivazione di Google: proteggere l’abitudine

Il panel ha discusso perché Google «spinge» la modalità AI in modo così aggressivo. L’hanno visto come una mossa difensiva.

Google vede OpenAI, ChatGPT, Claude, Perplexity — non in competizione per la quota di mercato della ricerca oggi, ma per la prossima generazione del comportamento di ricerca dei consumatori. Google non sta proteggendo la ricerca; sta proteggendo l’abitudine di chiedere prima a Google.

Mike osserva: «Il vero vantaggio competitivo di Google rispetto a ChatGPT, Claude o chiunque altro sono i loro dati locali. È sempre stata una cosa secondaria: oh, non è poi così importante. È il cuore della loro differenziazione competitiva a questo punto.»

Greg ha concordato, notando che i modelli AI concorrenti semplicemente non hanno l’infrastruttura locale: «I modelli non sono deterministici. Non hanno quelle informazioni locali, e nessuna delle aziende che gestiscono i modelli andrà a cercare di rimappare il mondo. Tutte devono fare affidamento su dati cartografici reali.»

Il panel ha anche discusso degli agenti Spark di Google — agenti AI personalizzati che gli utenti possono creare e condividere. Cindy ha avuto un’osservazione incisiva sul loro vero scopo: «Stanno facendo in modo che tutti aiutino ad addestrare i modelli. È tutto qui.» L’idea è che mentre gli utenti costruiscono agenti che seguono flussi di lavoro specifici — controllare questa fonte, poi quella, poi eseguire questa azione — Google impara quali processi funzionano e quali no, affinando i propri modelli nel processo.

E Cindy ha evidenziato un altro angolo strategico: Google sta puntando forte sul video, perché è lì che vanno l’engagement e i budget pubblicitari. «La TV via cavo è morta. Tutti hanno disdetto. Quindi dove le persone scoprono nuovi brand? Attraverso i social, e molto spesso attraverso i video.»

Per i brand multi-sede, la battaglia delle piattaforme è secondaria. Ciò che conta è essere posizionati per vincere — indipendentemente da quale sistema AI stia facendo le raccomandazioni.

Cosa dovrebbero fare le aziende adesso?

Un altro Google I/O è passato, e viviamo ancora in un mondo dove la ricerca Google non è stata sostituita dalla modalità AI. Dove lascia questo i professionisti del marketing multi-sede? Il fatto che ciascuno di questi esperti di ricerca locale abbia concordato su queste sei aree di focus è sufficientemente convincente.

• Pulisci i tuoi dati e massimizza il tuo Profilo dell’Attività su Google
• Migliora la qualità delle tue recensioni
• Crea contenuti ricchi sulla localizzazione — e vai oltre il tuo sito web
• Produci contenuti video specifici
• Investi in integrazioni che permettano prenotazioni facili, consultazione dei menù e verifica dell’inventario
• Misura la visibilità oltre le classifiche.

Guarda la Parte 1: EP 259 — What Does I/O Mean for Marketers Guarda la Parte 2: EP 260 — Goodbye Traffic, Hello Sales