La metrica che ha guidato il marketing digitale per vent’anni non funziona più

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In quasi tutti i report di marketing digitale degli ultimi due anni compare la stessa anomalia: il traffico organico scende, gli investimenti in contenuti e SEO restano invariati, eppure i risultati commerciali, tengono. In pratica, il grafico e la realtà raccontano cose diverse. E la distanza tra i due non è un errore di misurazione, ma il segnale che la metrica stessa ha smesso di funzionare come indicatore affidabile.

Il punto non è che il traffico sia crollato, ma che non sia mai stato, da solo, una misura sufficiente del successo digitale di un’azienda. Per quasi vent’anni lo si è trattato come tale, per una ragione precisa: era la metrica più disponibile e più facilmente osservabile. Ma con i dati più recenti che mostrano una curva in discesa strutturale, quella convenzione è diventata difficile da sostenere.

1. La stori del traffico come KPI prescelto

La storia inizia nei primi anni 2000, quando Google lancia Analytics in forma gratuita e accessibile a chiunque abbia un sito. Per la prima volta, un imprenditore o un responsabile marketing può aprire una schermata e vedere quante persone sono arrivate sul sito, da dove e su quale pagina. È una rivoluzione, e come tutte le rivoluzioni, porta con sé una semplificazione: la metrica più visibile, quella che rimbalza nelle riunioni e nei report, diventa il numero di visite.

Il problema, però, è che quella metrica nasce in un ecosistema preciso: quello dei modelli pubblicitari display, dove il traffico è letteralmente il prodotto da vendere agli inserzionisti. AdSense paga a impressioni e clic e anche i banner si comprano a CPM, e così più traffico equivale a più ricavi. Ma quando la stessa logica viene trasportata nel content marketing aziendale, quello fatto di blog, guide e articoli SEO pensati per generare lead, l’equazione non regge più. Ci sono voluti quasi vent’anni per riconoscerlo apertamente.

2. Il primo segnale: il traffico senza valore

Già intorno al 2014-2015, alcuni analisti cominciano a mettere in discussione il modello. Mark Schaefer, consulente americano di marketing, conia il termine “content shock” per descrivere un fenomeno che inizia a diventare visibile: la produzione di contenuti online cresce a ritmi esponenziali, mentre l’attenzione disponibile degli utenti rimane costante. Il risultato è che un numero crescente di pagine genera traffico, ma non genera valore.

Il settore risponde cercando di “correggere” il KPI senza abbandonarlo: arrivano il tempo medio sulla pagina e il tasso di coinvolgimento, tentativi onesti di aggiungere sfumature a una metrica che, nel frattempo, continuava a essere quella su cui si costruivano obiettivi, budget e valutazioni delle performance delle agenzie SEO.

3. L’accelerazione che nessuno aveva previsto

Poi arrivano le AI Overview di Google, lanciate su scala globale tra fine 2024 e 2025, e il problema cambia natura. Non si tratta più di traffico di scarsa qualità: si tratta di traffico che direttamente non arriva più, perché Google risponde alla domanda dell’utente prima ancora che questi senta il bisogno di cliccare su qualcosa. Nel primo quadrimestre dell’anno, il 68% delle ricerche su Google si è concluso senza un singolo clic verso un sito esterno. Nel 2024 la percentuale era al 60,5% e quando è presente un’AI Overview, il tasso sale all’83%. In Google AI Mode arriva al 93%. Per un’azienda che ha costruito la propria strategia digitale sul traffico organico, questi numeri non sono un campanello d’allarme, ma una ristrutturazione del mercato.

Eppure c’è un dato che i consulenti SEO di PosizioneUno.it citano spesso quando lavorano con i clienti su questo tema, perché ribalta completamente la logica con cui molti ragionano ancora: i visitatori che arrivano su un sito dopo aver letto una risposta AI, convertono in media 23 volte di più rispetto ai visitatori che arrivano dalla ricerca organica tradizionale.
Il meccanismo è intuitivo, a pensarci: se un utente clicca su un sito nonostante Google abbia già risposto alla sua domanda nell’interfaccia di ricerca, significa che quella risposta non gli è bastata: vuole approfondire e capire di più, vuole già acquistare. È già a metà del percorso decisionale. Il traffico cala, ma quello che rimane è più pregiato. 

4. Il nuovo metro

Il settore si sta muovendo, anche se in modo ancora disomogeneo, verso un insieme di metriche più articolato. La Share of Model, ossia quanto spesso un brand viene citato nelle risposte dei principali sistemi AI, da ChatGPT a Gemini a Perplexity, sta diventando un indicatore di visibilità a tutti gli effetti, tanto che sono già nati tool dedicati al suo monitoraggio, e moduli integrati nelle piattaforme già esistenti. L’AI Answer Inclusion Rate misura invece con quale frequenza le pagine di un sito compaiono nelle risposte generate. Il volume di branded search, le ricerche che contengono esplicitamente il nome del brand, è diventato uno dei proxy più affidabili per misurare la salute della presenza digitale.

Per le aziende, questo è sia un problema che un’opportunità. Un problema perché le metriche tradizionali continueranno a deteriorarsi; un’opportunità perché chi inizia adesso a costruire visibilità nei sistemi AI si troverà in una posizione avvantaggiata quando quel momento arriverà.
È il tipo di lavoro che i consulenti di PosizioneUno portano avanti con le aziende che seguono: non partire dal grafico che scende, ma analizzare cosa succede prima del clic e costruire lì la presenza del brand: la parte più complessa è che non esiste ancora uno standard condiviso per misurare tutto questo. I tool ci sono, i dati pure, ma il modo in cui un’organizzazione decide cosa conta davvero dipende ancora in larga misura da chi la affianca. Al momento, questa è la vera variabile competitiva.

Foto di Carlos Muza su Unsplash