Cosa ci insegnano 624 risposte IA sul riconoscimento dei nomi di marca

260 corrispondenze, nessuna menzione attribuita al marchio

Una ricerca senza distinzione tra maiuscole e minuscole, che ammette spazi tra “share”, “of” e “voice”, trova la frase in 260 risposte su 624: il 41,7%. Le occorrenze totali sono 385. Ripetere la frase nella stessa risposta non crea altre risposte positive.

L’analisi salvata non attribuisce menzioni a Share of Voice nelle 623 risposte analizzate. q4-1-ChatGPT-1 non ha una classificazione salvata: è sconosciuta, non negativa. Tutte le 260 risposte con corrispondenze testuali appartengono all’insieme analizzato.

Una metrica può sembrare un marchio

In q1-0-ChatGPT-2 si legge: “Maximum control, customizable metrics (share of voice in answers, accuracy, sentiment, source overlap).” In q1-0-Claude-0 una tabella contiene “Share of voice vs. rivals”. Questi esempi verificati indicano una metrica, senza identificare il nostro prodotto. Le citazioni restano nell’inglese originale.

Per stabilire l’identità servono il contesto della frase, la descrizione del prodotto, il dominio o altri elementi distintivi. Anche un rifiuto automatico può essere sbagliato. Un’attribuzione contestata deve poter essere verificata nel testo originale.

Nessun testo archiviato contiene letteralmente shareofvoice.app. Ciò non dimostra l’assenza di fonti collegate al sito: alcuni URL delle citazioni sono reindirizzamenti opachi. I metadati separati delle citazioni non fanno parte dell’estratto pubblico.

Come abbiamo raccolto le risposte

Il 10 ottobre 2026, tra le 11:51:46 e le 12:41:39 UTC, abbiamo raccolto 624 risposte API indipendenti, tutte riuscite. Il mercato era Global, la categoria “ai answer visibility monitoring” e il pubblico i team marketing e relazioni pubbliche. I prompt richiedevano l’inglese. Non era un rapporto sul mercato svizzero.

Il pannello comprendeva 26 gruppi di domande, due formulazioni ciascuno, tre ripetizioni per fornitore e quattro fornitori: 624 risposte. Il vecchio protocollo buyer-panel-v4 incrociava cinque bisogni d’acquisto sovrapposti con cinque dimensioni generiche di confronto, più una domanda sulla categoria. Questi bisogni non sono stati validati come rappresentativi della domanda reale.

Le richieste prevedevano al massimo 300 parole, con un limite di uscita di 4.000 token. OpenAI, Gemini e Claude usavano strumenti di ricerca web; Perplexity la ricerca nativa. L’istruzione consentiva al massimo una ricerca se necessaria; Claude aveva anche un limite di un uso dello strumento. OpenAI utilizzava ragionamento e contesto di ricerca ridotti. Sono impostazioni richieste, non una garanzia che ogni limite sia stato rispettato. Il download documenta le impostazioni complete.

I conteggi non misurano la qualità dei fornitori. Lunghezza, ricerca e formulazione possono influenzare la frequenza della frase. Le risposte API non rappresentano sessioni personalizzate nelle applicazioni per il pubblico.

Quali conclusioni sono sostenibili

• Un’espressione comune può essere scambiata per un marchio. Prima di contare una menzione occorre risolverne l’identità.
• Separare copertura della raccolta e dell’analisi: qui 624/624 e 623/624. Una risposta esclusa deve restare visibile.
• Zero menzioni attribuite descrive questa analisi di questo pannello. Non significa “mai raccomandato” e non misura gli acquirenti svizzeri.
• Una sola raccolta del nostro marchio, con vecchi prompt ed etichette automatiche, non dimostra accuratezza generale né l’effetto causale di un intervento SEO.

Scaricare le prove e ripetere il conteggio

Il JSON contiene tutte le 624 risposte originali in inglese, prompt, orari, modelli richiesti e indicatori di attribuzione salvati. Esclude pagamenti, link di accesso, dati d’uso, registri di ricerca, metadati separati delle citazioni e piano d’azione. Non include rapporti di altri clienti. Affermazioni sui fornitori, prezzi e raccomandazioni sono output storici non verificati, non nostri consigli.

• Prompt e risposte archiviati · JSON · 2,2 MB
• Una riga per risposta · CSV
• Ricalcolo offline · Python
• Metodo, campi e limiti · TXT

Salvare answers.json e recount.py nella stessa cartella, quindi eseguire python3 recount.py answers.json. Lo script usa solo la libreria standard di Python, senza chiamate di rete o IA. La regex è \bshare\s+of\s+voice\b, senza distinzione tra maiuscole e minuscole. Riporta risposte corrispondenti, occorrenze, conteggi per fornitore e copertura di classificazione. README.txt contiene l’impronta dell’archivio esatto. La documentazione dei dati è in inglese.

Prima di presentare un punteggio al cliente

Chiedete le risposte dietro ogni totale, le regole sugli alias e i casi non classificati. Per nomi ambigui leggete esempi accettati e respinti. Un’identità irrisolta resta un’incertezza e non deve diventare silenziosamente un’assenza.

La guida con calcolatore distingue tasso di menzione e quota delle apparizioni. La guida all’affidabilità spiega i confronti fra raccolte. Menzioni, citazioni e raccomandazioni separa i segnali. La metodologia descrive il funzionamento dei rapporti.