Nel giro di un anno, il clic medio sulla prima posizione di Google per le ricerche informazionali è quasi dimezzato quando compare una AI Overview: dal 7,3% al 2,6% tra marzo 2024 e marzo 2025, secondo un'analisi di Ahrefs su un campione di 300.000 keyword. Per chi gestisce un negozio online il dato non riguarda solo gli editori di contenuti: riguarda anche le guide all'acquisto, i confronti tra prodotti e, in prospettiva, le stesse schede prodotto, sempre più spesso lette e riassunte da un sistema generativo prima ancora che un utente clicchi su un link.
Cosa sono le AI Overviews e perché riguardano anche l'e-commerce
Le AI Overviews sono i riepiloghi generati dall'intelligenza artificiale che Google mostra in cima ai risultati di ricerca per un numero crescente di query, con citazioni verso alcune delle pagine usate come fonte. Non sostituiscono l'elenco dei risultati organici, ma spesso lo anticipano, offrendo all'utente una risposta già pronta senza che sia necessario visitare un sito. Per un negozio online il punto non è soltanto la scheda prodotto: buona parte del traffico che porta a un acquisto passa da contenuti informativi a monte, come "come scegliere una bicicletta da città" o "differenza tra materassi in memory e lattice", ed è proprio su questo tipo di ricerche che le AI Overviews compaiono più spesso. Chi vende online tramite un blog di supporto, guide comparative o articoli di approfondimento collegati al catalogo si trova quindi coinvolto in questo cambiamento tanto quanto un editore, anche se il prodotto finale non è un articolo ma un acquisto.
Cosa dicono i dati sul calo dei clic
Oltre ai numeri di Ahrefs, un esperimento randomizzato condotto da ricercatori della Indian School of Business e della Carnegie Mellon University, con oltre mille partecipanti statunitensi su Chrome desktop, ha misurato un calo dei clic organici del 38% quando l'AI Overview è presente nella pagina dei risultati, e un aumento delle ricerche "zero-click" dal 54% al 72%. Lo studio, pubblicato come working paper nel 2026 e non ancora sottoposto a revisione paritaria, ha rilevato anche che oltre il 95% degli utenti a cui l'AI Overview veniva rimossa non si è accorto della differenza, un segnale di quanto questi riepiloghi siano ormai percepiti come parte naturale della pagina di ricerca.
Query informazionali e transazionali: una distinzione che conta
Lo stesso studio di Ahrefs osserva che il 99,2% delle AI Overviews analizzate compare su query di tipo informazionale, non transazionale. Chi cerca "migliori scarpe da trekking impermeabili" incontra con buona probabilità un riepilogo generato dall'IA; chi digita il nome esatto di un prodotto per acquistarlo, molto meno spesso. Questo significa che il rischio maggiore per un e-commerce si concentra nei contenuti che accompagnano il cliente prima della decisione d'acquisto, non necessariamente nella pagina di vendita vera e propria. Guide, confronti, articoli di approfondimento e FAQ restano quindi la parte più esposta, ma anche quella su cui è più facile intervenire.
Dati strutturati: la base perché i sistemi capiscano la scheda prodotto
La documentazione ufficiale di Google Search Central sui dati strutturati Product indica le proprietà minime per rendere una pagina prodotto idonea ai risultati arricchiti: nome, immagine e offerta con prezzo, valuta e disponibilità. A queste si aggiungono proprietà consigliate come marca, spese di spedizione e politica di reso, utili sia per i risultati arricchiti nella ricerca organica sia per l'idoneità a Google Merchant Center. Google non dichiara esplicitamente un legame diretto tra questo markup e la comparsa nelle AI Overviews, ma un dato prodotto incompleto o ambiguo resta comunque uno svantaggio quando un sistema, umano o automatico, deve capire in pochi secondi che cosa si sta vendendo, a quale prezzo e con quali condizioni.
Come iniziare a misurare l'impatto sul proprio sito
Prima di cambiare strategia è utile capire quanto le AI Overviews stiano effettivamente incidendo sul proprio e-commerce, invece di agire per sentito dire. Google Search Central non pubblica un report dedicato alle AI Overviews, ma il rapporto sul rendimento di Search Console permette di isolare le query informazionali legate al catalogo (le guide, i "come scegliere", i confronti tra prodotti) e confrontarne il CTR nel tempo rispetto alle query più transazionali, quelle con il nome del prodotto o del brand. Un calo del CTR a parità, o quasi, di posizione media su query informazionali, mentre le query transazionali restano stabili, è un indizio più affidabile della sola sensazione che "il traffico è calato". Segmentare i contenuti in questo modo aiuta anche a decidere dove investire per primi: le pagine transazionali, quelle più vicine alla vendita, restano generalmente meno esposte e possono continuare a fare leva sui dati strutturati descritti sopra, mentre le pagine informative vanno probabilmente ripensate per rispondere in modo più diretto e specifico.
Contenuti pensati per rispondere, non solo per posizionarsi
Le linee guida per i valutatori di qualità di Google, alla base dei principi noti come E-E-A-T (esperienza, competenza, autorevolezza, affidabilità), premiano da anni contenuti scritti da chi ha una reale competenza sull'argomento e informazioni verificabili piuttosto che generiche. Per una scheda prodotto o una guida all'acquisto questo si traduce in dettagli concreti e specifici: materiali, misure, compatibilità, tempi di consegna reali, condizioni di reso, risposte alle domande che un cliente si porrebbe prima di comprare. Un contenuto di questo tipo è più utile per l'utente che arriva sul sito, ed è anche il tipo di informazione che un sistema generativo può citare con maggiore precisione, invece di riassumerla in modo vago. Strutturare le risposte in modo diretto, con un paragrafo introduttivo che va subito al punto seguito dagli approfondimenti, aiuta sia il lettore che ha fretta sia un eventuale sistema che deve estrarre l'informazione principale da una pagina lunga.
Cosa evitare in questa fase
Alcune pratiche meritano cautela. Contrassegnare con markup di tipo Review o AggregateRating valutazioni non reali o non verificabili viola le linee guida sui dati strutturati di Google e può comportare un'azione manuale, con conseguente perdita dei risultati arricchiti. Allo stesso modo, svuotare le pagine di contenuto utile partendo dal presupposto che "tanto ci pensa l'intelligenza artificiale a spiegare il prodotto" è un rischio concreto: il contenuto informativo resta ciò che genera la citazione nei motori di risposta e, soprattutto, ciò che convince l'utente a comprare una volta arrivato sul sito. Infine, descrizioni prodotto generate in serie e duplicate su più negozi aumentano la probabilità che le pagine vengano considerate di scarso valore, con effetti negativi sia sulla ricerca tradizionale sia sulla visibilità nei sistemi di ricerca generativa. Vale anche la pena diffidare di chi promette un posizionamento garantito "dentro" le AI Overviews: nessuno strumento terzo controlla la selezione delle fonti citate da Google, e chi lo sostiene sta probabilmente vendendo una scorciatoia che non esiste.
Per chi vuole ripartire dalle basi prima di affrontare questi aspetti più recenti, può essere utile rivedere le strategie SEO di base per un e-commerce già pubblicate in questa sezione, su cui si innestano le considerazioni legate alle AI Overviews.
In sintesi, alcuni punti su cui intervenire per primi, riprendendo anche gli altri contenuti dedicati alla SEO nel portale:
- Completare il markup Product delle pagine prodotto e categoria: nome, immagine, prezzo, disponibilità, spese di spedizione, politica di reso.
- Presidiare i contenuti informativi che precedono l'acquisto (guide, confronti, FAQ) con risposte chiare, specifiche e verificabili.
- Monitorare in Search Console l'andamento del CTR sulle query principali, non solo la posizione media, per capire dove le AI Overviews stanno effettivamente incidendo.
- Evitare markup di recensioni non genuine e contenuti duplicati o generati in serie su più negozi.
