C’è una cosa che l’intelligenza artificiale ha reso incredibilmente semplice: avere una risposta.
Apri ChatGPT, fai una domanda e in pochi secondi ottieni un testo articolato, sicuro e spesso convincente. Il problema è che una risposta ben costruita non è necessariamente una risposta corretta.
E soprattutto, una risposta non è una strategia.
Di recente ci è capitato di analizzare indicazioni elaborate direttamente attraverso ChatGPT: keyword da utilizzare, contenuti da sviluppare, direzioni strategiche da seguire.
A prima vista sembrava tutto sensato. Ma quando si parla di marketing, la plausibilità non basta.
Una keyword può sembrare perfetta e avere un volume di ricerca di appena 10 ricerche al mese. Un’altra può essere pertinente, ma avere una SERP dominata da colossi come Amazon ed eBay, rendendo poco realistico competere su quel terreno.
La distinzione è fondamentale:
Una ricerca generata dall’intelligenza artificiale non è un’analisi di mercato.
L’AI non ha accesso diretto ai dati reali e allo storico dell’azienda: senza queste informazioni, le sue risposte possono essere generiche, incomplete o poco attendibili.
E non è un limite che gli stessi strumenti nascondono. Anzi, lo dichiarano apertamente.
Sotto la casella in cui scriviamo, in piccolo, troviamo avvertenze molto chiare:
Claude è un’IA e può commettere errori. Si prega di verificare sempre le risposte.
ChatGPT può commettere errori. Assicurati di verificare le informazioni importanti.
Gemini è un’AI e può fare errori, anche in merito a persone.
Sono messaggi brevi, quasi invisibili nell’esperienza quotidiana, ma il concetto è importante: gli stessi produttori ci ricordano che una risposta dell’AI non equivale ad un’informazione verificata.
L’intelligenza artificiale può aiutare a trovare idee, sviluppare contenuti, esplorare possibilità e velocizzare molte attività.
Ma c’è una differenza enorme tra generare un’ipotesi e dimostrare che quell’ipotesi funziona.
La SEO è un esempio perfetto.
Possiamo chiedere a ChatGPT quali siano le keyword migliori per un settore e ottenere una lista assolutamente plausibile. Ma quella lista non ci dice necessariamente quali keyword siano davvero utili per quella specifica azienda.
In SASP non scegliamo una keyword perché “suona bene” o perché l’AI l’ha indicata come interessante.
La analizziamo.
Utilizziamo strumenti professionali come Semrush e Semdash per verificare volumi di ricerca, difficoltà, concorrenza e composizione delle SERP. Incrociamo poi questi dati con Google Search Console, analizzando query, impression, clic, posizionamenti e opportunità già presenti.
Perché una keyword può essere perfettamente coerente con ciò che vendi e, allo stesso tempo, essere completamente irrilevante per la tua strategia.
Può essere cercata pochissimo, troppo competitiva o avere un intento di ricerca diverso da quello che immaginiamo.
Non basta sapere cosa viene cercato. Bisogna capire se vale davvero la pena conquistarlo.
E se stessi partendo dall’idea sbagliata?
Il problema non riguarda solo la SEO.
Possiamo chiedere all’AI quale sia il nostro target, come posizionare un brand, quali contenuti pubblicare o quale campagna impostare.
E quasi sempre otterremo una risposta.
Ma l’AI non conosce automaticamente tutto ciò che rende unica un’azienda: mercato, margini, clienti, competitor, risorse disponibili e obiettivi commerciali.
Inoltre, se partiamo da una convinzione precisa, il rischio è che l’AI continui a sviluppare il nostro ragionamento senza mettere davvero in discussione la premessa.
“Voglio posizionarmi per questa keyword.”
“Voglio rivolgermi a questo target.”
“Voglio investire in questa campagna.”
La domanda che dovremmo porci è un’altra:
“E se stessi partendo dall’idea sbagliata?”
Un professionista dovrebbe essere disposto a dirtelo.
Anzi, dovrebbe essere proprio questo uno dei motivi per cui lo paghi.
Il valore non sta nell’avere una risposta
Nel 2025 OpenAI ha riconosciuto pubblicamente un problema noto come sycophancy, legato a risposte eccessivamente compiacenti nei confronti dell’utente. Un aggiornamento di GPT-4o aveva prodotto comportamenti considerati troppo accomodanti ed è stato successivamente ritirato.
La compiacenza non è un bug casuale: questi modelli imparano dalle valutazioni degli utenti, e agli utenti piace sentirsi dire che hanno ragione. Da qui è facile capire perché la risposta ‘sì, ottima idea’ arriva più facilmente di ‘no, non conviene’.
L’AI tende a sviluppare il tuo ragionamento senza mettere in discussione la premessa. Il problema non è più “l’AI dice sempre di sì”, che nel 2026 è una critica vecchia e contestabile, ma “l’AI non può contraddirti su cose che non sa”.
Su una scelta di marketing “plausibile ma sbagliata per quella azienda”, il modello non ha i dati per accorgersene, quindi non ha niente su cui fare pushback: ti asseconda non per compiacenza ma per ignoranza del contesto.
Il punto non è demonizzare l’AI. È capire come utilizzarla.
In SASP non lavoriamo contro l’AI. Lavoriamo con l’AI.
Sarebbe assurdo sostenere il contrario.
L’intelligenza artificiale ci permette di lavorare più velocemente, esplorare più possibilità e dedicare più tempo alle attività dove contano davvero competenza e capacità strategica.
Ma c’è una differenza fondamentale tra utilizzare l’AI per lavorare meglio e utilizzarla per smettere di fare analisi.
Noi la utilizziamo come strumento.
Partiamo dagli obiettivi, analizziamo dati, mercato e competitor, interpretiamo ciò che sta realmente succedendo e solo dopo costruiamo una strategia.
L’AI può suggerire una direzione.
I dati ci dicono se quella direzione ha senso.
L’esperienza ci aiuta a interpretarla.
È nella combinazione di questi elementi che nasce il valore.
L’AI può darti mille risposte. Il lavoro di un’agenzia è capire quale vale davvero.
Non smettere di usare ChatGPT.
Usalo meglio.
Usalo per esplorare, mettere ordine nelle idee e cercare nuove prospettive. Ma quando una risposta deve trasformarsi in una decisione che coinvolge il budget e il futuro della tua azienda, fermati un secondo.
Chiediti:
Su quali dati si basa?
È verificabile?
È realmente applicabile al mio caso?
Qualcuno ha provato a dimostrarmi che potrebbe essere sbagliata?
Perché il vero rischio non è che l’intelligenza artificiale sbagli.
Il vero rischio è non accorgersi quando sbaglia.
Ed è proprio per questo che un’agenzia non dovrebbe limitarsi a darti delle risposte.
Dovrebbe aiutarti a trovare quelle giuste.
Una strategia efficace nasce da competenze, dati e visione.
In SASP analizziamo il tuo business, il mercato e i competitor per costruire strategie di marketing pensate per raggiungere obiettivi concreti.
👉 Affidati a chi fa marketing ogni giorno. Parliamone.
