Il monito di Bosworth sul “tokenmaxxing” arriva mentre ChatGPT perde 22 punti di quota di mercato in un anno

A marzo 2026, gli ingegneri di Meta hanno consumato 73,7 trilioni di token in soli 30 giorni. Un numero che, secondo l’halftime report pubblicato da Growth Memo, fotografa un mercato in ebollizione. A maggio, Google ha annunciato che AI Mode ha raggiunto 1 miliardo di utenti attivi mensili, con query in media tre volte più lunghe rispetto alla ricerca classica. Eppure, il CTO di Meta Andrew Bosworth, in dichiarazioni riportate da The Decoder, avverte: “Nessuno dovrebbe usare gli strumenti AI solo per il gusto di usarli. Tutto il movimento non è progresso e l’utilizzo dei token non è una misura di impatto di alcun tipo.” Il paradosso è servito: il consumo non è impatto. Ma se i trilioni di token e i miliardi di utenti non sono la metrica giusta, cosa lo è?

Il paradosso dei 73 trilioni di token

Lo scorso marzo, i soli ingegneri di Meta hanno processato 73,7 trilioni di token in trenta giorni, stando ai dati raccolti da Growth Memo. Per dare un ordine di grandezza, si tratta di un volume di testo equivalente a decine di miliardi di pagine web. Parallelamente, a maggio 2026 Google ha raggiunto con AI Mode la soglia psicologica del miliardo di utenti attivi mensili, un traguardo comunicato con enfasi come “il più grande aggiornamento della ricerca in oltre 25 anni”. Nelle scorse settimane, Mountain View ha effettivamente lanciato una nuova casella di ricerca potenziata dall’IA, la prima revisione radicale dell’interfaccia dal 1998.

Eppure, mentre queste metriche di consumo fanno girare la testa a qualsiasi growth manager, Bosworth mette in guardia dal “tokenmaxxing” interno: “Tutto il movimento non è progresso”. Il suo monito invita a scavare sotto la superficie delle vanity metrics. La domanda che dovremmo porci non è quanti token vengono generati o quanti utenti accedono, ma quale frazione di quell’attività si traduce in un risultato di business misurabile. E su questo, i dati pubblici sono ancora avari di risposte.

Il crollo silenzioso di ChatGPT

Dietro i numeri da capogiro si nasconde un dato più scomodo: tra luglio 2025 e luglio 2026, la quota di mercato di ChatGPT è scesa dal 78% al 56%. Nello stesso periodo, Gemini è schizzato dal 15% al 30%, e Claude dal 2% al 10%. L’analisi, contenuta nel rapporto di Growth Memo, non dettaglia il perimetro esatto del campione, ma il trend direzionale è difficilmente ignorabile. Il leader indiscusso della scorsa estate ha perso 22 punti percentuali in appena dodici mesi, mentre due concorrenti — uno dei quali arrivava da quote irrilevanti — rosicchiavano terreno a colpi di integrazioni e nuove funzionalità.

Ancora più significativo per chi si occupa di CRO e SEO è il dato sulla sovrapposizione delle citazioni. A giugno 2026, il 91% delle menzioni nei motori di ricerca AI — ChatGPT, Perplexity, AI Overviews — compare in una sola piattaforma. In altre parole, l’ecosistema è estremamente frammentato: ottenere visibilità su ChatGPT non significa averla su Perplexity, e viceversa. Ogni motore attinge a un proprio corpus e restituisce un set di risultati quasi esclusivo. Per i brand, ciò implica che la cosiddetta “AI visibility” va presidiata motore per motore, con una dispersione di risorse che rende insostenibile una strategia basata soltanto sulla quota di utenti.

Questo dato, più di qualsiasi percentuale di crescita degli utenti, racconta una storia di fedeltà fragile. Un utente di AI Mode non è un utente di ChatGPT; una citazione su Gemini non compensa un’assenza su Claude. La metrica degli utenti attivi mensili — così centrale nelle narrative di adozione — rischia di diventare un indicatore di vanità se non viene incrociata con la persistenza della presenza e con la capacità di generare traffico effettivo verso i siti dei publisher. Il report di Growth Memo, pur senza offrire numeri granulari di conversione, suggerisce che stiamo misurando l’audience potenziale, non l’efficacia reale.

La metrica che nessuno sta guardando

Bosworth ha messo il dito nella piaga: il consumo di token non è impatto. Ma qual è la metrica alternativa? Per un CRO specialist, l’anello mancante è probabilmente il tasso di conversione post-query: quanti utenti che interagiscono con un motore AI completano un’azione misurabile sul sito di destinazione? O, ancora più a monte, qual è il tasso di ritorno dopo la prima esperienza? I dati pubblici finora si fermano alla superficie — token generati, utenti mensili, quota di mercato. Nessuno sta ancora raccontando, con numeri validati, la profondità della sessione o la propensione all’acquisto. Forse perché le metriche di engagement nell’AI generativa sono più sfuggenti, o forse perché il settore è ancora in una fase di land-grab in cui il volume fa premio sulla qualità.

Eppure, proprio qui si gioca la partita della maturità. Come in ogni disciplina di ottimizzazione, il primo passo è smettere di misurare l’attività e iniziare a misurare l’esito.

I numeri gridano, ma il silenzio è assordante: nel mercato della ricerca AI, la vera conversione non è l’utente che arriva, ma quello che resta. E su questo, i dati tacciono ancora.