L’analisi mostra che solo lo 0,8% dei prodotti compare in entrambe le superfici di ricerca
Immagina di ottimizzare il feed su Merchant Center per mesi. Affini i titoli, correggi le varianti, sincronizzi le disponibilità. Finalmente ottieni visibilità su Google Shopping e inizi a raccogliere clic. Poi accedi a un report e scopri che solo lo 0,8% dei tuoi prodotti appare dove conta davvero: nell’AI Mode di Google, che ha già 1 miliardo di utenti. Non è un bug. È il nuovo search, e secondo l’analisi condotta da Productrise a luglio 2026, la distanza tra la ricerca che conoscevamo e quella che stiamo usando è così ampia da ridefinire il significato stesso di “visibilità prodotto”.
La metrica che inganna: perché i tuoi prodotti sono spariti
L’analisi ha confrontato la SERP standard con le risposte generate da AI Mode su un insieme di query commerciali. Il primo dato è un calo drastico del volume: AI Mode restituisce circa il 95% in meno di inserzioni di prodotti rispetto alla ricerca tradizionale. In numeri assoluti, quando un prodotto viene mostrato, la ricerca standard ne espone in media 22,5 per pagina, mentre AI Mode si ferma a circa 4,3. Significa che l’algoritmo non sta solo selezionando meglio: sta eliminando lo spazio promozionale.
Il colpo più duro arriva però dalla frequenza. Nella ricerca standard, i prodotti compaiono nell’88% delle query analizzate. In AI Mode, scendono al 23%. L’intelligenza artificiale decide di non mostrare alcuna inserzione commerciale in più di tre quarti delle interrogazioni per cui Google Shopping tradizionale avrebbe restituito risultati. E quando mostra qualcosa, la sovrapposizione con il catalogo già visibile nella ricerca classica è minima: lo 0,8% dei prodotti affiora in entrambe le superfici nella stessa giornata, per la stessa query. In pratica, tutto il lavoro fatto per posizionarsi su Shopping è statisticamente irrilevante rispetto a ciò che AI Mode sceglie di esporre.
Questo slittamento non arriva dal nulla. Lo scorso maggio, in occasione del Google I/O 2026, l’azienda ha definito il nuovo box di ricerca potenziato dall’AI come il più grande aggiornamento in 25 anni. E i numeri di adozione confermano che non si tratta di un esperimento di nicchia: AI Mode ha già superato il miliardo di utenti mensili e, come ha dichiarato la stessa Google, l’utilizzo sta raddoppiando ogni trimestre. Chi fa e-commerce non sta osservando una deviazione temporanea: sta guardando il canale di discovery principale contrarsi sotto i propri occhi, mentre le ottimizzazioni tradizionali perdono trazione. Ma Google non è l’unico player a muovere questa partita.
Amazon Rufus: la vera alternativa che converte
Mentre Google riduce la superficie espositiva, Amazon sta costruendo un assistente allo shopping che i prodotti non si limita a mostrarli: li vende. Rufus, l’agente AI integrato nell’app e nella barra di ricerca di Amazon, è stato utilizzato da oltre 300 milioni di clienti nel corso del 2025 e a giugno 2026 ha già superato quella soglia, continuando a crescere. Non stiamo parlando di un chatbot accessorio: Amazon ha comunicato che Rufus ha generato quasi 12 miliardi di dollari in vendite incrementali annualizzate, un dato emerso dai risultati del quarto trimestre 2025.
La differenza strutturale è netta. AI Mode nasce per rispondere, non per vendere; elimina rumore informativo e, nel farlo, taglia fuori la maggior parte delle opportunità commerciali. Rufus, al contrario, è progettato all’interno di un ecosistema dove ogni interazione può convertirsi in transazione. I due assistenti competono per lo stesso comportamento dell’utente — chiedere all’AI cosa comprare o dove trovarlo — ma adottano modelli economici opposti. Per chi gestisce un e-commerce, il punto non è più “come ottimizzo il feed per Shopping”, ma “dove si sta spostando la domanda che converte”. E la risposta, oggi, non ha un’unica direzione.
La domanda che nessuno si sta facendo
Con AI Mode che raddoppia l’utilizzo ogni trimestre e Rufus che incanala volumi di vendita misurabili in miliardi di dollari, il futuro della scoperta dei prodotti è già scritto in un algoritmo opaco. La domanda che pochi stanno affrontando nei team CRO e growth è questa: come si testa una strategia di visibilità quando il canale non è più una SERP misurabile con rank e impressioni, ma una risposta generata al volo, diversa per ogni utente e per ogni sessione? Non abbiamo ancora un framework per validare se un prodotto sta apparendo “dove l’AI decide”, né tantomeno per attribuirgli una conversione. E se i canali di discovery si restringono, la conversione non dipenderà più dalla visibilità che possiamo comprare, ma dalla capacità di essere scelti da un modello che non abbiamo ancora imparato a testare.
