La diffusione degli assistenti basati sull’intelligenza artificiale sta modificando il modo in cui le persone cercano negozi, ristoranti e servizi di prossimità. Alle ricerche per parole chiave – “ristorante vicino a me”, “medico sportivo Milano” – si affiancano domande sempre più articolate e contestuali, che includono aspettative emotive e circostanze personali. Un passaggio che cambia profondamente il ruolo delle recensioni online nella visibilità delle attività commerciali.
Secondo un’indagine di Euroconsumers, il 65% dei consumatori consulta le recensioni prima di scegliere, e il 78% le considera determinanti nella decisione finale. Con i motori conversazionali, questo patrimonio di testi diventa anche la fonte da cui i sistemi AI estraggono informazioni sull’atmosfera, l’esperienza e il contesto di un luogo — dettagli che raramente compaiono nelle schede ufficiali o negli elenchi aziendali.
Il paradosso: dati ricchi, quasi mai presidiati
Un’analisi condotta da Local Strategy su oltre 875.000 profili Google italiani mostra che l’82% ha almeno una recensione, con una media di 153 recensioni per scheda e un punteggio medio di 4,38. Tuttavia, su quasi 49 milioni di recensioni esaminate, solo il 17,4% ha ricevuto una risposta dall’attività. Più dell’80% di questo patrimonio informativo rimane senza riscontro. Il dato è rilevante non solo sul piano della reputazione verso i clienti, ma per le implicazioni dirette sulla visibilità nei risultati generati dall’AI. I sistemi conversazionali attingono dalle recensioni per costruire descrizioni contestuali delle attività: se i testi non vengono presidiati, monitorati e integrati con risposte, l’immagine che emerge potrebbe non corrispondere all’esperienza reale offerta. A complicare il quadro interviene anche la moderazione automatica delle piattaforme: nel solo 2025, Google ha rimosso oltre 292 milioni di recensioni ritenute non autentiche. I filtri algoritmici, tuttavia, non sono infallibili e possono eliminare anche recensioni genuine, rendendo necessario un monitoraggio attivo.
Tre aree di attenzione per chi gestisce un’attività
Gli esperti di Local Strategy, tech company italiana specializzata in Local Search Marketing, individuano tre livelli di intervento per le aziende che vogliono mantenere il controllo sulla propria presenza nelle ricerche locali assistite dall’AI.
Il primo riguarda la raccolta sistematica delle recensioni: una base ampia e rappresentativa restituisce ai motori di ricerca e ai sistemi AI un quadro più fedele all’esperienza reale dei clienti.
Il secondo è la risposta e l’analisi del sentiment: rispondere alle recensioni è comunicazione attiva, e l’analisi automatica dei testi permette di individuare i temi ricorrenti — qualità del servizio, prezzi, personale — distinguendo le cause di valutazioni positive o negative.
Il terzo livello riguarda la difesa dell’integrità dei contenuti: monitorare le recensioni rimosse, segnalare quelle false e interagire con le piattaforme per il ripristino di quelle autentiche cancellate per errore.
Le recensioni, da strumento di reputazione, si stanno affermando come infrastruttura informativa per i sistemi AI. Ignorarle significa lasciare che siano i dati a raccontare un’attività.
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