Sei strutture ricettive italiane indipendenti. 172 domande poste agli assistenti AI, ognuna letta a mano. I numeri per intero, anche quelli scomodi.
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Domande in cui la struttura è stata nominata — poco più di una su quattro (27 %).
Detto altrimenti: quando un viaggiatore chiede consiglio a un assistente AI e quello risponde nominando due o tre strutture, in tre casi su quattro la struttura misurata non è fra quelle.
Stesso metodo, stesse settimane, stesse quattro famiglie di domande:
| Struttura | Nominata | |
|---|---|---|
| A | 1 / 28 · 4 % | |
| B | 3 / 32 · 9 % | |
| C | 3 / 18 · 17 % | |
| D | 8 / 30 · 27 % | |
| E | 9 / 32 · 28 % | |
| F | 23 / 32 · 72 % |
Fra 18 e 32 domande per struttura, a seconda di quante famiglie di domande erano applicabili.
Questo è il dato che conta di più. Non è vero che gli assistenti ignorano le strutture indipendenti: una delle sei viene nominata in quasi tre risposte su quattro. Il problema non è la categoria — è quello che l'AI trova, o non trova, su ciascuna struttura.
Abbiamo raggruppato tutte e 172 le domande per famiglia:
| Famiglia di domande | Nominata |
|---|---|
| Tipo e città — «hotel a [città]» | 11 / 52 · 21 % |
| Tipo di ospite — «dove dormire con i bambini» | 10 / 38 · 26 % |
| Caratteristica — ciò che la distingue | 10 / 38 · 26 % |
| Luogo vicino — «vicino a [luogo noto]» | 16 / 44 · 36 % |
La domanda più semplice e più frequente — quali hotel ci sono in questa città — è quella in cui le strutture compaiono meno di tutte. È anche la domanda con più concorrenza: l'assistente deve scegliere due o tre nomi fra molti, e sceglie quelli su cui trova informazioni coerenti.
Due strutture su sei non sono state nominate nemmeno una volta quando abbiamo semplicemente chiesto quali hotel ci sono nella loro città — zero risposte su otto tentativi, in due lingue, su quattro assistenti diversi.
Entrambe hanno un sito funzionante e recensioni pubblicate. Non è un problema di qualità della struttura: è un problema di che cosa l'AI riesce a leggere.
Sei strutture sono poche. Questi numeri descrivono quello che abbiamo misurato, non l'intero mercato italiano, e non pretendiamo il contrario. Non abbiamo ancora pubblicato misurazioni «prima e dopo» perché la seconda misurazione, a ventuno giorni dalle correzioni, non è ancora stata fatta su nessuna struttura. Quando ci sarà, la pubblicheremo — anche se dirà che non è cambiato nulla.
Quello che possiamo dire è più modesto e più utile: il risultato cambia moltissimo da struttura a struttura, e si può misurare in un pomeriggio. Prima di sapere in quale delle sei situazioni si trova, ogni discussione su cosa fare è a vuoto.
Le domande sono fissate prima di guardare i risultati, poste a ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity, in italiano e in inglese, più volte ciascuna. Ogni risposta è letta da una persona, perché i nomi si somigliano e un conteggio automatico gonfia il risultato. Il metodo completo è su questa pagina.