Chiedi a un assistente AI dove comprare un set di pennelli, un paio di scarpe da trail o una lampada da scrivania, e con buona probabilità la risposta indicherà un grande retailer. Non è un’impressione: uno studio pubblicato a fine settembre 2026 da Lightspeed Commerce, realizzato dalla società di consulenza Vaer AI, ha misurato quanto gli assistenti AI spingano gli acquirenti verso le catene nazionali, anche quando nessuno le ha chieste.
Per un negozio indipendente o una PMI con ecommerce è un dato scomodo, ma anche utile, perché lo studio mostra pure cosa sposta l’ago. Prima di leggerlo, va ricordato che il canale è ancora piccolo ma cresce in fretta, come raccontano i dati sul traffico dagli assistenti AI.
Cosa ha misurato lo studio di Lightspeed e Vaer AI
I ricercatori hanno analizzato circa 460.000 risposte a 20.000 prompt di shopping, passati attraverso ChatGPT, Google AI Mode e Google AI Overviews, ambientati a Los Angeles, New York, San Francisco e Montréal, su dieci categorie di prodotto. Nessun prompt menzionava la dimensione del negozio, le catene o gli indipendenti.
Il risultato più citato riguarda i confronti diretti: messi davanti alla scelta tra una catena nazionale e un negozio più piccolo, e senza ricerca web, gli assistenti hanno scelto la catena nel 90-94% dei casi. Con la ricerca web attiva il divario si riduce ma non scompare: le catene nazionali valgono ancora tra il 46% e il 58% delle raccomandazioni.
Le differenze tra piattaforme sono marcate. Google AI Overviews non ha indicato alcun negozio locale nel 68% delle risposte di shopping, mentre ChatGPT e AI Mode hanno citato un retailer locale in circa il 70% delle loro.
C’è poi un dettaglio che conta più dei numeri di testata. Secondo un’analisi di Search Engine Watch, anche quando i negozi piccoli compaiono tra le fonti, le grandi catene diventano la prima raccomandazione circa 2,5 volte più spesso. In un esempio pubblicato da Vaer, ChatGPT citava tre piccole cartolerie tra sei fonti, ma consigliava per prima una grande catena.
Perché gli assistenti AI preferiscono le grandi catene
Lo studio misura il fenomeno, non ne dimostra le cause. Il confronto tra le due condizioni però offre un indizio. Quando l’AI risponde basandosi solo sui dati di addestramento, nomina una catena nazionale circa due volte su tre e un negozio piccolo o locale una volta su dieci. Quando cerca sul web, i piccoli negozi recuperano spazio.
L’interpretazione più ragionevole, che va presa come tale, è che i grandi marchi siano semplicemente più presenti nei testi su cui i modelli sono stati addestrati e nelle fonti che consultano. La notorietà accumulata online negli anni diventa un vantaggio di partenza anche nelle risposte generative.
Il dato più incoraggiante riguarda la formulazione della domanda. Aggiungere la sola parola “independent” al prompt ha ridotto la quota di raccomandazioni andate alle grandi catene da circa il 44% fino al 9%, e ha più che raddoppiato i negozi piccoli e locali citati. Chiedere “local” ha avuto un effetto più debole, perché anche la filiale di una catena vicina soddisfa la richiesta.
I limiti dello studio: chi lo ha pagato e cosa non misura
Prima di trarre conclusioni servono tre cautele. La prima: lo studio è commissionato da Lightspeed, che vende software proprio ai retailer indipendenti e lo usa in una campagna sulla visibilità nell’AI. Non rende i dati falsi, ma è un segnale con uno sponsor.
La seconda: il campione riguarda negozi fisici indipendenti in quattro città nordamericane, non ecommerce puri e non il mercato europeo. Per l’Italia, ad oggi, non risulta uno studio equivalente.
La terza: non ci sono dati di vendita. Lo studio misura chi viene raccomandato, non chi riceve poi ordini. Il sondaggio collegato, condotto da Censuswide su 2.000 consumatori nordamericani, indica che oltre la metà ha già usato l’AI per decidere un acquisto.
Cosa può fare un negozio indipendente italiano da subito
La prima leva è dichiarare chi sei. Se una parola come “indipendente” cambia le risposte, conviene che quella identità sia esplicita e coerente ovunque: sito, schede del negozio, profili social, directory di settore. Un assistente che cerca un negozio indipendente deve poterti riconoscere come tale.
La seconda leva è diventare una fonte, non solo un risultato. Gli assistenti con ricerca web citano chi pubblica contenuti utili e verificabili: guide d’acquisto, confronti, pagine che rispondono alle domande dei clienti. È il lavoro che descriviamo parlando dei cinque livelli della SEO nel 2026.
La terza è controllare cosa dicono già di te. Orari sbagliati, prezzi vecchi o politiche di reso superate allontanano le raccomandazioni; qui trovi come correggere le informazioni sbagliate nelle risposte AI.
La quarta riguarda i dati di prodotto. Un assistente che deve scegliere scarta ciò che non riesce a verificare, quindi un catalogo comprensibile agli agenti AI è un requisito, non un extra.
Infine, misura. Prova periodicamente le domande che farebbe un tuo cliente su ChatGPT, AI Mode e AI Overviews, con e senza la parola “indipendente”, e annota chi viene citato. Il bias verso i grandi esiste, ma lo studio mostra che non è immobile: si muove con le fonti disponibili e con il modo in cui il cliente formula la domanda.
Domande frequenti sull’AI e i negozi indipendenti
Gli assistenti AI favoriscono davvero le grandi catene?
Secondo lo studio di Vaer AI per Lightspeed sì: nei confronti diretti senza ricerca web hanno scelto la catena nel 90-94% dei casi, e con la ricerca attiva le catene restano tra il 46% e il 58% delle raccomandazioni.
Quali piattaforme sono state analizzate?
ChatGPT, Google AI Mode e Google AI Overviews, con 20.000 prompt di shopping in quattro città nordamericane.
Lo studio vale anche per l’Italia?
Non direttamente: copre solo Stati Uniti e Canada. Per il mercato italiano non risultano, ad oggi, ricerche equivalenti.
Qual è la piattaforma più sbilanciata verso i grandi?
Google AI Overviews, che non ha indicato alcun negozio locale nel 68% delle risposte di shopping.
Cosa può fare subito un negozio indipendente?
Rendere esplicita e coerente la propria identità di negozio indipendente, pubblicare contenuti che possano essere citati come fonte, correggere le informazioni errate e mantenere dati di prodotto completi.
