Tra settembre e novembre si chiudono i budget per l'anno prossimo. Nelle prossime settimane, in centinaia di aziende italiane, qualcuno preparerà una slide con i numeri dei canali di acquisizione e proporrà dove spostare le risorse. Se in quella slide il traffico organico appare più debole di quanto sia realmente, il taglio finirà nel posto sbagliato (potrei dire come sempre...). Un'analisi appena pubblicata su nove mesi di dati mostra che oltre un quinto del traffico proveniente dagli AI Overview di Google viene classificato nel canale Diretto invece che in quello organico. Non è un errore di configurazione. È un limite strutturale della misurazione.
Il 22% del traffico da AI Overview non compare nei tuoi report
Il 18 agosto 2026 Search Engine Land ha pubblicato un'analisi firmata da Alex Galinos, Group Director of Marketing Acquisition del gruppo Elife, che gestisce due brand nel settore dei transfer. Non è una rassegna di opinioni: è un dataset di prima mano costruito in nove mesi di tracciamento (settembre 2025 / giugno 2026) per un totale di 51.200 eventi registrati su 1.661 snippet citati.
Il risultato più rilevante è una cifra: il 22,4% del traffico proveniente da AI Overview viene attribuito al canale Diretto invece che alla ricerca organica. In termini assoluti, 11.468 eventi su oltre cinquantamila finiti nella colonna sbagliata. Il dato oscilla nel tempo: il mese peggiore è stato maggio 2026 con il 29,3%, il migliore aprile con il 16,8%.
Chi conosce il funzionamento di AI Overview capisce subito perché questo sia un problema logico, oltre che pratico. Gli AI Overview esistono soltanto dentro la ricerca Google. Un utente che clicca su una fonte citata in un AI Overview sta arrivando dalla ricerca organica, per definizione. Se un quinto di quel traffico finisce nel canale Diretto (direct), l'organica risulta sistematicamente sottostimata.
E "Diretto" è un po' la discarica della digital analytics: ci finisce chi digita l'indirizzo a mano, chi apre un segnalibro, chi clicca un link in una mail, e tutto ciò che il sistema non riesce a classificare.
Come è stato misurato
Il metodo merita attenzione perché è replicabile da chiunque, oggi, senza strumenti aggiuntivi: quando un utente clicca su uno snippet citato dentro un AI Overview, Google a volte aggiunge all'URL di destinazione un frammento nella forma #:~:text=. È il meccanismo che evidenzia il passaggio di testo pertinente nella pagina di arrivo. Galinos ha creato una dimensione personalizzata in GA4 che si attiva ogni volta che una sessione atterra con quel frammento presente, e ha raggruppato gli snippet in categorie tematiche per analizzarne l'andamento.
Il frammento è già nei dati GA4 di chiunque riceva traffico da AI Overview... ma... [quasi] nessuno lo sta guardando! Non è un segnale perfetto, e l'autore lo dichiara apertamente.
Perché il nuovo canale di GA4 non risolve il problema
Qui c'è un equivoco che sto sentendo spesso in queste settimane, e vale la pena chiarirlo.
Il 13 maggio 2026 Google ha aggiunto a GA4 un canale predefinito chiamato AI Assistant, che classifica automaticamente il traffico proveniente da assistenti riconosciuti come ChatGPT, Gemini e Claude. Le sessioni ricevono il valore ai-assistant nella dimensione mezzo e vengono raggruppate in un canale dedicato, senza bisogno di configurazioni o espressioni regolari personalizzate. Il rilascio è stato graduale e ha raggiunto la maggior parte delle proprietà entro l'inizio di giugno.
È un passo avanti reale. Ma non tocca il problema di cui stiamo parlando, per una ragione semplice: gli AI Overview non sono un assistente esterno. Vivono dentro la pagina dei risultati di Google.
Il secondo dato: quanto pesa, e quanto è instabile
Sempre dallo stesso dataset: nei nove mesi osservati, il 7,53% delle sessioni organiche complessive è arrivato da AI Overview.
Ma la distribuzione non è piatta, ed è qui che il dato diventa interessante per chi pianifica. Nel picco tra febbraio e marzo 2026 la quota ha toccato il 16-17%, quasi un visitatore organico su sei. Al momento della pubblicazione era scesa al 2-4%.
Una variazione di questa ampiezza, sullo stesso sito e sulle stesse pagine, dice qualcosa di importante: la prominenza degli AI Overview nella pagina dei risultati non è stabile. Fluttua (e questo è fondamentale) in base al tipo di query, alla fiducia che Google ripone nei contenuti disponibili, e probabilmente ad aggiustamenti algoritmici più ampi.
Chi sta costruendo un modello di previsione trattando il traffico da AI Overview come una percentuale fissa dell'organico sta calibrando male. Un mese di picco non è una nuova linea di base.
Cosa viene citato, e cosa no
C'è un terzo insieme di osservazioni che riguarda direttamente chi produce contenuti: la concentrazione è estrema. Lo snippet più performante da solo ha generato 2.276 eventi. La media sui 1.661 snippet è 31. Come quasi tutto nella ricerca, una minoranza di pagine fa la gran parte del lavoro.
Gli snippet hanno un ciclo di vita. Alcuni raggiungono un picco e poi svaniscono, di solito quando l'intento della query cambia stagionalmente o quando il contenuto invecchia rispetto a ciò che Google preferisce citare in quel momento. Altri emergono mesi dopo la pubblicazione e continuano a crescere. Il che rende la freschezza e la specificità più importanti di quanto si tenda a pensare.
Vincono i contenuti strutturati. Nel dataset, le tabelle di confronto costruite come vere tabelle HTML sono citate molto più di quanto il loro volume giustificherebbe. Il modello premia contenuti specifici e ben formattati che rispondono a una domanda circoscritta: orari, prezzi, percorsi nominati, confronti espliciti... coerente con quello che osserviamo da mesi lavorando sulla visibilità dei brand nelle risposte generative: la struttura del contenuto conta quanto il contenuto stesso.
I limiti, dichiarati
Vale la pena riportare i caveat, sia per onestà sia perché servono a chi vuole replicare il metodo.
Il frammento #:~:text= non è esclusivo degli AI Overview: lo usano anche i featured snippet e i box "Le persone hanno chiesto anche". Nel caso analizzato la contaminazione è bassa – l'autore ha verificato di comparire in meno di trenta featured snippet, perché il brand non lavora su query che tipicamente li attivano – ma su un sito con forte presenza in quei formati il segnale sarebbe più sporco.
La dimensione personalizzata in GA4 è a livello di evento, non di sessione. La percentuale che rapporta il traffico da AI Overview alle sessioni organiche confronta quindi due unità di misura diverse. È direzionalmente valida, non precisa.
E soprattutto: è un brand, un settore, un mercato. Il 22,4% non è una costante universale da usare come parametro. È quello che ha misurato lui, sul suo caso, in quei nove mesi. Il valore del lavoro sta nel metodo e nell'ordine di grandezza, non nella cifra da citare a memoria.
Per concludere...
Il traffico da AI Overview esiste, è organico, e in parte non lo stai vedendo! Se i budget del prossimo anno si decidono su report che sottostimano l'organico di un quinto della sua componente più nuova, la conseguenza non è statistica – è un investimento spostato sul canale sbagliato per dodici mesi.
Le prossime settimane sono il momento in cui questo si decide. Verificare quanto vale il gap sul proprio sito richiede poche ore. Sbagliare l'allocazione perché non si è verificato costa molto di più.
Se vuoi capire quanto pesa il fenomeno sul tuo dominio e come impostare una misurazione che tenga insieme visibilità nelle risposte AI e traffico effettivo, scrivimi qui. Un briefing di trenta minuti basta a stabilire se il problema è di misurazione, di citazione o di conversione – che sono tre cose diverse, con tre risposte diverse.
