Ultimo aggiornamento il 28 Agosto 2026 alle 10:20
Amazon resta il retailer n. 1 nella classifica delle vendite e-commerce di Digital Commerce 360, ma si trova al n. 158 negli AI Commerce Rankings dell'editore. Questo divario non è necessariamente un punto debole. Riflette una strategia deliberata per limitare gli agenti di acquisto di terze parti e mantenere scoperta dei prodotti, raccomandazioni, dati e transazioni all'interno dell'ecosistema di IA di Amazon. Google AI Mode sta costruendo il modello opposto, nel quale un assistente controlla una parte maggiore dell'interfaccia di scoperta mentre commercianti e partner di prenotazione completano la transazione. Per i retailer, la domanda strategica diventa inevitabile: massimizzare la visibilità nei sistemi di IA esterni o proteggere una quota maggiore della relazione con il cliente nel proprio ambiente?
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Il tema di oggi è chiaro: il commercio agentico sta creando una nuova decisione distributiva per ogni retailer.
Amazon scommette che la propria scala, le abitudini dei clienti, la rete logistica, l'attività pubblicitaria e i dati commerciali first-party siano abbastanza forti da mantenere gli acquisti con IA entro i propri confini. Altri retailer stanno seguendo la strada opposta, esponendo cataloghi e scorte agli assistenti di terze parti in cambio di maggiore scoperta.
Nessuna delle due strategie è automaticamente corretta. La risposta dipende da quanta domanda il retailer possiede già, da quanto è differenziato il catalogo, da quanto debba essere trasferibile la relazione con il cliente e dalla capacità dell'azienda di sostenere transazioni affidabili quando un sistema di IA esterno invia un acquirente qualificato direttamente al prodotto o al checkout.
Entriamo nel vivo.
LA STORIA PRINCIPALE
Amazon sta costruendo deliberatamente un ecosistema chiuso di AI commerce
L'ultima analisi degli AI Commerce Rankings di Digital Commerce 360 mostra quanto la strategia di Amazon sia diversa da quella dei retailer che cercano di massimizzare l'esposizione attraverso sistemi di IA di terze parti.
Amazon resta al n. 1 nella classifica delle vendite e-commerce di Digital Commerce 360, ma si trova al n. 158 negli AI Commerce Rankings. La classifica IA valuta fattori come l'accessibilità del catalogo agli agenti di terze parti, il traffico proveniente da fonti IA, la diversità delle fonti e lo slancio degli ultimi 90 giorni.
La posizione bassa nell'AI commerce non è necessariamente la prova di un fallimento. Riflette una scelta aziendale deliberata. Amazon ha limitato i bot esterni e ha forti incentivi a mantenere la scoperta dei prodotti nel proprio ecosistema, dove Alexa for Shopping, Buy for Me, AWS e i dati commerciali di Amazon possono sostenere la sua strategia agentica.
Walmart, a confronto, è al n. 37 negli AI Commerce Rankings ed è molto più aperta alla scoperta tramite IA di terze parti. Retailer più piccoli come Nixon, Online Labels ed Everlane si sono posizionati vicino ai primi posti pur essendo molto più in basso nella classifica tradizionale delle vendite.
Questo crea una vera scelta strategica per i retailer. I cataloghi aperti possono aumentare la scoperta attraverso ChatGPT, Gemini e altri assistenti esterni. Un modello più chiuso può preservare il controllo sulla presentazione dei prodotti, sui dati first-party, sulle raccomandazioni, sull'economia pubblicitaria e sulla transazione stessa.
Amazon può permettersi di scegliere la strada chiusa perché possiede già un'enorme domanda dei clienti e dispone dell'infrastruttura necessaria per rendere utili i propri prodotti di acquisto con IA. La maggior parte dei retailer più piccoli non ha questo vantaggio. Per loro, rifiutare l'accesso all'IA esterna può proteggere il controllo ma anche eliminare una fonte crescente di scoperta. La strategia giusta dipende quindi dal fatto che il brand sia già una destinazione o abbia ancora bisogno di altre piattaforme per farsi conoscere da nuovi clienti.
| Indicazione operativa: Decidete esplicitamente a quali parti del percorso commerciale volete dare accesso ai sistemi di IA esterni. Se il vincolo è la scoperta, rendete semplici da recuperare per gli agenti affidabili i dati di prodotto, il prezzo, la disponibilità, le recensioni, la spedizione e le informazioni sui resi. Se il controllo della relazione con il cliente è il vostro vantaggio difendibile, investite in un assistente proprietario, nella fedeltà, nei dati first-party e in un'esperienza di transazione abbastanza forte da dare agli acquirenti un motivo per iniziare nel vostro ecosistema. Non finite per caso in un modello aperto o chiuso. |
IL CAMBIAMENTO
Google sta costruendo il modello opposto: commercio agentico aperto
Google ha ampliato AI Mode in Search con tre nuove funzioni per i viaggi: monitoraggio dei prezzi dei voli, confronti tra punti e miglia e prenotazione diretta degli hotel.
La categoria dei viaggi offre un'utile anteprima di come può funzionare il commercio agentico, perché la decisione combina dati strutturati, preferenze personali, prezzi dinamici, programmi fedeltà, recensioni, cancellazioni e pagamenti.
Il monitoraggio dei prezzi dei voli è ora disponibile in più di 180 Paesi e territori. Un utente può descrivere in modo conversazionale la rotta e le date, chiedere ad AI Mode di monitorare la tariffa e ricevere un'e-mail quando il prezzo cambia. Google afferma che le opzioni sottostanti utilizzano dati aggiornati di oltre 300 compagnie aeree e siti di viaggio partner.
AI Mode può anche mostrare il costo di voli e hotel in punti o miglia. Il supporto iniziale ai programmi fedeltà include Alaska Airlines / Hawaiian Airlines, American Airlines, Choice Hotels, Hilton e Wyndham; altri programmi dovrebbero seguire.
Il cambiamento più importante riguarda la prenotazione degli hotel. Negli Stati Uniti, gli utenti possono ora passare da una ricerca conversazionale dell'hotel alla selezione della camera, alla verifica delle condizioni di cancellazione e al pagamento tramite Google Pay quando un partner integrato supporta la transazione.
Google non diventa il merchant of record. La catena alberghiera o la piattaforma di prenotazione continua a gestire la relazione commerciale e il servizio clienti. Tra i partner iniziali figurano Booking.com, Expedia, Hilton, Hotels.com, IHG, Marriott, Priceline, Trip.com, Wyndham e altri.
Questa separazione è strategicamente importante. AI Mode controlla una parte maggiore dell'interfaccia decisionale, mentre il partner commerciale resta responsabile di inventario, prezzo, accettazione del pagamento, cancellazioni, rimborsi e assistenza post-acquisto.
Questo potrebbe diventare un modello comune di commercio agentico anche oltre i viaggi. L'IA controlla la conversazione e il livello delle raccomandazioni; il commerciante fornisce dati commerciali in tempo reale e completa la transazione.
| Indicazione operativa: Verificate i passaggi tra raccomandazione e transazione nella vostra categoria. Chiedetevi se un assistente esterno potrebbe recuperare in modo affidabile prezzo attuale, inventario, varianti, spedizione, condizioni di reso, vantaggi fedeltà e disponibilità. Se sempre più clienti arrivano dopo che un sistema di IA ha già ristretto le opzioni, la pagina prodotto e il checkout devono confermare subito la raccomandazione, anziché costringere il cliente a ricominciare la ricerca. |
IL LIVELLO OPERATIVO
Il commercio agentico termina ancora nel servizio clienti
La nuova guida di Shopify sulla tecnologia per contact center mostra cosa deve accadere dopo il successo di qualsiasi canale di scoperta basato sull'IA: comunicazione con i clienti, dati degli ordini, self-service, automazione, pianificazione della forza lavoro e analisi devono rimanere connessi.
Shopify organizza lo stack di assistenza in sei livelli: canali di comunicazione, helpdesk e CRM, knowledge base e self-service, automazione e IA, gestione della forza lavoro, analisi e controllo qualità.
Gli esempi più solidi derivano dal collegamento dell'assistenza con dati commerciali reali. Backyard Butchers ha registrato un aumento del 70% nella velocità delle modifiche agli ordini dei clienti e una riduzione di circa il 50% nei tempi di risoluzione dei ticket dopo aver collegato più strettamente l'assistenza a Shopify. Tella & Stella ha registrato una crescita delle vendite del 23% su base annua dopo aver unificato DTC, B2B, POS, servizio clienti, lifecycle marketing e assistenza supportata dall'IA in uno stack più connesso.
L'implicazione per il commercio agentico è importante. Anche quando l'IA gestisce una quota maggiore di scoperta e checkout, il commerciante mantiene la responsabilità della parte complicata: il cliente con un problema di consegna, una richiesta di rimborso, una variante errata, un articolo danneggiato o una domanda sulle politiche.
| Indicazione operativa: Trattate il servizio clienti come parte dell'architettura del commercio agentico. Collegate l'assistenza ai dati in tempo reale su ordini, prodotti, clienti e politiche, in modo che una transazione generata dall'IA possa comunque essere modificata, rimborsata, spiegata o corretta con precisione. Più la scoperta e il checkout diventano automatizzati, più acquista valore un sistema affidabile di gestione delle eccezioni. |
3 TEMI SU PUBBLICITÀ, CREATIVITÀ E OPERAZIONI DI PIATTAFORMA
1. Demand Gen avvicina il modello aperto alla transazione
L'August Demand Gen Drop di Google aggiunge tre funzioni degne di nota: punti di accesso alla messaggistica diretta dagli annunci YouTube, più inventario e offerte specifici per i viaggi e la disponibilità generale della creazione video multimodale all'interno di Asset Studio.
Google afferma che le centinaia di miglioramenti di Demand Gen introdotti nella seconda metà del 2025 hanno generato per gli inserzionisti un aumento medio del 30% delle conversioni o del valore di conversione. Si tratta di dati sperimentali dichiarati dalla piattaforma, non di una garanzia per ogni account, ma spiegano perché Google sta spingendo questo tipo di campagna verso casi d'uso più vicini alla parte bassa del funnel.
Il test sulla messaggistica è importante perché l'azione successiva può ora essere una conversazione anziché una visita al sito web. Un cliente che guarda un annuncio YouTube potrebbe aprire un'app di messaggistica e parlare con il brand mentre l'intenzione è ancora alta.
Gli inserzionisti del settore viaggi potranno inoltre mostrare attività locali, eventi, offerte in tempo reale e pubblicità alberghiere più personalizzate. Il tema è lo stesso di AI Mode: la raccomandazione diventa più consapevole del contesto e più vicina alla transazione.
Allo stesso tempo cambia il livello creativo. Multimodal Video Creation in Asset Studio è ora disponibile in generale e consente agli inserzionisti di creare storyboard e asset orizzontali e verticali in un unico flusso di lavoro.
Il caso di studio WAAW by Alok di Google mostra il livello di governance necessario quando la personalizzazione diventa generativa anziché basata su modelli.
Il progetto è partito da un video musicale ufficiale interamente realizzato da persone e ha poi utilizzato Gemini Omni, Maps, Weather, YouTube & Trends, Vertex AI e Veo per adattare parti approvate dell'esperienza alla posizione, al meteo, allo stile e all'umore di un fan.
Il numero interessante non è quante versioni il sistema potesse generare, ma quante il team ne abbia respinte. Su 23.234 risultati candidati, solo 4.320 —il 18,6%— hanno superato l'Artistic DNA Gate del progetto. Gli altri sono stati respinti o rimandati indietro per essere perfezionati.
La lezione è che la personalizzazione scalabile richiede più logica di revisione, non meno. Il team ha definito cosa potesse cambiare, cosa dovesse rimanere fisso e quali criteri visivi ed emotivi dovesse soddisfare ogni risultato.
| Indicazione operativa: Prima di attivare più creatività generativa, definite gli elementi non negoziabili: forma del prodotto, packaging, dichiarazioni, colori del brand, tono, diritti dei creator e qualsiasi elemento della scena che debba rimanere fisso. Usate l'IA per moltiplicare le idee approvate, ma integrate revisione e rifiuto nel flusso di lavoro. Per gli annunci basati sulla messaggistica, assicuratevi che il cliente raggiunga un team o un sistema di automazione in grado di rispondere esattamente alla domanda che l'annuncio probabilmente susciterà. |
2. I risultati sponsorizzati potrebbero diventare più interattivi
Google sta nuovamente testando categorie scorrevoli all'interno dei risultati sponsorizzati. Gli utenti possono scorrere tra etichette di categoria che modificano i risultati sponsorizzati mostrati sotto, con esempi quali una categoria in evidenza e una categoria con prezzo più basso.
L'esperimento assomiglia a un piccolo livello di acquisto guidato dentro l'unità pubblicitaria. Invece di trattare ogni query commerciale come un elenco fisso di risultati, Google può consentire all'utente di affinare l'intenzione all'interno dell'esperienza sponsorizzata.
Per gli inserzionisti e-commerce, ciò rende più importanti la classificazione dei prodotti, il posizionamento dei prezzi e la qualità del feed, perché la piattaforma potrebbe riorganizzare sempre più spesso l'inventario sponsorizzato attorno all'intenzione per categoria.
| Indicazione operativa: Non ottimizzate in base a un test non confermato, ma monitorate i risultati Shopping e Search effettivi nelle categorie di maggior valore. Mantenete tassonomia dei prodotti, titoli, prezzi e dati promozionali abbastanza puliti da consentire a Google di mostrare lo SKU corretto quando gli utenti affinano l'intenzione nell'esperienza pubblicitaria. |
3. Google pubblica indicazioni più strutturate sulle fluttuazioni delle prestazioni
Search Engine Roundtable riporta che Google ha pubblicato o aggiornato una documentazione dedicata alla risoluzione dei problemi per Google Ads, Performance Max, Search, Display, Video, Shopping, App, Smart e campagne Demand Gen.
La cronologia esatta di pubblicazione di ogni pagina di assistenza è difficile da verificare, ma la direzione è utile: Google sta cercando di fornire agli inserzionisti schemi specifici per tipo di campagna con cui diagnosticare i cambiamenti, anziché reagire immediatamente a una sola metrica.
Questo conta man mano che offerte, creatività, targeting e posizionamenti diventano più automatizzati. Un calo delle prestazioni può derivare da modifiche al budget, monitoraggio delle conversioni, concorrenza, stagionalità, asset, feed, politiche, apprendimento o dinamiche d'asta.
| Indicazione operativa: Seguite una sequenza diagnostica coerente prima di modificare offerte o budget. Controllate il monitoraggio delle conversioni, la cronologia delle modifiche, lo stato del budget, le condizioni dell'asta, l'integrità del feed di prodotto, i cambiamenti creativi, la stagionalità e le prestazioni della landing page. L'automazione aumenta la necessità di una risoluzione disciplinata dei problemi, perché più variabili possono muoversi al di fuori delle impostazioni manuali che avete modificato. |
FUORI ORARIO
Possedere l'interfaccia significa anche assumersi la responsabilità
Meta trasforma un accordo legale in una campagna sulla sicurezza delle piattaforme
Business Insider riporta che Meta ha iniziato a pubblicare annunci a pagamento per chiedere a TikTok e YouTube di adottare misure analoghe per la sicurezza degli adolescenti, dopo aver accettato un accordo fino a 18 miliardi di dollari in una causa sulla dipendenza degli adolescenti.
Gli annunci di Meta chiedono alle piattaforme rivali di «unirsi a noi nel sostenere gli adolescenti» e rimandano alla spiegazione dell'azienda sulle tutele previste dall'accordo.
Business Insider descrive la strategia come jiu-jitsu reputazionale: Meta cerca di trasformare un importante accordo legale in un dibattito di settore sugli standard condivisi, invece di lasciare che la storia resti concentrata soltanto su Meta.
Per gli inserzionisti, il punto importante va oltre la tattica di pubbliche relazioni. Sicurezza, verifica dell'età, progettazione dei prodotti, moderazione e regole sul targeting dei giovani possono influire sul funzionamento delle piattaforme social e sul modo in cui i brand possono raggiungere un pubblico più giovane.
| Indicazione operativa: Considerate la sicurezza delle piattaforme e i cambiamenti normativi come parte della pianificazione media, non come una questione legale separata. Nelle campagne rivolte a un pubblico più giovane, documentate il targeting per età, l'adeguatezza creativa, i rapporti con i creator, l'uso dei dati e le restrizioni specifiche della piattaforma. Un pubblico vasto ha valore solo finché la piattaforma può continuare a offrirlo in condizioni legali e di fiducia accettabili. |
L'ultimo aggiornamento di Workspace with Gemini di Google è rivolto agli studenti, ma riflette la stessa direzione di prodotto visibile nei viaggi, nella pubblicità e nel commercio: l'IA si sta inserendo negli strumenti in cui il compito viene già svolto.
Invece di aprire un prodotto di IA separato, gli utenti possono organizzare i compiti, trasformare gli appunti in guide allo studio, preparare presentazioni, riassumere informazioni e gestire il lavoro all'interno di Workspace.
Questo modello di prodotto sta diventando comune. Search diventa un flusso di prenotazione. Demand Gen può diventare un flusso di conversazione. I contact center diventano flussi di risoluzione assistiti dall'IA. Amazon sta costruendo agenti di acquisto nel proprio ecosistema.
Questo è il compromesso strategico alla base dell'approccio di Amazon. L'azienda non si limita a bloccare i bot: protegge l'interfaccia nella quale intenzione del cliente, scoperta dei prodotti, pubblicità, dati sulle transazioni e fedeltà possono rafforzarsi a vicenda.
Un ecosistema chiuso può creare un'economia first-party più forte, ma richiede anche al retailer di offrire scoperta, qualità delle raccomandazioni, servizio e fiducia sufficienti perché i clienti vogliano rimanervi.
Un ecosistema aperto può ottenere maggiore portata attraverso assistenti esterni e piattaforme di ricerca, ma una parte più ampia della decisione può avvenire al di fuori del controllo diretto del brand. I dati di prodotto devono essere accurati, le autorizzazioni dei partner intenzionali e l'attribuzione diventa più difficile.
Il modello vincente non sarà il più aperto né il più chiuso. Sarà quello che corrisponde al vero vantaggio del retailer: domanda proprietaria, inventario unico, logistica, servizio, fedeltà o capacità di diventare la fonte più utile ovunque il cliente inizi.
Il team Beecommercer