Un responsabile IT deve individuare una nuova piattaforma di cybersecurity. Fino a qualche tempo fa avrebbe probabilmente iniziato cercando su Google, consultando siti specializzati, scaricando documenti e confrontando le offerte dei fornitori. Oggi potrebbe cominciare chiedendo a un assistente AI di individuare le soluzioni più adatte alla propria infrastruttura, spiegare le differenze tra gli approcci tecnologici e preparare una prima lista di vendor da valutare. Il processo d’acquisto rimane complesso, ma cambiano i luoghi in cui si svolgono alcune delle sue fasi più importanti.
Per un’azienda B2B, questo significa che parte della prima valutazione potrebbe avvenire prima che il prospect visiti il sito aziendale, compili un form o entri in contatto con un commerciale.
È un cambiamento già osservabile. Secondo una ricerca Gartner pubblicata nel maggio 2026, il 45% dei 645 buyer B2B intervistati ha utilizzato strumenti di generative AI durante un acquisto recente, soprattutto per raccogliere informazioni su prodotti e fornitori. La stessa indagine indica che il 69% preferisce confrontarsi con i rappresentanti commerciali per verificare le informazioni prodotte dall’AI.
Il messaggio per il marketing è preciso: occorre essere presenti e credibili sia nei percorsi di ricerca mediati dall’AI sia nei momenti in cui il buyer cerca conferme prima di decidere. Questo richiede un lavoro coordinato su contenuti, SEO, customer experience e relazione con i prospect.
Indice degli argomenti
Come l’AI sta cambiando il customer journey B2B
Il percorso d’acquisto B2B è raramente lineare. Coinvolge diverse persone, richiede confronti tecnici ed economici e può prevedere più passaggi di approvazione. L’introduzione dell’intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore livello di complessità, perché consente ai buyer di raccogliere e organizzare informazioni in modi nuovi. Un assistente AI può sintetizzare le caratteristiche di una categoria di prodotti, preparare comparazioni, suggerire criteri di valutazione e aiutare un responsabile a presentare le alternative ai colleghi.
La ricerca The State of Business Buying, 2026 di Forrester evidenzia questa trasformazione: le ricerche attraverso strumenti di generative AI stanno acquisendo importanza nella fase iniziale del processo, mentre le reti di relazioni professionali e i confronti interni continuano a influenzare la decisione finale. Secondo Forrester, una tipica decisione d’acquisto B2B coinvolge 13 stakeholder interni e nove figure esterne che possono influenzarla. Sono valori medi riportati dalla ricerca, naturalmente, e non una regola valida per ogni acquisto.
Per i marketer, la conseguenza è che un contenuto efficace deve rispondere a esigenze informative differenti, in momenti diversi. Il CIO può cercare informazioni sull’integrazione con i sistemi esistenti, il CFO può avere bisogno di una valutazione economica, il responsabile operativo vuole capire le implicazioni sul lavoro quotidiano, mentre il procurement verifica condizioni contrattuali, rischi e affidabilità del fornitore. L’AI può facilitare la raccolta di queste informazioni e la loro redistribuzione all’interno del buying group. Il marketing deve assicurarsi che siano facilmente reperibili, aggiornate e coerenti.
La scoperta dei fornitori passa anche dalle risposte degli assistenti AI
Il primo cambiamento riguarda la fase di discovery. Le query tradizionali continuano a contare, ma i buyer possono porre domande molto più articolate agli assistenti AI. Invece di cercare semplicemente “software gestione documentale”, un responsabile potrebbe chiedere quali soluzioni siano adatte a un’azienda manifatturiera con più sedi, quali funzionalità servano per integrarsi con l’ERP e quali criteri utilizzare per confrontare i vendor.
Una ricerca condotta da Semrush su 622 professionisti B2B statunitensi, pubblicata nel luglio 2026, analizza proprio l’utilizzo degli strumenti AI nelle decisioni di acquisto. I dati relativi all’impiego dell’AI si riferiscono ai 519 rispondenti che hanno dichiarato di utilizzarla per lavoro. Tra questi, il 72% la usa nelle prime fasi di ricerca e il 62% per confrontare i fornitori. La ricerca è disponibile nell’approfondimento How AI Tools Shape the B2B Buying Process.
Si tratta di un campione statunitense e selezionato fra utilizzatori professionali di AI: i risultati non vanno quindi generalizzati automaticamente a tutti i buyer B2B italiani. Descrivono però comportamenti utili per individuare nuovi punti di contatto con i potenziali clienti.
Cosa deve fare il marketing per intercettare le ricerche AI
Il primo intervento è verificare se e come l’azienda venga rappresentata nelle risposte generate dagli assistenti. Un team marketing può costruire un test utilizzando domande reali legate al proprio mercato, evitando di inserire artificialmente il nome del brand. Per esempio:
- Quali soluzioni esistono per risolvere uno specifico problema aziendale?
- Quali caratteristiche dovrebbe avere un fornitore per un’impresa di un determinato settore?
- Quali vendor sono frequentemente associati a una categoria di soluzioni?
- Quali differenze emergono fra approcci tecnologici alternativi?
- Quali elementi occorre valutare prima di scegliere?
Le domande devono rispecchiare il linguaggio dei potenziali clienti. È utile ripetere il test su più strumenti e in momenti differenti, registrando le risposte, i fornitori citati e le eventuali fonti utilizzate.
Il risultato non sarà una classifica definitiva della visibilità AI. Le risposte possono variare in funzione del modello, del contesto e delle modalità di ricerca. Il test consente però di individuare lacune informative e rappresentazioni inaccurate da approfondire. Un system integrator, per esempio, potrebbe scoprire di essere associato correttamente ai servizi cloud, ma non alle competenze in cybersecurity che costituiscono una parte rilevante della propria offerta. L’analisi suggerisce allora di verificare come tali competenze vengono descritte sul sito, quali prove le supportano e quanto risultano riconoscibili nelle fonti esterne.
SEO e AI search: come ripensare contenuti e pagine aziendali
L’evoluzione della ricerca non rende superflua la SEO. Al contrario, aumenta l’importanza di contenuti ben strutturati, facilmente comprensibili e supportati da informazioni attendibili. Una pagina che descrive un servizio in modo generico rischia di offrire poco valore a un buyer e di non fornire elementi sufficienti per un confronto fra alternative.
Una pagina efficace dovrebbe invece chiarire chi può beneficiare della soluzione, quali problemi risolve, con quali condizioni può essere adottata e quali limiti presenta. Per un’offerta B2B tecnologica, questo significa arricchire i contenuti con informazioni realmente utilizzabili: ambiti di applicazione, requisiti tecnici, integrazioni, criteri di scelta, indicazioni sull’implementazione, evidenze verificabili e risultati documentati.
Questi contenuti devono essere leggibili, aggiornati e accessibili attraverso una struttura chiara di pagine, titoli e collegamenti interni. È utile inoltre prestare attenzione alla coerenza delle informazioni pubblicate sulle diverse proprietà digitali dell’azienda, dalla documentazione tecnica alle schede prodotto.
L’ottimizzazione per gli assistenti AI viene spesso descritta con espressioni come GEO, Generative Engine Optimization, o AEO, Answer Engine Optimization. Al di là delle differenze terminologiche, l’obiettivo è migliorare la possibilità che informazioni attendibili sul brand e sulle sue competenze vengano individuate e utilizzate nelle risposte. Non esiste tuttavia una procedura che garantisca la citazione di un’azienda da parte di un modello AI.
Per approfondire l’evoluzione di questi approcci, Digital4 ha dedicato un articolo al rapporto tra automazione pubblicitaria e ricerca generativa: AI nell’advertising: dal marketing autonomo alla GEO, la svolta studiata da PoliMi.
Dalla scoperta alla shortlist: i contenuti che aiutano a confrontare i fornitori
Dopo aver individuato una categoria di soluzioni, il buyer deve restringere il campo. È una fase nella quale l’AI può contribuire a preparare confronti e sintetizzare documentazione, ma nella quale le informazioni pubblicate dai vendor continuano ad avere un peso decisivo.
Un’azienda che presenta soltanto messaggi commerciali generici offre pochi elementi per una valutazione approfondita. Un responsabile marketing dovrebbe chiedersi se il sito e gli altri touchpoint permettano a un buyer di rispondere a domande concrete. Un fornitore di piattaforme di marketing automation, per esempio, potrebbe pubblicare un confronto tra differenti modalità di integrazione con il CRM, descrivere i prerequisiti per migrare i dati e spiegare come valutare le funzionalità di lead scoring. Per un’azienda SaaS, invece, potrebbero essere determinanti la documentazione sulle API, le certificazioni di sicurezza, le informazioni sul trattamento dei dati e i dettagli relativi al modello di pricing.
Questi materiali rendono più agevole il lavoro di ricerca e riducono l’incertezza. Inoltre possono essere condivisi all’interno del buying group, contribuendo a creare una base informativa comune tra persone con competenze e responsabilità differenti.
Un metodo efficace consiste nel partire dalle domande che il team commerciale riceve durante le trattative. Il marketing può analizzare le richieste più frequenti, raggruppandole per argomento: integrazioni, costi, implementazione, sicurezza, competenze necessarie, risultati attesi. A ogni gruppo di domande si può associare un contenuto specifico.
Le domande sui costi possono suggerire un articolo sui criteri per costruire il business case; quelle sull’integrazione possono diventare una guida tecnica; i dubbi sui risultati possono essere affrontati con una case history verificabile. Il lavoro dovrebbe coinvolgere marketing, sales, pre-sales e specialisti di prodotto, con l’obiettivo di costruire un patrimonio informativo utile prima, durante e dopo il contatto commerciale.
Buyer journey e fiducia: perché l’AI rende più importante la verifica umana
L’impiego crescente dell’AI nella ricerca dei fornitori introduce un elemento interessante: più i buyer possono accedere rapidamente a sintesi e confronti, più diventa importante verificare l’affidabilità delle informazioni.
Il 2026 B2B Buying Disconnect Report di TrustRadius rileva che il 63% dei buyer tecnologici intervistati ha utilizzato AI durante il percorso d’acquisto. Tra gli utilizzatori, il 94% dichiara di verificare almeno qualche volta le risposte ottenute. Anche Gartner evidenzia che i commerciali rimangono importanti per confermare le informazioni e supportare decisioni complesse.
Il marketing deve quindi progettare un percorso che permetta al buyer di passare facilmente dalla ricerca autonoma al confronto con una persona competente. Dopo aver consultato una guida sulle soluzioni di data protection, per esempio, il prospect potrebbe voler verificare come una determinata architettura si adatti alla propria infrastruttura. In quel momento un generico invito a richiedere una demo potrebbe essere meno efficace di una proposta di assessment tecnico o di confronto con uno specialista.
La call to action dovrebbe rispondere al bisogno informativo raggiunto dal buyer, anziché limitarsi a spingerlo verso un contatto commerciale standard. Per farlo, occorre conoscere le domande che emergono durante la valutazione e progettare passaggi coerenti fra contenuti, strumenti digitali e interlocutori aziendali.
Come riprogettare i touchpoint del customer journey B2B
Per tradurre queste trasformazioni in attività concrete, il marketing manager può partire da una revisione dei touchpoint esistenti. Un sito aziendale, una landing page, una newsletter o un webinar dovrebbero essere valutati in funzione delle domande a cui rispondono e del passaggio successivo che rendono possibile.
Un metodo operativo consiste nel costruire una mappa del percorso, distinguendo quattro momenti.
Ricerca del problema. Il buyer cerca di capire che cosa sta accadendo, quali rischi deve affrontare e quali approcci esistono. In questa fase sono utili articoli di scenario, guide introduttive, analisi di mercato e contenuti che spiegano le alternative disponibili. Il marketing dovrebbe verificare se questi materiali intercettano domande realmente espresse dai clienti e se sono sufficientemente aggiornati.
Valutazione delle soluzioni. Il buyer confronta categorie tecnologiche e possibili approcci. Servono approfondimenti sui requisiti, sui criteri di scelta e sulle differenze fra soluzioni. Il marketing può utilizzare domande raccolte dal team commerciale e analisi delle ricerche per individuare i contenuti mancanti.
Selezione dei fornitori. Il buyer costruisce una shortlist e approfondisce le caratteristiche delle aziende candidate. Diventano importanti case history, documentazione tecnica, referenze, certificazioni e informazioni commerciali trasparenti. L’obiettivo è ridurre il lavoro necessario per verificare le affermazioni del vendor.
Validazione e decisione. Il buying group deve raggiungere un consenso, giustificare l’investimento e affrontare le obiezioni. Possono essere particolarmente utili business case, strumenti per stimare i costi, assessment, documenti di sicurezza e incontri con specialisti. Il marketing dovrebbe preparare contenuti che aiutino il referente interno a condividere informazioni affidabili con gli altri stakeholder.
Questa mappa non va interpretata come un percorso rigido. I buyer possono tornare più volte sulle stesse domande, confrontare nuovi fornitori o coinvolgere ulteriori stakeholder. Il suo valore è operativo: aiuta il marketing a verificare se esistono contenuti e punti di contatto adeguati per ciascuna esigenza.
Un esempio pratico: riprogettare il journey per un’azienda SaaS B2B
Consideriamo un’azienda che propone una piattaforma SaaS per la gestione dei processi documentali. Il marketing ha già un sito con pagine prodotto, alcuni white paper e campagne di lead generation. Il problema è che molti contatti arrivano quando il buyer ha già confrontato diverse soluzioni e possiede informazioni parziali o inesatte sull’offerta.
Il team decide di analizzare le domande che precedono il primo contatto commerciale e scopre che i prospect cercano soprattutto informazioni sull’integrazione con Microsoft 365, sulla gestione dei permessi, sui costi di migrazione e sui tempi di implementazione.
A questo punto il marketing può intervenire progressivamente. Per prima cosa aggiorna le pagine prodotto, rendendo più facilmente reperibili le informazioni tecniche essenziali. Successivamente prepara una guida sui criteri per scegliere una piattaforma documentale e un approfondimento sulle integrazioni. Per la fase di valutazione sviluppa una checklist sui requisiti di progetto, mentre per la decisione propone un assessment con uno specialista. Infine verifica come gli assistenti AI descrivono la categoria e la soluzione, registrando informazioni assenti o inesatte.
Il risultato atteso è un percorso informativo più completo, nel quale il prospect può approfondire autonomamente le caratteristiche della soluzione e trovare facilmente il supporto necessario nei momenti decisivi.
Si tratta di un esempio metodologico, non di un caso aziendale reale. L’intervento dovrà essere valutato attraverso dati di utilizzo dei contenuti, feedback commerciali e indicatori di qualità delle opportunità generate.
Come misurare un customer journey influenzato dall’AI
L’evoluzione dei comportamenti di ricerca rende più difficile attribuire ogni interazione a un singolo canale. Un buyer può scoprire un fornitore attraverso un assistente AI, verificare le informazioni su un motore di ricerca, consultare una recensione e infine raggiungere direttamente il sito aziendale. Il CRM potrebbe registrare soltanto l’ultima interazione, senza ricostruire tutto il percorso.
Per questo è utile combinare indicatori quantitativi e informazioni qualitative. Nella fase di scoperta si possono monitorare la visibilità organica sulle query rilevanti, il traffico proveniente da referral AI quando identificabile e la presenza del brand nei test periodici sugli assistenti. Per la valutazione diventano interessanti le consultazioni delle pagine di approfondimento, l’utilizzo delle risorse comparative e le richieste di documentazione. Nella fase decisionale si possono osservare la qualità delle opportunità, il tempo necessario per avanzare nella trattativa, le obiezioni più ricorrenti e il coinvolgimento dei diversi stakeholder.
Il marketing dovrebbe inoltre introdurre nei form o nelle conversazioni commerciali una domanda semplice: “Dove hai sentito parlare per la prima volta della nostra azienda?”. Le risposte non costituiscono una misurazione perfetta, ma possono aiutare a intercettare percorsi che gli strumenti di analytics non riescono a ricostruire.
Un audit operativo in 30 giorni
Per iniziare a intervenire sul customer journey non serve riprogettare immediatamente tutto il sistema di marketing. È possibile organizzare un primo audit su quattro settimane.
Nella prima settimana si raccolgono le domande frequenti da sales, customer success e pre-sales, identificando i dubbi che emergono prima del contatto e quelli che rallentano la decisione. Nella seconda settimana si verifica la presenza digitale, analizzando le principali pagine del sito, i contenuti disponibili e le risposte degli assistenti AI a un insieme stabile di domande pertinenti.
La terza settimana è dedicata all’individuazione delle lacune. Si collegano le domande dei buyer ai contenuti esistenti, evidenziando informazioni mancanti, materiali poco aggiornati e punti di contatto che non offrono un passaggio successivo coerente. Nella quarta settimana, infine, si selezionano tre interventi prioritari: per esempio aggiornare una pagina prodotto, pubblicare una guida comparativa e introdurre una call to action per un assessment tecnico.
Al termine del mese il team avrà una mappa iniziale dei problemi, un insieme circoscritto di interventi da testare e una base di partenza per misurarne gli effetti.
Dal customer journey alla collaborazione tra marketing e vendite
L’intelligenza artificiale rende sempre più evidente una caratteristica del B2B: la decisione d’acquisto si costruisce attraverso una combinazione di ricerca autonoma, confronto fra fonti e relazioni professionali. I marketer devono quindi progettare contenuti e touchpoint che aiutino il buyer a progredire, anche quando gran parte del percorso rimane invisibile agli strumenti di tracciamento.
Questo richiede una collaborazione più stretta con le vendite. Il commerciale può segnalare quali informazioni vengono sistematicamente richieste durante le trattative; il marketing può trasformarle in risorse utilizzabili anche prima del contatto; gli specialisti possono contribuire con contenuti tecnici e verifiche. La condivisione delle informazioni permette di aggiornare continuamente il patrimonio editoriale in funzione dei problemi che i prospect incontrano realmente.
È utile anche collegare la produzione editoriale alle esigenze del percorso d’acquisto. Un approfondimento su come organizzare la ricerca delle fonti, produrre contenuti affidabili e distribuirli attraverso diversi canali è disponibile nell’articolo Digital4 dedicato a Generative AI e content marketing: come cambia il processo di produzione dei contenuti.
Per il responsabile marketing, la priorità è capire quali informazioni i buyer cercano, dove le trovano e che cosa manca per aiutarli a decidere. Un audit mirato, contenuti più utili e un collegamento migliore fra marketing e sales possono già produrre un cambiamento significativo. L’efficacia dell’AI nel customer journey dipenderà anche dalla capacità dell’azienda di rendere verificabili le proprie competenze, comprensibili le proprie soluzioni e accessibile il confronto con le persone giuste.
Per comprendere come l’evoluzione del customer journey si inserisca nella trasformazione delle attività di marketing, la guida AI e marketing B2B offre una visione integrata di processi, contenuti e strategie.
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