Come gli LLM stanno ridefinendo la visibilità dei brand e i metodi di valutazione

L'evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni impone nuove metriche di valutazione e strategie per misurare la rappresentazione dei brand nelle ris…

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Come gli LLM stanno ridefinendo la visibilità dei brand e i metodi di valutazione

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Come gli LLM stanno ridefinendo la visibilità dei brand e i metodi di valutazione

Come gli LLM stanno ridefinendo la visibilità dei brand e i metodi di valutazione

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I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono diventati un elemento centrale nell'ecosistema digitale contemporaneo. Questi sistemi di deep learning, preaddestrati su enormi quantità di dati, hanno dimostrato una notevole capacità di comprendere e generare linguaggio di ambito generale. Secondo AWS, un trasformatore sottostante è costituito da un insieme di reti neurali, ciascuna composta da un encoder e un decoder con capacità di auto-attenzione, che estraggono i significati da una sequenza di testo e comprendono le relazioni tra parole e frasi.

La documentazione tecnica indica che gli LLM sono in larga parte reti neurali artificiali basate sull'architettura transformer e vengono pre-addestrati utilizzando tecniche di apprendimento autosupervisionato o semi-supervisionato. Come modelli linguistici autoregressivi, funzionano prendendo in ingresso un testo e predicendo ripetutamente la parola o il simbolo immediatamente successivi. L'aggettivo "grande" presente nel nome si riferisce all'ingente quantità di parametri del modello probabilistico, nell'ordine dei miliardi.

Il funzionamento tecnico dei modelli linguistici

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A differenza delle precedenti reti neurali ricorrenti (RNN), che elaboravano in sequenza gli input, i trasformatori elaborano intere sequenze in parallelo. Ciò consente ai data scientist di utilizzare le GPU per fornire training a LLM basati su trasformatori, riducendo significativamente i tempi. L'architettura permette l'utilizzo di modelli molto grandi, spesso composti da centinaia di miliardi di parametri, che possono acquisire enormi quantità di dati da fonti come Common Crawl, con oltre 50 miliardi di pagine web, e Wikipedia, con circa 57 milioni di pagine.

Un fattore chiave nel funzionamento degli LLM è il modo in cui rappresentano le parole. Le forme precedenti di machine learning utilizzavano una tabella numerica per rappresentare ogni parola, ma questa forma non era in grado di riconoscere relazioni tra parole con significati simili. Questa limitazione è stata superata utilizzando vettori multidimensionali, denominati incorporamenti di parole (word embeddings), per rappresentare le parole in modo che quelle con significati contestuali simili siano vicine tra loro nello spazio vettoriale.

I principali esempi di modelli linguistici grandi includono GPT di OpenAI (come GPT-3, GPT-3.5 e GPT-4 utilizzati in ChatGPT), PaLM di Google (usato in Gemini), LLaMA di Meta, Claude di Anthropic, BLOOM, Ernie 3.0 Titan e Cohere Command. Questi modelli possono eseguire attività diverse tra loro: rispondere a domande, riassumere documenti, tradurre lingue, completare frasi e generare codice.

Bias, limitazioni e sfide etiche

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La documentazione di Wikipedia evidenzia che le principali sfide attuali di questi modelli comprendono errori fattuali, pregiudizi linguistici, di genere, razziali e politici, deplezione cognitiva e questioni etiche. Si ritiene che questi modelli acquisiscano implicitamente la conoscenza della sintassi, della semantica e dell'ontologia intrinseche nei corpi linguistici usati nell'addestramento, ma al contempo imprecisioni o pregiudizi eventualmente presenti nei testi.

Il bias linguistico si riferisce a un tipo di bias di campionamento statistico legato alla lingua di una query che porta a una deviazione sistematica nel campionamento delle informazioni. Gli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni, formati prevalentemente su dati in lingua inglese, spesso presentano le opinioni anglo-americane come verità, mentre minimizzano sistematicamente le prospettive non inglesi come irrilevanti, sbagliate o rumorose.

Il pregiudizio di genere si manifesta nella tendenza di questi modelli a produrre risultati ingiustamente pregiudizievoli verso un genere rispetto all'altro, derivando tipicamente dai dati di addestramento. I modelli spesso assegnano ruoli e caratteristiche in base alle norme di genere tradizionali, associando infermieri o segretari prevalentemente a donne e ingegneri o amministratori delegati a uomini.

Un ulteriore elemento rilevante riguarda il rapporto con le fonti: gli LLM fanno venire meno il patto implicito fondativo del web, vale a dire lo scambio tra visibilità e contenuti di valore, dal momento che i modelli non citano le fonti. Al 2025 i modelli sono stati addestrati su 15 milioni di token aperti, che corrispondono praticamente a tutto ciò che è disponibile online di qualità accettabile.

L'evoluzione dei benchmark per la valutazione degli LLM

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Nel 2025 i modelli di intelligenza artificiale non sono più semplici generatori di testo: sono sistemi multimodali e agentici, capaci di analizzare documenti, immagini e video, risolvere problemi matematici, programmare, navigare il web, eseguire operazioni su browser o terminale. In questo panorama, i benchmark AI sono diventati strumenti di valutazione standardizzati che misurano le reali capacità degli LLM.

Secondo l'analisi di WebDomus, un benchmark funziona in tre fasi fondamentali: la definizione di un dataset campione con compiti specifici, l'applicazione di diverse metodologie di test (zero-shot senza esempi, few-shot con alcuni esempi iniziali, o fine-tuned), e il confronto dell'output con la soluzione attesa per assegnare un punteggio quantitativo.

Le metriche principali utilizzate includono l'accuratezza (percentuale di risposte corrette), la precisione (riconoscimento dei veri positivi), il punteggio F1 (combinazione di precisione e richiamo), la perplessità (capacità di prevedere il testo successivo), BLEU (per traduzioni) e ROUGE (per i riassunti). Nei benchmark più moderni, i punteggi numerici vengono affiancati da valutatori umani che analizzano coerenza, rilevanza, completezza, stile e accuratezza fattuale.

Le categorie di benchmark nel dettaglio

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Evidently AI identifica cinque categorie principali di benchmark. I benchmark di ragionamento e comprensione valutano le capacità più profonde di un LLM: comprendere testi complessi, individuare relazioni logiche, affrontare problemi astratti. Tra questi, HellaSwag misura la capacità di effettuare inferenze basate sul buon senso, mentre MMLU-Pro include migliaia di domande su oltre 50 discipline accademiche.

ARC-AGI-2 misura l'intelligenza fluida di un modello, ovvero la capacità di ragionare su problemi mai visti prima attraverso puzzle visivi e astratti. È considerato uno dei test più vicini alla vera Intelligenza Artificiale Generale (AGI). HLE (Humanity's Last Exam) è considerato il benchmark più difficile esistente nel 2025, con oltre 2.500 domande multimodali di livello universitario su discipline complesse.

I benchmark di coding misurano la capacità del modello di scrivere codice e comprendere basi di codice reali. SWE-Bench è il test più realistico in questo ambito: il modello deve analizzare la struttura del codice, capire dove intervenire e proporre una patch funzionante che superi i test unitari. MBPP contiene quasi 1.000 problemi di programmazione Python di base, mentre HumanEval valuta se il modello sa generare codice corretto secondo test unitari.

I benchmark conversazionali valutano la qualità della comunicazione: MT-Bench comprende dialoghi multi-turno su otto aree, LMSYS Chatbot Arena è una piattaforma pubblica in cui due modelli rispondono agli stessi prompt in modo anonimo e gli utenti votano la risposta migliore. I benchmark agentici misurano la capacità di utilizzare strumenti esterni, navigare il web e operare come agenti autonomi.

La valutazione come pratica sistemica

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La guida di Shaip sottolinea che la valutazione degli LLM è il processo di assessare la funzionalità di un modello negli aspetti relativi a risposta, performance, capacità di ragionamento, accuratezza contestuale, rilevanza delle informazioni, rilevamento di bias, robustezza e sicurezza. Questo tipo di assessment fornisce a sviluppatori e stakeholder una chiara comprensione dei punti di forza, delle limitazioni e degli ambiti di miglioramento.

Esistono diversi framework di valutazione. Il context-specific evaluation framework pesa il contesto di business di un'impresa contro la funzionalità dell'LLM in costruzione, garantendo che risposte, tono e linguaggio siano adattati al contesto. La human evaluation è considerata lo standard d'oro delle valutazioni, con la presenza di un umano che scrutinizza le performance del modello, sebbene sia spesso dispendiosa in termini di tempo.

Shaip identifica anche la distinzione tra valutazione online e offline: la valutazione offline viene eseguita prima del deployment con dataset statici, mentre la valutazione online avviene dopo il deployment monitorando le interazioni reali con gli utenti. L'approccio LLMOps, simile filosoficamente a DevOps, si concentra su automazione, sviluppo continuo e collaborazione tra data scientist, team operativi e sviluppatori di machine learning.

L'impatto sulla rappresentazione dei brand

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L'intelligenza artificiale generativa sta ridisegnando il modo in cui le persone scoprono, valutano e scelgono prodotti e servizi. Sempre più spesso, i modelli linguistici diventano il primo punto di contatto per chiarire dubbi, confrontare alternative e validare decisioni d'acquisto. In questo scenario, le risposte fornite dagli LLM modellano la percezione dei brand, influenzano le preferenze e ridefiniscono la relazione tra clienti e marca.

TSW ha sviluppato Amplif-AI, un'infrastruttura proprietaria progettata per misurare in modo empirico e statisticamente significativo come i brand vengono rappresentati dai modelli generativi. Il servizio è stato attivato in forma sperimentale nel 2025 ed è stato evoluto in una soluzione matura, già adottata da brand di primo piano nei settori bancario, assicurativo, energia e beni di largo consumo.

Ogni progetto Amplif-AI parte da attività di ricerca dedicate al target specifico del brand, osservando i comportamenti reali dei clienti e dei prospect. Questa fase permette di capire come l'intermediazione dell'AI stia modificando la customer journey e di evidenziare i punti in cui la rappresentazione del brand può incidere sulla percezione, sulla fiducia e sulla decisione finale. L'infrastruttura sottopone migliaia di interrogazioni ai principali modelli linguistici per creare una base dati ampia e replicabile nel tempo.

Dalla SEO alla GEO: il cambio di paradigma

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Per oltre vent'anni il marketing digitale ha avuto una bussola chiara: la visibilità. La SEO ha rappresentato il principale strumento per presidiare questo spazio. Oggi una quota crescente di ricerche non passa più da una lista di risultati, ma da un'interazione conversazionale. Gli utenti non cercano solo informazioni, ma chiedono consigli rivolgendosi direttamente a sistemi di intelligenza artificiale come ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity.

Il passaggio è descritto da HT&T come sottile ma radicale: non si compete più per essere cliccati, ma per essere raccomandati o menzionati. Quando un utente chiede a un'AI quale auto comprare o quale software adottare, non riceve dieci alternative da confrontare, ma una risposta sintetica, spesso assertiva, che filtra, semplifica e orienta la decisione. In quel momento, la reputazione del brand non è più mediata da una SERP, ma da una narrazione generata dall'AI.

Gli LLM non funzionano come i motori di ricerca tradizionali: non recuperano informazioni, le sintetizzano. Assorbono contenuti provenienti da siti web, articoli editoriali, documentazione tecnica, forum, recensioni e fonti istituzionali, e costruiscono una rappresentazione probabilistica dei brand. Quando rispondono a una domanda, non stanno mostrando delle fonti, bensì stanno esprimendo un giudizio.

L'Osservatorio AI & Marketing e la metodologia di analisi

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L'Osservatorio AI & Marketing di HT&T nasce come sistema di analisi continuativa che interroga in modo strutturato i principali modelli di intelligenza artificiale generativa, simulando il comportamento reale degli utenti nelle fasi di esplorazione, valutazione e scelta. La metodologia parte dal principio che non si può ottimizzare ciò che non si misura.

L'analisi si articola su tre livelli complementari. Il primo livello è il Verticale, il settore di riferimento, per capire come cambiano i criteri di raccomandazione da un mercato all'altro. Il secondo livello è il Tema, le aree decisionali che guidano la conversazione come sostenibilità, tecnologia, affidabilità, prezzo, assistenza. Il terzo livello è l'Interesse specifico, i micro-momenti e i pain point che determinano l'esito della scelta.

L'Osservatorio misura principalmente tre dimensioni: Brand Visibility (quanto un brand viene citato), Sentiment (tono della risposta) e Authority (quanto l'AI si espone e appare sicura nelle affermazioni). Questo approccio consente di comprendere non solo se un brand viene citato, ma in quale contesto, con quale tono e con quale grado di sicurezza.

Autorevolezza del brand nell'era dell'intelligenza artificiale

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Nel 2026, secondo S4WIN, l'autorevolezza di un brand è diventata un asset misurabile e strategico. I sistemi AI non si limitano più a raccogliere dati: imparano a valutare la credibilità di un brand, suggerirlo nei risultati personalizzati e inserirlo nei processi decisionali automatizzati. Come evidenziato da Forrester, Gartner e dalle linee guida di Google, l'autorevolezza digitale di un brand è uno dei principali segnali utilizzati dai sistemi basati su intelligenza artificiale per filtrare, ordinare e raccomandare aziende.

L'autorevolezza è la combinazione tra fiducia, competenza, rilevanza e coerenza. Si costruisce attraverso risultati concreti, contenuti di qualità, relazioni durature e una comunicazione che riflette solidità e chiarezza. Tra i segnali più importanti ci sono le citazioni online, la Domain Authority che misura la forza e la credibilità del sito, il coinvolgimento del pubblico su contenuti di valore e i trust signals come recensioni verificate, casi studio documentati e certificazioni.

Answer Engine Optimization e Generative Engine Optimization

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Se la SEO tradizionale serviva a rendere un contenuto trovabile, la GEO (Generative Engine Optimization) serve a renderlo utilizzabile dall'AI come base affidabile di raccomandazione. Significa strutturare informazioni chiare, coerenti, verificabili e contestualizzate, riducendo le ambiguità che portano l'AI a diffidare o a semplificare eccessivamente.

HT&T sottolinea che non basta dire al mercato chi si è: serve che l'ecosistema digitale produca segnali coerenti che l'AI possa assorbire e ripetere nel tempo. Se l'Osservatorio evidenzia che l'AI associa un brand a un servizio clienti lento, non basta una frase sul sito: serve lavorare su documentazione, contenuti, risposte pubbliche ai pain point, asset tecnici, PR e fonti terze, in modo che la narrativa si riallinei progressivamente.

L'approccio consulenziale descritto da HT&T si articola in tre passi: un audit di posizionamento AI per leggere la reputazione attuale sugli LLM; il riallineamento semantico e reputazionale con progettazione di contenuti e asset informativi; il monitoraggio evolutivo con report e dashboard che misurano l'impatto nel tempo.

Le prospettive future per l'ecosistema LLM

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La documentazione AWS indica che mentre gli sviluppatori addestrano la maggior parte degli LLM utilizzando testo, alcuni hanno iniziato ad addestrare modelli utilizzando input video e audio. Questo tipo di training dovrebbe portare a uno sviluppo più rapido del modello e aprire nuove possibilità in termini di utilizzo di LLM per veicoli autonomi.

Gli LLM sono un fattore dirompente che cambierà l'ambiente di lavoro, riducendo probabilmente le attività monotone e ripetitive. Le possibilità includono attività d'ufficio ripetitive, chatbot per il servizio clienti e semplici operazioni di copywriting automatizzato. Gli assistenti virtuali come Alexa, Google Assistant e Siri potranno interpretare meglio l'intento dell'utente e rispondere a comandi sofisticati.

Le rappresentazioni che gli LLM costruiscono sui brand non sono ancora definitive, ma si stanno consolidando. Chi inizia oggi a misurare, comprendere e ottimizzare la propria presenza nelle risposte dell'AI costruisce un vantaggio competitivo. Come sottolineato da HT&T, se un brand non compare nella risposta dell'AI, per l'utente semplicemente non esiste nel momento decisionale.

Questo articolo è una sintesi basata esclusivamente sulle fonti elencate.

Implicazioni e scenari

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L'evoluzione degli LLM verso sistemi multimodali e agentici solleva interrogativi su come le organizzazioni misureranno l'efficacia di questi strumenti e la propria rappresentazione nelle risposte generate.

  • Scenario 1: Se i bias linguistici non verranno mitigati, le prospettive non anglofone potrebbero continuare a essere sottorappresentate, con impatti sulla qualità delle risposte in contesti internazionali.
  • Scenario 2: L'affermazione di benchmark complessi come ARC-AGI-2 e HLE potrebbe consolidare nuovi standard di valutazione, spostando l'attenzione dalla generazione testuale al ragionamento astratto.
  • Scenario 3: La rottura del patto visibilità-contenuti potrebbe indurre brand e publisher a ripensare le strategie di presenza online, cercando metriche alternative per misurare la propria rappresentazione.

Cosa monitorare

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  • L'evoluzione dei punteggi nei benchmark conversazionali e agentici.
  • Lo sviluppo di framework context-specific per diversi ambiti business.
  • Le iniziative per ridurre i bias di genere e linguistici nei dataset di addestramento.

Nota editoriale: questa sezione propone una lettura analitica dei temi trattati, senza introdurre dati fattuali non presenti nelle fonti.

Fonti

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In breve

  • llm
  • ai
  • intelligenzaartificiale
  • chatgpt

Link utili

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