Misurare l’esperienza di brand negli LLM: l’approccio Amplif-AI

Un’infrastruttura che unisce ascolto delle persone e misurazione statistica per comprendere i brand nell’AI generativa

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 nuovo scenario, le risposte fornite dagli LLM modellano la percezione dei brand, influenzano le preferenze e ridefiniscono la relazione tra clienti e marca.

È in questo contesto che abbiamo sviluppato Amplif-AI, un’infrastruttura proprietaria progettata per misurare in modo empirico e statisticamente significativo come i brand vengono rappresentati dai modelli generativi. Abbiamo attivato il servizio in forma sperimentale nel 2025 e oggi lo abbiamo evoluto in una soluzione matura, già adottata da brand di primo piano nei settori bancario, assicurativo, energia e beni di largo consumo.

Ma Amplif-AI non è un semplice strumento di monitoraggio. L’abbiamo pensato come evoluzione del nostro metodo: partire dai vissuti reali delle persone per comprendere come si sta trasformando l’esperienza di brand e come i clienti utilizzano gli LLM nel loro percorso di scelta.

L’intelligenza artificiale generativa come nuovo spazio di esperienza

L’intelligenza artificiale generativa non è solo una tecnologia emergente. È un nuovo ambiente in cui si costruiscono fiducia, aspettative e decisioni. Le persone non si limitano a cercare informazioni: dialogano con i sistemi, pongono domande articolate, chiedono confronti e validazioni.

Abbiamo osservato che questo cambiamento ha implicazioni profonde per i brand:

• Le risposte degli LLM diventano parte integrante del percorso decisionale
• La rappresentazione del brand negli output generativi influenza la percezione e la fiducia
• I criteri di scelta si evolvono in base alle informazioni ricevute
• Emergono nuove aspettative informative che i canali tradizionali non sempre soddisfano

In questo spazio, la visibilità non basta. Ciò che conta è come un brand viene descritto, quali attributi emergono, quali associazioni si creano e come si posiziona rispetto ai competitor. La misurazione dell’esperienza di brand negli LLM diventa quindi una priorità strategica per chi vuole comprendere e guidare questo cambiamento.

Osservare i comportamenti reali per comprendere il cambiamento

Ogni progetto Amplif-AI parte da attività di ricerca dedicate al target specifico del brand. Non proponiamo analisi generaliste o simulazioni astratte. Abbiamo scelto di osservare i comportamenti reali dei clienti e dei prospect:

• Quali domande pongono agli LLM durante il percorso di scelta
• In quali momenti del processo decisionale li interrogano
• Quali criteri di scelta vengono influenzati dalle risposte ricevute
• Quali nuove aspettative informative emergono

Questa fase ci 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.

Abbiamo costruito tutto partendo dall’ascolto delle persone: non come punto di partenza teorico, ma come fondamento empirico su cui costruire ogni successiva fase di analisi. La visibilità negli LLM non è l’obiettivo iniziale, ma la conseguenza naturale di una comprensione profonda dei comportamenti del target.

Dalla ricerca emergono le domande giuste

La ricerca qualitativa ci restituisce insight concreti che guidano l’intera infrastruttura di misurazione:

• Quali temi e attributi sono rilevanti per il target
• Quali competitor vengono considerati nel confronto
• Quali gap informativi esistono tra ciò che le persone cercano e ciò che trovano
• Come cambia il linguaggio utilizzato nelle interazioni con l’intelligenza artificiale generativa

Questi elementi diventano la base per costruire un sistema di interrogazione ampio, rappresentativo e aderente alla realtà del mercato.

L’infrastruttura proprietaria: amplificazione e analisi dei dati

A partire dagli insight reali, abbiamo costruito un’infrastruttura di amplificazione proprietaria che sottopone migliaia di interrogazioni ai principali modelli linguistici. L’obiettivo è creare una base dati ampia, solida e replicabile nel tempo, che consenta di misurare con rigore statistico la rappresentazione del brand.

Non ci limitiamo a verificare la presenza di un brand nei risultati. Analizziamo:

• Come viene descritto il brand e quali attributi emergono
• Quali associazioni e valori vengono collegati al marchio
• Come si posizionano i competitor e quali elementi risultano ricorrenti o assenti
• Quali dimensioni territoriali o di segmento influenzano la rappresentazione

Abbiamo circoscritto l’analisi al mercato italiano e possiamo approfondire dimensioni territoriali specifiche, restituendo una lettura aderente al contesto competitivo reale.

Dai dati agli insight strategici

Organizziamo i dati raccolti in dashboard personalizzate e li traduciamo in insight strategici utili a orientare decisioni operative e di comunicazione:

• Revisione degli asset informativi e dei contenuti digitali
• Definizione delle priorità di intervento in base all’impatto sulla percezione
• Costruzione di un percorso continuativo di ottimizzazione e monitoraggio
• Identificazione di opportunità di posizionamento rispetto ai competitor

Abbiamo ospitato l’infrastruttura su sistemi conformi alla normativa GDPR, garantendo pieno controllo e governance del dato. Questo aspetto è fondamentale per brand che operano in settori regolamentati o che gestiscono informazioni sensibili.

Misurazione continua e confronto temporale

Amplif-AI non è un’analisi una tantum. Abbiamo progettato l’infrastruttura per essere attivata nel tempo, consentendo di:

• Monitorare l’evoluzione della rappresentazione del brand
• Valutare l’efficacia delle azioni intraprese
• Intercettare cambiamenti nel contesto competitivo
• Adattare le strategie in base ai nuovi comportamenti delle persone

Questa dimensione temporale trasforma la misurazione dell’esperienza di brand da fotografia statica a processo dinamico di apprendimento e miglioramento continuo.

Un progetto sartoriale per ogni brand e target

In un mercato in cui molte soluzioni promettono di monitorare gli LLM, abbiamo voluto distinguere Amplif-AI per approccio, profondità e metodo. Non offriamo test spot né dashboard generiche, ma un progetto sartoriale costruito sulle specificità di ciascun brand e sui comportamenti reali del suo target.

Il nostro obiettivo non è semplicemente aumentare la visibilità nei sistemi generativi, ma comprendere come l’intelligenza artificiale generativa stia ridefinendo l’esperienza di brand nel suo complesso e fornire alle organizzazioni strumenti concreti per governarla in modo strategico e sostenibile.

Perché Amplif-AI non è un semplice strumento di monitoraggio

La differenza sta nel metodo che abbiamo costruito:

1 – Partiamo dalle persone, con i loro vissuti e i loro bisogni reali
2 – Colleghiamo ricerca qualitativa e misurazione quantitativa in un unico flusso coerente
3 – Restituiamo insight strategici, non solo dati
4 – Ci adattiamo al contesto specifico di ogni brand e settore
5 – Garantiamo governance e conformità dei dati raccolti

Abbiamo pensato Amplif-AI per chi vuole comprendere davvero cosa sta accadendo, non solo osservarlo da lontano. Per chi sa che le tecnologie evolvono, ma che la verità risiede sempre nell’esperienza reale delle persone.

“L’AI generativa sta diventando uno spazio di costruzione della fiducia”, spiega Edoardo Ferrini, Head of SEO & GEO di TSW. “Con Amplif-AI abbiamo collegato ricerca con le persone e misurazione statistica sugli LLM per offrire alle organizzazioni una comprensione concreta di ciò che sta accadendo e strumenti per intervenire con efficacia.”

“Le tecnologie evolvono e ridefiniscono gli spazi di interazione con il brand, ma la verità risiede sempre nell’esperienza reale delle persone: clienti e prospect restano e resteranno il punto di partenza di ogni nostro progetto”, aggiunge Christian Carniato, CEO di TSW.