Share of Model: definizione, calcolo e affidabilità

Lo Share of Model misura la frequenza con cui un marchio compare nelle risposte generate dai motori di risposta come ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview, Perplexity o Gemini, su un insieme definito di domande. Sulla definizione c'è consenso. Sul metodo di calcolo molto meno.

Tra due strumenti che applicano la stessa definizione, lo scarto su uno stesso marchio può raggiungere diverse decine di punti. L'origine non sta nella misura in sé ma in quattro decisioni raramente esplicitate: che cosa figura al denominatore, che cosa conta come menzione, che cosa viene escluso dal calcolo e quanti rilevamenti sostengono la cifra esposta.

Questo articolo espone tali decisioni e le confronta poi con un corpus di 8 261 risposte analizzate su dieci settori del mercato romando tra aprile e agosto 2026. Ne emergono tre insegnamenti, due dei quali contraddicono il discorso dominante sull'instabilità delle risposte generative.

Da dove viene il termine

Lo Share of Model prosegue una linea nota nel marketing. I lavori di Les Binet e Peter Field sull'efficacia pubblicitaria hanno stabilito l'importanza dell'eccesso di quota di voce (ESOV), lo scarto tra la quota di voce di un marchio e la sua quota di mercato. È venuta poi la quota di ricerca (share of search), sviluppata da Les Binet e James Hankins attorno al 2020, che misura il volume di richieste associate a un marchio.

Lo Share of Model applica la stessa logica ai motori generativi. Il termine è stato introdotto da Jack Smyth, presso Jellyfish, nel 2024, poi diffuso da Tom Roach su Marketing Week come il seguito naturale della quota di ricerca nell'era dei grandi modelli linguistici. Nella sua accezione originaria la nozione copre anche le associazioni che un modello attribuisce a un marchio, non soltanto la frequenza delle menzioni. In pratica si declina in indicatori misurabili.

Una differenza di natura merita di essere rilevata. La quota di voce pubblicitaria si compra. La quota di ricerca si lavora indirettamente. La quota di modello non si compra: nessun budget colloca un marchio all'interno di una risposta generata. Si costruisce attraverso ciò che le fonti terze dicono del marchio, il che la avvicina al capitale di marca più che alla performance di campagna.

Questo lavoro di ottimizzazione per le risposte delle IA ha un nome, il GEO (Generative Engine Optimization). Prosegue l'ottimizzazione per i motori di ricerca, che mirava al posizionamento delle pagine. SEO e GEO si completano: un marchio ripreso da fonti di riferimento ha maggiori probabilità di comparire nei motori di risposta.

Tre quote, tre terreni

Le tre misure si somigliano nella forma e differiscono per ciò che osservano.

La quota di ricerca misura una domanda già formata: l'utente conosce il marchio e lo cerca. La quota di modello misura una fase anteriore, quella in cui l'acquirente non conosce ancora le opzioni e chiede al motore di presentargliele. Le due rispondono a domande diverse e si leggono insieme.

Che cosa comprende la misura

Menzione e citazione

Una distinzione preliminare condiziona tutto il resto. Una menzione indica il marchio nominato nel testo della risposta. Una citazione indica un sito assunto come fonte, con un collegamento.

Le due rispondono a logiche diverse. La menzione costruisce l'associazione nella mente dell'acquirente e dipende da ciò che il modello ha assimilato sul marchio. La citazione attiene alla selezione delle fonti al momento della risposta e può generare traffico. Un marchio può essere menzionato abbondantemente senza che il suo sito sia mai citato, e si osserva anche il caso inverso.

Lo Share of Model riguarda le menzioni. Confondere le due cose equivale a misurare due fenomeni distinti sotto un'unica cifra.

I quattro indicatori

La presenza in una risposta non si riduce a un valore binario. Quattro indicatori la descrivono, due per la presenza, due per la sua qualità.

La visibilità, o tasso di comparsa, corrisponde alla quota di risposte misurate in cui il marchio compare almeno una volta. La quota di voce rapporta le menzioni del marchio al totale delle menzioni del suo insieme concorrenziale. Il sentiment qualifica il tono associato al marchio quando viene nominato. La posizione registra l'ordine di comparsa nella risposta generata.

Questi indicatori non sono intercambiabili. Un marchio presente nel 40 % delle risposte ma sempre in coda a un elenco e un marchio presente nel 20 % delle risposte ma sistematicamente in testa descrivono due situazioni opposte che un indicatore unico confonderebbe.

Visibilità dei marchi nelle IA

#	Marchio	Visibilità	SOV	Sentiment	Position
1	Concorrente A	52%	28%	75	#1.6
2	Concorrente B	44%	22%	61	#2.1
3	Il vostro marchioVoi	36%	15%	72	#2.4
4	Concorrente C	30%	18%	68	#2.8
5	Concorrente D	22%	12%	54	#3.3

Questi quattro indicatori prolungano e precisano i tre KPI storici dei motori di risposta: la quota di voce e la posizione rendono misurabile ciò che «essere raccomandati» designava in modo intuitivo.

Come si calcola uno Share of Model

La formula

La quota di voce si calcola così:

quota di voce = menzioni del marchio
                ────────────────────────────────────────────  × 100
                menzioni del marchio + menzioni dei concorrenti

La formula è banale. La difficoltà sta interamente nella definizione del denominatore.

La scelta del denominatore

Due convenzioni coesistono e non producono la stessa cifra.

La prima considera i concorrenti seguiti, ossia un elenco fissato in anticipo. Il denominatore è stabile, l'impresa lo controlla e le evoluzioni della cifra riflettono movimenti reali anziché variazioni di perimetro. Aggiungere un concorrente diluisce meccanicamente la quota di voce, toglierne uno la riconcentra. È la convenzione adottata da Repliq, e quella che documenta anche Peec AI.

La seconda considera tutti i marchi rilevati nelle risposte. Il denominatore diventa una quota di mercato tra i marchi scoperti. La misura descrive allora il mercato così come il modello lo restituisce, il che ha senso per una prima fotografia settoriale, quando nessun elenco di concorrenti è ancora stato fissato. Ma il denominatore si muove a ogni rilevamento, secondo ciò che i modelli nominano. Un marchio può vedere la propria quota arretrare senza aver perso nulla, semplicemente perché i motori hanno nominato più attori quella settimana.

Entrambe le convenzioni si difendono. Non sono confrontabili tra loro. Uno Share of Model annunciato senza il suo denominatore non è interpretabile, e due strumenti che mostrano 15 % e 32 % per lo stesso marchio possono avere ragione entrambi.

Che cosa deve uscire dal calcolo

Tre categorie di rilevamenti falsano il risultato se entrano al denominatore.

Le misure fallite. Quando un motore non risponde, il marchio evidentemente non è menzionato. Se quel rilevamento viene conteggiato, pesa al denominatore e abbassa la visibilità esposta benché nulla sia stato misurato. Solo le misure andate a buon fine entrano nel calcolo.

I motori ritirati dal monitoraggio. Un motore misurato in passato e poi abbandonato lascia uno storico che, se resta nella base, fa divergere la cifra da una superficie all'altra.

Le domande fuori perimetro. Le domande destinate a misurare il sentiment chiamano il marchio per nome. Includerle in un tasso di visibilità equivale a constatare che il marchio compare quando lo si è nominato nella domanda.

La deduplicazione

Uno stesso prompt posto più volte nello stesso giorno sullo stesso motore produce più risposte. Contarle tutte sovrappesa le domande rilevate più di frequente e rende la cifra dipendente dal calendario tecnico anziché dal mercato. La convenzione adottata è un rilevamento per domanda, per motore e per giorno.

Che cosa mostrano 8 261 risposte

Le sezioni precedenti descrivono un metodo. Resta da vedere che cosa produce su dati reali.

Il corpus proviene dallo Swiss Atlas, l'osservatorio longitudinale che Repliq dedica alla visibilità dei marchi nei motori di risposta. Vi sono seguiti dieci settori del mercato romando: banca, assicurazione malattia, formazione superiore, grande distribuzione, servizi digitali, trasporto e mobilità, immobiliare residenziale, agenzie di viaggio, orologeria di lusso, ristorazione. Vengono interrogati quattro motori, ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview e Perplexity, su 12 rilevamenti tra le settimane 17 e 31 del 2026.

Su 8 832 risposte raccolte, 8 261 sono state sfruttate, ossia il 93,5 %. I marchi nominati sono stati riestratti dal testo integrale delle risposte, indipendentemente dalla loro formattazione.

Perimetro e limiti di lettura(5)

1. Soltanto il mercato romando francofono. Le domande sono poste in francese. Le regioni germanofona e ticinese non sono coperte. Questi risultati non valgono per l'insieme della Svizzera.
2. Quota di mercato tra i marchi scoperti. L'osservatorio non segue un elenco di concorrenti fissato: il denominatore adottato qui è l'insieme dei marchi nominati dai motori, seconda convenzione descritta sopra. Le percentuali non sono quindi confrontabili con una quota di voce calcolata su concorrenti seguiti.
3. Settimana 17 come punto di partenza. La settimana precedente corrisponde a una fase di avvio tecnico ed è esclusa da tutti i calcoli.
4. Estrazione datata 6 agosto 2026. Il corpus si arricchisce a ogni ciclo di misura. Un'estrazione successiva sposta i valori nell'ordine del decimo di punto. Gli scarti inferiori a 0,5 punti tra due marchi vicini non vanno letti come una classifica.
5. Passaggio unico. Le cifre sono esplorative e richiedono una seconda verifica prima di un uso contrattuale.

La misura è stabile da una settimana all'altra

È l'osservazione più controintuitiva. Le risposte generative passano per instabili, poiché la stessa domanda riproposta produce di rado un testo identico. Questa variabilità è reale a livello di singola risposta. Si annulla quasi interamente a livello aggregato.

Sui dieci settori la quota del marchio di testa varia con uno scarto tipo compreso tra 0,3 e 1,2 punti da una settimana all'altra. L'ampiezza totale su 12 rilevamenti resta compresa tra 1,1 e 3,4 punti.

Migros (grande distribuzione)EPFL (formazione superiore)FFS (trasporto e mobilità)UBS (banca)

Swiss Atlas, osservatorio Repliq. Mercato romando francofono, 8 261 risposte di ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview e Perplexity, settimane da 17 a 31 del 2026.

La portata pratica è duplice. Un movimento di 1 punto da una settimana all'altra è rumore e non richiede alcuna interpretazione. Un movimento di 3 punti sostenuto su più rilevamenti è segnale. Questa stabilità dipende dall'ampiezza della serie di domande e dal numero di motori interrogati: sono i perimetri ristretti, misurati su un solo motore, a produrre curve erratiche.

I motori concordano più di quanto si supponga

Seconda osservazione controcorrente. Si attribuisce a ciascun motore un proprio regime di selezione, cosa che i dati confermano a livello di fonti citate. A livello di marchi nominati, la vetta della classifica converge nettamente.

In 6 settori su 10 il marchio di testa è lo stesso sui quattro motori. Helsana nell'assicurazione malattia, EPFL nella formazione, Migros nella grande distribuzione, Immoscout24 nell'immobiliare, Swisscom nei servizi digitali e le FFS nella mobilità sono in testa ovunque.

Tre settori presentano una divergenza netta, e proviene ogni volta dalla stessa superficie.

Google AI Overview si discosta dalle altre tre superfici in due di questi tre casi, la banca facendo eccezione con Google AI Mode. Il decimo settore, la ristorazione, diverge anch'esso, ma il suo marchio di testa raccoglie solo l'1,7 % delle menzioni: a quel livello l'ordine dei primi varia da un rilevamento all'altro e non sostiene una classifica stabile.

Seguire un solo motore resta quindi insufficiente, ma lo scarto si gioca più nella profondità della classifica che sulla sua vetta.

Nessun marchio domina la propria categoria

Terza osservazione. Il discorso corrente presenta i motori di risposta come una macchina per concentrare l'attenzione su pochi marchi. I dati descrivono l'inverso.

Il marchio di testa raccoglie tra l'1,7 % e il 9,4 % delle menzioni del proprio settore. Anche nella grande distribuzione, dove Migros è nettamente in testa, nove menzioni su dieci vanno ad altri attori. Il numero di marchi distinti nominati per settore va da 390 a 1 191.

Swiss Atlas, osservatorio Repliq. 8 261 risposte di ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview e Perplexity, settimane da 17 a 31 del 2026.

La concentrazione cumulata conferma la lettura. L'assicurazione malattia fa eccezione, con il 52,8 % delle menzioni raccolte dai dieci primi marchi. Negli altri nove settori questo cumulo si colloca tra il 12,5 % nella ristorazione e il 37,5 % nella grande distribuzione. In altri termini, anche sommando i dieci attori più citati, la maggioranza delle menzioni va altrove.

Ne deriva un insegnamento operativo. Un marchio che punta al 20 % o al 30 % di quota di modello si fissa un obiettivo che il leader del suo settore non raggiunge. Gli ordini di grandezza realistici si collocano sotto il 10 %, e il progresso si gioca in punti, non in multipli.

Un'ultima osservazione merita attenzione: i comparatori compaiono nelle classifiche di marchi, e non soltanto tra le fonti. Comparis figura al 5° posto nell'assicurazione malattia (5,5 %) e al 3° nell'immobiliare (5,8 %). I motori li nominano come attori dell'offerta, il che sposta una parte della quota disponibile fuori dal perimetro dei marchi del settore.

Solo una risposta su tre ordina i marchi

Ultima osservazione, di natura metodologica. Sullo stesso corpus, il 95,2 % delle risposte nomina almeno un marchio, ma solo il 33,3 % li presenta in forma strutturata, elenco numerato, tabella o grassetto, tale da poterli ordinare automaticamente.

I restanti due terzi nominano i marchi in prosa, nel corso del testo. Una misura che legge solo i formati strutturati copre quindi un terzo del materiale disponibile, con una distorsione prevedibile: le domande che richiedono una classifica sono sovrarappresentate, le domande aperte scompaiono. È una causa frequente e raramente documentata di scarto tra strumenti.

Che cosa la misura non dice

Tre limiti delimitano ciò che uno Share of Model consente di concludere.

Non misura un'intenzione d'acquisto. Un marchio nominato in una risposta è stato trattenuto dal modello, il che non presume né la considerazione dell'acquirente né una conversione. Il legame tra quota di modello e risultato commerciale resta da stabilire mercato per mercato.

Non dice nulla sulla formulazione. Una menzione può collocare il marchio come un'opzione tra altre, come il riferimento del settore o come controesempio. Qualificare questo tono è il ruolo del sentiment, e la quota di voce da sola non vi si sostituisce.

Dipende dalla serie di domande adottata. Un perimetro orientato verso le domande in cui il marchio è forte produce una cifra lusinghiera e priva di valore d'uso. La rappresentatività della serie di domande determina la validità della misura più della raffinatezza del calcolo.

Cinque errori di misura frequenti

Dedurre la posizione dal rango in un elenco estratto. L'ordine in cui un estrattore restituisce i marchi di una risposta non è affidabile. La posizione va rilevata sul testo, individuando l'ordine reale di comparsa.

Confondere posizione media e rango di classifica. La posizione media indica dove il marchio compare nelle risposte. Il rango indica dove si colloca rispetto agli altri. Entrambi sono utili, non si sostituiscono a vicenda.

Mediare i motori senza dirlo. Una cifra globale che aggrega quattro motori resta leggibile, a condizione di essere presentata come media e accompagnata dal dettaglio per superficie.

Confrontare due strumenti. Perimetri di domande, denominatori, frequenze e regole di esclusione differiscono. Un solo strumento seguito nel tempo è più istruttivo di più rilevamenti puntuali confrontati tra loro.

Reagire a un movimento di un punto. I dati sopra collocano il rumore settimanale attorno a 1 punto. Al di sotto, uno scarto non porta informazione.

Costruire la propria misura

Pochi principi bastano per partire su basi solide.

Costituire una serie di domande stabile e rappresentativa della categoria, a partire da domande realmente poste dagli acquirenti. Una serie che cambia a ogni rilevamento impedisce qualsiasi lettura di tendenza.

Fissare l'elenco dei concorrenti prima del primo rilevamento e modificarlo solo consapevolmente, annotando la data del cambiamento.

Separare i motori e le lingue. Su un mercato plurilingue, la stessa domanda posta in francese, in tedesco o in italiano non restituisce gli stessi marchi.

Misurare nella durata e ragionare in tendenza. Un rilevamento isolato dà un punto, non un livello.

Distinguere menzione e citazione, e seguire i quattro indicatori separatamente.

Privilegiare infine il dato rilevato sull'interfaccia reale dei motori anziché la stima, e conservare traccia delle risposte misurate: senza di esse uno scarto constatato non può essere spiegato.

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Un audit di visibilità IA stabilisce questo punto di partenza; un monitoraggio regolare ne legge la tendenza.

FAQ

Che cos'è lo Share of Model? La frequenza con cui un marchio compare nelle risposte generate dai motori di risposta, su un insieme definito di domande. Il termine è stato introdotto da Jack Smyth, presso Jellyfish, nel 2024.

Come si calcola lo Share of Model? Rapportando le menzioni del marchio al totale delle menzioni del suo insieme concorrenziale. Il punto determinante è il denominatore: un elenco di concorrenti fissato in anticipo, oppure l'insieme dei marchi rilevati nelle risposte. Entrambe le convenzioni sono difendibili e non sono confrontabili tra loro.

Perché due strumenti mostrano cifre diverse? Perché non misurano la stessa cosa: perimetro delle domande, denominatore, frequenza, deduplicazione e regole di esclusione differiscono.

Quanti rilevamenti servono perché la cifra sia affidabile? Su 8 261 risposte misurate, la quota del marchio di testa varia con uno scarto tipo da 0,3 a 1,2 punti da una settimana all'altra. La misura è stabile purché la serie di domande sia ampia e posta su più motori.

Qual è la differenza con la quota di voce classica? La quota di voce misura la presenza pubblicitaria o di ricerca. Lo Share of Model misura la presenza nelle risposte delle IA. Stessa logica di quota relativa, terreno diverso e uno spazio che non si compra.

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