Superando le logiche della SEO tradizionale, il nuovo protocollo proprietario dell’agenzia permette ai Brand di trasformare l’Intelligenza Artificiale di Amazon in un promotore attivo, guidando le raccomandazioni con dati certi e garantendo un’autorità di categoria misurabile.
L’introduzione degli assistenti generativi basati sull’Intelligenza Artificiale per l’ecosistema Amazon – Rufus per il mercato europeo e Alexa for Shopping per gli Stati Uniti – sta ridefinendo radicalmente il percorso d’acquisto degli utenti e le regole del Retail Media. Per rispondere a questa rivoluzione, Kiliagon annuncia il lancio di Kiliagon Agentic Radar, una metodologia proprietaria di GEO (Generative Engine Optimization) su Amazon supportata da una tecnologia di analisi d’avanguardia. Un approccio pionieristico pensato per guidare i Brand all’interno del nuovo paradigma dell’Agentic Commerce.
L’algoritmo di Amazon oggi non si limita più a posizionare i prodotti in base all’accumulo di parole chiave, ma li spiega, li confronta e risponde a domande complesse dei consumatori. La SEO tradizionale è ormai superata. Il protocollo scientifico alla base di Kiliagon Agentic Radar nasce con un obiettivo preciso: dominare l’ecosistema generativo di Rufus e Alexa for Shopping integrando strategie di intelligenza semantica e data governance. Questo assicura che l’AI non solo riconosca i prodotti di un Brand, ma li consigli attivamente e con certezza come la massima autorità di categoria.
L’accuratezza dei dati è infatti la nuova valuta del mercato: senza una strategia semantica strutturata, la reputazione di un marchio viene lasciata in balia dell’algoritmo.
La metodologia si sviluppa attraverso cinque azioni chiave: la mappatura semantica dei “Golden Prompts di categoria” degli utenti (Semantic Intelligence), il monitoraggio competitivo della visibilità tramite la metrica Weighted SOAR (SOAR Audit), l’ottimizzazione dei contenuti per farsi raccomandare dall’algoritmo (Semantic Alignment), l’ingegneria dei dati di catalogo per azzerare gli errori dell’AI (Data Governance) e l’analisi dei gap residui per proteggere la quota di mercato generativa (Gap Bridging).
“L’arrivo della GEO su Amazon rappresenta uno spartiacque decisivo per il retail media. Continuare a investire nelle vecchie logiche della SEO tradizionale significa partecipare a un gioco che non esiste più”, dichiara Mattia Stuani, CEO di Kiliagon. “Oggi siamo ufficialmente nell’era dell’Agentic Commerce, un cambio di paradigma radicale che sta stravolgendo il modo in cui i consumatori interagiscono con brand e prodotti. Questa evoluzione impone di riscrivere da zero sia i KPI da monitorare, sia le conseguenti strategie organiche e di advertising. Padroneggiare in tempo reale le informazioni su come gli agenti AI percepiscono un marchio è il nuovo punto di partenza per definire il perché, il cosa e il come della customer relation. In Kiliagon crediamo che avere il controllo su questi dati sia fondamentale, ed è per questo che abbiamo sviluppato Kiliagon Agentic Radar, investendo in una metodologia cutting-edge in grado di raccogliere insight da tutti i principali LLM.
Sono davvero orgoglioso di presentare ufficialmente Kiliagon Agentic Radar“, prosegue Stuani. “Uno strumento ormai indispensabile, se si considera che il 20% delle ricerche su Amazon avviene già tramite interfacce conversazionali. Per i brand, l’impatto di Rufus è dirompente: con oltre 300 milioni di utenti, i consumatori che lo utilizzano registrano una propensione all’acquisto superiore del 60%, arrivando a toccare tassi di conversione fino a 3,5 volte più alti rispetto alle ricerche tradizionali durante i picchi stagionali. Con l’arrivo dell’assistente Alexa for Shopping, la barra di ricerca della piattaforma si sta trasformando in un’interfaccia totalmente conversazionale – una rivoluzione speculare a quella già avviata da Google con l’AI Overviews. Il prossimo sbarco in Europa di Alexa for Shopping accelererà ulteriormente questo trend, forte di dati che vedono gli acquisti tramite i nuovi assistenti vocali evoluti già triplicati (3x). In questo nuovo ecosistema, continuare a insistere con le vecchie strategie significa solo andare incontro a enormi e inevitabili inefficienze”
Insieme alla metodologia, lo strumento Kiliagon Agentic Radar si declina in una Dashboard proprietaria: un ecosistema di misurazione avanzato che fotografa quanto e come Rufus raccomanda un brand all’interno di una specifica categoria. Poiché l’assistente AI risponde in linguaggio naturale alle domande di ricerca prodotto proponendo alternative, finire all’interno di quelle risposte rappresenta oggi la nuova posizione sullo “scaffale digitale”. Il tool produce un’interfaccia interattiva che misura la visibilità, la qualità della raccomandazione, il sentiment e la tenuta lungo il funnel decisionale del cliente, traducendo queste informazioni in metriche confrontabili tra i brand concorrenti e monitorabili nel tempo .
“Con Kiliagon Agentic Radar stiamo già analizzando le maggiori categorie di Amazon per avere una mappatura completa del livello di considerazione dei brand da parte dell’agente AI”, conclude Stuani. “Questo ci permette di sapere in anticipo come intervenire e come ottimizzare le performance, con l’obiettivo strategico di garantire ai nostri clienti il miglior posizionamento assoluto per i loro prodotti all’interno delle raccomandazioni generative.”
