Meikai × Le Figaro Media

Misurazione indipendente della visibilità AI per il brand content.

Meikai avvia una partnership con Le Figaro Media, la concessionaria pubblicitaria di Le Figaro. Le Figaro Media creerà contenuti di brand per le proprie property digitali. Meikai misurerà come cambiano la rappresentazione dei brand e le citazioni all’interno di un insieme definito di risposte generate dall’AI.

L’elemento più rilevante della partnership è la pubblicazione del protocollo di misurazione prima dell’avvio della campagna. Il risultato potrà così essere valutato rispetto a uno standard definito in anticipo, non scelto a posteriori.

Perché l’earned media richiede una misurazione dedicata

Uno studio della University of Toronto pubblicato a gennaio 2026, Navigating the Shift: A Comparative Analysis of Web Search and Generative AI Response Generation, ha classificato le fonti utilizzate da quattro sistemi generativi. Nei risultati aggregati, l’earned media rappresentava il 46-65% delle fonti e, per le query nella fase di considerazione, il 59-86%.

Lo studio utilizza un set di query sull’elettronica di consumo: queste percentuali non sono quindi benchmark universali e non devono essere presentate come tali. Dimostrano però che le fonti editoriali hanno un peso sufficiente in ciò che i sistemi recuperano da meritare una misurazione specifica, non una semplice voce in un report limitato agli owned content.

Perché Le Figaro

Fondato il 15 gennaio 1826, Le Figaro è il più antico quotidiano nazionale francese ancora in pubblicazione. Una redazione autorevole con una simile audience costituisce un contesto adeguato per verificare se contenuti di brand ad alta autorevolezza vengano recuperati o citati nelle risposte generate dall’AI.

È un test, non un presupposto. L’autorevolezza di un dominio non si trasferisce automaticamente alla visibilità AI; il comportamento dei modelli varia in base a prompt, piattaforma e momento; prima della campagna, la posizione più corretta è riconoscere che non conosciamo l’entità dell’effetto atteso. Per questo il protocollo prevede misurazioni ripetute, non una rilevazione una tantum.

Il protocollo di misurazione

Definito in anticipo, in modo da non poter essere adattato al risultato:

• Set di prompt: 50 prompt definiti e mantenuti stabili per l’intera durata.
• Frequenza: esecuzione quotidiana, non un campione raccolto alla fine.
• Piattaforme: oltre sei esperienze AI, tra cui ChatGPT, Perplexity e Gemini.
• Dati raccolti per ogni risposta: presenza del brand, modalità con cui viene descritto, domini e pagine citati, sentiment e share of voice competitiva.
• Confronto: un livello di riferimento precedente alla campagna, con risultati analizzati a livello di risposta e non come indice unico.

Una variazione osservata rispetto a questo riferimento stabilisce un’associazione con il periodo della campagna. Non dimostra un rapporto causale, che richiederebbe un gruppo di controllo o un disegno sperimentale. Lo specificheremo quando pubblicheremo i risultati, indipendentemente dai valori rilevati.

Lo stesso protocollo funziona per una redazione

Il protocollo descritto riguarda un brand, ma anche un publisher può applicarlo a sé stesso. Per la maggior parte delle redazioni la domanda è già concreta: gli assistenti AI citano i nostri articoli o quelli di chi ha trattato la stessa notizia? Il metodo non richiede necessariamente un team data. Servono un insieme fisso di domande, un’esecuzione quotidiana e la registrazione dei domini citati in ogni risposta.

Un’analisi per argomento, anziché per singolo articolo, rende i dati utilizzabili in redazione. La quota di citazioni per area editoriale mostra quali desk vengono considerati una fonte e quali vengono ignorati; il confronto tra il proprio dominio e testate concorrenti nominate sulle stesse domande trasforma un conteggio grezzo in un posizionamento. I risultati vanno pubblicati separatamente per ogni motore, perché una testata può essere citata regolarmente in uno e risultare assente in un altro sullo stesso tema.

La misurazione è utile anche quando dal lato del publisher non è cambiato nulla. Le piattaforme aggiornano secondo tempistiche proprie il modo in cui recuperano e ponderano le fonti; una modifica alla syndication o a un template può spostare l’attribuzione senza che nessuno lo abbia previsto. Un monitoraggio continuativo rende visibile il cambiamento, evitando di scoprirlo un trimestre più tardi.

La finestra di misurazione deve estendersi oltre la campagna

Una scelta metodologica merita di essere spiegata, perché è il genere di dettaglio che spesso emerge troppo tardi.

Tra marzo e luglio 2026 abbiamo monitorato cosa accadeva alle citazioni dopo che un publisher aveva rimosso un’intera directory di pagine, le aveva ripristinate per breve tempo a giugno e poi rimosse nuovamente. Misurati come citazioni ogni 1.000 risposte per una coorte fissa di 126 brand, i dati della finestra 15-21 luglio collocavano Perplexity al 109,5% del livello di riferimento di marzo, ChatGPT al 12,2% e Google AI Mode a zero. L’analisi completa descrive la metodologia.

Questo dimostra con precisione un aspetto: le piattaforme smettono di utilizzare un contenuto a velocità molto diverse. Non dimostra il contrario. Non abbiamo misurato quanto rapidamente ogni piattaforma acquisisca nuovi contenuti e non presumeremo che i due processi siano simmetrici solo perché sarebbe conveniente in questo caso.

Rende però difficile giustificare una finestra di misurazione breve. Se la persistenza dopo la rimozione varia di nove volte tra le piattaforme, considerare l’acquisizione istantanea e uniforme è un’ipotesi, non un’impostazione predefinita. La finestra si estende quindi oltre la campagna e ogni piattaforma viene riportata separatamente, senza ricorrere a una media.

Il SEO resta il fondamento

Pagine accessibili ai crawler, attribuzione chiara, dati strutturati corretti e contenuti realmente utili continuano a svolgere il lavoro essenziale. Le linee guida di Google per le funzionalità AI sono esplicite: si applicano le stesse pratiche SEO fondamentali, non esistono requisiti tecnici aggiuntivi e nessun markup speciale garantisce l’inclusione.

La copertura editoriale offre qualcosa di diverso: un contesto indipendente che può essere recuperato, sintetizzato o citato. La domanda utile non è se un determinato publisher abbia un peso universale nelle citazioni, ma se i suoi contenuti compaiano nelle risposte e per i prompt specifici oggetto della misurazione.

La GEO coinvolge più team

Partnership media, copertura earned, contenuti on-site, pagine prodotto, dati strutturati e ricerche sull’audience contribuiscono tutti a definire come viene rappresentato un brand. La misurazione richiede quindi il contributo dei team media, PR, digital marketing, e-commerce, data e insight.

Meikai offre a questi team una visione unica su modelli, prompt e mercati. Questa partnership la applica a una domanda circoscritta e dichiarata: stabilire se e come la campagna coincida con cambiamenti nella rappresentazione del brand. Il nostro framework sull’influenza delle fonti descrive il modello più ampio.