Ricerca
Studi originali costruiti sul corpus AIVIS di domini realmente scansionati — ogni numero è riproducibile da un dataset aperto.
The AI Readiness Index 2026
Quanto è pronto il web per i motori di risposta AI? Misurato su 1831 domini reali, non un sondaggio.
Dataset aperto (CC-BY)
L'Agent Commerce Index
Quanto sono leggibili i negozi online per gli agenti d'acquisto AI, per piattaforma? Misurato su 20.149 negozi reali, non un sondaggio.
Dataset aperto (CC-BY)
AI Brand Concentration Report 2026
Quanto sono concentrate le raccomandazioni AI in 62 categorie di software, e dove ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude non sono d'accordo.
Dataset aperto (CC-BY)
Report sull’adozione di llms.txt 2026
Quanti siti pubblicano davvero un file llms.txt per gli assistenti AI? Misurato su 1459 siti reali, non con un sondaggio.
Dataset aperto (CC-BY)
Report sul blocco dei crawler AI 2026
Quali crawler AI tengono fuori i siti, e quali lasciano entrare? Misurato su 1401 robots.txt reali, non con un sondaggio.
Dataset aperto (CC-BY)
Report sulla copertura dei dati strutturati 2026
Quanti siti si descrivono alle macchine con schema.org, e con quali tipi? Misurato su 1459 homepage reali, non con un sondaggio.
Dataset aperto (CC-BY)
Rapporto sul rendering JavaScript 2026
Quanti siti sono invisibili ai crawler AI perché il contenuto richiede JavaScript? Misurato su 450 homepage reali, non un sondaggio.
Dataset aperto (CC-BY)
Agenti AI d'acquisto: le domande del compratore a cui rispondono i negozi
Costo di spedizione, tempi di consegna, giorni per il reso, annullamento, ritiro in negozio, reso di articoli aperti: cosa trova un agente prima di comprare per qualcuno.
Dataset aperto (CC-BY)
Fonti
Su un benchmark di 10.000 query, aggiungere statistiche, citazioni e fonti ha alzato la visibilità di una pagina nelle risposte dei motori generativi fino al 40%. Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization (KDD 2024)
I motori di ricerca AI rispondono con la retrieval-augmented generation, introdotta da Lewis et al. nel 2020: prima leggono pagine web dal vivo, quindi una pagina che non leggono non può essere citata. Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (NeurIPS 2020)