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ChatGPT prende il 95 per cento del traffico AI verso i media. Il resto esiste a malapena

Secondo i dati di BrightEdge, ad agosto 2026 ChatGPT ha generato il 95,1 per cento del traffico che gli assistenti AI hanno inviato agli editori. Gemini, Perplexity e Claude si dividono meno del 5 per cento. La diversificazione dei canali AI si è rivelata un mito.

Media e internetAnalisiGiulia FerrariPubblicato: 23 settembre 20264 min di letturaFonti 3
ChatGPT prende il 95 per cento del traffico AI verso i media. Il resto esiste a malapena

Gli editori che negli ultimi due anni hanno investito nell'ottimizzazione per i motori di ricerca generativi speravano in una presenza distribuita, un po' presso molti assistenti. I dati raccolti da BrightEdge mostrano un quadro diverso. Ad agosto 2026 ChatGPT è stato la fonte del 95,1 per cento di tutto il traffico che gli strumenti basati su modelli linguistici hanno inviato ai contenuti.

Chi si divide il resto

Gemini ha generato il 2,4 per cento del traffico, Perplexity l'1,1 per cento e Claude lo 0,8 per cento. Il traffico inviato da ChatGPT è cresciuto del 101 per cento tra gennaio e agosto e del 36 per cento nel solo mese di agosto. In cifre assolute resta una frazione di tutto il traffico verso i siti di informazione. La dinamica, però, non ha paragoni con nessun altro canale.

Cambia anche la posizione dei concorrenti. Ad agosto Gemini e Claude hanno registrato cali del volume di traffico inviato, rispettivamente del 15 e del 17 per cento. Perplexity ha perso in modo simile. Jim Yu di BrightEdge ha sottolineato che la crescita di ChatGPT insieme all'indebolimento dei rivali significa consolidamento. Non è l'inizio di una concorrenza sana come quella che gli editori si aspettavano.

Gli agenti chiedono più spesso degli umani

Il rapporto porta un'altra cifra, che dovrebbe preoccupare le redazioni. Gli agenti AI eseguono circa 88 richieste ogni 100 visite che prima generavano gli utenti digitando una query nel motore di ricerca. Ogni richiesta è potenzialmente una domanda separata di accesso ai contenuti, ma solo una si conclude con la visita di una persona sul sito dell'editore. Il traffico senza persone cresce, quello con le persone no.

Allo stesso tempo l'azienda 51Degrees ha rilevato che nell'arco di un anno il traffico dei cosiddetti harvester AI, cioè i bot che raccolgono contenuti per i modelli, è cresciuto del 62,5 per cento, dall'8 al 13 per cento di tutte le richieste. In testa c'era AmazonBot, responsabile del 4,1 per cento delle richieste, davanti a Meta-ExternalAgent con il 2,9 per cento. BingBot, Anthropic, OpenAI, Perplexity e Gemini messi insieme valgono frazioni di punto percentuale. Il paradosso è che il maggior traffico verso i media lo genera un soggetto il cui ragno raccoglie contenuti nel modo più aggressivo.

I siti locali per primi sulla lista

La portata del problema cambia a seconda del tipo di editore. I dati di Semrush, ripresi dalla stampa tecnologica, hanno mostrato che il traffico organico dagli Stati Uniti verso il sito di "USA Today" è calato del 18 per cento tra giugno 2025 e giugno 2026. Secondo le analisi di Axios a soffrirne di più sono le redazioni più piccole, con traffico nell'ordine di 1-10 mila visite al mese. Non hanno né una squadra per testare nuovi formati né potere negoziale nei colloqui sulle licenze. Per loro l'intera trasformazione si riduce a una cosa: meno accessi, minori ricavi dalla pubblicità programmatica e minore capacità di mantenere la redazione.

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Fonti

3
  1. 01ChatGPT controls 95% of AI referral traffic to publishersEN
  2. 02Chatbot Traffic Rises 60% YoY, AI Harvesters Now 13% Of All RequestsEN
  3. 03Google pod presją wydawców. AI Overviews wywołuje kryzys w mediachPL

Tutti i numeri e le citazioni di questo testo provengono dalle fonti elencate sotto.

I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Giulia Ferrari

Giulia Ferrari

IA, modelli e tecnologie

Giulia Ferrari scrive di tecnologia, IA e modelli e media e internet per FLASH24, partendo da dataset pubblici, preprint e registri di versioni dei modelli. Controlla ogni numero confrontando benchmark dichiarati e risultati riproducibili, e scarta le stime senza fonte. Segue le audizioni in calendario, parla con ricercatori e ingegneri, e mette a confronto release e changelog prima di pubblicare. Fuori dalla redazione smonta stampanti 3D, recupera vecchi computer e studia come i modelli imparano dai rifiuti del web. Non pubblica un dato se non può ricostruirne il percorso.

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