167 risposte contate come menzioni dicevano qualcosa di falso sul brand
Un tasso di menzione pone a ogni risposta una sola domanda: il brand è stato menzionato? Non chiede cosa abbia detto la risposta una volta arrivata lì. Volevamo sapere quanto spesso queste due cose divergono.
Il campione: risposte dai workspace di Proofsource tra il 4 e il 16 ottobre 2026, su ChatGPT, Perplexity, Claude e Google AI Overviews. Per ogni risposta che menzionava un brand monitorato, un verificatore ha confrontato ogni affermazione sul brand con i dati che il brand aveva confermato o che avevamo letto sul suo sito. 2.137 risposte, relative a 80 brand in 63 workspace, contenevano almeno un’affermazione verificabile rispetto a un dato registrato.
167 di queste, il 7,8%, contenevano almeno un’affermazione in contrasto con i dati del brand (intervallo al 95% dal 6,8% al 9,0%). Affermazione per affermazione, 200 su 4.761 affermazioni verificabili erano sbagliate, il 4,2%. Tra i brand, 36 degli 80 hanno avuto almeno una risposta sbagliata in meno di due settimane.
Ognuna di quelle 167 risposte contava per un tasso di menzione. Nella dashboard apparivano esattamente come le risposte che avevano azzeccato tutto.
La maggior parte delle affermazioni sbagliate erano numeri: conteggi, prezzi e cosa è il prodotto
Abbiamo classificato le 200 affermazioni sbagliate in base all’argomento, con una semplice regola testuale, quindi considera la suddivisione approssimativa.
- Conteggi e altri dati, 92: integrazioni, sedi, clienti serviti, un tasso di collocamento sbagliato di un punto.
- Cosa è o cosa fa il prodotto, 50: uno strumento di preventivazione descritto come software di project management, un’azienda di sicurezza descritta come un progetto blockchain.
- Prezzi e piani, 48: un prezzo di partenza indicato più basso di quello reale, crediti per piano riportati in modo errato.
- Date, 10 secondo la regola, anche se solo 6 erano davvero anni di fondazione, per lo più sbagliati di uno.
Claude ha sbagliato un dato nel 12% delle risposte, Perplexity nel 5%
Per motore, la quota di risposte verificate con almeno un’affermazione sbagliata era del 12,3% su Claude (58 su 470), dell’8,7% su Google AI Overviews (45 su 516), del 6,0% su ChatGPT (37 su 612) e del 5,0% su Perplexity (27 su 539).
Non leggerla come una classifica. Nel nostro campione ogni motore ha risposto a un mix diverso di domande, e uno studio esterno con un metodo diverso li ha ordinati diversamente (ne parliamo più sotto). Ciò che vale per tutti e quattro è che nessuno era impeccabile.
Le risposte che citavano il sito del brand sbagliavano la metà delle volte
Sulle domande che nominavano il brand, come "what does this company do" o "how much does it cost", la risposta ha citato il sito del brand 1.353 volte. Il 7,1% di queste ha sbagliato un dato (96). Quando il sito del brand non era tra le citazioni, lo ha fatto il 15,3% (47 su 307, intervallo dall’11,7% al 19,8%).
Sulle domande d’acquisto che non nominavano il brand non c’era una differenza chiara: 4,8% contro 5,7%, su numeri molto più piccoli. È una correlazione, non un test. Ma indica la correzione più economica che esista: quando un motore ti descrive, ti descrive correttamente più spesso se sta leggendo te.
176 dati sbagliati, 162 dei quali visti una sola volta
Raggruppando le affermazioni sbagliate per brand, dato e valore, le 200 si riducono a 176 dati sbagliati distinti. 162 di questi sono comparsi in una sola risposta. Solo 14 si sono ripetuti, e solo 8 sono comparsi su più di un motore.
Questo cambia il modo di agire. Un prezzo sbagliato che un motore ha indicato una volta è un’estrazione che potresti non rivedere mai. Uno che continua a tornare, o che compare su due motori, viene da qualche parte, e quel qualche parte di solito è una pagina. Abbiamo anche trovato 65 dati sbagliati su 17 brand in pagine citate dai motori: pagine di terzi che riportavano già l’errore.
Cosa aprire dietro il tuo tasso di menzione
Uno strumento che mostra solo il tasso non può dirti nulla di tutto questo. Chiedi le risposte.
- Leggi il testo completo della risposta per ogni domanda in cui sei stato menzionato, a partire da quelle che ti menzionano di più.
- Verifica ogni affermazione su di te con le tue pagine di prezzi, prodotto e chi siamo. Prezzi, conteggi e date di fondazione invecchiano per primi.
- Verifica che la risposta parli di te. Un’azienda con un nome simile può essere contata come una tua menzione.
- Apri le pagine citate. Se il tuo sito non è tra queste, il motore ti sta descrivendo a partire dalla pagina di qualcun altro.
- Conta le ripetizioni prima di agire. Correggi per prima l’affermazione che si ripete nei giorni o tra i motori, e trova la pagina da cui proviene.
Come lo gestisce Proofsource
Proofsource conserva il testo completo e le pagine citate di ogni risposta. Per ogni risposta che menziona il tuo brand, verifica le affermazioni su di te rispetto ai dati che hai confermato e a quelli letti sul tuo sito, e mantiene un verdetto di errore solo quando l’affermazione citata e il valore corretto compaiono entrambi parola per parola. Lo stesso valore sbagliato visto di nuovo aumenta il conteggio di un unico avviso invece di generarne uno nuovo, e le risposte su un’azienda diversa con un nome simile vengono segnalate invece di essere contate come tue.
Dove potremmo sbagliare
Il verificatore è un modello linguistico che legge confrontando con i dati registrati. Abbiamo letto a mano 25 delle 200 affermazioni sbagliate: 21 erano contraddizioni chiare, e 4 erano deboli (un dettaglio mancante letto come errore, un intervallo, un elenco di dati in contraddizione con se stesso e un’affermazione su un prodotto diverso). Inoltre giudica solo le affermazioni che corrispondono a un dato salvato. Altre 5.330 affermazioni non avevano un dato corrispondente e non sono state giudicate, quindi qui sfuggono gli errori su tutto ciò che un brand non ha mai messo per iscritto.
Anche i dati di un brand possono essere superati, il che trasformerebbe una risposta corretta in un falso “sbagliato”. Gli 80 brand sono per lo più piccole aziende che si sono iscritte a Proofsource, non un campione casuale, e dodici giorni sono una finestra breve, che limita anche quanto spesso un dato sbagliato abbia avuto occasione di ripetersi.
Un confronto esterno: Searchable ha chiesto ai dipendenti di 1.704 brand di valutare 32.556 dati che i motori di IA affermavano su di loro, e ne hanno segnalato come falsi il 9,2%, con i prezzi come categoria peggiore al 13,5%. I loro valutatori potevano segnalare qualsiasi cosa sapessero essere sbagliata, inclusi dettagli superati, il che è più ampio della nostra verifica basata sui dati registrati e probabilmente spiega perché il loro tasso è più alto. Hanno anche trovato Perplexity il meno accurato dei tre motori confrontati, l’opposto del nostro ordine.
