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Il Punteggio Nativo misura ciò che un modello di IA conosce di un brand a partire esclusivamente dai suoi dati di addestramento (conoscenza nativa), senza ricorrere alla ricerca web. Un punteggio nativo elevato significa che il brand è radicato nella memoria del modello. È un indicatore fondamentale di visibilità GEO, complementare al Punteggio Web.
Cos'è il Punteggio Nativo?
Il Punteggio Nativo è un indicatore esclusivo di AI Labs Audit che valuta cosa un modello di IA (LLM) conosce di un brand basandosi unicamente sui suoi dati di addestramento. Non viene effettuata alcuna ricerca web: il modello risponde attingendo alla propria "memoria" interna.
Questo punteggio rivela se il vostro brand fa parte del corpus di addestramento del modello, ovvero se è stato menzionato abbastanza spesso nei testi ingeriti dall'IA da essere riconosciuto spontaneamente.
Come viene calcolato il Punteggio Nativo?
AI Labs Audit interroga ogni modello di IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) con la ricerca web disattivata. Le domande riguardano:
- Il riconoscimento del brand e del suo settore
- La conoscenza dei prodotti e dei servizi
- La percezione della reputazione
- Il posizionamento rispetto ai concorrenti
Le risposte vengono analizzate e valutate su una scala da 0 a 100, in base alla precisione, all'esaustività e alla tonalità delle citazioni.
Punteggio Nativo vs Punteggio Web
Il Punteggio Nativo e il Punteggio Web formano una coppia complementare:
- Punteggio Nativo: ciò che l'IA sa a memoria (dati di addestramento)
- Punteggio Web: ciò che l'IA trova in tempo reale (ricerca web, RAG)
Un divario significativo tra i due punteggi indica un'opportunità: se il Punteggio Web è nettamente superiore al Punteggio Nativo, il brand è visibile online ma non ancora radicato nella conoscenza dei modelli. Il contrario suggerisce un brand storicamente noto ma con una presenza web attuale insufficiente.
Perché il Punteggio Nativo è strategico
Gli utenti non attivano sempre la ricerca web quando interrogano un'IA. In questi casi, conta solo la conoscenza nativa. Un brand assente dai dati di addestramento è semplicemente invisibile per questi utenti.
Migliorare il proprio Punteggio Nativo
Il Punteggio Nativo è il più difficile da influenzare perché dipende dai dati di addestramento, fissati alla data di cut-off del modello. Esistono comunque strategie a medio termine:
- Rafforzare la propria presenza sulle fonti che gli LLM ingeriscono (Wikipedia, Wikidata, stampa, pubblicazioni accademiche)
- Aumentare il volume e la qualità delle menzioni online
- Lavorare sui segnali E-E-A-T in vista del prossimo aggiornamento di addestramento
Per un'analisi dettagliata, consultate il nostro articolo Punteggio Nativo vs Punteggio Web nell'audit GEO.
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