EN
FR
ES
DE
IT
KO
JA
Il Native Score misura ciò che il modello risponde senza recupero web esterno attivato nel protocollo di test (modalità nativa). È un indicatore operativo delle associazioni interne del modello, non una prova della presenza nei dati di training. Complementare al Web Score, aiuta le agenzie a dare priorità alle azioni GEO per i propri clienti.
Cos'è il Native Score?
Il Native Score è una metrica di AI Labs Audit che misura ciò che un modello di IA (LLM) risponde su un brand senza recupero web esterno attivato nel protocollo di test (modalità nativa).
È un indicatore operativo delle associazioni interne del modello — non una prova della presenza nei dati di training. Riflette ciò che il modello è in grado di rispondere da solo in un dato momento.
Come viene calcolato il Native Score?
AI Labs Audit interroga ogni modello di IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) con la ricerca web disattivata. Le domande coprono:
- Riconoscimento del brand e del settore
- Conoscenza di prodotti e servizi
- Percezione della reputazione
- Posizionamento rispetto ai competitor
Le risposte vengono analizzate e valutate su una scala da 0 a 100 in base a accuratezza, completezza e sentiment della menzione.
Native Score vs Web Score
Il Native Score e il Web Score formano una coppia complementare:
- Native Score: ciò che il modello risponde senza recupero web (modalità nativa)
- Web Score: ciò che il modello trova tramite ricerca web / grounding
Un divario significativo tra i due punteggi indica un'opportunità: se il Web Score è molto più alto del Native Score, il brand è visibile online ma non ancora integrato nella conoscenza del modello. Il caso contrario suggerisce un brand storicamente noto la cui presenza web attuale è insufficiente.
Perché il Native Score è strategico
Chi interroga un'IA non attiva sempre la ricerca web. In questi casi conta solo la risposta nativa del modello — ecco perché misurare separatamente questa modalità è importante.
Migliorare il Native Score
Il Native Score è il più difficile da influenzare nel breve periodo, perché riflette le associazioni interiorizzate dal modello. Esistono tuttavia strategie di medio termine:
- Rafforza la presenza sulle fonti che alimentano i LLM (Wikipedia, Wikidata, stampa, pubblicazioni accademiche)
- Aumenta il volume e la qualità delle menzioni online
- Costruisci segnali di E-E-A-T per il prossimo aggiornamento del training
Per un'analisi dettagliata, leggi il nostro articolo Native Score vs Web Score nell'audit GEO.
Ogni domanda posta a ChatGPT senza il brand nella risposta è un concorrente raccomandato al suo posto: misurato su 6.820 risposte reali di IA.