Il volume di ricerca di ChatGPT raggiunge circa il 20% di quello di Google, afferma OpenAI

OpenAI afferma che il volume di ricerca di ChatGPT ha raggiunto circa il 20% di quello di Google, avanzando una rilevante rivendicazione competitiva nel suo slancio verso la ricerca sul web. La cifra descrive il confronto di OpenAI tra i volumi delle query. Non dimostra che ChatGPT detenga il 20% del mercato della ricerca né che Google abbia perso tali ricerche.

L'affermazione proviene da Adam Fry, responsabile del prodotto consumer di ChatGPT, i cui commenti sono apparsi in un articolo pubblicato il 3 novembre. Secondo 9to5Google, OpenAI non ha divulgato la fonte della cifra utilizzata per il confronto con Google. Questo denominatore mancante, ovvero il totale di Google impiegato nel calcolo, limita ciò che gli osservatori esterni possono verificare.

Google è sotto pressione rispetto al punto in cui le persone iniziano le proprie ricerche e a quale interfaccia orienta le loro decisioni. Tuttavia, la sola crescita di OpenAI non può dirci se l'attività di ricerca si stia spostando, espandendo o facendo entrambe le cose. La domanda utile è quanta ricerca di informazioni di valore ChatGPT gestisca oggi e con quale coerenza le aziende la misurino.

Cosa conta realmente il volume di ricerca di ChatGPT

L'affermazione di OpenAI riguarda le domande che attivano ricerche sul web, non ogni messaggio inviato a ChatGPT.

Nella sua intervista sulla crescita della ricerca pubblicata da Alex Kantrowitz, Fry ha descritto l'attività di ricerca come le domande degli utenti che richiedono di cercare informazioni aggiornate. Un seguito che rimanda ChatGPT al web viene conteggiato di nuovo. Questo rende l'unità di conteggio più circoscritta rispetto al totale dei messaggi inviati al chatbot.

Questa distinzione conta perché una conversazione può includere diverse attività. Una persona potrebbe richiedere informazioni aggiornate, chiedere un riepilogo, rivedere la formulazione e poi richiedere un'altra ricerca. Contare ogni messaggio mescolerebbe la ricerca con la scrittura e l'editing. La spiegazione di Fry colloca il confine attorno alle domande che avviano ricerche sul web.

Questo confine lascia comunque spazio all'interpretazione. La spiegazione pubblicata non fornisce una specifica di conteggio riproducibile che copra ogni caso limite. I lettori hanno quindi una descrizione della metrica, anziché una metodologia completa per calcolarla in modo indipendente.

L'articolo di Ben Schoon sul volume delle query individua il principale divario di verifica: OpenAI non ha rivelato da dove provenga la sua cifra sul volume di Google. Il servizio attribuisce il confronto alle osservazioni di Fry durante un evento OpenAI. Non presenta una verifica indipendente a sostegno del rapporto.

La distinzione tra un rapporto e una quota di mercato è altrettanto rilevante. Confrontare ChatGPT con Google usa Google come punto di riferimento. Calcolare la quota di mercato richiede di definire l'intero mercato e misurare in modo coerente ogni partecipante incluso. Si tratta di calcoli diversi, anche quando i titoli descrivono entrambi con percentuali.

L'affermazione non dimostra neppure una sostituzione. Una persona può aggiungere ricerche con ChatGPT continuando le proprie ricerche abituali su Google. In alternativa, può spostare alcune domande su ChatGPT mantenendo Google per altri compiti. Entrambi i modelli sono compatibili con una grande cifra di volume relativo.

La notizia immediata è quindi specifica. OpenAI sta posizionando la propria attività di ricerca sul web rispetto alla scala di Google usando un confronto numerico esplicito. La questione irrisolta è se un ricercatore esterno potrebbe riprodurre quel confronto usando definizioni, date e copertura allineate.

Questa incertezza non rende l'affermazione priva di significato. Cambia il peso che merita il numero. Trattarlo come una dichiarazione aziendale attribuita preserva la sua rilevanza competitiva, lasciando aperta la questione della misurazione.

Per i lettori che confrontano ChatGPT e Google, questo è il punto di partenza. I prodotti si sovrappongono nella ricerca di informazioni, ma una finalità condivisa non produce automaticamente contatori comparabili.

Google è sotto pressione sul punto di partenza

La pressione competitiva ruota attorno a chi riceve per primo la domanda e modella il passaggio successivo.

Si consideri un'attività di ricerca esemplificativa: scegliere un software per un piccolo team. Un utente parte da una richiesta ampia, aggiunge requisiti di compatibilità e chiede documentazione di supporto. L'interfaccia che gestisce questo scambio influenza quali prodotti entrano nella valutazione e quali compromessi ricevono attenzione.

Questa influenza esiste prima di un acquisto, di una visita a un sito web o di una raccomandazione finale. La prima risposta può restringere il campo. Le domande successive possono rafforzare quell'impostazione. Un prodotto di ricerca compete quindi per una posizione nel processo decisionale, anziché limitarsi a raccogliere query isolate.

Per questo l'affermazione merita attenzione anche senza una quota di mercato verificata. Se il confronto di OpenAI riflette un'attività di ricerca sostanziale, Google affronta un concorrente che gestisce domande in precedenza naturalmente destinate alla sua casella di ricerca. La pressione rilevante riguarda le abitudini degli utenti e il processo decisionale.

Le conseguenze, tuttavia, differiscono a seconda delle attività. Trovare un sito web noto richiede un'interazione diversa rispetto al confronto tra prodotti sconosciuti. Verificare un fatto attuale è diverso dal preparare un brief di ricerca. Un singolo totale di volume non può mostrare quali di queste attività guidino il confronto.

Anche l'intento commerciale conta. Una domanda sull'acquisto di attrezzature ha implicazioni commerciali diverse rispetto a una ricerca informativa casuale. Lo stesso numero di query non dimostra uguali opportunità pubblicitarie, valore per il cliente o influenza sugli acquisti. La composizione delle domande conta quanto la loro frequenza.

Google dispone di una risposta diretta all'interno della sua esperienza di ricerca esistente: rendere più facili da gestire lì le domande complesse. Questa risposta può includere un'interazione conversazionale preservando al contempo le abitudini di ricerca familiari. La scelta competitiva riguarda sempre più quale interfaccia serva meglio un'attività.

Per OpenAI, la sfida corrispondente consiste nel trasformare ricerche occasionali in un'abitudine affidabile di partenza. Un impressionante numero aggregato non spiega se le persone ritornino regolarmente, usino il prodotto per compiti specifici o lo abbandonino dopo una risposta insoddisfacente.

Le aziende affrontano inoltre aspettative diverse da parte degli utenti. Una risposta sintetizzata invita i lettori a valutare la risposta stessa. Una pagina di risultati li invita a scegliere tra le fonti. Con la convergenza di questi formati, ciascuna azienda deve gestire le aspettative create dalla propria presentazione.

Per i lavoratori della conoscenza, la posta in gioco pratica riguarda la qualità della ricerca e il tempo. Una risposta comoda aiuta solo se sostiene la decisione da prendere. Fonti poco chiare o follow-up non necessari possono consumare il tempo che la ricerca conversazionale sembra inizialmente far risparmiare.

Per le aziende, la pressione si estende alla visibilità. Essere presenti da qualche parte sul web non garantisce l'inclusione in una risposta. Ma un titolo sull'utilizzo non giustifica la ricostruzione di una strategia di marketing senza prove sul comportamento reale dei clienti.

La risposta nel breve periodo dovrebbe seguire l'attività osservabile. I team possono esaminare quali domande portano visitatori, quali percorsi di ricerca generano clienti e dove le persone incontrano le loro informazioni. Queste osservazioni collegano la storia competitiva ai risultati aziendali.

La competizione strategica più ampia resta semplice: diventare il luogo in cui le persone pongono istintivamente la domanda successiva. Questa abitudine è preziosa anche quando la stessa persona continua a usare diversi servizi.

ChatGPT contro Google è anche una competizione per espandere la domanda

Entrambe le aziende possono segnalare una crescita dell'attività di ricerca senza che una smentisca l'altra.

La descrizione che Google dà della propria attività complica una semplice narrazione di sostituzione. Nelle sue osservazioni sui risultati di Search del 28 ottobre, Sundar Pichai ha affermato che gli investimenti nell'IA stavano aumentando l'utilizzo e la crescita delle query, comprese quelle commerciali. Ha descritto la crescita annuale delle query come la più forte degli ultimi cinque anni.

Queste dichiarazioni rappresentano il resoconto di Google sulla propria performance. Non convalidano in modo indipendente il confronto di OpenAI. Stabiliscono però che Google descrive pubblicamente una domanda in espansione, anziché ammettere che l'adozione dei chatbot significhi necessariamente una riduzione dell'attività di ricerca.

Pichai ha inoltre descritto un'esperienza di ricerca che combina risultati tradizionali e funzionalità IA. Questo conta perché il parametro competitivo sta cambiando. Confrontare un assistente conversazionale con una versione del tutto statica di Google trascurerebbe il modo in cui Google stessa inquadra la propria risposta.

La logica economica consente diversi esiti. Strumenti migliori possono incoraggiare le persone a esplorare domande che in precedenza lasciavano senza risposta. Un'interfaccia più semplice può generare più follow-up. Gli utenti possono anche distribuire un'attività di ricerca tra prodotti diversi, aumentando l'attività in più luoghi.

Nessuna di queste possibilità dimostra l'assenza di sostituzione. Un mercato in crescita può comunque contenere perdite significative in categorie specifiche. Google potrebbe guadagnare query complessive perdendo al contempo alcuni preziosi percorsi di ricerca. OpenAI potrebbe guadagnare ricerche senza sottrarre a Google ogni domanda corrispondente.

La distinzione analitica importante è tra crescita totale e sostituzione competitiva. La crescita totale chiede se si verifica più attività. La sostituzione chiede se l'attività si sposta da un fornitore a un altro. Un resoconto credibile del mercato necessita di prove che affrontino entrambe le questioni.

La ricerca indipendente sul pubblico offre un'altra prospettiva. L'analisi del pubblico della ricerca di Similarweb di agosto ha riportato che il 95% degli utenti ChatGPT usava anche Google nel maggio 2026. Ha riportato la stessa sovrapposizione per settembre 2025. Questo risultato supporta l'uso continuato di entrambi i prodotti nel pubblico misurato.

La cifra sulla sovrapposizione ha dei limiti. Misura se le persone compaiono in entrambi i pubblici, anziché come distribuiscano le singole ricerche. Una persona può restare utente Google spostando altrove una parte significativa della propria ricerca. La sovrapposizione del pubblico non può risolvere questa questione.

Similarweb identifica inoltre esclusioni di copertura, tra cui l'attività API, le applicazioni desktop e le funzionalità IA integrate. I suoi risultati descrivono quindi la popolazione e i canali che misura. Non dovrebbero essere estesi fino a rappresentare un resoconto completo di ogni flusso di lavoro assistito dall'IA.

Considerate insieme, queste fonti supportano un'interpretazione più precisa. OpenAI rivendica una scala relativa sostanziale. Google segnala una crescita delle query. I dati indipendenti sul pubblico mostrano un'ampia coesistenza. Queste affermazioni affrontano dimensioni diverse e possono essere tutte vere contemporaneamente.

Il ribaltamento di questa storia è che un grande sfidante non richiede un incumbent in immediato declino. La concorrenza può intensificarsi mentre la domanda si espande. Questo rende più difficile valutare la sfida usando una sola percentuale da titolo.

Per i lettori, questo cambia quali prove vale la pena cercare. Il prossimo insieme di dati utile mostrerebbe categorie di attività, frequenza delle query e comportamenti di passaggio tra servizi con definizioni coerenti. Un altro ampio titolo sul traffico lascerebbe senza risposta gran parte della questione centrale.

Cosa lascia irrisolto l'affermazione di un quinto

Il confronto richiede misurazioni allineate prima di poter sostenere conclusioni più forti sulla posizione competitiva.

Il primo dettaglio mancante è l'intervallo temporale. Una media giornaliera, un picco recente e un totale mensile possono produrre impressioni diverse. Senza un periodo chiaramente specificato, i lettori non possono stabilire se il confronto rifletta un andamento sostenuto o un'osservazione più circoscritta.

La copertura geografica è importante per lo stesso motivo. Un confronto mondiale è diverso da uno limitato a un determinato Paese. Disponibilità dei prodotti, supporto linguistico e abitudini degli utenti possono variare da un mercato all’altro. Il resoconto non fornisce dettagli metodologici sufficienti per definire tali confini.

Anche il parametro di riferimento di Google richiede una spiegazione. Una stima di un fornitore esterno e un totale interno dell’azienda comporterebbero limiti diversi. Fonte, metodo di raccolta e data incidono tutti sulla comparabilità. L’accesso di OpenAI alla propria attività non risolve l’incertezza sul totale di un’altra azienda.

Poi c’è l’unità di attività. Una richiesta dell’utente, una conversazione e un’operazione di recupero in background descrivono cose diverse. La spiegazione di Fry suggerisce che le domande degli utenti attivino le ricerche. Una metodologia completa dovrebbe comunque chiarire come questa regola operi nei diversi comportamenti del prodotto.

Questo diventa particolarmente importante quando i sistemi cambiano. Dopo un aggiornamento, un assistente può rispondere a più domande usando informazioni recuperate. Tale cambiamento potrebbe aumentare l’attività di ricerca registrata anche senza una variazione equivalente nella frequenza con cui le persone aprono il prodotto.

Si tratta di una possibilità metodologica, non di una conclusione sul sistema di OpenAI. Illustra perché sia importante una regola di conteggio stabile. Una serie di crescita diventa più difficile da interpretare quando l’instradamento del prodotto e le definizioni di misurazione cambiano senza documentazione.

Il volume delle query non può nemmeno stabilire la qualità delle risposte. Un servizio può elaborare molte domande pur offrendo prestazioni disomogenee tra gli argomenti. L’utilizzo aggregato non misura l’accuratezza fattuale, la rilevanza delle fonti o il completamento efficace dei compiti da parte degli utenti.

Anche le domande ripetute sono ambigue. I follow-up possono indicare coinvolgimento e un’esplorazione utile. Possono anche riflettere confusione o una risposta iniziale incompleta. Contarli ci dice che si è verificata attività; valutarli richiede ulteriori prove.

Per lo stesso motivo, un numero inferiore di query può talvolta indicare un’esperienza riuscita. Una risposta chiara può completare immediatamente un compito. Un processo più frammentato può generare ricerche aggiuntive. Il volume fornisce una scala, mentre il completamento del compito offre una diversa misura dell’utilità.

L’affermazione non risolve nemmeno l’aspetto economico. Servire una query genera costi, mentre i ricavi dipendono dal modello di business e dal comportamento degli utenti. La sola scala relativa delle query non può dimostrare redditività, performance pubblicitaria o sostenibilità di una particolare strategia di prodotto.

Gli esiti per gli editori restano un’altra questione separata. Una risposta può citare una fonte, collegarsi a essa o indurre qualcuno a visitarla. Queste azioni hanno conseguenze diverse. Il confronto di un quinto non fornisce alcuna misurazione diretta del traffico di referral o dei ricavi degli editori.

Queste lacune dovrebbero orientare il linguaggio usato sul volume di ricerca di ChatGPT. “OpenAI afferma” identifica correttamente la fonte del confronto. “ChatGPT ha conquistato un quinto del mercato di Google” aggiunge una conclusione che le prove divulgate non stabiliscono.

Lo scetticismo dovrebbe rimanere proporzionato. Una metodologia mancante giustifica una formulazione prudente, non una controaffermazione inventata secondo cui il dato deve essere falso. La posizione difendibile è riportare la dichiarazione, identificarne i limiti e cercare prove che la rendano riproducibile.

Questo standard vale allo stesso modo per le affermazioni di crescita della concorrenza. Anche la descrizione di Google merita un esame delle definizioni e della copertura. Un trattamento coerente aiuta i lettori a confrontare le prove senza adottare integralmente la narrativa preferita da una delle due aziende.

Cosa osservare mentre si sviluppa la rivalità nella ricerca

I prossimi segnali utili riguardano la trasparenza delle misurazioni, la risposta di Google e il modo in cui le persone distribuiscono le attività di ricerca reali.

Innanzitutto, occorre osservare se OpenAI pubblicherà un confronto riproducibile. La divulgazione più utile identificherebbe il parametro di riferimento di Google, il periodo di osservazione, l’ambito geografico e le regole di conteggio. Dovrebbe inoltre spiegare se tali regole siano rimaste coerenti mentre il comportamento di ricerca di ChatGPT evolveva.

Una simile divulgazione rafforzerebbe l’affermazione se ricercatori indipendenti potessero riprodurne il risultato generale. Una definizione rivista o un ambito più ristretto ne cambierebbero l’interpretazione. Entrambi gli esiti fornirebbero più informazioni della ripetizione della percentuale senza ulteriore documentazione.

Una stima indipendente sarebbe utile soltanto se i suoi limiti fossero chiari. Le visite a un sito web non possono automaticamente equivalere alle ricerche. Gli utenti delle app non possono automaticamente equivalere al volume delle query. Il metodo deve corrispondere alla domanda a cui si intende rispondere.

In secondo luogo, osservate i cambiamenti di prodotto di Google insieme alle successive comunicazioni aziendali. La questione rilevante è se le funzionalità conversazionali attirino attività utile sostenendo al contempo l’esperienza di ricerca più ampia. I soli annunci di prodotto mostrano l’intento strategico; un comportamento duraturo fornisce prove più solide di efficacia.

Anche le comunicazioni di Google richiederanno una lettura attenta. La crescita delle query totali sosterrebbe una domanda continua, ma non risolverebbe ogni confronto a livello di categoria. Allo stesso modo, i cambiamenti nell’attività commerciale meriterebbero un’analisi separata anziché essere inglobati in una generica affermazione sull’utilizzo.

Una risposta efficace di Google indebolirebbe l’ipotesi che l’adozione degli assistenti eroda automaticamente la sua posizione. Le prove che gli utenti iniziano sempre più spesso ricerche di valore altrove rafforzerebbero la pressione competitiva identificata qui. Entrambi gli esiti richiedono prove più specifiche dei semplici conteggi delle funzionalità.

In terzo luogo, osservate misurazioni indipendenti dell’allocazione dei compiti. La ricerca più rivelatrice esaminerebbe cosa le persone chiedono a ciascun prodotto, con quale frequenza vi tornano e se le loro abitudini persistono. La sovrapposizione del pubblico resta un contesto utile, ma il comportamento a livello di query risponderebbe a una domanda diversa.

Se le persone spostano con costanza particolari attività di ricerca in ChatGPT, ciò sosterrebbe un argomento più forte a favore della sostituzione. Se l’attività si espande su entrambi i servizi, sosterrebbe la crescita della domanda. Se i guadagni svaniscono dopo la sperimentazione, la durata del cambiamento apparirebbe più debole.

Questi segnali dovrebbero guidare le decisioni pratiche nei prossimi mesi. Le aziende non devono scegliere un vincitore esclusivo prima di migliorare le proprie informazioni. Documentazione chiara, descrizioni accurate dei prodotti e prove di supporto accessibili aiutano i lettori ovunque inizi la loro ricerca.

I knowledge worker possono adottare un approccio altrettanto concreto. Confrontate gli strumenti usando compiti ricorrenti, quindi valutate se le risposte siano verificabili e utili. Annotate quando una ricerca fa risparmiare tempo, quando introduce incertezza e quando resta necessario aprire la fonte sottostante.

Per il lavoro che coinvolge ricerche accumulate, la sfida continua dopo la scoperta. Una fonte utile deve restare reperibile accanto alle note e alle decisioni che ha informato. È qui che la gestione della conoscenza personale diventa rilevante nella discussione sulla ricerca.

Salvare una risposta senza il suo contesto di supporto può rendere più difficile una verifica successiva. Conservare la fonte, la data e il motivo della sua rilevanza offre a un futuro lettore un percorso più chiaro. Questa pratica aiuta indipendentemente da quale interfaccia di ricerca abbia inizialmente fatto emergere l’informazione.

Considerate il volume di ricerca di ChatGPT come un’affermazione attribuita, quindi cercate prove che colleghino la scala ad abitudini durature e a ricerche riuscite. Chiedetevi quali compiti si spostano realmente, quali fonti restano visibili e se il confronto diventa riproducibile. Per il vostro flusso di lavoro, scegliete un’attività di ricerca ricorrente e confrontate i risultati tra gli strumenti. Aprite le pagine di supporto, verificatene la rilevanza e conservate le prove alla base della vostra decisione. Un grande dato sull’utilizzo può identificare un concorrente che vale la pena osservare. La vostra prossima sessione di ricerca può rivelare qualcosa di più immediato: quale interfaccia vi aiuta a raggiungere una risposta difendibile con il minor lavoro superfluo possibile. Quale punto di partenza si guadagna questo ruolo quando la risposta deve reggere nel tempo?