I Large Language Models hanno cambiato il modo in cui i brand vengono scoperti, valutati, raccontati. BIKMA è il framework — sviluppato con l’Università di Pisa, citato a The Web Conference 2019 — che misura come la tua marca appare ai modelli generativi. La versione Light dell’analisi è gratuita.
Fino a tre anni fa, il funnel di brand discovery passava per Google e atterrava sul tuo sito. Oggi una quota crescente di quel funnel non vede mai il tuo sito. Vede una risposta generata da ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude — una risposta che parla della tua marca, ne descrive prodotti e valori, la confronta con i competitor.
Quella risposta non l’hai scritta tu. È stata composta dai modelli pescando da decine di fonti: i tuoi contenuti ufficiali, terze parti, news, recensioni, social, dati strutturati. Il LLM seleziona, riassume, sintetizza. E nella sintesi può dire cose che non corrispondono alla tua verità.
Per la maggior parte dei brand che incontriamo, questo è un blind spot completo: nessuno misura cosa dicono di loro le macchine, nessuno conosce il proprio Share of Voice generativo, nessuno verifica se i LLM stanno citando il brand con accuratezza.
È un divario che si può chiudere — e questo è il momento giusto, prima che diventi un costo strutturale.
BIKMA Light è la versione introduttiva del framework di Brand Insight Knowledge Mapping Analytics. Misuriamo sei dimensioni della presenza della tua marca nei modelli generativi su un perimetro circoscritto, raccogliamo i dati, costruiamo l’assessment, ti restituiamo i risultati in una call.
Senza impegno. Senza follow-up commerciale se non lo richiedi tu.
Mappiamo la domanda esplicita (cosa viene cercato attivamente) e la domanda latente (cosa sarebbe cercato se i topic fossero già articolati). È il punto di partenza per capire dove la tua marca dovrebbe essere visibile e non lo è ancora.
Cluster comportamentali e segmenti dietro la domanda. Chi sono, in quale fase del journey si trovano, cosa stanno davvero cercando — oltre la formulazione letterale della query.
Misuriamo la presenza del tuo brand nelle risposte LLM su un set di query chiave, contro un set competitivo definito. Quante volte vieni citato, in che posizione narrativa, con quale peso rispetto ai competitor.
Identifichiamo le fonti che alimentano i LLM sulla tua marca. Sono i tuoi contenuti ufficiali, o sono fonti terze, news, social, recensioni, retailer, riviste di settore? Il knowledge graph generativo diventa esplicito e mappabile.
Tono delle risposte. Positivo, neutro, critico, e su quali attributi specifici si concentra il giudizio del modello — prezzo, qualità, etica, innovazione, sostenibilità. È il volto pubblico della tua marca filtrato attraverso le macchine.
Quanto coincide ciò che i LLM dicono sul tuo brand con ciò che il brand afferma ufficialmente sul proprio sito. Misura il rischio di disinformazione generativa — un problema sempre più critico per pharma, food regolato, finance.
BIKMA — Brand Insight Knowledge Mapping Analytics — è il risultato di otto anni di collaborazione di ricerca con l’Università di Pisa. Nel 2019 il paper che ne descrive il modello è stato selezionato e citato a The Web Conference di San Francisco, la principale conferenza scientifica internazionale sul Web. Lo aggiorniamo ogni anno insieme alla ricerca universitaria: l’estensione che misura la visibilità nei LLM è il lavoro più recente uscito dai nostri team.
L’abbiamo applicato finora a oltre 200 progetti enterprise per brand in pharma, food, lusso, manufacturing e banking. L’analisi che ricevi con la BIKMA Light non è una demo di vendita: è una versione contenuta di quello che facciamo per Bayer, Lactalis, Chiesi, Barilla. Stesso metodo, perimetro più stretto.
di ricerca con l’Università di Pisa. Il framework è stato sviluppato sul lavoro reale dei clienti enterprise, non in laboratorio.
San Francisco. Paper selezionato e citato. La più importante conferenza scientifica internazionale sul Web.
enterprise applicati. Bayer, Lactalis, Chiesi, Barilla. Stesso metodo che ricevi con la Light.
Una multinazionale farmaceutica europea ha scoperto che il proprio principio attivo veniva citato dai LLM in associazione a controindicazioni superate da due aggiornamenti regolatori. Il knowledge graph generativo era fermo al 2022. Sei mesi di intervento mirato sulle sources e sul fact-checking hanno portato il fact alignment dal 67% al 94%.
Un marchio FMCG italiano nel settore food aveva uno Share of Voice generativo del 12% contro un competitor diretto al 31%, nonostante quote di mercato superiori. L’analisi BIKMA ha rivelato che il competitor presidiava nove fonti chiave — riviste di settore, blog di nutrizione, schede prodotto su retailer — che il brand non considerava centrali nel proprio piano editoriale.
Un brand del lusso italiano è risultato citato con sentiment positivo al 78% nei LLM, ma con un drift narrativo significativo: l’heritage del marchio veniva sistematicamente associato a una città dove l’azienda non aveva mai operato. Era una catena di citazioni terze consolidatasi su una voce Wikipedia mai corretta. Una correzione ha riallineato il knowledge graph in otto settimane.
Alla fine della call di restituzione hai tre strade aperte. Nessuna implica un impegno con noi.
Se i risultati emersi richiedono un piano di intervento articolato — content strategy, SEO/GEO, gestione del knowledge graph, relazioni con fonti terze, fact alignment continuativo — possiamo costruire un progetto su misura. È il percorso che scelgono la maggior parte dei brand enterprise.
Se preferisci gestire internamente il monitoraggio continuo e usare la piattaforma in autonomia, BIKMA è disponibile in self-serve su bikma.ai. Sottoscrizione mensile, dati in tempo reale, integrazione con i tuoi sistemi di marketing e content.
Se la BIKMA Light ti ha dato la consapevolezza che cercavi e preferisci muoverti senza partner esterni, va benissimo così. Ti lasciamo il report, la metodologia spiegata, i nostri contatti per qualsiasi dubbio futuro. Senza richiami commerciali.
Gratuita. Senza impegno. Cinque giorni lavorativi. Restituzione con un consulente senior.