L’AI ha ridisegnato il meccanismo dell’interesse.
In un contesto di Attention Economy satura, la differenza competitiva non è “catturare” uno sguardo per qualche secondo, ma progettare condizioni perché le persone scelgano volontariamente di tornare. È la transizione dall’attenzione (riflesso) all’interesse (motivazione orientata all’oggetto).
Dallo “share of voice” al “share of curiosity”
Nei mercati iper-digitalizzati la reach è commodity: ciò che scarseggia è il desiderio di colmare un “buco informativo” su un tema o un brand. Perciò il baricentro manageriale si sposta dallo Share of Voice al Share of Curiosity: la quota di persone che scelgono di approfondire, salvare, iscriversi, tornare. L’interesse si alimenta con promesse ispezionabili (prove, demo, rituali d’uso) e coerenza verificabile lungo tutta l’esperienza.
Perché l’AI cambia l’interesse
Tre forze AI‐native riscrivono le regole:
- Linguaggi generativi: conversazioni naturali, consigli contestuali e assistenza proattiva spostano l’esperienza verso formati dialogici che stimolano esplorazione e profondità.
- Interfacce immersive e spatial computing: dall’e-commerce interattivo alla realtà aumentata, l’interesse nasce dall’ingaggio multisensoriale e dalla manipolazione “in spazio” di prodotti e servizi.
- Community e short-form: la micro-narrazione e la socialità “a cerchie” accelerano l’accensione della curiosità ma la mantengono solo se il brand costruisce percorsi di approfondimento credibili.
Ne consegue un principio semplice: l’AI amplifica ciò che è già interessante. Se manca il valore intrinseco (utilità, novità, significato), gli algoritmi potenziano solo il rumore.
Philip Kotler lo ricorda con la centralità del valore percepito e della soddisfazione come motori di fedeltà e CLV: la tecnologia è abilitante, ma il vantaggio nasce da proposta di valore e processi coerenti.
Lessico manageriale: attenzione ≠ interesse
- Attenzione: stato cognitivo catturabile (interruzione, stimolo).
- Interesse: stato motivazionale verso un oggetto con disponibilità ad allocare tempo/energia.
- FCU – Frizione Cognitiva Utile: piccola difficoltà che segnala premio (es. quiz, configuratore, controllo interattivo); aumenta coinvolgimento e memoria.
- Interesse intrinseco > estrinseco: privilegiare le ragioni “perché mi importa” rispetto a incentivi tattici.
KPI che contano nell’era AI
- Share of Curiosity (SoC): % di audience esposta che intraprende azioni di esplorazione (salva, prova, chiede una comparazione, apre un configuratore) entro X giorni.
- Time to Meaning (TtM): tempo medio per far comprendere al cliente “cosa rende unico” (misurato con percorsi assistiti AI o tutorial interattivi).
- Return on Curiosity (RoC): ricavi/margine attribuibili a sessioni ad alto interesse (profondità di interazione + qualità delle prove). Collegarlo al CRM e ai modelli di CLV di Kotler.
- Coerenza Verificabile Index: presenza di prove, tracciabilità della storia di prodotto, trasparenza prezzi e prestazioni lungo la journey.
Un cambio di mentalità
In aula e in impresa insegniamo che il marketing strategico non “spinge” messaggi: progetta significati e organizza prove che rendono la proposta di valore preferibile nel tempo. L’AI accelera chi ha già chiarezza di posizionamento, esperienza e misurazione del valore; confonde chi insegue solo formati.