La richiesta di fetch URI è il nuovo 'clic' per un web agentico?

I clic verso un sito web non sono più le metriche per misurare le performance dei contenuti

Quasi il 60% di tutte le ricerche su Google ora termina senza un singolo clic (SparkToro/Similarweb, 2024). Quando appaiono le AI Overviews, quel numero sale a circa l'80% (Similarweb, 2025). Nella modalità AI Mode dedicata di Google, il 93% delle ricerche produce zero clic (Semrush, 2025). E le AI Overviews riducono i tassi di click-through sul primo risultato del 58% (Ahrefs, 2026). Il mondo zero-click non sta arrivando - è già qui, e sta accelerando.

Ma ecco cosa la maggior parte dei brand non coglie: il clic non è scomparso. Ha cambiato forma.

Quando un utente chiede a ChatGPT di consigliare un prodotto, confrontare servizi o ricercare un acquisto, l’AI non genera una risposta dal nulla. Invia una richiesta di fetch URI al tuo sito web - una vera richiesta HTTP che raggiunge il tuo server, recupera i tuoi contenuti e li utilizza per costruire la risposta che l’utente vede. Quella richiesta di fetch è il nuovo clic. È il momento in cui i tuoi contenuti sono stati selezionati dall’intero internet per rispondere a una domanda specifica. L’utente potrebbe non visitare mai il tuo sito web, ma i tuoi contenuti sono stati scelti, recuperati e presentati.

In un mondo zero-click, la richiesta di fetch URI è l’unità di engagement che conta. I brand devono iniziare a tracciarla come metrica di performance.

Cos’è una richiesta di fetch URI?

Una richiesta di fetch URI è una richiesta HTTP effettuata da una piattaforma AI per recuperare una pagina specifica dal tuo sito web in tempo reale, durante una conversazione live con un utente. Non è un crawl per dati di addestramento. Non è una costruzione di indice. È un recupero mirato: un sistema AI ha determinato che i tuoi contenuti sono rilevanti rispetto a ciò che un utente ha appena chiesto, e ha recuperato la tua pagina per utilizzarla nella generazione della risposta.

Questa distinzione è importante perché le piattaforme AI utilizzano bot diversi per scopi diversi, e lasciano firme diverse nei log del tuo server:

Un crawl di addestramento è come una biblioteca che acquisisce libri per la sua collezione. Una richiesta di fetch URI è come un bibliotecario che prende un libro specifico dallo scaffale perché qualcuno ha appena fatto una domanda. Il crawl costruisce la base di conoscenza. Il fetch risponde alla domanda. Entrambi raggiungono il tuo server, ma significano cose fondamentalmente diverse per il tuo brand.

Perché la richiesta di fetch è il nuovo clic

Nella ricerca tradizionale, il clic era il segnale che contava. Un utente vedeva il tuo risultato, decideva che era rilevante e cliccava per visitare il tuo sito. Quel clic era l’unità di engagement - il momento in cui un essere umano sceglieva i tuoi contenuti rispetto a tutto il resto della pagina. Il tracciamento dei clic non sta scomparendo - è ancora un segnale prezioso quando gli utenti visitano il tuo sito. Ma ora ha un fratello: la richiesta di fetch URI.

La richiesta di fetch URI è l’equivalente AI del clic. Ecco perché:

1. Selezione - L’AI ha valutato i tuoi contenuti rispetto a ogni altra fonte su internet e ha scelto di recuperare i tuoi. Non è casuale. È una decisione di rilevanza presa dal modello in tempo reale. La tua pagina è stata selezionata.

2. Recupero - L’AI ha inviato una richiesta HTTP al tuo server e ha ricevuto i tuoi contenuti. È un evento misurabile nei log del tuo server. È accaduto. Puoi contarlo.

3. Presentazione - I tuoi contenuti sono stati sintetizzati nella risposta che l’utente ha ricevuto. L’utente potrebbe non cliccare mai verso il tuo sito, ma ha consumato i tuoi contenuti - e questi hanno influenzato la sua decisione.

I clic contano ancora quando avvengono. Ma man mano che le interazioni zero-click crescono, affidarsi solo ai clic significa perdere la maggior parte dei momenti in cui i tuoi contenuti raggiungono i consumatori. La richiesta di fetch colma quel divario - è la nuova metrica complementare che ti dice che i tuoi contenuti vengono selezionati e serviti attraverso l’AI, anche quando nessun clic segue.

I bot AI che effettuano richieste di fetch al tuo sito

Ogni grande piattaforma AI utilizza user agent distinti per le richieste di fetch rispetto ai crawl di addestramento. Questi sono i bot di fetch attivati dalle query reali degli utenti - quelli che rappresentano la selezione dei tuoi contenuti per rispondere a una domanda in tempo reale.

Ciascuno di questi user agent rappresenta un momento in cui una persona reale ha fatto una domanda a un’AI, e l’AI ha scelto la tua pagina per rispondere. Questa è la richiesta di fetch - la nuova metrica complementare al clic.

Il rapporto fetch-to-crawl: il tuo punteggio di qualità dei contenuti per l’AI

I log del tuo server contengono due categorie di attività dei bot AI: richieste di crawl (raccolta dati di addestramento) e richieste di fetch (recupero contenuti in tempo reale). Il rapporto tra le due è la metrica più diagnostica nel tuo toolkit di visibilità AI.

Un alto tasso di crawl con un basso tasso di fetch (rapporto più vicino a 0) significa che i tuoi contenuti sono entrati nei dati di addestramento ma non vengono inseriti nelle conversazioni live. L’AI sa che i tuoi contenuti esistono, ma non li trova abbastanza utili da citare quando gli utenti fanno domande pertinenti. Questo è un segnale sulla qualità dei contenuti, non un problema tecnico.

Un rapporto fetch-to-crawl equilibrato o alto (rapporto in tendenza crescente) significa che i tuoi contenuti sono sia accessibili che autorevoli. L’AI non solo conosce i tuoi contenuti - li recupera attivamente per rispondere alle domande. Questo è il segnale che i tuoi contenuti stanno facendo il loro lavoro.

Pensala così:

• Tasso di crawl = l’AI ha letto i tuoi contenuti
• Tasso di fetch = l’AI sta raccomandando i tuoi contenuti
• Rapporto fetch-to-crawl = quanto l’AI ritiene utili i tuoi contenuti

Abbiamo introdotto questa metrica nel nostro framework delle metriche di performance AI come KPI #2 (Tasso di fetch AI). Nel contesto specifico di OpenAI, il tasso di fetch di ChatGPT distingue tra i crawl di addestramento di GPTBot e le richieste di fetch di ChatGPT-User. Questo articolo spiega perché quella distinzione è il cambiamento di misurazione più importante che i brand devono fare nel 2026.

Cosa rende i contenuti fetchable

Essere scansionati è un requisito tecnico. Essere recuperati tramite fetch è un risultato di qualità dei contenuti. L’AI ha deciso che la tua pagina era la migliore risposta a una domanda specifica - e quella decisione si basa su segnali che puoi influenzare.

Dati strutturati e markup schema. I sistemi AI utilizzano i dati strutturati per comprendere di cosa tratta la tua pagina, quali entità referenzia e quanto è autorevole. Le pagine con markup schema completo sono più facili da analizzare per l’AI e più probabilmente vengono recuperate come fonti autorevoli.

Profondità e specificità dei contenuti. I contenuti superficiali vengono scansionati ma non recuperati tramite fetch. I sistemi AI recuperano contenuti che forniscono risposte sostanziali e specifiche. Una descrizione di prodotto da 200 parole perde contro la pagina di un concorrente con specifiche, confronti, casi d’uso e dati strutturati. La profondità dei tuoi contenuti correla direttamente con la frequenza di fetch.

Freschezza e accuratezza. Le richieste di fetch in tempo reale sono attivate da domande degli utenti su argomenti attuali. Se i tuoi contenuti sono obsoleti, i sistemi AI recupereranno la pagina più aggiornata di un concorrente. I contenuti che vengono recuperati tramite fetch sono quelli che sono stati mantenuti aggiornati.

Accessibilità tecnica. Se i tuoi contenuti sono bloccati dietro rendering JavaScript che i bot AI non possono eseguire, non importa quanto siano buoni. Il rendering lato server, tempi di risposta rapidi e una struttura HTML pulita sono prerequisiti per la fetchability. Una pagina che impiega 5 secondi per il rendering verrà abbandonata dalla richiesta di fetch.

Copertura multi-modale dei contenuti. Le piattaforme AI favoriscono sempre più le pagine ricche di contenuti con molteplici tipi di contenuto - testo, immagini con testo alternativo, video, specifiche strutturate. I prodotti con contenuti multi-modali completi vengono recuperati più frequentemente rispetto a quelli con sole descrizioni testuali.

La portata di ciò che sta accadendo

I numeri dipingono un quadro chiaro di quanto velocemente questo cambiamento si stia muovendo:

• 50 miliardi di richieste di crawler al giorno dai bot AI raggiungono il web entro la fine del 2025 (Cloudflare)
• 305% di crescita del traffico GPTBot anno su anno (Cloudflare)
• 15x di aumento del crawling da “azioni utente” (fetch) dell’AI nel 2025 (Cloudflare Radar)
• 4,2% di tutte le richieste di pagine HTML ora proviene da bot orientati all’AI (Cloudflare Radar)
• ~60% di tutte le ricerche su Google termina senza un clic (SparkToro/Similarweb); ~80% quando sono presenti le AI Overviews (Similarweb)
• 93% delle ricerche in AI Mode produce zero clic (Semrush)

Ognuna di quelle richieste di fetch è un momento in cui un sistema AI ha scelto i contenuti di qualcuno per rispondere alla domanda di un utente. Se il tuo sito non viene recuperato tramite fetch, lo sono quelli dei tuoi concorrenti.

Cosa significa per la tua strategia di visibilità AI

La richiesta di fetch URI ridefinisce il modo in cui i brand dovrebbero pensare alla visibilità AI. Non basta chiedersi “I bot AI possono scansionare il mio sito?” La domanda che conta nel 2026 è “L’AI sta recuperando i miei contenuti per rispondere alle domande degli utenti?”

Questo si collega direttamente al framework di misurazione che abbiamo costruito in WISLR:

1. Tasso di crawl dei bot AI ti dice se l’AI può accedere ai tuoi contenuti (infrastruttura)
2. Tasso di fetch AI ti dice se l’AI sta citando i tuoi contenuti (la metrica di cui tratta questo articolo)
3. Traffico referral AI ti dice quando gli utenti cliccano dall’AI (il clic tradizionale, ancora prezioso)
4. Ricavi dall’AI ti dice quanto vale tutto questo

Il tasso di fetch si colloca al centro di questo funnel. È il ponte tra l’accessibilità tecnica e l’impatto sul business. Senza fetch, il crawl è solo archiviazione e il traffico referral non si materializza mai.

Quando lavorare con un consulente di visibilità AI

Costruire l’infrastruttura di monitoraggio del fetch richiede analisi dei log del server, segmentazione degli user agent e un sistema di misurazione che non esiste in nessuno strumento pronto all’uso. La maggior parte dei brand dispone dei dati grezzi nei propri log del server ma non ha l’esperienza per estrarli, segmentarli e interpretarli.

Il team WISLR aiuta i brand a costruire la propria infrastruttura di misurazione della visibilità AI - dalle pipeline dei log del server alle dashboard del rapporto fetch-to-crawl fino ai report completi del canale AI. Se vuoi sapere se il tuo sito viene recuperato tramite fetch e cosa fare al riguardo, possiamo portarti da zero a un sistema di misurazione funzionante.

Vuoi vedere come il tasso di fetch si inserisce nel framework completo delle metriche AI? La nostra guida Metriche di performance AI: sette KPI che ogni brand dovrebbe monitorare copre il sistema di misurazione completo dal crawl ai ricavi. Per i KPI specifici di OpenAI, incluso il tasso di fetch di ChatGPT e il tracciamento delle transazioni di Operator, consulta il nostro approfondimento su KPI e metriche di successo OpenAI.

Domande frequenti

Cos’è una richiesta di fetch URI da un bot AI?

Una richiesta di fetch URI è una richiesta HTTP effettuata da una piattaforma AI per recuperare una pagina specifica dal tuo sito web in tempo reale, durante una conversazione live con un utente. A differenza dei crawl di addestramento (che raccolgono contenuti secondo una pianificazione per i dati di addestramento del modello), le richieste di fetch vengono attivate su richiesta quando un sistema AI determina che i tuoi contenuti sono rilevanti rispetto a ciò che un utente ha appena chiesto. L’AI invia una richiesta al tuo server, recupera il contenuto della tua pagina e lo utilizza per generare la risposta che l’utente vede. Ogni grande piattaforma AI utilizza user agent distinti per le richieste di fetch: ChatGPT-User (OpenAI), Claude-User (Anthropic) e Perplexity-User (Perplexity). Queste richieste di fetch sono identificabili nei log del tuo server e rappresentano il momento in cui i tuoi contenuti sono stati selezionati per rispondere a una domanda specifica.

In cosa differisce una richiesta di fetch URI da un crawl AI?

I crawl di addestramento e le richieste di fetch URI servono scopi fondamentalmente diversi e utilizzano user agent diversi. I crawl di addestramento (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Bytespider) raccolgono contenuti secondo una pianificazione per costruire o aggiornare i dati di addestramento di un modello AI - come una biblioteca che acquisisce libri per la sua collezione. Le richieste di fetch URI (ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User) recuperano contenuti in tempo reale durante una conversazione live con un utente - come un bibliotecario che prende un libro specifico per rispondere a una domanda appena posta. Entrambe appaiono nei log del tuo server come richieste HTTP, ma l’attività di crawl ti dice se i tuoi contenuti sono nella base di conoscenza dell’AI, mentre l’attività di fetch ti dice se i tuoi contenuti vengono citati attivamente nelle conversazioni con gli utenti.

Perché la richiesta di fetch viene chiamata “il nuovo clic”?

Nella ricerca tradizionale, il clic era l’unità di engagement - il momento in cui un utente vedeva il tuo risultato e sceglieva di visitare il tuo sito. Il tracciamento dei clic non sta scomparendo - è ancora prezioso quando gli utenti visitano il tuo sito. Ma in un mondo zero-click dove quasi il 60% di tutte le ricerche termina senza un clic, circa l'80% delle ricerche con AI Overview sono zero-click e il 93% delle ricerche in AI Mode produce zero clic, affidarsi solo ai clic significa perdere la maggior parte dei momenti in cui i tuoi contenuti raggiungono i consumatori. La richiesta di fetch URI è la nuova metrica complementare al clic. Quando una piattaforma AI recupera i tuoi contenuti, significa che il sistema ha valutato la tua pagina rispetto a ogni altra fonte su internet e ha selezionato la tua per rispondere alla domanda di un utente. L’utente ha consumato i tuoi contenuti anche se potrebbe non aver mai visitato il tuo sito. La richiesta di fetch rappresenta lo stesso momento di selezione del clic - semplicemente avviene tra l’AI e il tuo server invece che tra l’utente e il tuo URL.

Cos’è il rapporto fetch-to-crawl e perché è importante?

Il rapporto fetch-to-crawl si calcola dividendo il numero di richieste di fetch in tempo reale che il tuo sito riceve dalle piattaforme AI per il numero di richieste di crawl di addestramento nello stesso periodo. Questo rapporto funziona come un punteggio di qualità dei contenuti per l’AI. Un alto tasso di crawl con un basso tasso di fetch significa che i tuoi contenuti sono nei dati di addestramento dell’AI ma non vengono citati nelle conversazioni live - indicando un problema di qualità dei contenuti, non tecnico. Un rapporto fetch-to-crawl equilibrato o in miglioramento significa che i tuoi contenuti sono sia accessibili che sufficientemente autorevoli perché i sistemi AI li recuperino attivamente per rispondere alle domande. Tracciare questo rapporto per piattaforma (OpenAI, Anthropic, Perplexity) ti offre una visione granulare di quali ecosistemi AI trovano i tuoi contenuti più utili.

Come si tracciano le richieste di fetch AI sul proprio sito web?

Le richieste di fetch AI possono essere tracciate in modo affidabile solo attraverso l’analisi dei log del server. Nessuno strumento di analisi pronto all’uso cattura questi dati. Filtra i log del tuo server per gli user agent specifici del fetch: ChatGPT-User (OpenAI), Claude-User (Anthropic) e Perplexity-User (Perplexity). Separali dagli agenti di crawl di addestramento come GPTBot, ClaudeBot e PerplexityBot. Traccia il volume totale di fetch, la direzione del trend, quali pagine specifiche vengono recuperate e calcola il tuo rapporto fetch-to-crawl per piattaforma. Il crawling da azioni utente dell’AI è aumentato di oltre 15 volte nel 2025, quindi se il tuo volume di fetch è stabile mentre il settore cresce, i tuoi contenuti stanno perdendo rilevanza per le piattaforme AI.

Cosa rende una pagina più propensa a essere recuperata dai bot AI?

Le pagine che vengono recuperate tramite fetch condividono diverse caratteristiche: dati strutturati e markup schema completi che aiutano i sistemi AI a comprendere i contenuti, profondità sostanziale con risposte specifiche anziché descrizioni superficiali, informazioni aggiornate e accurate che riflettono la realtà in tempo reale, rendering rapido lato server che consente ai bot di accedere ai contenuti senza eseguire JavaScript, e contenuti multi-modali che includono immagini con testo alternativo, video e specifiche strutturate. I contenuti superficiali con dati strutturati minimi vengono scansionati per l’addestramento ma raramente recuperati per risposte in tempo reale. Le pagine che le piattaforme AI scelgono di recuperare sono quelle che forniscono la migliore risposta, la più strutturata e la più aggiornata alla domanda che un utente ha appena posto.