Parcel Perform lancia indice AI per la visibilità e-commerce nelle raccomandazioni.

L’AI Visibility Index di Parcel Perform, lanciato per la prima volta, si propone come il termometro pubblico per capire come i grandi modelli linguistici vedono e raccomandano i brand di e-commerce, un processo che finora era opaco e che ora considera anche l’affidabilità logistica.

Immaginate di essere il proprietario di un brand di elettronica di consumo. Per anni avete ottimizzato il vostro sito per Google, studiato gli algoritmi di Amazon, investito in influencer su Instagram.

Poi, un giorno, vostra figlia adolescente vi chiede: «Papà, quale smartwatch mi consigli per correre?». E invece di aprire un motore di ricerca, parla direttamente al suo telefono.

La risposta arriva da un assistente vocale o da un chatbot, che elenca tre marche. La vostra non c’è.

Avete appena perso una vendita, e non avete nemmeno il modo di saperlo.

Questo scenario, sempre più comune, è il buco nero che una startup con sede a Singapore, Parcel Perform, vuole illuminare con il suo nuovo indice pubblico che misura la visibilità nei consigli degli assistenti AI.

Lanciato oggi, 17 febbraio 2026, l’AI Visibility Index si propone come il primo termometro pubblico per capire come i grandi modelli linguistici – da ChatGPT a Gemini – “vedono” e raccomandano i brand di e-commerce.

Non è uno strumento di marketing, dicono, ma un osservatorio.

«I consumatori stanno sempre più bypassando i metodi di ricerca tradizionali e chiedono direttamente agli assistenti AI consigli per gli acquisti», spiega il CEO di Parcel Perform, il dottor Arne Jeroschewski.

E mentre le aziende hanno strumenti sofisticati per analizzare il traffico da Google, la maggior parte ha visibilità zero su cosa suggeriscano questi nuovi intermediari digitali.

Come funziona il termometro dell’ai

L’indice, accessibile gratuitamente online, assegna ad ogni brand monitorato tre punteggi chiave.

Il primo è il Visibility Score (0-100%), che indica semplicemente se il marchio appare nelle risposte degli AI a domande d’acquisto.

Poi c’è l’LLM Ranking (1-10), che mostra la posizione nella lista di raccomandazioni e le sue variazioni settimanali.

Infine, il più intrigante: il Brand Trust Score (-/+100%), che cerca di misurare il sentimento, cioè quanto positivamente o negativamente l’assistente AI parla del brand.

Ma come fa Parcel Perform a stabilire se un AI “si fida” di un brand?

Qui entra in gioco il core business storico dell’azienda: la logistica.

Da anni Parcel Perform aggregare i dati di tracking di oltre 1.100 corrieri in tutto il mondo, offrendo alle aziende visibilità sulle spedizioni.

La loro tesi è che gli assistenti AI, per dare consigli affidabili, non si limitino a scansionare le schede prodotto, ma cerchino segnali oggettivi di affidabilità.

Quanto è veloce la consegna?

Quanto sono accurate le date di arrivo previste?

Il processo di reso è chiaro?

Sono questi i fattori che informano gli agenti AI sulle performance di un brand, trasformando una spedizione riuscita in una prova di affidabilità machine-readable.

L’indice misura le risposte che gli assistenti AI danno quando un consumatore chiede una raccomandazione d’acquisto: quali marchi di e-commerce menzionano, in che ordine e con che sentimento

— Dottor Arne Jeroschewski, CEO di Parcel Perform

Per i brand, quindi, l’obiettivo non è solo essere presenti, ma essere presenti con un profilo di “affidabilità operativa” che l’AI possa riconoscere.

Parcel Perform offre, oltre all’indice pubblico, una soluzione enterprise più approfondita che aiuta i brand a monitorare quali agenti AI raccomandano i loro prodotti e a ottimizzare i dati che questi agenti privilegiano.

Il messaggio è chiaro: nell’era dell’AI commerce, la customer experience post-acquisto non è più solo un problema di fidelizzazione, ma di visibilità primaria.

Un reso complicato o una consegna in ritardo potrebbero non solo far arrabbiare un cliente, ma silenziosamente ridurre la visibilità del marchio nei consigli degli assistenti AI.

La corsa per farsi “vedere” dalle macchine

Il lancio di oggi non è un fulmine a ciel sereno. È l’evoluzione di una strategia iniziata mesi fa.

Già il 29 ottobre 2025 Parcel Perform aveva lanciato la versione beta enterprise dell’AI Commerce Visibility, progettata per monitorare e migliorare la visibilità dei brand sulle piattaforme di shopping AI.

E ancor prima, l’azienda si era concentrata sull’integrazione della sua piattaforma AI Decision Intelligence, che usa il machine learning per trasformare i dati logistici in insight attuabili.

In pratica, hanno lavorato per strutturare le performance di consegna in segnali di fiducia leggibili dalle macchine.

Questa mossa posiziona Parcel Perform in un mercato affollato di strumenti per la visibilità post-acquisto, ma con un’angolazione unica.

Competitori come AfterShip, noto per le integrazioni rapide e la vasta copertura dei corrieri, o Narvar, focalizzato su tracking brandizzato e resi, offrono servizi consolidati.

Parcel Perform punta a differenziarsi proprio con il suo approccio AI-first, sostenendo che nel prossimo futuro la battaglia per il cliente non si giocherà solo sulla serp di Google, ma dentro le conversazioni con gli assistenti digitali.

Tuttavia, costruire un “indice di fiducia” basato sull’AI solleva questioni spinose sulla trasparenza e sui limiti intrinseci della tecnologia.

Lo stesso Parcel Perform, nei suoi documenti tecnici, ammette che i modelli di intelligenza artificiale sono fortemente dipendenti dalla qualità dei dati su cui apprendono.

Il principio è sempre quello del “garbage in, garbage out”.

Dati di tracking inaccurati, incompleti o frammentati in silos informativi separati possono portare a valutazioni distorte.

Inoltre, previsioni AI inaffidabili, nate da dati scadenti, rischiano di minare la fiducia degli stessi team aziendali che dovrebbero usarli, in un circolo vizioso controproducente.

Un nuovo arbitro (digitale) della reputazione aziendale?

L’AI Visibility Index di Parcel Perform segna un punto di svolta culturale più che tecnologico.

Formalizza l’idea che la reputazione di un’azienda non sia più decisa solo da recensioni umane o algoritmi di ricerca, ma anche da una valutazione automatica e continua delle sue performance operative, effettuata da modelli linguistici.

Questi modelli, promette Parcel Perform, possono trasformare i dati in analisi delle cause root e raccomandazioni operative, potenzialmente aumentando anche il tasso di fidelizzazione della clientela.

Ma ci troviamo di fronte a un paradosso interessante.

Da un lato, l’indice promette trasparenza, svelando un processo – le raccomandazioni AI – che oggi è opaco.

Dall’altro, rischia di creare una nuova, complessa metrica da “giocare” (game), spingendo i brand a ottimizzare le proprie operazioni non solo per i clienti in carne e ossa, ma per il giudizio inesorabile di un algoritmo.

In un mondo in cui la soluzione enterprise è offerta con un pricing flessibile legato all’utilizzo e alla stagionalità, la domanda che sorge spontanea è: stiamo costruendo strumenti per rendere le aziende più efficienti per i consumatori, o più “leggibili” per le macchine che quei consumatori interrogano?

La linea, forse, è già sfumata.