Todd Sawicki lancia Gumshoe con 2M$ contro il panico della ricerca AI.

Un terremoto silenzioso sta scuotendo il mondo del marketing digitale, dove gli assistenti AI influenzano le scelte dei consumatori con verdetti senza fonti.

Il primo segnale arrivò come un’email di un cliente, una di quelle che Todd Sawicki, veterano di due decenni nel marketing digitale, aveva imparato a riconoscere. Non era la solita lamentela su un calo di traffico organico o su un costo per clic salito alle stelle. Era più sottile, più inquietante.

Un brand manager di una nota azienda di elettronica di consumo scriveva, perplesso: «I nostri clienti ci dicono che ChatGPT sconsiglia i nostri prodotti.

Dice che ci sono alternative “più affidabili” o “migliori per il rapporto qualità-prezzo”. Ma non cita fonti. Non c’è un link da contestare.

Come si combatte contro un’opinione fantasma?».

Il mondo dello search stava vivendo un terremoto silenzioso. Sawicki, ex CEO di Zemanta, la piattaforma di content discovery acquisita da Outbrain, osservava da tempo la crescita esponenziale degli assistenti AI come ChatGPT, Gemini e Perplexity. Li usava anche lui, apprezzandone la potenza.

Ma da vecchio lupo della pubblicità online – aveva guidato la crescita di Cheezburger Network da un sito a un impero dell’umorismo – sapeva che ogni nuovo canale di distribuzione dell’informazione crea vincitori e vinti.

E qui, i perdenti rischiavano di non sapere nemmeno il perché.

Per vent’anni abbiamo ottimizzato per Google. Abbiamo costruito siti veloci, creato contenuti, accumulato backlink. Era un gioco con regole visibili, anche se in continua evoluzione. Ora, l’utente chiede a un modello di linguaggio che sintetizza una risposta da chissà dove. La tua marca sparisce. Non c’è una SERP da analizzare, non c’è un “posizionamento” da scalare.

C’è solo un verdetto, consegnato in una conversazione privata.

— Todd Sawicki, fondatore di Gumshoe

Quell’email non era un caso isolato. Era il sintomo di un panico da AI search che iniziava a serpeggiare tra i CMO: la paura di diventare invisibili nel luogo dove sempre più persone iniziavano le loro ricerche.

Sawicki vide oltre il panico. Vide un problema di misurazione. Se non puoi misurare come il tuo brand appare in quelle conversazioni, sei cieco. E se sei cieco, non puoi migliorare.

Da lì nacque l’intuizione: serviva un Google Analytics per l’era dell’AI search.

Non bastava interrogare manualmente ChatGPT. Serviva un sistema che simulasse migliaia di utenti diversi, con intenzioni diverse, su tutti i principali modelli, per tracciare una mappa di questa nuova, fluida visibilità.

Chiamò Patrick O’Donnell, co-fondatore di Urbanspoon, e insieme diedero vita a Gumshoe.

La caccia al segnale nel rumore

Prima di Gumshoe, prima di Zemanta, Todd Sawicki era un costruttore di ponti tra contenuti e pubblico. Alla guida delle entrate di Cheezburger, aveva imparato che il successo online non era solo virale: era prevedibile, se si ascoltavano i dati giusti. La sua carriera, da Loudeye Technologies a Lookery, era stata un lungo apprendistato su come l’attenzione si sposta nel web.

Ma l’avvento dei Large Language Model (LLM) rappresentava uno spostamento tettonico di diversa portata.

Non si trattava più di competere per i click in una pagina di risultati, ma per la menzione – positiva, neutra o assente – nella risposta sintetizzata di un’AI.

Il momento di svolta non fu un’illuminazione mistica, ma la somma di decine di conversazioni simili a quella iniziale. Marketer smarriti gli parlavano di risposte allucinate che attribuivano difetti inesistenti ai loro prodotti, o di competitor che venivano citati come “leader del settore” senza alcun apparente motivo.

Il vecchio playbook dell’SEO era inutile. I modelli non seguono link in modo prevedibile; “leggono” il web in modo generalizzato e spesso opaco.

Sawicki e O’Donnell capirono che per risolvere il problema dovevano prima replicarlo, in scala. Dovevano costruire un esercito di detective digitali.

La soluzione tecnica di Gumshoe ruota attorno al concetto di persona. Non personaggi immaginari, ma profili di ricerca strutturati e modificabili, costruiti sui veri ruoli, obiettivi e punti deboli dei clienti di un brand.

«Immagina di essere un genitore che cerca il miglior seggiolino auto, o un developer che cerca una libreria Python per il machine learning», spiega Sawicki.

Gumshoe automatizza la creazione di queste persone, poi le “fa sedere” a interrogare in massa ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Grok e DeepSeek. Esegue quello che chiamano persona-based model sweeps, spazzate di ricerca attraverso i modelli.

Il risultato non è un singolo screenshot, ma un rapporto che misura la quota di voce del brand in questo nuovo ecosistema: quante volte viene citato, in che contesto, con che tono, e contro chi.

Non stiamo vendendo magia nera. Stiamo vendendo visibilità. Per la prima volta, un’azienda può sapere: ‘Quando un potenziale cliente chiede a un assistente AI consigli sul mio settore, la mia azienda viene menzionata? E come?’

È un dato fondamentale, tanto quanto lo erano le impression o il traffico organico dieci anni fa.

— Todd Sawicki

La scalata e il muro dell’incredulità

La salita è iniziata. Il primo ostacolo non è stato tecnico, ma di narrazione. Dovevano convincere un mercato ancora innamorato del tradizionale SEO che esisteva un nuovo, enorme buco nero nella visibilità.

«All’inizio, ci guardavano come se parlassimo di fantascienza», ricorda Sawicki.

Alcuni early adopter, soprattutto in settori ad alto valore come la finanza tech e la salute, colsero al volo la posta in gioco. Altri rimandavano, dicendo che l’AI search era ancora “roba da early adopter”.

La risposta di Gumshoe è stata duplice: prima, costruire una piattaforma che fosse trasparente e prevedibile nei costi, abbandonando i modelli SaaS a sottoscrizione complessi per un pricing a conversazione. Secondo, fornire non solo diagnosi, ma raccomandazioni di contenuto integrate.

Il sistema non si limita a dire “il tuo brand non viene menzionato”; analizza il tipo di conversazione in cui dovrebbe apparire e suggerisce i contenuti da creare o ottimizzare per essere “inghiottiti” e citati dai LLM.

È un ponte tra il panico e l’azione.

L’idea ha superato il suo primo, grande test di credibilità: un round di pre-seed guidato da Pioneer Square Labs, con Hawke Ventures e l’angel investor Ari Paparo.

Il capitale ha permesso di rafforzare il team e ampliare la copertura dei modelli, incluso DeepSeek, un dettaglio che Sawicki sottolinea con orgoglio: «Sono tutti inclusi in Gumshoe. Il che è un unicum».

Ma le difficoltà sono insite nella natura stessa del problema che affrontano. Il panorama dell’AI search è un bersaglio mobile. Nuovi modelli escono ogni mese, ognuno con le sue idiosincrasie e fonti di training. Mantenere le “spazzate” di ricerca affidabili e rappresentative è una sfida ingegneristica continua.

Inoltre, c’è la delicata questione etica: Gumshoe misura e influenza, ma non manipola. La differenza è sottile.

«Non siamo qui per ingannare l’AI», tiene a precisare Sawicki.

«Siamo qui per assicurarci che i contenuti validi e rilevanti di un brand abbiano una possibilità di essere considerati. È un lavoro di ottimizzazione per la trasparenza, non per l’opacità».

Cosa rimane quando le regole del gioco cambiano

La storia di Gumshoe, e di Todd Sawicki, non è quella di un visionario che ha inventato qualcosa dal nulla. È la storia di un osservatore esperto che ha riconosciuto un punto di rottura nel sistema.

Per vent’anni, il web è stato un luogo di collegamenti ipertestuali. La visibilità si misurava nella capacità di essere un nodo ben connesso in quella rete.

Oggi, stiamo passando a un paradigma di sintesi del linguaggio. La visibilità si misura nella capacità di essere un concetto ben rappresentato nel vasto corpus di conoscenza che un LLM ha assimilato.

La lezione più grande non è tecnologica, è filosofica. In ogni rivoluzione dell’informazione, il primo a soffrire è chi misura con gli strumenti di ieri. I giornali hanno misurato le copie cartacee mentre il mondo passava ai click. Noi misuravamo i click mentre il mondo iniziava a chiedere risposte sintetizzate.

Gumshoe è il tentativo di costruire il metro giusto per questa nuova era.

— Todd Sawicki

Il viaggio di Sawicki da Zemanta a Gumshoe traccia l’evoluzione stessa dell’attenzione online: dalla scoperta dei contenuti (Zemanta) alla loro distribuzione virale (Cheezburger), fino alla loro sopravvivenza nell’era della sintesi AI.

La sua non è una fuga dal passato, ma un’applicazione delle sue leggi fondamentali – ascoltare il cliente, misurare ciò che conta, colmare il gap tra dati e decisioni – a un contesto radicalmente nuovo.

Oggi, seduto negli uffici di Seattle di Gumshoe, Sawicki non ha più quell’email di panico del cliente sullo schermo. Ha un dashboard che mostra, in tempo quasi reale, come decine di brand stanno performando attraverso le conversazioni AI di migliaia di persona simulate.

È una mappa di un territorio inesplorato che sta diventando, giorno dopo giorno, più definita.

Il panico da AI search non è svanito, ma per i suoi clienti si è trasformato in un insieme di metriche, trend e azioni concrete.

La caccia è appena iniziata, ma per la prima volta, i cacciatori hanno una bussola.

Anche se il nord magnetico, in questo mondo, si sposta continuamente.