Il traffico di Gemini è in gran parte invisibile
Gemini ha registrato una crescita del 115% nel traffico web tra novembre 2025 e gennaio 2026, superando ChatGPT e Perplexity. Il 70% delle visite AI risulta invisibile agli analytics tradizionali.
La crescita è nascosta nei dati di traffico diretto, a causa delle policy di referrer delle piattaforme.
Il sorpasso nei dati
I numeri raccontano una storia piuttosto netta. Tra novembre 2025 e gennaio 2026, le visite ai siti web provenienti da Gemini sono più che raddoppiate: +51,5% a dicembre, +42,0% a gennaio, per una crescita complessiva di circa il +115% in due mesi. Nello stesso periodo, le visite originate da ChatGPT sono calate di oltre il 22%. A gennaio 2026, Gemini ha superato anche Perplexity come sorgente di traffico web, inviando il 29% di visitatori in più rispetto alla piattaforma di Aravind Srinivas. Il picco assoluto di ChatGPT nei dataset analizzati risale già all’ottobre 2025, quando rappresentava lo 0,2939% di tutto il traffico web globale — una quota che da allora è andata erodendosi.
Guardando su scala annuale, il divario si allarga ulteriormente. A febbraio 2026, secondo il report OfficeChai basato su dati SimilarWeb, Gemini ha registrato una crescita anno su anno del 643,58%, contro un più contenuto 37,04% di ChatGPT.com. La traiettoria di lungo periodo di Gemini era già visibile nel corso del 2025, quando la piattaforma di Google aveva ottenuto una crescita del 49% su base annua, mantenendo tassi a doppia cifra per gran parte dell’anno. ChatGPT, al contrario, ha registrato un calo del 22% anno su anno nell’ultimo trimestre del 2025, come segnalano i dati Toolmesh AI sul declino di ChatGPT. Vale però una nota di contesto: ChatGPT mantiene ancora una scala assoluta difficilmente comparabile — 883 milioni di utenti mensili e 5,4 miliardi di visite globali al mese a gennaio 2026 — anche se la sua quota nell’insieme del traffico Gen AI è scesa di 22,2 punti percentuali su base annua.
Sotto il cofano degli analytics
Ma qui arriva il problema strutturale. Tutto ciò che abbiamo descritto sopra si basa su dati aggregati e stime. La realtà che vive chi analizza il traffico del proprio sito è molto più opaca. Quando un utente clicca su un link citato da Gemini, ChatGPT o qualsiasi altra piattaforma AI, il browser invia — o dovrebbe inviare — un header HTTP Referer al server di destinazione, indicando l’origine della visita. Questo meccanismo, definito nella RFC 7231 e poi aggiornato con la Referrer Policy (W3C), è il fondamento su cui lavorano tutti i principali strumenti di analytics per attribuire le sorgenti di traffico.
Il punto critico è che molte piattaforme AI non impostano questo header, oppure adottano policy di referrer restrittive (no-referrer o strict-origin-when-cross-origin) che impediscono la trasmissione dell’URL di origine. Il risultato pratico è che le visite arrivano classificate come “direct” — traffico diretto — nei report di analytics, mescolandosi con chi ha digitato l’URL a mano o ha usato un bookmark. Secondo lo studio The Digital Bloom sul traffico Gen AI, ben il 70,6% del traffico generato dalle piattaforme AI arriva privo di header referrer. Tradotto: su dieci visite originate da un’AI, sette risultano invisibili come tali agli stack di analisi tradizionali.
Questo crea una distorsione sistematica. Se il traffico diretto del tuo sito è cresciuto nell’ultimo trimestre senza una spiegazione ovvia, è plausibile che una parte significativa di quell’incremento venga in realtà da Gemini, ChatGPT o Perplexity. Non è un problema banale: attribuire male le sorgenti significa prendere decisioni sbagliate su dove investire in contenuto, SEO o distribuzione. E il fenomeno è destinato ad amplificarsi, considerato che le piattaforme AI, pur rappresentando ancora solo tra lo 0,15% e lo 0,25% del traffico internet globale totale, stanno crescendo a ritmi che il traffico organico tradizionale non conosce da anni.
Implicazioni per chi costruisce
La scintilla che ha accelerato la crescita di Gemini è identificabile con discreta precisione. Il picco nelle visite ha preso avvio a dicembre 2025, in coincidenza con il deployment di Gemini 3 nell’infrastruttura Google. Stando all’annuncio Gemini 3, che include AI Mode in Search, il nuovo modello combina tutte le capacità della piattaforma in un unico sistema, con ragionamento più complesso ed esperienze dinamiche integrate direttamente in Search. Integrare Gemini nella ricerca Google significa esporlo a miliardi di query quotidiane — è un moltiplicatore di traffico in uscita di cui nessun’altra piattaforma AI dispone nella stessa misura.
Per chi progetta o mantiene uno stack di analisi, questo scenario impone un aggiornamento metodologico. Affidarsi esclusivamente all’header Referer per misurare il traffico AI è come cercare di contare le auto in autostrada guardando solo quelle con il lampeggiante acceso. Le strategie alternative esistono e non sono particolarmente complesse da implementare: parametri UTM nei link distribuiti su piattaforme AI (quando se ne controlla la presenza), analisi delle query string, pattern di comportamento on-site che distinguono le sessioni AI-driven da quelle organiche, o soluzioni server-side che incrociano log di accesso con dati di terze parti. Alcune piattaforme stanno anche valutando l’adozione di standard emergenti come sec-ch-ua e altri Client Hints per fornire contesto senza violare la privacy degli utenti.
Il punto di arrivo è che la misurazione del traffico web sta diventando un problema più complesso di quanto fosse nel ciclo precedente, quello della SEO tradizionale. Gemini cresce, ChatGPT perde quote relative, e la fetta di traffico che sfugge ai radar degli analytics è già maggioritaria. Chi non aggiorna il proprio approccio alla misurazione rischia di leggere trend distorti e prendere decisioni su dati strutturalmente incompleti — non per mancanza di visite, ma per mancanza di visibilità su di esse.
