Michael Page, Robert Walters, Randstad, Spencer Stuart: sono i nomi che escono quando qualcuno chiede a un assistente AI come trovare un head hunter in Italia. In tre mesi e mezzo WeHunt è passato dall’undicesimo al terzo posto fra loro.
- 11º → 3º — fra i brand citati dagli assistenti, dal primo all’ultimo mese di rilevazione
- +121% — visite da assistenti AI rispetto ai 108 giorni precedenti l’avvio
- 12º → 6º — fra le fonti che i modelli consultano per rispondere nel settore
Il punto di partenza
WeHunt è il brand di headhunting di W Executive. Lavora su profili middle e senior management, contro concorrenti che si chiamano Michael Page, Korn Ferry, Egon Zehnder, Spencer Stuart: domini con decenni di autorità accumulata e budget di comunicazione di un altro ordine di grandezza.
Il 17 marzo 2026, nell’ultima rilevazione prima che partisse il monitoraggio continuo, la fotografia era questa: su 2.954 menzioni di brand raccolte dalle risposte degli assistenti, WeHunt ne aveva quattro. Egon Zehnder 246. Spencer Stuart 236.
La traiettoria
Dal 25 maggio 2026 la piattaforma pone ogni giorno cento domande reali del mercato a quattro assistenti — ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google AI Overview — e analizza le risposte: chi viene nominato, in che ordine, quali fonti il modello ha letto per rispondere. In 110 giorni sono 16.101 risposte.
Il monitoraggio è partito insieme al progetto, quindi per queste metriche non esiste un periodo precedente da confrontare: il paragone è fra il primo e l’ultimo mese di rilevazione.
| Quattro settimane | Risposte che nominano il brand | Posizione nel mercato |
|---|---|---|
| 25 mag – 21 giu 2026 | 23,1% | 11º su 507 brand |
| 22 giu – 19 lug 2026 | 22,0% | 11º su 690 |
| 20 lug – 16 ago 2026 | 25,5% | 5º su 697 |
| 17 ago – 11 set 2026 | 27,5% | 3º su 675 |
Il salto è concentrato nella settimana del 3 agosto, quando la quota di risposte che nominano il brand passa dal 23% al 29%. Nello stesso arco di tempo il sito sale dal dodicesimo al sesto posto fra le fonti che i modelli consultano per rispondere su headhunting in Italia, e la quota di citazioni che riceve passa dal 2,08% al 2,66%.
Il meccanismo: lo spazio è stato tolto a qualcuno
La domanda che rende credibile un risultato non è «siamo cresciuti», ma «siamo cresciuti perché i motori citano di più tutti, o perché citano di più noi». Qui la risposta si misura guardando chi perde terreno mentre il sito lo guadagna.
Fra il primo e l’ultimo mese di rilevazione wehunt.eu passa dal dodicesimo al sesto posto fra le fonti che gli assistenti consultano quando rispondono su headhunting in Italia, e la sua quota di citazioni sale dal 2,08% al 2,66%. Nello stesso arco di tempo diversi concorrenti storici del settore — società con domini molto più anziani e autorevoli — perdono quota fra le fonti citate. Il totale delle citazioni analizzate nel periodo cresce, ma WeHunt cresce molto più in fretta del mercato in cui si muove.
I motori non hanno iniziato a citare di più tutti. Hanno spostato spazio da qualcuno verso di loro.
Lo stesso movimento si vede fuori dalla piattaforma. Nei sei mesi che coprono il progetto, secondo Ahrefs, il sito è passato da poco meno di cinquanta a 211 domini referenti e da un centinaio a 618 backlink: il tipo di segnale che precede, e accompagna, l’ingresso di un sito fra le fonti che un modello considera affidabili.
Cosa hanno fatto, concretamente
Il lavoro l’ha fatto il cliente, dal proprio account, in tre settimane di luglio: audit di citabilità sulle pagine chiave, heading riscritti, FAQ generate, collegamenti interni, brand kit aggiornato.
E due articoli, costruiti a partire dalle domande che il mercato pone davvero agli assistenti. Il primo è uscito il 7 luglio ed è stato citato da un assistente il giorno dopo. Il secondo il 28 luglio, citato il 30. Insieme valgono oltre trecento citazioni.
Come nasce un contenuto che i modelli citano
Le domande monitorate non se le inventa nessuno. Nascono dalle query reali di Search Console del cliente, raggruppate per tema e riformulate nel modo in cui le persone scrivono a un assistente — che non è il modo in cui scrivono a Google. Si misura la domanda che esiste davvero, non una lista di domande plausibili.
Il contenuto parla come il brand. Gli articoli sono scritti a partire dalla brand voice che il cliente ha caricato in piattaforma: posizionamento, tono, frasi che gli appartengono. Un pezzo che i modelli citano ma che potrebbe essere di chiunque non costruisce un brand.
La scaletta viene dal query fan-out. Quando un assistente riceve una domanda non cerca quella domanda: la scompone in decine di ricerche più piccole, e su quelle costruisce la risposta. Quelle ricerche sono il query fan-out. Refinea le registra a ogni rilevazione, e l’agente che scrive gli articoli le usa come struttura: i titoli dei paragrafi rispondono alle domande che il motore si fa prima di rispondere.
Il traffico
Qui il confronto con il periodo precedente si può fare, perché Google Analytics raccoglieva dati da prima. Nei 108 giorni precedenti l’avvio il sito aveva ricevuto 56 visite da assistenti AI; nei 108 successivi ne ha ricevute 124: +121%.
Ma il numero che pesa di più è un altro: chi arriva da ChatGPT resta sul sito il 174% in più della media, con il 72,5% di visite che generano coinvolgimento e più di otto interazioni per sessione. In un settore dove una singola candidatura qualificata vale migliaia di euro, quel traffico conta molto più del suo volume.
Come sono misurati questi numeri
Cento domande del mercato, ricavate dai dati di Search Console del cliente, poste ogni giorno a quattro assistenti AI dal 25 maggio all’11 settembre 2026: 16.101 risposte analizzate, 151.182 fonti citate. «Risposte che nominano il brand» è la quota di risposte in cui il nome compare. La posizione nel mercato confronta il brand con ogni altro marchio che appare nelle stesse risposte. La quota di una fonte è la media delle sue quote presso i singoli motori, così un modello che restituisce elenchi più lunghi non pesa più degli altri. I dati di traffico vengono da Google Analytics del cliente, estratti il 17 settembre 2026, e confrontano i 108 giorni di progetto con i 108 immediatamente precedenti.
Quando qualcuno chiede un consiglio nel tuo mercato, il tuo nome esce?
Refinea misura ogni giorno come gli assistenti AI rispondono nel tuo settore, chi viene nominato al posto tuo e quali pagine i modelli leggono per decidere.