11 maggio 2026 · 13 min lettura
Intelligenza ArtificialeChatGPT perde quota, Gemini esplode al 21%, Claude domina l'enterprise. Ma i numeri che contano sono quelli che nessuna classifica include.
Self-HostingOllama e Open WebUI girano in locale, ma la config default manda dati fuori. Guida pratica: cosa bloccare, come isolare l'inferenza senza cloud nel 2026.
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Google non sta morendo. Sta venendo smontato per pezzi — e questo è peggio.
La storia vera di AI search vs Google nel 2026 non è una sostituzione, è uno smontaggio settoriale. Le AI Overviews si prendono le query informazionali (CTR posizione 1 a -58% secondo Ahrefs, dicembre 2025, su 300.000 keyword). Walmart-via-Google si prende il transactional con l'Universal Commerce Protocol lanciato l'11 gennaio. Sul versante cinese, Qwen-Taobao porta 4 miliardi di prodotti dentro una chat e si prende l'e-commerce locale. ChatGPT si prende la research. A Mountain View resta il trono, ma ogni mese ne sparisce un braccio.
La narrazione "AI uccide Google" è una favola che fa comodo a chi vende corsi SEO. La narrazione opposta — "tutto come prima, Google ha ancora il 90%" — è la favola che fa comodo a chi vende ADS. Entrambe sono false nello stesso modo: ignorano che il mercato si sta frammentando, non sostituendo. E nella frammentazione, gli unici a perdere davvero sono i siti web che fino a ieri vivevano dei click informazionali.
Il punto di partenza per qualunque discorso onesto su AI search vs Google è uno: quanto pesa davvero ognuno dei due. StatCounter a gennaio 2026 dà a Google il 90,04% della quota globale di ricerca su tutti i device — in recupero dal minimo decennale di 89,57% di luglio 2025. Sul desktop USA siamo all'84,17%, contro l'87,28% di dodici mesi prima. È la prima volta che Google scende stabilmente sotto l'85% sul desktop americano. Niente apocalisse, ma neanche business as usual.
Poi c'è il mercato AI chatbot, ed è qui che le metriche non funzionano. StatCounter ad aprile 2026 stima ChatGPT al 76,85%, Gemini al 9%, Perplexity 7,73%, Copilot 3,76%, Claude 2,66%. First Page Sage (stessa industry, stesso mese) stima ChatGPT al 60,6%, Gemini al 15,1%, Copilot al 12,5%. Discrepanze così non si vedono in un mercato maturo. Si vedono in un mercato in cui nessuno sa ancora cosa misurare.
| Metrica | StatCounter (apr 2026) | First Page Sage (mag 2026) | Discrepanza |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 76,85% | 60,6% | -16,2 pp |
| Gemini | 9% | 15,1% | +6,1 pp |
| Perplexity | 7,73% | 5,1% | -2,6 pp |
| Copilot | 3,76% | 12,5% | +8,7 pp |
| Claude | 2,66% | 5,0% | +2,3 pp |
Le due metodologie misurano cose diverse: StatCounter aggrega pixel di tracciamento sui siti partner, First Page Sage incrocia survey con analisi referral. Tradotto: stiamo basando l'intera narrativa "AI uccide Google" su numeri che divergono del 16% sul leader di mercato. Il fact-check non lo fa nessuno perché serve a tutti che il numero sia grande. Lato traffico AI globale invece c'è un dato meno contestato: Gemini è passato dal 5,4% al 21,5% di share Similarweb in un anno (gennaio 2025-gennaio 2026), raggiungendo il 25% a marzo 2026, 650 milioni di MAU a ottobre 2025. Quello è successo davvero, e ha costretto Sam Altman a dichiarare "Code Red" dentro OpenAI il 1 dicembre 2025 — la stessa frase che Sundar Pichai usò nel novembre 2022 dopo il lancio di ChatGPT. Ironia che si paga a interessi.
Lato click, la storia è solo cattiva. Pew Research, studio su 68.000 query reali tracciate su 900 adulti USA: con una AI Overview presente, i click su risultati tradizionali crollano dal 15% all'8% (-47% relativo). Solo l'1% degli utenti clicca i link dentro l'AI Overview. L'abbandono di sessione passa dal 16% al 26%. Ahrefs aggiunge il colpo finale: -58% di CTR in posizione 1 informational a dicembre 2025, peggiorato dal -34,5% di aprile. Posizione 2 -50,8%, posizione 3 -46,4%. Lo zero-click non è una tendenza. È la nuova baseline.
Qui la tesi va espressa senza riserve: il modello mentale corretto per il 2026 non è "AI search sostituisce Google", è "Google si trasforma in agent manager mentre i suoi vassalli si ribellano per pezzi". Lo dimostra ciò che Mountain View ha lanciato l'11 gennaio 2026 all'NRF — l'Universal Commerce Protocol — e chi c'era dentro.
Partner ufficiali: Shopify, Etsy, Wayfair, Target, Walmart. Endorser dichiarati: Visa, Mastercard, Amex, Best Buy, Macy's, Home Depot. Integrazione tecnica con Agent-to-Agent (A2A), AP2 e MCP di Anthropic. Walmart porta 270 milioni di clienti settimanali, 10.750+ store, $681 miliardi di fatturato fiscale 2025 dentro al sistema. Il messaggio implicito di blog.google è chiarissimo: comprerete via agente conversazionale, e l'agente che vi serve passerà da Google. ChatGPT può anche avere il 60-77% degli utenti chat (60,6% First Page Sage, 76,85% StatCounter), ma quando l'utente dice a un agente di trovargli una lavatrice da 600 euro che entri sotto al banco, quel checkout passa da UCP.
Sul lato opposto del pianeta, Alibaba ha la stessa visione ma l'ha implementata prima. A maggio 2026 ha integrato Qwen dentro Taobao e Tmall: il modello chat-to-buy Taobao Qwen apre accesso diretto a 4 miliardi di prodotti, 300 milioni di MAU su Qwen (gennaio 2026), 950 milioni di MAU su Taobao (QuestMobile, febbraio 2026), 140 milioni di utenti che hanno fatto prima esperienza di shopping conversazionale durante il Capodanno cinese 2026. Il pagamento? Alipay AI Pay processa già 120 milioni di transazioni agentic alla settimana. Sono dieci anni avanti su agentic commerce. E nessuno qui in Europa lo sta dicendo a voce alta perché distruggerebbe la favola dell'AI europea sovrana.
Risultato: Google a gennaio 2026 ha il 90,04% della ricerca globale, ma non è più il 90,04% della stessa cosa. È una quota di un mercato che si sta sezionando in informational (dove le AIO mangiano il click), transactional (dove l'UCP mangia il checkout), conversational (dove ChatGPT e Gemini si dividono la SOV) e regional (dove Qwen domina senza nemmeno comparire nei report occidentali). Pichai stesso lo dice nell'intervista al podcast Cheeky Pint del 7 aprile 2026: "Search as agent manager". Tradotto in italiano: il click muore, l'intent sopravvive, la rendita di Mountain View si sposta sul backend. Apple intanto continua a incassare i 18 miliardi di dollari l'anno per tenere Google come default su iOS — barriera economica che nessun chatbot ha mai scalfito, neanche al picco hype di Bing+ChatGPT nel 2023.
L'obiezione facile a tutto questo è "ma è solo l'inizio, gli LLM miglioreranno". Va smontata con rispetto, perché contiene una mezza verità — e una mezza falsità grossa quanto un data center. La parte vera è che i modelli migliorano (o3, Gemini 3, Claude 4.5 sono oggettivamente diversi da GPT-4 del 2023). La parte falsa è che il miglioramento abbia traiettoria infinita su qualunque task. E qui serve dare la parola a chi non ha bisogno di vendere niente.
Come argomenta Yann LeCun (Turing Award winner) su Newsweek nel 2026, gli LLM sono "destinati al cestino della tecnologia" perché incapaci di rappresentare spazi continui ad alta dimensionalità — la probabilità di restare nel set di risposte corrette decresce con la lunghezza dell'output, e le hallucination sono una proprietà strutturale dell'architettura, non un bug risolvibile con più dati.
LeCun ha appena messo un miliardo di dollari della sua nuova AMI Labs su un'architettura alternativa (JEPA, world models) per dimostrarlo. Si può non essere d'accordo — Pichai non lo è, Altman nemmeno — ma è un Turing Award contro tutto il mainstream LLM, e va preso sul serio. I dati gli danno parzialmente ragione: lo studio Oumi citato dal New York Times il 7 aprile 2026 misura le AI Overviews al 90% di risposte corrette, 10% errate. Su 5 trilioni di query Google l'anno significa decine di milioni di risposte sbagliate al giorno, centinaia di migliaia di errori al minuto. Stanford HAI ad aprile 2026 ha misurato Lexis+ AI e Ask Practical Law oltre il 17% di hallucination, Westlaw oltre il 33% — e questi sono modelli specializzati legali a pagamento, non chatbot consumer.
C'è poi l'obiezione metodologica, ed è quella più dolorosa per chi cita Gartner come oracolo. Nel febbraio 2024 Gartner aveva previsto -25% di traffico search tradizionale entro il 2026 per via dei chatbot AI. Numero ripetuto ovunque, copertina di mezza stampa SEO. Alex Kantrowitz (Big Technology) ha intervistato Alan Antin, il VP autore della previsione, e Antin ha ammesso che il 25% è uscito da "internal debate" e probability assessment dei suoi analisti, non da modellazione statistica. La previsione che ha fondato un terzo della narrativa AI-disruption è, letteralmente, un'opinione di gruppo di Gartner battezzata come dato.
Per chi ha un homelab serio e vuole un layer ancora più sotto, c'è SearXNG standalone: metasearch engine privacy-first che aggrega Google, Bing, DDG, Wolfram Alpha, YouTube senza tracking. È la base su cui poggia Perplexica e diverse altre soluzioni AI search self-hosted. La logica è la stessa che abbiamo visto col ChatGPT privato in casa su LattePanda Alpha: se l'oracolo non è affidabile e nemmeno trasparente, allora vale la pena costruirsene uno proprio, anche piccolo, anche imperfetto, ma sotto il tuo controllo.
L'Italia è interessante perché in genere è ritardataria, e invece sull'AI search consumer è dove sta succedendo qualcosa di sorprendente. L'Osservatorio Search Italy 2026 del Politecnico di Milano — il primo studio strutturato sul mercato italiano — pubblicato a inizio 2026 misura che il 35,34% degli adulti italiani online (18+) usa GenAI per fare shopping. Un anno prima era il 19,6%. Quasi raddoppiato in dodici mesi.
Il dato più scomodo è un altro: Google AI Mode (lanciato in Italia l'8 ottobre 2025) è già adottato dal 9,4% degli adulti online. Di quel 9,4%, il 44,2% dichiara di aver smesso di usare Google Search tradizionale. L'ecosistema Gemini supera ChatGPT in shopping IT (25,3% vs 23,4%) per il primo trimestre 2026 — risultato anche del bundling Workspace nelle PMI. Ma c'è il rovescio: il 67,3% degli utenti GenAI shopping ha incontrato problemi di affidabilità (prezzi sbagliati, prodotti non disponibili, fonti non verificate). Due utenti su tre. In un dominio — l'e-commerce — dove un errore costa soldi reali.
Pattern italiano specifico: il 64,4% degli utenti che usano AI per shopping poi va comunque in negozio fisico, il 39,3% completa l'acquisto offline. L'AI funziona come discovery, non come transazione — l'opposto del modello cinese (Qwen-Taobao chiude in app) e divergente dal modello americano (UCP chiude via Walmart). L'Italia conferma una cosa: il consumatore vuole l'AI per cercare, non per comprare. Almeno finché due risposte su tre continuano a essere sbagliate.
Lato infrastruttura: mercato AI Italia €1,8 miliardi nel 2025 (+50% YoY), 84% delle grandi aziende ha licenze GenAI (+31 punti percentuali in un anno), 71% ha almeno un progetto AI in corso. Le PMI sono ferme all'8%. Solo il 9% delle enterprise ha una struttura formale di AI management, il 15% ha avviato compliance AI Act. Tradotto: l'adozione c'è, la governance no. Un mercato in piena euforia con una superficie regolatoria scoperta è il setup classico per il prossimo grande lawsuit europeo. Per chi gestisce un'azienda e vuole farsi un'idea senza dipendere da chi gli vende GPU H100, abbiamo già scritto della via dei modelli piccoli per PMI — la versione "AI in casa" della stessa logica self-hosting di cui parla questo pezzo.
L'angolo pratico, perché senza non serve a niente. Se gestisci un blog tech, un sito di nicchia, un e-commerce dipendente da Google organico — e parliamo della maggior parte dei lettori di homelabz — la domanda non è "come sopravvivere all'AI search", è "quale tipo di click ti resta". Le AI Overviews mangiano l'informational. UCP/MCP mangia il transactional. ChatGPT mangia la research. Cosa resta?
Il resto va perso. È un'estinzione selettiva, non uno tsunami. The Planet D ha chiuso, HubSpot riporta cali di traffico di circa due terzi su determinate categorie, Stereogum -70% di revenue. Sono casi pubblici, di publisher grossi, non blog amatoriali. Chiunque ti dica che con qualche AEO trick o GEO hack recuperi il pre-2024 ti sta vendendo aria. La verità più scomoda è che il modello di business basato su traffico informational organico è strutturalmente compromesso, e nessuno strumento di analytics che usi oggi (GA4, GSC) misura davvero quanto dei tuoi contenuti viene letto dentro ai chatbot senza generare click. Serve roba nuova — Profound, Ahrefs Brand Radar, Otterly — che costa, e che ancora non è standardizzata.
L'angolo homelab è il lato bello di tutto questo. Se sei stanco di vivere di metriche che non controlli, gli strumenti per costruirti un AI search privato esistono, funzionano, e girano su hardware da poche centinaia di euro. Un N100 con 16GB di RAM regge Perplexica + Ollama con modelli 7B-14B in quantizzazione Q4_K_M, decentemente. Non eguaglia GPT-5, ma non è quello l'obiettivo: l'obiettivo è non essere dipendenti. Stessa logica che abbiamo applicato in altri contesti — per esempio quando abbiamo parlato di OpenClaw come gateway AI self-hosted. Il sistema centralizzato è più potente, ma quello distribuito è tuo. E nel 2026, dopo aver visto Sam Altman dichiarare Code Red e Sundar Pichai annunciare Universal Commerce Protocol come fosse un dovere civico, la differenza tra "più potente" e "tuo" pesa più di prima.
Quindi: chi vince? Nessuno e tutti, per pezzi. Google tiene il backend dell'intent. OpenAI tiene il chatbot consumer. Anthropic tiene gli enterprise developer. Alibaba tiene la Cina e finirà per tenersi pezzi crescenti di sud-est asiatico. Meta tiene la distribuzione mobile. Apple tiene il rent da $18 miliardi l'anno. E in mezzo, i siti web. Quelli muoiono davvero. Non Google. Non Gemini. Non ChatGPT. I siti.
Fonti: StatCounter Search vs Social vs AI Chatbot, Ahrefs AI Overviews -58% CTR, Pew Research via SearchEngineLand, Google Universal Commerce Protocol, Walmart Corporate AI Shopping, SCMP Alibaba Qwen Taobao, Osservatorio Search Italy 2026 (PPC Land), First Page Sage Top AI Chatbots, Kantrowitz vs Gartner (LinkedIn Pulse), Yann LeCun su Newsweek.