KPI e metriche

Finseo misura quanto il tuo brand è visibile nelle risposte AI di ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude e altri modelli. Questa pagina definisce ogni metrica con precisione: cosa conta, come viene calcolata e come si presenta un buon valore. Tutte le metriche sono disponibili nella dashboard, nella API REST e nel server MCP, e ogni metrica mostra un indicatore di variazione che confronta il periodo selezionato con il periodo precedente di pari durata.

L’esempio di riferimento

Tutte le formule seguenti usano questo esempio: monitori 20 prompt su 2 modelli, quindi un giorno produce 40 risposte AI. Il tuo brand è Acme.

Acme compare in 18 delle 40 risposte.
Nelle 40 risposte, i modelli AI nominano brand 120 volte in totale (tutti i brand insieme).
Acme viene nominata 24 volte (una singola risposta può menzionarti più di una volta).

Metriche di presenza

Visibility

La quota di risposte AI in cui il tuo brand compare.

Visibility = (risposte che menzionano il tuo brand ÷ tutte le risposte monitorate) × 100

Esempio: Acme compare in 18 risposte su 40 → Visibility = 45%. La Visibility è la metrica principale: risponde a “quando qualcuno chiede all’AI della mia categoria, quanto spesso faccio parte della risposta?”. Ogni risposta conta una sola volta, indipendentemente da quante menzioni contiene.

Mentions

Il numero totale di volte in cui il tuo brand viene nominato nel periodo selezionato. A differenza della Visibility, Mentions conta ogni occorrenza: se una risposta nomina Acme tre volte, vale 1 per la Visibility ma 3 Mentions. Esempio: 24 menzioni in 18 risposte. Usa Mentions per capire quanto sei presente all’interno delle risposte; usa Visibility per capire quanto spesso compari.

Model Visibility

La Visibility suddivisa per modello AI (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Grok, Mistral, DeepSeek, Copilot, Google AI Overview, Google AI Mode). I modelli attingono a fonti e dati di addestramento diversi: è normale essere forti su un modello e invisibili su un altro. Un divario tra modelli indica di solito su quali fonti si basa ciascuno — controlla le Top Sources per modello per capire dove investire.

Metriche competitive

La tua fetta della conversazione totale sui brand: le tue risposte come percentuale di tutte le apparizioni di tutti i brand.

SoV = (risposte con il tuo brand ÷ apparizioni di TUTTI i brand) × 100

Il SoV differisce dalla Visibility perché il denominatore è l’intero mercato, non il tuo set di prompt. Supponiamo che le 40 risposte producano 90 apparizioni di brand tra tutti i brand rilevati, di cui 18 di Acme → SoV = 20%, anche se la Visibility è del 45%. Puoi avere Visibility alta e SoV basso quando i concorrenti compaiono accanto a te in quasi ogni risposta. Finseo mostra il SoV con due denominatori, così il numero non è mai ambiguo:

Variante	Denominatore
Tutti i brand	Ogni brand effettivamente nominato dai modelli AI — il mercato completo come lo vede l’AI
Brand monitorati	Solo il tuo brand più i concorrenti che monitori — il tuo set competitivo definito

Average Position

L’ordine medio in cui il tuo brand viene nominato tra i brand di una risposta. Mostrato come valore assoluto, ad es. #2.6. Più basso è, meglio è. Se una risposta consiglia “1. Acme, 2. Beta, 3. Gamma”, Acme ha posizione #1 in quella risposta. Facendo la media su tutte le risposte in cui compari:

Avg Position = somma delle tue posizioni ordinali ÷ risposte in cui compari

Esempio: Acme è nominata per prima in 9 risposte, seconda in 6, quarta in 3 → (9×1 + 6×2 + 3×4) ÷ 18 = #1.8. La posizione conta perché le risposte AI si comportano come classifiche: il primo brand nominato di solito orienta la raccomandazione. I pareggi (due brand nominati insieme) condividono lo stesso ordinale. La percentuale delle tue risposte in cui sei il PRIMO brand nominato.

#1 Share = (risposte con posizione = 1 ÷ risposte in cui compari) × 100

Esempio: primo in 9 risposte su 18 → #1 Share = 50%. È la metrica da “pole position”: isola quanto spesso guidi la risposta invece di limitarti a comparirvi. La percentuale delle tue risposte in cui sei tra i primi tre brand nominati.

Top-3 Share = (risposte con posizione ≤ 3 ÷ risposte in cui compari) × 100

Esempio: 15 delle 18 risposte di Acme la collocano nella top 3 → Top-3 Share = 83%. Utile per risposte lunghe a elenco, dove stare nel gruppo di testa conta più che essere rigorosamente primi.

Head-to-Head (H2H)

Contro un concorrente specifico: la percentuale di risposte che nominano ENTRAMBI i brand in cui il tuo viene nominato per primo. I pareggi sono esclusi.

Tasso di vittoria H2H = (risposte condivise in cui sei primo ÷ risposte condivise con ordine deciso) × 100

Esempio: Acme e Beta compaiono insieme in 10 risposte; Acme è nominata per prima in 7 → H2H vs Beta = 70%. L’H2H elimina il rumore delle risposte in cui compare solo uno dei due — il confronto più pulito per “chi preferisce l’AI?”.

Metriche di posizionamento

Mention Depth

Quanto in profondità nel testo della risposta compare in media la tua menzione. 0% = all’inizio della risposta, 100% = alla fine. Più basso è, meglio è.

Mention Depth = posizione del carattere della menzione ÷ lunghezza totale della risposta × 100

Esempio: la tua menzione inizia al carattere 300 di una risposta di 1.200 caratteri → profondità = 25% per quella risposta. Un brand può avere Average Position #1 con il 40% di profondità quando le risposte si aprono con un lungo preambolo prima di nominare i brand — per questo Finseo riporta ordine e profondità come metriche separate.

Metriche sulle fonti

Citations

Il numero di risposte AI che hanno citato uno dei tuoi domini come fonte. Ogni risposta conta una volta, anche se collega il tuo dominio più volte. Le Citations misurano qualcosa di diverso dalle Mentions: una menzione è l’AI che parla di te, una citazione è l’AI che si basa su di te. Puoi essere menzionato senza essere citato (il modello ti conosce dai dati di addestramento) e citato senza essere menzionato (il tuo contenuto alimenta una risposta su qualcun altro). Le tue citazioni come percentuale delle citazioni di tutti i brand del progetto.

Citation Share = (risposte che citano i tuoi domini ÷ risposte che citano i domini dei brand monitorati) × 100

Esempio: le risposte AI citano i domini di Acme 30 volte e quelli di tutti i brand monitorati 150 volte → Citation Share = 20%. È l’equivalente lato fonti dello Share of Voice: mostra a chi appartiene la base di prove su cui sono costruite le risposte AI.

Metriche di qualità

Sentiment

Quanto positivamente i modelli AI descrivono il tuo brand, con punteggio da 0 a 100. Finseo analizza il linguaggio attorno a ogni menzione — parole come “affidabile”, “leader di mercato” o “supporto eccellente” contano positivo; “costoso”, “complicato” o “recensioni contrastanti” contano negativo. I punteggi si leggono all’incirca così:

Punteggio	Lettura
80–100	Rappresentazione fortemente positiva
60–79	Positiva
40–59	Neutra / mista
0–39	Rappresentazione critica — controlla la pagina Sentiment per le frasi esatte

Il sentiment è tracciato per aspetto (prezzo, qualità, supporto, …) e per concorrente: vedi non solo che la percezione è calata, ma quale aspetto l’ha trascinata.

Leggere le metriche insieme

Le metriche formano un imbuto — ognuna risponde a una domanda diversa:

Domanda	Metrica
Faccio parte della risposta?	Visibility
Quanta della conversazione totale è mia?	Share of Voice
Quando compaio, sono in testa?	Avg Position, #1 Share, Top-3 Share
Chi vince quando compariamo insieme?	Head-to-Head
Quanto presto nel testo vengo nominato?	Mention Depth
L’AI usa i miei contenuti come prova?	Citations, Citation Share
Come si parla di me?	Sentiment

Uno schema ricorrente: la Visibility regge ma lo Share of Voice cala. Significa che la conversazione di mercato cresce più velocemente della tua presenza — i concorrenti vengono aggiunti a risposte che prima dominavi. Controlla la gap analysis dei concorrenti per vedere quali prompt guidano lo spostamento.

Accedere alle metriche via codice

API REST — GET /v1/projects/{projectId}/metrics/daily e /metrics/timeseries
Server MCP — get_visibility_metrics, get_visibility_timeseries, get_competitor_ranking, get_competitor_h2h, get_sentiment_overview e altro; vedi la panoramica MCP

Panoramica

Per iniziare

Analytics

KPI e metriche spiegate — Misurazione della visibilità AI

KPI e metriche

L’esempio di riferimento

Metriche di presenza

Visibility

Mentions

Model Visibility

Metriche competitive

Average Position

Head-to-Head (H2H)

Metriche di posizionamento

Mention Depth

Metriche sulle fonti

Citations

Metriche di qualità

Sentiment

Leggere le metriche insieme

Accedere alle metriche via codice

​KPI e metriche

​L’esempio di riferimento

​Metriche di presenza

​Visibility

​Mentions

​Model Visibility

​Metriche competitive

​Share of Voice (SoV)

​Average Position

​#1 Share

​Top-3 Share

​Head-to-Head (H2H)

​Metriche di posizionamento

​Mention Depth

​Metriche sulle fonti

​Citations

​Citation Share

​Metriche di qualità

​Sentiment

​Leggere le metriche insieme

​Accedere alle metriche via codice

KPI e metriche

L’esempio di riferimento

Metriche di presenza

Visibility

Mentions

Model Visibility

Metriche competitive

Share of Voice (SoV)

Average Position

#1 Share

Top-3 Share

Head-to-Head (H2H)

Metriche di posizionamento

Mention Depth

Metriche sulle fonti

Citations

Citation Share

Metriche di qualità

Sentiment

Leggere le metriche insieme

Accedere alle metriche via codice