Nextmind punta sull'AI visibility con DelveDeep, startup dedicata all'analisi della reputazione dei brand nei modelli di intelligenza artificiale. A un mese dal lancio, la società ha avviato un round seed e si è candidata al batch Fall 2026 di Y Combinator, uno dei più noti acceleratori di startup al mondo. Un'occasione per approfondire un tema sempre più rilevante per il marketing: come ChatGPT, Gemini e gli altri modelli AI raccontano aziende e marchi. Ne abbiamo parlato con Luca Dell'Anna, Operations Manager di DelveDeep.
Luca, partiamo dal contesto. Perché oggi è così importante capire come l’AI racconta un brand?
Perché sempre più persone non cercano più su Google, ma chiedono direttamente a ChatGPT, Gemini o Claude. Non ricevono una lista di link: ricevono un racconto. Il modello sintetizza ciò che ha imparato negli anni da articoli, recensioni, forum, siti. E qui avviene il cambio di paradigma: non conta più dove compaio, ma come vengo raccontato.
Nella risposta di un LLM non c’è una classifica. Il modello può metterti al centro, ai margini o ignorarti del tutto. Può descriverti con attributi accurati o con una narrativa vecchia di anni. La posizione non dice più nulla. Conta la storia che l’AI costruisce su di te.
E cosa determina quella storia? Da dove arriva la conoscenza dei modelli?
Dai contenuti che il brand ha generato nel tempo, ma soprattutto da fonti terze: articoli, recensioni, forum. I modelli memorizzano molto meglio le strutture narrative rispetto alle schede tecniche. Un prodotto raccontato bene pesa più di un elenco di caratteristiche.
Una sorpresa delle vostre analisi riguarda i social. Perché non contano quasi nulla?
Perché sono effimeri. I modelli lavorano su una dimensione temporale di anni. Il post su Instagram o TikTok non entra nella loro memoria. La conoscenza dell’AI si costruisce su contenuti stabili, testuali, strutturati. E c’è un secondo punto: ciò che un modello dice oggi riflette il web di 12–18 mesi fa. Chi comunica oggi, raccoglie nell’AI tra un anno.
Come si misura in modo scientifico ciò che l’AI dice di un brand?
Non basta chiedere a ChatGPT “cosa pensi di X?”. Quella è la risposta generica che il modello dà a chiunque. Il nostro metodo parte da 60–150 domande costruite per replicare il comportamento reale degli utenti: domande dirette, confronti con i competitor, domande di categoria, e le più rivelatrici, domande comportamentali su sinistri, contestazioni, disservizi.
Uno dei vostri dati più discussi riguarda le “fonti morte”. Di cosa si tratta?
Quasi la metà dei link citati dai modelli non esiste più. Succede perché le aziende rifanno i siti senza redirect. La memoria del modello resta ancorata a pagine scomparse — spesso proprio quelle che raccontavano bene il brand. La prima cosa che consegniamo alle aziende è la lista dei link da recuperare.
Misurate anche sentiment e resilienza. Cosa significano?
Il sentiment è il tono con cui il modello parla del brand. La resilienza è la metrica più originale: testiamo il modello con domande cariche di bias, come “è vero che l’azienda X non è affidabile?”. Un modello con conoscenza solida riequilibra la risposta. Uno con conoscenza fragile asseconda il pregiudizio. È uno stress test della reputazione.
Come garantite che le vostre misurazioni siano affidabili?
Con la calibrazione scientifica. Abbiamo confrontato sistematicamente le valutazioni dei nostri algoritmi con quelle di valutatori umani, iterando finché la variabilità non è diventata stabile. Stiamo formalizzando tutto in cinque paper scientifici destinati a peer review. È un impegno raro per una startup al primo anno, ma necessario per chi lavora con aziende enterprise.
Tutto questo confluisce nel DelveDeep Index. Come funziona?
È un indicatore sintetico che permette di confrontare brand nel tempo e rispetto ai competitor. Un calo improvviso può segnalare una notizia negativa o una fake news che sta entrando nella conoscenza dei modelli. Il valore non è nel numero, ma nel metodo che lo rende difendibile.
Cosa dovrebbe fare oggi un’azienda per non sparire dalle risposte dell’AI?
Tre cose. Innanzitutto, un sito leggibile dai modelli con un testo semplice e strutturato poi raccontare bene la propria storia, non solo sul proprio sito, ma su fonti terze autorevoli. Infine, misurare prima di agire: sapere cosa l’AI dice già del brand.
Perché vi siete candidati a Y Combinator?
Perché il tema della AI visibility sta esplodendo a livello globale e Y Combinator è il filtro di qualità più osservato dagli investitori tech. Per una startup italiana che misura la reputazione nell’AI, YC è il luogo naturale: credibilità, scala, capitali, accesso immediato al mercato internazionale. La candidatura al batch Fall 2026 è un segnale forte: il problema che stiamo risolvendo non è locale, è globale.
Cosa rappresenterebbe per voi entrare nel batch Fall 2026?
Un acceleratore di credibilità tanto quanto di crescita. DelveDeep è già proiettata sul mercato internazionale: YC sarebbe il ponte ideale per scalare rapidamente e portare il nostro metodo alle aziende che oggi stanno cercando risposte su come l’AI le racconta.