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A che punto è il vostro progetto e quali sono gli obiettivi per il futuro?
Search Bridge è una piattaforma live, in commercializzazione, con clienti paganti su tre tier (Select, Premiere, Signature) tra Fashion & Luxury, Consulting e Manufacturing. Il prodotto core è la Multi-Signal Intelligence, attiva su tutti e tre i tracking layer (Deep, Competitive, Technical), con un Recommendation Engine che produce fino a 60 raccomandazioni brand-specific al mese. Sul fronte estensione prodotto stiamo già operando: COMcierge — il modulo che prepara i cataloghi prodotto per essere letti dall’AI — ha il primo modulo live e il secondo, dedicato all’AI Commerce Feed, in sviluppo. Parallelamente abbiamo un pilot attivo di CaaS, la nostra Knowledge Base proprietaria interrogabile via MCP. Gli obiettivi per i prossimi 18 mesi sono tre: scalare la base clienti enterprise in Europa sfruttando il vantaggio di essere l’unica piattaforma GEO top-tier nativamente GDPR; portare COMcierge alla maturità commerciale per intercettare la transizione verso l’agentic commerce; consolidare la categoria GEO in un mercato che secondo a16z sta disrupting gli 80 miliardi della SEO tradizionale.
Quando e come nasce l'idea?
L’idea nasce nel 2025, quando ChatGPT supera i 700 milioni di utenti settimanali e diventa evidente che la search non passa più solo da Google. Lavorando con brand premium su progetti di marketing digitale, ho notato un pattern ricorrente: i CMO sapevano benissimo come performavano su Google, ma non avevano idea di cosa l’AI dicesse di loro. E quando andavamo a verificare, le risposte erano spesso inaccurate, datate, o semplicemente sbagliate.
Il punto di svolta è stato capire che il problema non era solo l’invisibilità — quello era il sintomo. Il problema vero era che nessuno stava interrogando il knowledge graph dell’AI per capire cosa l’AI credesse di un brand, non solo cosa dicesse in superficie. Tutti gli strumenti emergenti facevano prompt-tracking. Noi abbiamo deciso di andare più in profondità.
Abbiamo fondato Search Bridge a Bologna con una convinzione precisa: la prossima generazione di intelligence per i brand non si sarebbe costruita osservando le risposte dell’AI, ma analizzando il livello di percezione che le genera.
Qual è la caratteristica che vi distingue dai competitor e che potrà essere la chiave del vostro successo?
La prima è la Deep Knowledge Graph Interrogation. Tutti i competitor — inclusi quelli da unicorno come Profound — fanno prompt-tracking: chiedono all’AI e registrano le risposte. Noi interroghiamo il livello di percezione sottostante. È la differenza tra cosa l’AI dice e cosa l’AI crede. La replica stimata di questa capacità è 24-36 mesi.
La seconda è la Programmable KPI Architecture. Siamo l’unica piattaforma dove un brand può creare Custom Modules di analisi su qualsiasi dimensione strategica — un singolo prodotto, un mercato, una collezione, una linea di servizio. Ogni altro competitor offre metriche fisse, identiche per tutti i clienti.
La terza è la Multi-Signal Convergence. Siamo gli unici a correlare in un’unica intelligence tre layer di segnali: percezione profonda, visibilità competitiva, leggibilità tecnica. Un layer singolo mostra il sintomo, non la causa. La convergenza permette al nostro Recommendation Engine di indicare la radice del problema, non l’effetto di superficie.
Questi tre differenziatori, combinati con il nostro Learning Loop che migliora di mese in mese sui dati specifici di ogni brand, costruiscono un moat di intelligence proprietaria che cresce nel tempo.
Fare startup significa anche affrontare sfide di varie entità nel proprio percorso: qual è stato il momento più "challenging" e qual è la lezione più importante che avete imparato?
Il momento più challenging non è stato tecnico. È stato di mercato.
A inizio 2026 ci siamo trovati a vendere una categoria — il GEO — che molti CMO non sapevano ancora esistesse. Avevamo un prodotto sofisticato, tre differenziatori unici, un moat tecnologico reale, ma il primo ciclo di vendita non era “perché Search Bridge invece di un competitor?”. Era “perché dovrei investire un budget su qualcosa che il mio CFO non ha mai sentito nominare?”. Stavamo provando a vendere la soluzione prima che il mercato avesse riconosciuto il problema.
La lezione è stata cambiare ordine alle nostre priorità. Abbiamo smesso di fare demo del prodotto come prima azione e abbiamo iniziato a fare diagnosi: analizzavamo gratuitamente come l’AI rappresentava il brand del prospect e gli mostravamo, dati alla mano, gli errori, le omissioni, le perdite. A quel punto la conversazione cambiava — non vendevamo più una piattaforma, ma il modo per fixare un problema che il prospect aveva appena visto coi suoi occhi.
La lezione vera, distillata: in una categoria emergente, la vendita non parte dal prodotto, parte dall’evidenza. Il prospect non compra ciò che la tua piattaforma fa. Compra il momento in cui realizza cosa sta perdendo senza di essa.
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