Il protocollo Agentic Commerce (ACP) è uno standard open source governato da OpenAI e Stripe. Con l’ACP, gli agenti di IA possono aiutare chi acquista a effettuare acquisti all’interno di conversazioni.
Le interazioni ACP fanno parte dell’ agentic commerce [EN], in cui le persone possono scoprire prodotti, prendere decisioni e completare acquisti senza uscire dalla conversazione che stanno avendo con un agente IA.
Come il Universal Commerce Protocol (UCP), un altro protocollo open standard per il commercio agentico co-sviluppato da Shopify e Google, l’ACP è il protocollo sottostante che stabilisce come un agente di IA, un merchant e un sistema di pagamento collaborano per creare l’esperienza di acquisto agentica.
Senza protocolli come l’ACP, ogni agente IA avrebbe bisogno di integrazioni personalizzate con ogni commerciante e ogni fornitore di pagamenti per completare un acquisto. L’ACP sostituisce queste integrazioni con un linguaggio condiviso per convalidare le credenziali di pagamento, confermare gli ordini e approvare o rifiutare gli acquisti.
Qual è lo stato attuale dell’ACP?
Instant Checkout in ChatGPT basato su ACP, lanciato a settembre 2025, che ha permesso agli acquirenti di completare gli acquisti senza mai uscire dalla chat.
Ma OpenAI ha annunciato a marzo 2026 che Instant Checkout avrebbe spostato gli acquisti su app di terze parti. Chi acquista può ancora scoprire i prodotti all’interno di ChatGPT, ma pagherà gli acquisti tramite l’app o il sito web del rivenditore.
Ciò significa che l’ACP continua a gestire l’infrastruttura che collega ChatGPT ai merchant, ma non gestisce più l’intera transazione.
Come funziona l'ACP?
Quando un acquirente descrive cosa sta cercando, ChatGPT classifica i risultati in base alle query precedenti, alla disponibilità, al prezzo e al fatto che un merchant sia il venditore principale. L’ACP recupera i risultati dei prodotti dai merchant i cui feed soddisfano i requisiti dell’ACP.
Durante il pilot, in ChatGPT è apparso direttamente un pulsante Acquista se i merchant avevano attivato il check-out istantaneo. L’acquirente ha confermato i dettagli di consegna, ha selezionato un metodo di pagamento e ha completato l’ordine senza uscire dall’interfaccia.
La transazione è passata attraverso la piattaforma di e-commerce e l’infrastruttura di pagamento del merchant tramite un’API. Per impostazione predefinita, Stripe gestiva l’elaborazione dei pagamenti, anche se i merchant potevano usare un proprio provider di pagamento compatibile con ACP. Il merchant accettava o rifiutava gli ordini e gestiva evasione e assistenza come avrebbe fatto normalmente.
Ciò che attirava clienti e merchant era l’immediatezza. I clienti potevano acquistare prodotti in ChatGPT senza dover uscire e passare a uno store online per completare l’acquisto.
Ora, chi acquista deve completare l’acquisto sul sito web o sull’app del brand.
Cosa significa l'agentic commerce per i marketer B2C in questo momento
Sempre più persone usano agenti di IA per scoprire, fare ricerche e acquistare prodotti. Il Report sulle tendenze dei consumatori sull’IA 2026 di Klaviyo ha rilevato che il 39% dei consumatori ha acquistato un prodotto sulla base di una raccomandazione dell’IA negli ultimi 6 mesi. Un ulteriore 27% ha scoperto un nuovo prodotto grazie a una raccomandazione dell’IA e poi ha continuato a informarsi con ulteriori ricerche.
Il report ha anche rilevato che il 30% delle ricerche con l'IA contiene 8+ parole e il 52% ne contiene 3–7, con più termini descrittivi. Nel 78% dei casi includono almeno qualche volta un contesto emotivo o personale. Queste query personali e long tail sono importanti perché gli agenti IA le usano come segnali di preferenze personali, contesto e intento. Ogni risposta a ogni query futura è influenzata da questi segnali personali.
Ad esempio, una persona potrebbe aver chiesto in precedenza a un agente IA un consiglio su come gestire la sindrome da stress tibiale. Quando in seguito cerca scarpe da running, potrebbe ricevere consigli per scarpe con stabilità per superfici invece che modelli ultraleggeri da gara, perché l'agente IA sa che potrebbero essere migliori per la sindrome da stress tibiale.
Le query di ricerca long-tail e contestuali richiedono descrizioni e recensioni dei prodotti più dettagliate e contestuali. Questo significa più dettagli che parlano di casi d’uso specifici, contesto personale e posizionamento del prodotto rispetto ad altri sul mercato.
In altre parole, il commercio agentico è più di uno spostamento di canale. È il collasso delle fasi di scoperta, ricerca e, in alcuni casi, acquisto in un unico canale. Prima dell’IA, chi acquistava scopriva i prodotti su uno o più canali e poi passava ai canali proprietari di un brand per confrontare e acquistare. Ora, il commercio agentico sta concentrando una parte maggiore di questo percorso online in un unico posto.
I canali di proprietà contano ancora, così come la SEO tradizionale. Ma il commerce agentico sta influenzando il modo in cui i brand devono presentare i loro dati di prodotto, quindi sono presenti sui canali di IA per competere in questi nuovi spazi.
Come preparare il tuo brand per il commercio agentico
Se hai già una solida base SEO, sei già nelle condizioni giuste per estendere la reperibilità all’answer engine optimization (AEO). Considera i passaggi seguenti come complementari alle tue attività SEO, così sarai pront* a fornire il contesto e il livello di dettaglio richiesti da una query di ricerca tramite IA:
1. Verifica e arricchisci i dati e i metadati dei prodotti
Gli LLM usano bot per scansionare e indicizzare le tue pagine. Se mancano dei dati o non sono accessibili, non verranno rilevati.
Rivedi i dati dei tuoi prodotti per verificarne i dettagli e l'accuratezza. Descrizioni vaghe o incomplete, attributi mancanti e inventario non aggiornato riducono la frequenza con cui gli agenti IA consigliano i tuoi prodotti.
Per preparare il tuo catalogo alle raccomandazioni dell’IA, inizia dai contenuti stessi:
- Standardizza attributi come materiali, colori, unità di misura, ecc., in modo che gli AI Agent possano interpretarli in modo coerente.
- Scrivi titoli e descrizioni dei prodotti in un linguaggio chiaro e naturale. Cerca di rispondere alle domande con contesto e consapevolezza della situazione. Invece di "whey protein powder", pensa: "whey protein powder con 25 g di proteine per porzione e senza dolcificanti artificiali, ideale per il recupero post-allenamento."
Poi assicurati che i crawler LLM possano leggere i tuoi contenuti. Ecco cosa ricordare:
- Gli LLM usano crawler come GPTBot e PerplexityBot che, per impostazione predefinita, seguono le regole del tuo robots.txt. Assicurati che le pagine di prodotto più importanti non vengano bloccate accidentalmente. Anche una sitemap XML completa è utile, perché offre ai crawler una mappa completa del tuo sito, così non si perdono le pagine di prodotto più recenti o meno conosciute.
- Aggiungi il markup schema.org alle pagine dei tuoi prodotti come JSON-LD, così i crawler IA possono leggere informazioni chiave sui prodotti, come nomi, descrizioni, immagini, prezzi e disponibilità.
- Esegui un audit della presenza di Global Trade Item Numbers (GTIN) e Stock Keeping Units (SKU). Gli agenti IA li usano per verificare che i prodotti esistano e siano rappresentati con precisione. Gli identificatori mancanti possono far sì che i prodotti spariscano del tutto dalle raccomandazioni.
2. Monitora e misura l'attribuzione LLM
Inizia a identificare il traffico del sito e la conversione provenienti dagli LLM. Ad esempio, quando le persone visitatrici arrivano tramite ChatGPT, monitorale con un parametro UTM (ad es. utm_source=chatgpt.com). Questo è il primo segnale che il commercio agentico potrebbe diventare un canale di ricavi significativo per il tuo brand.
Puoi anche utilizzare un assistente IA conversazionale, come l’ app di Klaviyo per ChatGPT [EN] o il connettore Claude [EN], per analizzare il traffico e le conversioni basati su LLM con prompt semplici.
3. Trasforma i segnali del commercio agentico in contenuti di marketing
Usa le informazioni delle query AEO per orientare i nuovi contenuti delle pagine prodotto e le campagne omnicanale. Se non hai le risorse per potenziare tutte le descrizioni dei prodotti in una volta, lascia invece che siano i dati di attribuzione a guidarti.
Ad esempio, se noti un aumento del traffico attribuito all’IA verso la tua categoria di prodotti “abiti estivi”, potrebbe essere un segnale per aggiungere più contesto alle descrizioni, aggiungere più foto dei prodotti e lanciare una nuova campagna che risponda ai segnali contestuali.
Klaviyo Composer, l’agente IA per il marketing integrato di Klaviyo, può:
- Crea campagne cross-canale. In base a un prompt, al tuo catalogo prodotti e al contesto cliente completo di Klaviyo CRM B2C, l’agente di marketing basato su IA crea campagne e flussi pronti per l’invio con suggerimenti sul pubblico, messaggi personalizzati e consigli sulle tempistiche.
- Rispetta i parametri del brand. L’agente di marketing basato su IA genera contenuti sin dall’inizio in base alla voce del tuo brand e alle regole definite. Mantieni il controllo strategico completo e nulla viene pubblicato senza la tua approvazione finale.
- Affina la tua visione. In una conversazione a più turni, l’agente di marketing basato su IA ti aiuta a perfezionare il tutto, con una conversazione naturale e il caricamento di file. Composer apprende anche man mano che procede, quindi ogni decisione è più intelligente della precedente.