Il business, le scelte, la sostenibilità reale.
La comunicazione: media, eventi, sito, report, relazioni istituzionali.
Da stakeholder, opinione pubblica e, sempre più, dai modelli di intelligenza artificiale.
L'Aurelian Lab AI Reputation Framework è un metodo che integra corporate communication, stakeholder engagement, sostenibilità e analisi della percezione generata dagli LLM per costruire, misurare e influenzare la reputazione aziendale nell'era dell'intelligenza artificiale.
Quando queste dimensioni sono coerenti tra loro, la reputazione è stabile, anche nelle sintesi generate dai sistemi AI. Quando divergono, la rappresentazione diventa fragile, parziale e difficilmente governabile.
Partiamo sempre da qui: come ti vedono oggi stakeholder, media e AI, e dove fare, dire e percepito non coincidono.
Valori, posizionamento, messaggi chiave, concept, piano su tutti i canali.
Contenuti, eventi, relazioni, sito: le evidenze che costruiscono la reputazione.
Arriviamo qui, e da qui ripartiamo: risultati, ascolto degli stakeholder, aggiustamenti.
Tre strumenti proprietari: AEO Boost per visibilità e citabilità, StakeGraph per entità e stakeholder, ESG Monitor per la sostenibilità nelle AI.
Scopri gli strumenti →L'Osservatorio che segue come cambiano le AI, con il glossario dei termini.
Vai all'Osservatorio →Ingegneri informatici, agenzie digitali, sviluppatori, agenzie di eventi, quando il progetto lo richiede.
Sentiment, visibilità, copertura dei temi, coerenza tra un modello e l'altro, rischio di informazioni false o datate.
KPI concordati all'inizio di ogni progetto e ascolto degli stakeholder.
Primi segnali in 8-12 settimane, riposizionamento in sei mesi.
Ogni dato è letto e validato da Maria Luisa De Petris.
Articoli del hub editoriale che spiegano il framework e come renderlo operativo.
La AI Reputation è una priorità per CEO e Communication Director perché influenza ciò che stakeholder, clienti e talenti apprendono sull'azienda attraverso le risposte AI. Governarla significa misurare la distanza tra identità, evidenze e rappresentazione generata, assegnando responsabilità e interventi precisi.
Nell'era degli LLM, la corporate communication deve parlare contemporaneamente alle persone e ai sistemi che selezionano, collegano e sintetizzano le informazioni. Ai messaggi persuasivi deve quindi affiancare un'architettura di contenuti ed evidenze leggibile e verificabile.
La AI Reputation è la rappresentazione di un'azienda generata dai sistemi di intelligenza artificiale aggregando sito, media, report e fonti terze. Si forma per inferenza, può divergere dall'identità dichiarata e può essere misurata e governata.
L'Aurelian Lab AI Reputation Framework è un modello che integra corporate communication, stakeholder engagement, sostenibilità e analisi della percezione generata dagli LLM per costruire, misurare e influenzare la reputazione aziendale nell'era dell'intelligenza artificiale. Interpreta la reputazione come un sistema in cui tre dimensioni (ciò che l'azienda fa, ciò che comunica e ciò che viene percepito, anche dai modelli AI) devono essere allineate perché la rappresentazione algoritmica sia coerente con l'identità reale dell'organizzazione.
Attraverso l'analisi sistematica e comparativa di più LLM, interrogati con query calibrate su dimensioni definite: sentiment (tono complessivo della rappresentazione), visibilità (frequenza di citazione nelle query rilevanti), copertura tematica (quali dimensioni emergono e quali mancano), coerenza narrativa (i diversi sistemi convergono o si contraddicono?) e rischio reputazionale (emergono informazioni negative, datate o potenzialmente false?). Il risultato è una mappa della distanza tra identità reale, evidenze disponibili e rappresentazione algoritmica.
Dal primo passo: vedere. Prima di intervenire serve sapere come i principali sistemi AI descrivono oggi la tua azienda — cosa emerge, cosa manca, cosa è distorto. Aurelian Lab inizia ogni percorso con un Audit, utilizzando gli strumenti della suite Aurelian Intelligence più adatti al perimetro: Aurelian AEO Boost per visibilità e citabilità, Aurelian StakeGraph per entità e stakeholder, Aurelian ESG Monitor per la reputazione di sostenibilità nei sistemi AI. Da lì parte il percorso di 6 mesi nelle quattro fasi del Metodo Aurelian (Analizzare, Progettare, Attivare, Misurare), che riallinea identità, evidenze esterne e rappresentazione algoritmica.
I primi segnali misurabili emergono entro 8-12 settimane: nuove citazioni su fonti terze compaiono nelle risposte degli LLM, dimensioni prima assenti diventano visibili, il sentiment si stabilizza. Il riposizionamento strutturale richiede sei mesi — la durata del percorso nelle quattro fasi del Metodo Aurelian. Non è un'attesa: è il tempo necessario perché un ecosistema informativo coerente venga «letto» e integrato dai modelli, che aggiornano i propri dati in modo distribuito e non istantaneo.