Agentic Commerce: cos'è e perché Google sta cambiando l'eCommerce con l'IA

Lo shopping online sta entrando in una nuova fase: la decisione non dipende più solo da ciò che l’utente vede su un sito, ma da ciò che un’IA capisce, confronta e consiglia. Questo viene chiamato agentic commerce: un modello in cui agenti di IA assistono (o automatizzano in parte) la scoperta, la valutazione e l’acquisto.

A gennaio 2026, Google ha accelerato questa transizione con un annuncio che combina standardizzazione (protocolli), nuove superfici di acquisto basate su IA (Search e Gemini), strumenti per retailer e nuovi formati orientati all’offerta.

L’impatto è diretto: se una parte del processo di acquisto si sposta verso esperienze conversazionali, i brand competono meno per i “click” e più per eligibility, rilevanza strutturata e capacità di conversione senza attriti.

INDICE

• Che cos’è l’Agentic Commerce

• Cosa ha annunciato Google sull’Agentic Commerce 

• Perché è importante per eCommerce, retail e brand

Che cos’è l’Agentic Commerce

Agentic commerce è l’evoluzione dell’eCommerce verso un contesto in cui un “agente” (IA) può:

• capire i bisogni (query conversazionale),
• filtrare le opzioni,
• confrontare gli attributi,
• consigliare prodotti e, in alcuni casi, facilitare il checkout o la gestione post-acquisto.

Non è solo “ricerca con IA”. È commercio guidato dall’IA, dove la raccomandazione si costruisce su segnali strutturati: catalogo, disponibilità, prezzi, condizioni, spedizione, resi e fiducia.

E qui c’è una sfumatura importante: quando un utente chiede a un’IA, di solito non lo fa in formato keyword (“scarpe running”), ma in formato contesto (“voglio scarpe per correre 10 km, neutre, per asfalto e senza distruggere il budget”). Per rispondere bene, l’IA ha bisogno di dati (attributi) e regole (cosa è rilevante in quel contesto). Questa è la base del cambiamento.

Fonte: Google

Cosa ha annunciato Google sull’Agentic Commerce

Google ha presentato diversi elementi che, insieme, puntano a un nuovo standard di acquisto mediato dall’IA.

1) Universal Commerce Protocol (UCP)

Un protocollo aperto per far sì che gli agenti di IA e i sistemi dei retailer “parlino la stessa lingua” lungo il journey: scoperta, acquisto e post-vendita. L’obiettivo è ridurre integrazioni ad hoc e permettere all’ecosistema di scalare con meno attrito tecnico.

In pratica, UCP vuole risolvere un problema classico: se ogni nuovo “agente” richiede un’integrazione diversa con ogni retailer, il mercato si frammenta. Con uno standard, l’obiettivo è rendere la connessione tra catalogo, condizioni commerciali e capacità di acquisto più riutilizzabile e scalabile.

2) Checkout dentro AI Mode (Search) e Gemini

Google propone un flusso d’acquisto più diretto dentro esperienze basate su IA (AI Mode e Gemini), appoggiandosi a metodi di pagamento integrati. Questo può ridurre in alcuni casi il “salto” verso il sito e quindi ridisegnare il ruolo del sito nel funnel.

L’implicazione reale non è “addio sito”, ma “addio al sito come unico luogo in cui avviene la conversione”. Nei journey a bassa frizione (acquisti rapidi, replenishment, prodotti chiari), l’utente può avanzare molto senza uscire dall’ambiente conversazionale. E nei journey complessi, l’IA diventa lo strato che organizza la decisione.

3) Business Agent

Un agente di assistenza/commerciale dentro Search: l’utente fa domande e il brand risponde con informazioni utili su prodotto e acquisto, con gestione da Merchant Center (in base all’eleggibilità).

Questa componente è particolarmente rilevante perché introduce un nuovo livello di relazione: il brand non solo “compare” con annunci o schede prodotto; può interagire (con limiti e nel perimetro di Google) per sciogliere dubbi, guidare e spingere alla conversione.

4) Merchant Center più “conversazionale”

Google introduce la necessità di attributi più ricchi per rispondere meglio a domande conversazionali: FAQ di prodotto, compatibilità, accessori, alternative e segnali simili. Questo rende il catalogo un asset ancora più strategico.

Qui sta uno dei grandi “twist” dell’annuncio: Merchant Center smette di essere solo il posto dove carichi un feed per Shopping e diventa un cervello di prodotto per l’IA. Se AI Mode e Gemini rispondono a domande complesse, avranno bisogno di:

• informazioni che riducono l’incertezza (FAQ),
• informazioni che abilitano la decisione (compatibilità),
• informazioni che aumentano il valore del carrello (accessori/bundle),
• informazioni che catturano domanda alternativa (alternative/sostituti).

Questo non è un dettaglio tecnico: è un cambio nel modo in cui si costruisce la visibilità. In un contesto agentic, la domanda non è più “ci sei?” ma “l’IA può giustificare perché sei la scelta migliore?”.

5) Direct Offers (pilot)

Un pilot pubblicitario in AI Mode orientato a offerte esclusive quando il sistema rileva un’alta intenzione di acquisto. In altre parole: offerta e valore (sconto, bundle, spedizione, ecc.) si integrano ancora di più nel momento della decisione.

Questo sposta la competizione verso una logica più “retail”: non vinci solo con la presenza, vinci con la proposta di valore quando l’utente è pronto a comprare. E in un flusso conversazionale quel momento può essere più evidente (perché l’utente sta esplicitando intenzione e condizioni nella conversazione stessa).

Perché è importante per eCommerce, retail e brand

1) Il funnel si riordina: da “click” a “decisione”

Il modello classico (Search → Sito → Conversione) non scompare, ma perde il monopolio. Se una parte di valutazione e acquisto avviene su superfici IA, il focus cambia:

• meno dipendenza dal click,
• più dipendenza da segnali strutturati,
• e un nuovo “layer di raccomandazione” che decide cosa appare come opzione ottimale.

Implicazione SEO: non basta più “posizionarsi”; bisogna essere comprensibili e selezionabili da sistemi che rispondono al posto dell’utente. E questo si costruisce con dati (attributi), contenuti utili (FAQ) ed esperienza (policy, spedizione, resi).

2) Il catalogo smette di essere operativo: diventa vantaggio competitivo

In un contesto agentic, il catalogo non è un repository: è un “motore decisionale”.
Se il feed è incompleto, incoerente o poco arricchito, il problema non è solo performance: può essere eligibility.

Qui è dove in Adsmurai insistiamo spesso su un punto poco glamour ma molto reale: la catalog governance (normalizzazione + business rules + aggiornamento costante) è ciò che permette di scalare e sostenere la performance quando l’ambiente si automatizza.

E questo contesto lo rende ancora più evidente: se l’IA ha bisogno di dati per consigliare, la differenza tra un catalogo “corretto” e un catalogo “ottimizzato” non è più un +5% di rendimento. Può essere esserci o non esserci nella conversazione.

3) Nasce un nuovo “inventario” ad alto valore: raccomandazione + offerta

Direct Offers segnala un cambio importante: la monetizzazione si avvicina al punto di decisione.

Invece di competere solo per impression o click, si compete per:

• essere l’opzione raccomandata,
• con l’offerta giusta,
• nel momento esatto.

Questo impatta retail media, SEM, strategia di pricing/promo e il modo in cui colleghi inventario e campagne. In un ecosistema dove l’IA può filtrare per disponibilità, condizioni e valore, l’offerta smette di essere “qualcosa che attivi nel paid” e diventa una variabile del motore di raccomandazione.

4) Misurazione: più pressione su first-party e incrementalità

Se il journey si distribuisce tra superfici (e alcune sono meno “click-dependent”), l’attribuzione last-touch e modelli semplicistici perdono capacità esplicativa.

Acquistano peso: first-party data e segnali proprietari, misurazione server-side dove applicabile, test incrementali e approcci come MMM per decisioni strategiche (investimenti, canali, promo).

Il punto chiave: non è solo misurare “conversioni”, ma capire cosa genera domanda incrementale e cosa cattura domanda già esistente in un funnel dove il click non sarà sempre l’unità centrale.

Chiusura: cosa dovrebbero prioritizzare i brand da ora

L’annuncio di Google non è solo innovazione di interfaccia; è un segnale di dove si muove il commercio digitale: più conversazione, più automazione e più decisioni mediate dall’IA.

Per competere in questo scenario, i brand dovrebbero prioritizzare tre fondamenta:

1. Catalogo governato e arricchito: non come task operativo, ma come infrastruttura di crescita.
2. Offerta e condizioni chiare: perché il valore (prezzo, spedizione, bundle, resi) si integra sempre di più nel momento della decisione.
3. Misurazione pronta per journey ibridi: meno dipendenza dal click e più focus su segnali proprietari e incrementalità.

La domanda chiave per il 2026 non è più “sono su Google?”. È:

il mio catalogo, la mia proposta di valore e la mia misurazione sono pronti per un contesto in cui un’IA può scegliere per prima?

Se la risposta è “più o meno”, buone notizie: non è magia. È sistema. E un sistema si può costruire.