# I grandi della distribuzione, ultimi in leggibilità IA > Abbiamo valutato 984 cataloghi industriali e rimisurato dal vivo 25 nomi noti. La loro mediana è 40 contro una mediana di mercato di 50. La tabella completa. **Language:** it **Published:** 2026-08-13 **Category:** Research · **Tags:** AI visibility, benchmark, industrial distribution, robots.txt, structured data, GEO **Canonical:** https://partsgraph.ai/it/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability ## In breve **Che punteggio ottengono i maggiori distributori e produttori industriali sulla capacità degli assistenti IA di leggere i loro cataloghi prodotto?** Peggio del mercato che guidano. Su 984 cataloghi industriali valutati il punteggio mediano è 50 su 100. Rimisurando dal vivo 25 nomi noti il 13 agosto 2026 si ottiene una mediana di 40, con 15 delle 25 aziende sotto la mediana della coorte. RS Components ottiene 35, Farnell 33, Mouser 34, Grainger 34, ABB 34 e Zoro 31, mentre il punteggio più alto dell'intera coorte — 80 — appartiene a un piccolo distributore specializzato di cui, fuori dalla sua nicchia, nessuno ha mai sentito parlare. Qui la scala sembra essere un handicap più che un vantaggio, perché le grandi infrastrutture accumulano esattamente ciò che blocca l'accesso automatico: regole anti-bot aggressive all'edge, specifiche generate in JavaScript e pagine di catalogo che nessun crawler è autorizzato a raggiungere. --- L'Industrial AI Visibility Benchmark ha misurato 984 cataloghi di produttori e distributori su una sola domanda: un assistente IA riesce davvero a recuperare una specifica di prodotto da questo sito? Il punteggio mediano è risultato 50 su 100. Quel dato è stato pubblicato in forma anonima. Questo articolo non lo è, perché il risultato più utile si nascondeva all'interno della distribuzione. **Le aziende più grandi e conosciute della distribuzione industriale ottengono punteggi inferiori alla mediana del mercato che guidano.** La loro mediana è 40. Quindici dei venticinque nomi noti che abbiamo rimisurato si collocano sotto il punto mediano della coorte stessa, e il punteggio più alto di tutti i 984 — un 80 — appartiene a un piccolo distributore specializzato privo di notorietà di marca al di fuori della sua nicchia. ## La tabella Misurazioni effettuate dal vivo il **13 agosto 2026**, non riprese dalla rilevazione precedente. Ogni dato riportato di seguito può essere riprodotto da chiunque con [il grader gratuito](https://partsgraph.ai/audit), comprese le aziende citate. | Azienda | Dominio | Punteggio | Voto | |---|---|---|---| | Voltimum UK | voltimum.co.uk | 78 | B | | Rexel UK | rexel.co.uk | 66 | C | | Siemens | siemens.com | 65 | C | | Cromwell | cromwell.co.uk | 65 | C | | B&Q | diy.com | 65 | C | | Toolstation | toolstation.com | 60 | C | | Jewson | jewson.co.uk | 62 | C | | Reichelt | reichelt.de | 61 | C | | Legrand | legrand.com | 58 | C | | Screwfix Trade | screwfix.com | 50 | D | | Digi-Key | digikey.com | 49 | D | | HARTING | harting.com | 42 | D | | TE Connectivity | te.com | 40 | D | | Schneider Electric | se.com | 39 | F | | Festo | festo.com | 39 | F | | RS Components UK | uk.rs-online.com | 35 | F | | Würth | wurth.com | 34 | F | | Travis Perkins | travisperkins.co.uk | 34 | F | | Mouser | mouser.com | 34 | F | | ABB | abb.com | 34 | F | | Grainger | grainger.com | 34 | F | | Sonepar | sonepar.com | 34 | F | | Conrad | conrad.com | 34 | F | | Farnell UK | uk.farnell.com | 33 | F | | Zoro US | zoro.com | 31 | F | Mediana di questi 25: **40**. Mediana dei 984 complessivi: **50**. Intervallo qui: da 31 a 78. ## Perché abbiamo rimisurato prima di pubblicare La rilevazione sul campo del benchmark si è svolta il 10 agosto. Pubblicare un punteggio con tanto di nome vecchio di tre giorni sarebbe stato poco serio, quindi ogni azienda della tabella è stata rivalutata la mattina della pubblicazione. **Ventuno delle venticinque hanno riprodotto il punteggio esattamente.** È un risultato rassicurante per lo strumento. Tre no: - **Rexel UK: 57 → 66.** Nove punti di miglioramento in tre giorni. - **TE Connectivity: 53 → 40.** Un calo di tredici punti. - **Schneider Electric: 51 → 39.** Un calo di dodici punti. È improbabile che in quelle aziende qualcuno stesse lavorando alla leggibilità per l'IA proprio in quella settimana. La modifica di una regola all'edge, l'aggiornamento di una policy WAF, una configurazione CDN rilasciata per tutt'altro motivo: ognuna di queste cose può spostare il punteggio di dieci punti o più da un giorno all'altro, in entrambe le direzioni, senza che nessuno se ne accorga. Poi è successo di nuovo mentre questo articolo veniva scritto. Un secondo passaggio, poche ore dopo il primo, ha rilevato che **Toolstation era passata da 63 a 60**: una variazione più piccola, ma nell'arco della stessa giornata, e la tabella qui sopra riporta il dato corretto e non quello redatto quella mattina. È l'informazione più utile sul piano operativo di tutto l'articolo. **La vostra leggibilità automatica non è una proprietà che si sistema una volta per tutte.** È una configurazione viva, che va alla deriva, e lo fa in silenzio, perché nel vostro monitoraggio non c'è nulla che la tenga d'occhio. Quattro di queste venticinque aziende si sono mosse nell'arco di settantadue ore, una di esse in un solo pomeriggio, ed è ragionevole supporre che al loro interno nessuno lo sapesse. ## Che cosa separa davvero un 78 da un 31 Le quattro dimensioni misurate non sono ugualmente difficili da correggere, e il divario tra i primi e gli ultimi raramente dipende dal fatto che chi sta in cima abbia fatto qualcosa di geniale. ### Policy per i crawler — i punti che costano meno La maggior parte dei siti della coorte ha un robots.txt che non dice assolutamente nulla sui crawler IA. Non è ostile: è muto, scritto prima che questa categoria di client esistesse. E il silenzio si traduce sempre più spesso in un rifiuto, perché per un crawler che si trova davanti a una policy non dichiarata l'impostazione prudente è restare fuori. Indicare per nome i crawler dei motori di risposta a cui date il benvenuto è lavoro di un pomeriggio ed è la singola modifica con la leva maggiore a disposizione di quasi tutte le aziende in tabella. ### Raggiungibilità all'edge — dove perdono le grandi infrastrutture È qui che la scala fa danni in modo attivo. I sistemi enterprise di bot management esistono per fermare scraping, credential stuffing e raccolta dei prezzi, e lo fanno bene. Per impostazione predefinita, però, guardano con sospetto qualsiasi client che non somigli a un browser: cioè tutti i crawler dei motori di risposta. Diversi tra i punteggi più bassi di quella tabella non sono affatto problemi di contenuto. Il contenuto va benissimo. Semplicemente, un client che non è un browser non ci arriva mai. ### Leggibilità della pagina — la trappola JavaScript Se le vostre specifiche vengono assemblate nel browser da un'applicazione JavaScript, la maggior parte dei crawler vede un contenitore vuoto. I dati di prodotto esistono, sono accurati e sono invisibili. A colmare il divario sono i dati strutturati resi lato server — Schema.org `Product` con attributi reali, non un nome e un prezzo. ### Superfici per agenti — dove praticamente nessuno ha iniziato Su tutti i 984 cataloghi, **nemmeno uno espone un endpoint che un agente possa interrogare direttamente.** Nessun server MCP, nessun feed leggibile dalle macchine progettato per il recupero delle informazioni anziché per un comparatore di prezzi. L'asticella qui non è alta. È semplicemente che quasi nessuno l'ha superata: il che ne fa il fattore di differenziazione più economico a disposizione di chi si muove per primo. ## Che cosa non è questa analisi Vale la pena precisare i limiti di quanto affermiamo, perché un benchmark che si vende per più di quello che è merita lo scetticismo che riceve. **Non** è una misura della qualità del catalogo. Diverse aziende con punteggi bassi hanno dati di prodotto eccellenti. Il problema è l'accesso, non l'accuratezza. **Non** sostiene che un marchio con punteggio basso sia assente dalle risposte dell'IA. I grandi marchi sono descritti in modo estensivo in tutto il web e un assistente ne parlerà volentieri attingendo a fonti di terze parti. Il rischio è più specifico: l'assistente risponde a una domanda tecnica sul vostro prodotto usando i dati di un distributore, una vecchia pagina in cache o la tabella comparativa di un concorrente, e cita loro al posto vostro. **Non** è una classifica fissa. Come hanno dimostrato tre aziende nel giro di tre giorni, questi punteggi si muovono. E **non** è un'accusa. Nulla di ciò che compare in tabella è il risultato di una decisione presa male. È il residuo accumulato di scelte singolarmente sensate — bloccare gli scraper, fare il rendering lato client, mandare in produzione la SPA — prese prima che arrivasse un nuovo tipo di lettore. ## Se siete nella tabella Eseguite [il grader](https://partsgraph.ai/audit) sul vostro dominio. Il dettaglio mostra quale dei quattro test è fallito e per quale motivo preciso, ed è gratuito e senza registrazione, perché un'argomentazione che potete verificare da soli vale più di una che dovete prendere per buona. Se pensate che il risultato sia sbagliato — una vetrina regionale identificata male, un reindirizzamento geografico seguito in modo errato, un rate limit fatto scattare — ditecelo. Rifaremo la misurazione e correggeremo pubblicamente il dato. L'abbiamo già fatto in passato. Una misurazione su cui nessuno è disposto a sbagliare in pubblico non è una misurazione: è marketing. ## Metodo Ogni sito viene sondato come lo affronterebbe un crawler IA. Recuperiamo la homepage e il robots.txt, risaliamo al catalogo attraverso la sitemap e campioniamo le pagine di prodotto con un normale client non-browser. Vengono valutate quattro dimensioni: policy di accesso per i crawler, raggiungibilità automatica all'edge, leggibilità automatica della pagina e superfici per agenti. Non tocchiamo nulla che stia dietro un login, non superiamo deliberatamente alcun rate limit e un sito che ci blocca viene registrato come bloccato, non ritentato sotto mentite spoglie: il blocco è il risultato. La coorte completa dei 984 resta pubblicata in forma anonima come [Industrial AI Visibility Benchmark 2026](https://partsgraph.ai/research/ai-visibility-benchmark-2026). Le 25 aziende citate qui sono nominate perché sono grandi, quotate in borsa o ampiamente conosciute, perché la misurazione è riproducibile da chiunque e perché il risultato è concretamente più utile con i nomi che senza. ## Domande frequenti ### Come sono stati misurati questi punteggi? Ogni sito viene sondato come lo affronterebbe un crawler IA: leggiamo la homepage, il robots.txt e un campione di pagine di catalogo con un normale client non-browser, poi valutiamo quattro aspetti — se la policy per i crawler nomina esplicitamente gli agenti IA, se i client non-browser riescono davvero a superare l'edge, se le specifiche di prodotto si trovano in dati strutturati resi lato server oppure sono intrappolate in JavaScript e se il catalogo è individuabile e raggiungibile. Nessun login, nessuna scansione dietro autenticazione, nulla che non tenterebbe anche un motore di ricerca. Lo stesso grader è gratuito e pubblico, quindi ogni dato riportato qui può essere riprodotto dall'azienda che descrive. ### Un punteggio basso equivale a essere invisibili per ChatGPT? No, ed è bene essere precisi. Un punteggio basso significa che un assistente deve faticare di più per recuperare specifiche accurate dal vostro sito ed è più probabile che ripieghi su un distributore, su un'inserzione di marketplace o su una descrizione più vecchia salvata in cache. Non significa che il vostro marchio non compaia mai. Il rischio pratico è più sottile dell'invisibilità: l'assistente risponde a una domanda sulle specifiche del vostro prodotto usando i dati di qualcun altro, e cita loro. ### Perché le grandi aziende dovrebbero fare peggio delle piccole? Tre ragioni che si sommano, tutte conseguenza della scala e non della trascuratezza. Le grandi infrastrutture collocano all'edge un livello di bot management, e l'impostazione predefinita di quei prodotti è rifiutare i client sconosciuti, categoria che oggi comprende i crawler dei motori di risposta. I cataloghi di grandi dimensioni sono di solito generati da un'applicazione JavaScript, e la maggior parte dei crawler non esegue JavaScript. E i siti grandi accumulano negli anni regole nel robots.txt, scritte per fermare scraper e bot dei prezzi, che nessuno è più andato a rivedere quando è arrivata una nuova categoria di crawler legittimi. Niente di tutto questo è un errore commesso di proposito: è deriva. ### I punteggi del vostro benchmark di agosto sono diversi da questi. Perché? Perché abbiamo rimisurato il giorno stesso della pubblicazione, invece di riutilizzare la rilevazione precedente. Delle 25 aziende citate qui, 21 hanno riprodotto esattamente il punteggio precedente. Tre si sono mosse di più di tre punti in tre giorni: Rexel UK è salita da 57 a 66, TE Connectivity è scesa da 53 a 40, Schneider Electric è scesa da 51 a 39. Quella volatilità è di per sé un risultato: una singola modifica alla configurazione dell'edge può spostare un punteggio di dieci punti o più da un giorno all'altro, ed è per questo che un audit una tantum ha vita breve. ### Il nostro punteggio sembra sbagliato. Che cosa possiamo fare? Eseguite voi stessi il grader e leggete il dettaglio, che mostra esattamente quale test è fallito e perché. Se ritenete che il risultato sia un falso negativo — una vetrina regionale identificata male, un reindirizzamento geografico che abbiamo seguito in modo errato, un rate limit che abbiamo fatto scattare — ditecelo: rifaremo la misurazione e correggeremo il dato. Abbiamo già apportato correzioni del genere e continueremo a farlo. La misurazione vale la pena di essere pubblicata solo se siamo disposti a sbagliare in pubblico. ### È solo SEO con un nome nuovo? C'è sovrapposizione, ma non è lo stesso problema. La SEO classica ottimizza per una lista ordinata di link su cui clicca una persona. Qui invece si misura se una macchina riesce a recuperare un dato tecnico preciso — una corrente nominale, un grado di protezione IP, un passo di filettatura — e a riprodurlo con l'accuratezza necessaria per citarvi. Un sito può posizionarsi bene ed essere comunque illeggibile in questo senso, ed è esattamente ciò che dimostrano diverse aziende nella tabella qui sotto. ## Fonti 1. [The Industrial AI Visibility Benchmark 2026 — 984 graded catalogues](https://partsgraph.ai/research/ai-visibility-benchmark-2026) 2. [Partsgraph grader — free, no signup, reproduces any figure in this article](https://partsgraph.ai/audit) ## Other languages - English: https://partsgraph.ai/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Deutsch: https://partsgraph.ai/de/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Français: https://partsgraph.ai/fr/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Español: https://partsgraph.ai/es/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Nederlands: https://partsgraph.ai/nl/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Polski: https://partsgraph.ai/pl/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Português: https://partsgraph.ai/pt/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Svenska: https://partsgraph.ai/sv/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Türkçe: https://partsgraph.ai/tr/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - 日本語: https://partsgraph.ai/ja/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - 한국어: https://partsgraph.ai/ko/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - 简体中文: https://partsgraph.ai/zh/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md --- Partsgraph — the agent-ready parts data layer. 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