In cosa crediamo.

Gli assistenti IA — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity — hanno sostituito i dieci link blu con da due a sette fonti citate per risposta. Per i brand, questo comprime vent’anni di ottimizzazione del funnel di ricerca in un’unica domanda: è nell’insieme delle fonti citate, oppure no?

La maggior parte delle piattaforme di questa categoria risponde a quella domanda con una dashboard. Le dicono che non è presente. Le fanno pagare da 500 USD a 2000 USD al mese per il privilegio di osservare in tempo reale la Sua invisibilità. Nessuna di loro scrive il codice che La rimette sulla mappa. Findrix lo fa.

Un rilevamento senza una correzione scritta è solo una presentazione. Ciò che fa davvero la differenza in questa categoria è il livello che scrive le correzioni — schema, riscritture dei contenuti, patch per le citazioni, redatte per ogni stack e pronte da incollare — sui quattro stack che la lunga coda del mid-market usa davvero (WordPress, Shopify, Next.js, Webflow).

Gestire correttamente 40 dialetti di CMS è un lavoro lento e poco glamour. Ed è un vantaggio che cresce nel tempo. Ogni correzione che scriviamo rende la successiva più economica. Ogni stack che collaudiamo sul sito reale di un cliente aggiunge affidabilità che vendiamo.

Riportiamo un intervallo di confidenza di Wilson su ogni percentuale. Tra un’esecuzione e l’altra usiamo una fascia per cluster: la dispersione tra i prompt su una distribuzione t, mai più stretta del minimo di Wilson. Un movimento conta come reale solo quando due intervalli non si sovrappongono. I motori non vengono mai mediati in un unico punteggio.

Ogni regola che usiamo è messa per iscritto e ogni numero riportato ha il suo intervallo. Legga la pagina sulla metodologia per i calcoli.

Ogni audit migliora il successivo. Impariamo quali patch di schema spostano davvero le citazioni su quale stack, quale latenza tra applicazione e crescita aspettarsi per ogni LLM, quali famiglie di prompt tornano più in fretta verso la media. Questi metadati — come risponde davvero la superficie delle citazioni IA agli interventi — sono il vantaggio competitivo che stiamo costruendo.

Non addestriamo modelli sui dati dei clienti. Non vendiamo i dati degli audit ai fornitori di LLM. Il volano funziona su statistiche aggregate dei risultati, con un rigoroso isolamento tra tenant. Consulti la nostra informativa sulla privacy.

• Prompt injection. Niente istruzioni nascoste, niente trucchi Unicode, niente jailbreak. Scriviamo solo contenuti legittimi sul Suo dominio e schema conformi agli standard.
• Spam di contenuti. Niente pagine generate in massa, niente articoli riscritti da LLM su larga scala, niente link farm. Ogni correzione è verificabile nel Suo CMS o nel Suo git.
• Nascondere i calcoli. Se la nostra metodologia non regge una revisione paritaria, non finisce nel report di un cliente. Formule aperte, ipotesi aperte, limiti dichiarati.
• Vendere ai fornitori di LLM. I dati degli audit dei clienti restano nei tenant dei clienti. Condividiamo solo statistiche aggregate e anonimizzate dei risultati — e solo con consenso esplicito.

Informazioni generali: team@findrix.ai

Agenzie: agencies@findrix.ai

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Sicurezza: security@findrix.ai (vedi security.txt)

• Logotipo + varianti (SVG, PNG): su richiesta a team@findrix.ai
• Boilerplate di un paragrafo (nella storia del brand qui sopra)
• Biografie dei fondatori + foto: disponibili su richiesta tramite press@findrix.ai