Mentre cresce l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per cercare informazioni sanitarie, il pharma europeo sembra essere ancora all’inizio nella gestione di un problema molto più concreto: decidere come i propri contenuti debbano essere letti e utilizzati dagli agenti AI.
A fotografare la situazione è lo State of Pharma Web · Europe 2026–2027 di CODE Research, che ha analizzato 778 presenze web farmaceutiche, 700 siti, oltre 26 mila pagine e 11 mercati europei. Per l’Italia sono state considerate 157 presenze web.
Tra le 630 unità per le quali è stato possibile determinare una policy, soltanto il 4,8% contiene nel file robots.txt, una regola che nomina esplicitamente almeno uno dei principali agenti AI analizzati, tra cui GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot e Google-Extended. Solo il 5% pubblica inoltre un file llms.txt. In Italia la percentuale di siti con una AI policy esplicita scende al 4,2%, mentre appena il 2,7% presenta un llms.txt.
Il dato non significa che i siti pharma blocchino i crawler AI, ovvero i programmi automatici che navigano sul web e raccolgono contenuti. Nella maggior parte dei casi avviene il contrario: l’accesso risulta consentito. Ma spesso non perché sia stata presa una decisione strategica, bensì perché non esiste una regola specifica che lo impedisca.
Ed è proprio questo l’elemento più rilevante. Il problema sembra essere meno tecnico che organizzativo. Chi decide, all’interno di un’azienda farmaceutica, quali agenti AI possono accedere ai contenuti? IT, marketing, Medical Affairs, corporate communication, legal, privacy o la web agency?
“Questi dati raccontano soprattutto un problema di governance”, spiega Francesco Maria Avitto, Direttore editoriale Homnya, “Se un’azienda non ha deciso quali agenti AI possono accedere ai propri contenuti, quali materiali vuole rendere facilmente interpretabili e quali invece richiedono una gestione diversa, sta lasciando che una parte della propria strategia informativa venga definita dalle configurazioni tecniche di default.”
La distinzione non è marginale. GPTBot e OAI-SearchBot, per esempio, non svolgono necessariamente la stessa funzione. Allo stesso modo, llms.txt resta un formato emergente e volontario, non uno standard capace di garantire automaticamente maggiore visibilità o controllo. Lo stesso report CODE sottolinea che consentire a un crawler di accedere a un sito non dimostra che quel crawler lo abbia effettivamente visitato o utilizzato.
Nel pharma il tema è ancora più delicato perché non tutte le pagine hanno lo stesso significato. Una corporate page, una pagina disease awareness, una pubblicazione scientifica, un documento regolatorio e un contenuto promozionale appartengono a universi comunicativi diversi, ma possono essere trattati da un sistema automatico come semplici documenti disponibili online.
Per questo la futura governance dell’AI visibility non potrà limitarsi alla SEO. Bisognerà decidere non soltanto se una pagina debba essere trovata, ma anche con quale contesto, con quale relazione rispetto alle fonti scientifiche primarie e con quale livello di controllo.
La strategia AI del pharma, in altre parole, non riguarderà più soltanto come usare i modelli dentro l’azienda. Riguarderà anche ciò che accade fuori, quando quei modelli leggono, selezionano e reinterpretano quello che l’azienda pubblica.
