Agentic Sites presentati da Adobe: i siti web che si trasformano per ogni visitatore
Adobe sta lavorando a un modello di sito web capace di adattarsi in tempo reale alle intenzioni di chi lo visita. Gli Agentic Sites non propongono una semplice personalizzazione grafica, ma puntano a costruire percorsi, contenuti, prodotti e inviti all’azione diversi per ogni singolo utente.
Il progetto è stato illustrato da Carlos Sanchez, Principal Scientist di Adobe Experience Manager, durante una presentazione dedicata ai siti iper-personalizzati. L’idea alla base è quella di superare il modello “one size fits all”, nel quale tutti vedono la stessa pagina, per arrivare a quella che Adobe definisce “audience of one”: un pubblico composto idealmente da una sola persona, con una pagina pensata per il suo bisogno in quel preciso momento.
Dalla homepage uguale per tutti a esperienze costruite sull’intento
Nel web tradizionale, anche quando sono presenti sistemi di raccomandazione, la struttura generale della pagina resta identica per tutti. Cambiano al massimo alcuni prodotti suggeriti, un banner pubblicitario o il contenuto di una newsletter. Gli Agentic Sites immaginati da Adobe puntano invece a capire che cosa l’utente stia cercando di fare durante la navigazione.
Il sistema può tenere conto delle ricerche eseguite sul sito, delle pagine aperte, del tempo trascorso su determinati contenuti, dei prodotti analizzati e delle azioni effettuate. Questi segnali vengono utilizzati per stimare l’intento della persona: può essere qualcuno che sta esplorando, cercando informazioni, confrontando soluzioni o preparandosi a un acquisto.
In base a questa interpretazione, il sito può modificare la presentazione dei contenuti. Non viene quindi proposta una sola homepage universale, ma un’esperienza che cerca di diventare pertinente per il singolo navigatore.
Per un sito editoriale, questa logica potrebbe portare un lettore interessato a un evento locale verso notizie correlate, date, indicazioni pratiche, mappe, itinerari e articoli di approfondimento. Un utente alla ricerca di strumenti digitali potrebbe invece vedere guide software, recensioni, novità sull’intelligenza artificiale e confronti tra piattaforme.
L’AI modifica blocchi selezionati e non genera l’intero sito
Uno degli aspetti più interessanti del progetto riguarda il modo in cui Adobe affronta i rischi dell’intelligenza artificiale generativa. L’obiettivo non è rigenerare interamente ogni pagina a ogni visita, una scelta che potrebbe rallentare il sito, aumentare i costi e creare problemi di affidabilità o di coerenza con il brand.
Il sistema agisce piuttosto su una serie di blocchi modulari. Possono essere personalizzati l’hero iniziale, i prodotti messi in evidenza, i feed editoriali, le card, la navigazione, i pulsanti, le call to action e alcune porzioni di testo. Anche l’ordine in cui questi elementi vengono mostrati può cambiare in base alla persona che naviga.
La struttura del sito e le linee guida del marchio restano quindi sotto controllo umano, mentre l’AI interviene nella scelta e nell’organizzazione dei componenti disponibili. È un approccio particolarmente importante per le aziende e le redazioni, dove identità visiva, tono di voce, correttezza dei messaggi e criteri editoriali non possono essere lasciati completamente a una generazione automatica.
Adobe utilizza il sito stesso come corpus informativo. I contenuti esistenti vengono recuperati e forniti al modello per vincolare la risposta all’interno del patrimonio effettivamente pubblicato. In pratica, l’AI dovrebbe creare o adattare testi e sezioni a partire da informazioni già presenti e approvate, riducendo il rischio di produrre contenuti scollegati dal catalogo, dall’archivio o dalle regole editoriali.
Il caso della macchina da caffè per il campeggio
Durante la dimostrazione, Carlos Sanchez ha utilizzato un sito dedicato alle macchine da caffè. Dopo aver navigato tra prodotti, storie e schede informative, ha effettuato una richiesta molto precisa: trovare una macchina per preparare il caffè in campeggio.
La risposta non è stata una normale pagina di risultati. Il sistema ha creato una pagina costruita attorno a quella necessità: testo introduttivo adattato all’uso outdoor, prodotti compatibili con il campeggio, suggerimenti pratici, contenuti correlati e un’organizzazione visiva più vicina all’intento espresso dall’utente.
Questo esempio mostra il salto rispetto a una classica ricerca interna. Il sito non si limita a ordinare risultati esistenti, ma assembla un’esperienza informativa e commerciale attorno alla domanda formulata dal visitatore.
La stessa tecnologia può essere applicata ai confronti. Nel video viene mostrata anche la possibilità di generare una comparazione affiancata tra due conferenze europee sull’intelligenza artificiale. Se il sistema rileva che una persona deve scegliere tra due eventi o prodotti, può mettere a disposizione una pagina comparativa costruita sul momento, con gli elementi più utili per prendere una decisione.
La velocità diventa una condizione essenziale
Per rendere credibile un sito dinamico basato su modelli linguistici, la rapidità è decisiva. Una pagina personalizzata che richiede cinque o sei secondi per apparire rischia di compromettere la navigazione, ridurre le conversioni e allontanare gli utenti.
Adobe ha quindi mostrato un’architettura orientata anche alla velocità di inferenza. Nel test illustrato nella presentazione, la configurazione più rapida ha raggiunto un tempo medio di circa 1,1 secondi per la generazione della pagina, mentre il secondo sistema analizzato si fermava intorno a 4,6 secondi.
Nella demo relativa alla macchina da caffè da campeggio, la pagina personalizzata è stata generata con un tempo complessivo di circa 1,64 secondi, comprendendo la comunicazione con il modello. Il sistema mostrato utilizzava il modello Gemma 4 eseguito tramite Cerebras, con velocità dichiarate superiori ai 2.000 token al secondo.
La logica proposta da Adobe è significativa: per assemblare blocchi, scegliere prodotti, ordinare sezioni e riscrivere brevi porzioni di testo non è sempre necessario ricorrere al modello linguistico più grande e costoso disponibile. In molti casi può essere preferibile un modello sufficientemente accurato, ma più veloce, economico e adatto al tipo di sito.
Ogni sito può richiedere un modello differente
Nel progetto descritto da Adobe non esiste un solo modello AI ideale per tutti. Un e-commerce con migliaia di prodotti, un portale turistico, una testata giornalistica, un sito di servizi e una piattaforma B2B hanno contenuti, requisiti di precisione e tempi di risposta differenti.
Per questo viene previsto un processo di valutazione continua dei modelli, dei provider e dei prompt. I parametri principali sono l’accuratezza della risposta, la coerenza con i dati disponibili, la qualità della personalizzazione e la latenza, cioè il tempo necessario per ottenere il risultato.
Il sistema può quindi passare da un modello a un altro e verificare come cambia il comportamento dell’esperienza. Nella dimostrazione, sono stati mostrati strumenti per modificare modello, temperatura e quantità di token, così da testare in modo pratico l’effetto di diverse configurazioni.
Per chi gestisce un sito web, questo significa che l’adozione dell’AI non sarà soltanto una scelta tra piattaforme. Servirà una fase di sperimentazione basata su scenari concreti, query frequenti, contenuti reali e obiettivi editoriali o commerciali misurabili.
Le pagine “Per te” possono essere preparate prima della visita
Una delle funzioni più interessanti riguarda le sezioni personalizzate “For You”, cioè pagine di raccomandazione costruite a partire dal comportamento di navigazione dell’utente. Se una persona ha già visitato prodotti, guide e articoli specifici, il sistema può raccogliere i segnali e generare una pagina con suggerimenti coerenti con gli interessi emersi.
In questo caso, la pagina non deve necessariamente essere prodotta solo nel momento in cui l’utente la richiede. Può essere preparata in anticipo, aggiornata man mano che la navigazione evolve e resa disponibile con una logica di pre-caricamento.
La pre-generazione può ridurre il problema della latenza, ma richiede attenzione ai costi, perché comporta più chiamate ai modelli AI e più elaborazioni per ogni utente. Il compromesso tra qualità dell’esperienza, velocità e sostenibilità economica sarà quindi uno degli aspetti più delicati delle future implementazioni.
I marketer possono inoltre definire in linguaggio naturale le strategie di personalizzazione e stabilire quali gruppi di utenti o quali tipi di intento devono ricevere determinate esperienze. Le query e i comportamenti possono essere raggruppati in categorie, come esplorazione, ricerca di informazioni, confronto o acquisto, lasciando poi all’AI il compito di scegliere i contenuti più appropriati.
Da un URL a un prototipo agentico in meno di un’ora
Nel corso della presentazione di Carlos Sanchez è stato mostrato anche un sistema sperimentale chiamato OfOneLabs. L’obiettivo è trasformare un sito esistente in un Agentic Site partendo semplicemente dal suo indirizzo web.
Secondo quanto illustrato, inserendo l’URL di un sito si può ottenere un prototipo agentico in meno di un’ora. Il sistema analizza la struttura, i contenuti e gli elementi disponibili, trasformandoli in un’esperienza dove ricerca, personalizzazione, suggerimenti e comparazioni dinamiche diventano possibili.
Questa prospettiva è interessante per editori, agenzie e aziende che desiderano testare il potenziale della tecnologia senza dover ricostruire immediatamente l’intero sito. Tuttavia, un prototipo non equivale a una pubblicazione pronta per il pubblico: un’implementazione reale richiede controlli sui contenuti, gestione della privacy, qualità dei dati, monitoraggio delle prestazioni, protezione del brand e integrazione con CMS, cataloghi o CRM.
Per un sito WordPress, l’evoluzione potrebbe consistere in un livello aggiuntivo sopra le attuali pagine: articoli, categorie, tag, immagini, schede prodotto e moduli resterebbero gestiti dal CMS, mentre un sistema agentico selezionerebbe e ordinerebbe dinamicamente ciò che deve essere mostrato a ogni visitatore.
Le opportunità per editoria ed e-commerce
Gli Agentic Sites possono essere particolarmente interessanti per siti con un archivio ricco, molte categorie e differenti tipi di pubblico. Un giornale online, un portale di turismo, una rivista enogastronomica o una piattaforma tecnologica possiedono spesso migliaia di articoli che restano poco visibili dopo la pubblicazione.
Un agente potrebbe valorizzare questo patrimonio in modo più efficace. Chi cerca un itinerario potrebbe ricevere articoli su borghi, ristoranti, musei, eventi e collegamenti pratici. Chi legge una recensione di uno smartphone potrebbe trovare confronti, guide all’acquisto, accessori, alternative nella stessa fascia di prezzo e approfondimenti sull’intelligenza artificiale integrata nel dispositivo.
Per l’e-commerce, i vantaggi potenziali comprendono percorsi di acquisto più rapidi, schede prodotto contestuali, confronti automatici, proposte di accessori più pertinenti e testi adattati alla finalità della ricerca. Il risultato auspicato è aumentare l’engagement, la permanenza sul sito e le conversioni senza costringere i team a creare manualmente migliaia di varianti di ogni pagina.
Controllo editoriale, privacy e qualità dei contenuti
L’uso di pagine personalizzate non elimina la necessità del lavoro umano. Al contrario, rende ancora più importante definire regole chiare. Titoli, offerte, prezzi, informazioni sanitarie, indicazioni di servizio, disponibilità e contenuti sponsorizzati devono restare corretti e verificabili anche quando vengono presentati in una sequenza diversa per ciascun utente.
È necessario evitare che l’AI trasformi dati incompleti in testi troppo sicuri, generi promesse non autorizzate o costruisca confronti privi di criteri trasparenti. Un Agentic Site efficace deve basarsi su contenuti strutturati, fonti interne affidabili, componenti approvati e limiti precisi su ciò che il modello può modificare.
Resta poi centrale il tema della privacy. Per personalizzare un’esperienza, il sistema utilizza segnali legati alla navigazione e alle interazioni dell’utente. Le aziende dovranno quindi informare chiaramente gli utenti, raccogliere eventuali consensi richiesti, limitare i dati al necessario e adottare misure di sicurezza adeguate.
Il web del futuro può essere più personale, ma non completamente autonomo
La dimostrazione di Adobe offre una lettura concreta di ciò che potrebbe accadere ai siti nei prossimi anni. Il web non sarà necessariamente sostituito dagli assistenti AI, ma potrebbe trasformarsi in una rete di esperienze più fluide, dove pagine, prodotti e informazioni si compongono attorno alle richieste dell’utente.
Il ruolo delle persone continuerà a essere fondamentale: redattori, marketer, sviluppatori e responsabili dei contenuti dovranno definire priorità, fonti, regole, tono di voce, componenti e limiti del sistema. L’AI potrà rendere più efficiente l’organizzazione dei materiali, ma non potrà sostituire la verifica, la competenza settoriale e la responsabilità editoriale.
Gli Agentic Sites di Adobe rappresentano un possibile passaggio dal sito statico a una piattaforma intelligente, nella quale contenuti controllati dall’uomo vengono assemblati in tempo reale per offrire a ogni visitatore un’esperienza più utile, rapida e personale.
