Gli agenti AI iniziano a entrare in una fase molto concreta del percorso d'acquisto B2B: non solo scoprire prodotti, ma confrontare piani, prezzi e funzionalità. Un report di Siteline, società che vende analytics e strumenti di agent-readiness, ha testato un agente basato su Claude su 100 prodotti software B2B di primo piano e ha trovato un ostacolo ricorrente: prezzi nascosti, pagine non leggibili e blocchi di accesso spingono l'agente verso fonti terze.
Il test, condotto dal fondatore David Kaufman, ha simulato 534 tentativi per individuare il prezzo mensile di tutti i piani e sintetizzare le funzionalità principali. Il punto osservato è a valle del marketing tradizionale: il buyer conosce già il prodotto e invia un agente a verificare costi e caratteristiche. In quel momento, la qualità tecnica e informativa della pagina pricing diventa parte della competizione commerciale.
Siteline ha selezionato 20 prodotti in cinque categorie: produttività, developer tools, marketing e vendite, customer support e analytics. Per ciascun prodotto ha misurato se l'agente riusciva ad accedere al sito, recuperare piani e prezzi e stimare il costo dell'operazione in token e chiamate a strumenti. Nella mediana, una run su Sonnet 4.6 ha richiesto circa 32 secondi, 0,24 dollari e tre chiamate di ricerca o fetch.
Le differenze tra siti sono marcate. Siteline indica uno scarto di 2,2 volte nei tempi e di 4,2 volte nei costi tra il decimo più veloce e quello più lento, soprattutto per il ricorso alla ricerca web. Linear è risultato più efficiente: l'agente ha letto quattro piani in un solo fetch sul sito aziendale, con un costo di circa 0,11 dollari. Quando la pagina ufficiale è chiara e leggibile, l'agente resta sul dominio del brand e lavora con meno attrito.
Il problema emerge quando l'accesso fallisce. Circa il 30% delle run ha incontrato almeno un errore nel recupero o nella ricerca sul sito; circa un quarto di questi errori riguarda blocchi anti-bot o pagine illeggibili. La maggior parte dei tentativi viene recuperata con retry, ma nel 5% dei casi l'agente abbandona il sito del brand e usa fonti di terze parti, che il report considera potenzialmente non aggiornate o inaccurate.
Il divario informativo diventa evidente nei contenuti usati dall'agente: nelle run con errore di accesso, il 58% del materiale arriva da fonti esterne, contro il 12% delle run senza errori. Siteline segnala anche un problema di rendering: Anthropic e OpenAI non eseguono JavaScript come fa Google, e il 13% delle run contiene riferimenti interni a difficoltà con JavaScript o rendering, pur senza essere classificato come errore.
Gli esempi mostrano il meccanismo. La pagina prezzi di Zendesk si caricava, ma la tabella dei piani era renderizzata lato client e quindi non leggibile dall'agente, che ha usato blog di terze parti con un costo cinque volte superiore rispetto a Linear. Nel caso di Coda, i fetch della pagina pricing sono falliti e l'agente ha usato pagine esterne. Per Braze, l'agente non è riuscito ad accedere alla pagina prezzi e ha recuperato numeri da G2 e Vendr.
Anche l'assenza di prezzo pubblico pesa. Nel benchmark, il 65% dei piani mostrava prezzi leggibili, mentre il 14% non pubblicava prezzi e rimandava al contatto commerciale. Nei prodotti di marketing, vendite e customer support, circa il 30% non esponeva prezzi, contro zero nei tool di produttività e sviluppo. Per agenti incaricati di confrontare alternative, un pulsante Contact Sales può diventare un punto morto e favorire concorrenti con tariffe pubbliche.
Le correzioni indicate da Siteline sono tecnicamente semplici ma strategiche: rendere prezzi e funzionalità lato server, mostrare subito i dettagli principali e mantenere una pagina pricing attiva anche quando non vengono esposti importi completi. Gli agenti tendono a leggere solo i primi 15.000-20.000 token, quindi ciò che appare in alto conta. Resta aperta la questione delle metriche: se la agent-readiness diventerà un nuovo criterio di visibilità commerciale, le imprese dovranno capire se emergeranno standard condivisi o scorecard diverse per ogni vendor.