Imperva non \u00e8 l\u2019unica a documentarlo. Cloudflare, Akamai, TollBit e Human Security hanno tutti pubblicato dati che puntano nella stessa direzione. Qui da Kinsta, la nostra analisi<\/a> su oltre 10 miliardi di richieste nell\u2019infrastruttura gestita racconta una storia coerente: il traffico dei bot basati sull\u2019IA \u00e8 aumentato del 300% in un solo anno, e gli effetti non sono pi\u00f9 astratti.<\/p>\n E anche se il divario tra traffico umano e automatizzato \u00e8 ancora piccolo, le implicazioni sono enormi. Diamo uno sguardo a lungo termine su come questo cambiamento nel traffico dei bot stia plasmando il web.<\/p>\n Tradizionalmente, i bot (abbreviazione di robot) sono applicazioni software progettate per eseguire attivit\u00e0 automatizzate senza l\u2019intervento umano. Il pi\u00f9 noto \u00e8 Googlebot<\/a>, il crawler automatizzato di Google che scansiona e indicizza le pagine web per la ricerca. Altri bot comuni si occupano del monitoraggio dell\u2019uptime, dell\u2019indicizzazione, dell\u2019analisi dei dati, delle scansioni di sicurezza e di altre funzioni utili che aiutano a mantenere il web efficiente.<\/p>\n Sebbene molti di questi bot siano innocui (anzi, persino utili), nel tempo si \u00e8 evoluta un\u2019altra categoria di bot che \u00e8 ben pi\u00f9 problematica. Si tratta dei crawler AI<\/a> che operano su una scala tale da mettere a dura prova l\u2019infrastruttura, indipendentemente dalle loro intenzioni.<\/p>\n Nel nostro rapporto sul traffico generato da AI e bot<\/a>, David Belson, ex responsabile di Data Insights presso Cloudflare, ha spiegato che \u00abLa maggior parte di ci\u00f2 che osserviamo non \u00e8 dannoso. Si tratta di bot che si comportano in modo inefficiente su larga scala, ed \u00e8 proprio l\u00ec che iniziano i veri problemi\u00bb.<\/p>\n In passato, i bot erano relativamente facili da identificare perch\u00e9 in genere non riuscivano a eseguire JavaScript, simulare il movimento del puntatore, mantenere sessioni del browser realistiche o alternare gli indirizzi IP in modo efficace. La situazione \u00e8 cambiata radicalmente. L\u2019automazione basata sull\u2019intelligenza artificiale ora permette ai bot di imitare il comportamento umano con una sofisticatezza sorprendente, mascherando i segnali tradizionali usati per il rilevamento.<\/p>\n Come dice Belson: \u00abC\u2019\u00e8 chi ieri non sapeva nemmeno cosa diavolo stesse facendo, ma oggi ha programmato un bot al volo e l\u2019ha lasciato libero di agire, senza nemmeno prendersi la briga di controllare il file robots.txt\u00bb.<\/p>\n Il risultato \u00e8 che i sistemi si stanno sempre pi\u00f9 allontanando dal rilevamento basato sull\u2019identit\u00e0 per orientarsi verso l\u2019analisi comportamentale.<\/p>\n Per evitare qualsiasi confusione, quando parliamo di traffico umano non ci riferiamo semplicemente ai clic o alle interazioni evidenti degli utenti. Il traffico umano comprende le numerose richieste generate durante la consegna e il rendering di una pagina web o di un\u2019esperienza applicativa.<\/p>\n Una singola visita umana a una pagina pu\u00f2 generare decine (a volte centinaia) di richieste. Queste possono includere richieste di HTML, CSS, JavaScript, font, immagini, API, script di analisi, risorse pubblicitarie e altre risorse necessarie per visualizzare una pagina web moderna.<\/p>\n Questa distinzione \u00e8 importante perch\u00e9 le discussioni sul traffico generato dai bot rispetto a quello umano si basano in genere sulle richieste e sull\u2019attivit\u00e0 di rete, piuttosto che sul numero di persone reali online. Un numero relativamente esiguo di bot aggressivi pu\u00f2 generare enormi volumi di traffico richiedendo ripetutamente pagine, estraendo dati dalle API, scaricando risorse o eseguendo azioni automatizzate su larga scala.<\/p>\n Diversi fattori stanno accelerando la crescita del traffico generato dai bot, al di l\u00e0 della sola AI generativa.<\/p>\n I tempi in cui gli scherzi, la curiosit\u00e0 o l\u2019abilit\u00e0 tecnica erano le motivazioni principali dietro le attivit\u00e0 online dannose sono ormai in gran parte finiti. L\u2019Internet di oggi favorisce un ambiente in cui le operazioni illegali condotte da singoli individui o da grandi organizzazioni criminali possono generare profitti nell\u2019ordine di milioni di dollari.<\/p>\n Frodi, furti di dati, sfruttamento e distruzione di sistemi, manipolazione del mercato, scraping di contenuti su larga scala, distribuzione di ransomware e altre forme di generazione di entrate illecite vengono ora portate avanti su scala enorme da sistemi automatizzati e bot dannosi.<\/p>\n L\u2019accesso non autorizzato e illegale ai dati personali \u00e8 diventato un business enorme, e i bot basati sull\u2019intelligenza artificiale stanno rendendo queste attivit\u00e0 sempre pi\u00f9 difficili da individuare, rintracciare e fermare.<\/p>\n Internet \u00e8 un ambiente frammentato a livello globale, in cui leggi, applicazione delle norme e giurisdizione variano notevolmente da un paese all\u2019altro e da una regione all\u2019altra. Questa frammentazione crea un terreno fertile per la proliferazione dell\u2019automazione dannosa.<\/p>\n I contesti normativi deboli permettono ai bot dannosi basati sull\u2019AI di prosperare perch\u00e9 leggi, applicazione delle norme e coordinamento internazionale non hanno tenuto il passo con la rapida evoluzione dell\u2019automazione guidata dall\u2019AI. Anche se questa \u00e8 stata a lungo una sfida nel campo della tecnologia, la velocit\u00e0 e la portata dello sviluppo dell\u2019AI hanno intensificato drasticamente il problema.<\/p>\n Per anni, gli user agent hanno fornito uno dei segnali di identit\u00e0 pi\u00f9 affidabili sul web. Uno user agent identificava in modo affidabile il browser, il sistema operativo e, a volte, il dispositivo da cui proveniva una richiesta. I sistemi si basavano fortemente su questi identificatori per distinguere tra browser legittimi, crawler dei motori di ricerca, dispositivi mobili e bot automatizzati.<\/p>\n Quel modello sta crollando. I bot moderni sono in grado di mascherarsi, falsificare o manipolare gli user agent in modo cos\u00ec efficace che il segnale stesso sta diventando sempre meno affidabile. Un bot dannoso ora pu\u00f2 fingersi un browser legittimo, imitare un dispositivo mobile o persino travestirsi da crawler affidabile. L\u2019automazione basata sull\u2019intelligenza artificiale ha accelerato questa tendenza, rendendo pi\u00f9 facile ed economico implementare su larga scala sofisticate tecniche di impersonificazione.<\/p>\n Di conseguenza, i moderni sistemi di sicurezza si basano sempre pi\u00f9 sul comportamento piuttosto che sulla sola identit\u00e0.<\/p>\n Dato che la reputazione dell\u2019IP e altri segnali tradizionali non sono pi\u00f9 del tutto affidabili, i sistemi di rilevamento cercano sempre pi\u00f9 spesso modelli comportamentali che suggeriscano automazione o attivit\u00e0 dannose.<\/p>\n Le richieste che arrivano a velocit\u00e0, su scala e con una frequenza impossibili da riprodurre per un essere umano rimangono uno dei segnali di allarme pi\u00f9 evidenti. Tentativi di accesso ripetuti, comportamenti di scraping altamente sequenziali, uso aggressivo delle API e grandi picchi di richieste spesso indicano che c\u2019\u00e8 dell\u2019automazione in atto.<\/p>\n I dati dell\u2019infrastruttura di Kinsta hanno registrato un singolo bot che ha generato 3,75 milioni di richieste verso URL di \u201caggiungi al carrello\u201d su un sito in 24 ore, ovvero circa una richiesta ogni 23 millisecondi, per tutto il giorno, ognuna delle quali raggiungeva il server come una nuova richiesta non memorizzabile nella cache.<\/p>\n Il comportamento di navigazione umano tende ad essere piuttosto imprevedibile. I bot, anche quelli sofisticati, spesso producono modelli di interazione altamente ripetitivi, flussi di navigazione prevedibili o un\u2019estrazione insolitamente sistematica, anche quando riescono a imitare con successo l\u2019esecuzione di JavaScript, sessioni di navigazione realistiche e i movimenti del mouse. Ecco perch\u00e9 il rilevamento si \u00e8 orientato verso la valutazione dell\u2019intento comportamentale piuttosto che dell\u2019identit\u00e0 dichiarata.<\/p>\n Noi di Kinsta usiamo proprio questa logica per classificare il traffico<\/a> sui siti gestiti. Anzich\u00e9 una semplice distinzione binaria \u201cumano o bot\u201d, il nostro sistema di protezione dai bot opera su sei categorie: bot verificati, probabilmente persone, probabilmente bot, traffico automatizzato, traffico non classificato e traffico dannoso, con una designazione separata per i crawler AI a frequenza eccessiva che, pur essendo verificati, generano un carico che mette a dura prova l\u2019infrastruttura indipendentemente dall\u2019intento.<\/p>\n Ogni categoria viene gestita in modo diverso perch\u00e9 la risposta giusta a un crawler di addestramento AI configurato male non \u00e8 la stessa che si darebbe a un attacco di credential stuffing. Per impostazione predefinita, le difese a livello di piattaforma di Kinsta bloccano circa il 15\u201320% del traffico classificato come dannoso prima ancora che raggiunga il tuo sito. I livelli di protezione dai bot che vanno oltre questa soglia di base permettono ai proprietari dei siti di mettere in discussione o bloccare ulteriori categorie in base ai propri modelli di traffico e alla propria tolleranza al rischio.<\/p>\n Man mano che questi sistemi si evolvono, le implicazioni vanno ben oltre la sola sicurezza informatica e iniziano a influenzare le infrastrutture, l\u2019editoria, l\u2019analisi dei dati, l\u2019e-commerce e la qualit\u00e0 complessiva del web stesso.<\/p>\n C\u2019\u00e8 qualcosa all\u2019orizzonte che potrebbe rallentare la crescita del traffico dei bot? I dati suggeriscono di no. Il traffico dei bot basati sull\u2019intelligenza artificiale \u00e8 aumentato del 300% in un solo anno, e il rapporto tra le visite dei bot basati sull\u2019intelligenza artificiale \u00e8 passato da 1 su 200 a 1 su 31 in meno di 12 mesi. Come dice Daniel Pataki, CTO di Kinsta: \u00abSu larga scala, il crawling inefficiente smette di essere un problema di traffico e diventa un problema di risorse\u00bb. Le condizioni che determinano questa crescita non stanno migliorando.<\/p>\n Uno degli effetti pi\u00f9 immediati dell\u2019aumento del traffico dei bot<\/a> \u00e8 l\u2019aumento dei costi dell\u2019infrastruttura. Ogni richiesta a un sito web consuma larghezza di banda, risorse di calcolo, query al database, memoria, sistemi di caching e infrastruttura di archiviazione.<\/p>\n Il problema \u00e8 particolarmente grave sui siti WordPress che utilizzano WooCommerce<\/a>, funzioni di ricerca o plugin molto pesanti. A differenza delle pagine statiche fornite dalla cache, gli endpoint dinamici richiedono al server di svolgere un lavoro effettivo su ogni singola richiesta. Un bot intrappolato in un ciclo di stringhe di query non \u00e8 in grado di distinguere tra una pagina memorizzabile nella cache e una che richiede molte risorse. Un singolo ciclo di questo tipo su un sito gestito da Kinsta ha generato 550 milioni di richieste in 30 giorni prima che una regola di mitigazione dedicata lo intercettasse.<\/p>\n Come dice Daniel Pataki: \u00abNon esiste una cosa come il \u201csemplice traffico dei bot\u201d. Ogni richiesta \u00e8 un lavoro vero e proprio. Su larga scala, il crawling inefficiente smette di essere un problema di traffico e diventa un problema di risorse\u00bb.<\/p>\n Gli editori pi\u00f9 piccoli e i proprietari di siti indipendenti sono particolarmente vulnerabili perch\u00e9 spesso non dispongono dei sistemi di mitigazione di livello aziendale a disposizione delle organizzazioni pi\u00f9 grandi.<\/p>\n Il traffico dei bot basati sull\u2019intelligenza artificiale distorce sempre pi\u00f9 le metriche analitiche in modi che possono essere altamente fuorvianti. Visualizzazioni di pagina gonfiate, engagement falso, traffico di provenienza artificiale e interazioni automatizzate possono portare chi prende le decisioni a trarre conclusioni errate da dati inaffidabili<\/a>.<\/p>\n Il problema si aggrava man mano che i bot diventano sempre pi\u00f9 simili agli esseri umani. Gli strumenti che si basano sul tracciamento JavaScript, come Google Analytics, tendono a sottostimare l\u2019attivit\u00e0 dei bot perch\u00e9 molti di essi non eseguono JavaScript. Le analisi a livello di server, che contano ogni richiesta basata sull\u2019IP, tendono invece a sovrastimarla perch\u00e9 rilevano i bot che JavaScript non rileva.<\/p>\n Da Kinsta, le statistiche di MyKinsta<\/a> si basano sui log di accesso a livello di server ed escludono esplicitamente gli user agent noti dei bot dal conteggio delle visite fatturabili, ma anche questa distinzione ha i suoi limiti, perch\u00e9 il traffico automatizzato che imita da vicino il comportamento umano pu\u00f2 comunque comparire nei numeri riportati.<\/p>\n Da novembre 2025, le classifiche delle richieste pi\u00f9 frequenti<\/a> di Kinsta hanno iniziato a riflettere tutto il traffico, compresi i bot, proprio per dare ai proprietari dei siti un quadro pi\u00f9 chiaro di ci\u00f2 che sta effettivamente gravando sulla loro infrastruttura rispetto a ci\u00f2 che viene fatturato.<\/p>\n Quando le visualizzazioni delle tue pagine sono in aumento ma il volume delle ricerche relative al tuo brand, le conversioni e il traffico diretto rimangono stabili, quasi sicuramente sono i bot a causare questo divario.<\/p>\n Il cosiddetto fenomeno del \u201cweb morto\u201d si riferisce alla crescente marea di contenuti di bassa qualit\u00e0 generati automaticamente che invadono Internet. Sebbene alcune delle versioni pi\u00f9 estreme di questa teoria scivolino nella speculazione, non c\u2019\u00e8 dubbio che l\u2019intelligenza artificiale stia rendendo incredibilmente pi\u00f9 facile generare articoli sintetici, recensioni false, blog spam, contenuti multimediali automatizzati e contenuti di scarso valore su vasta scala.<\/p>\n Il risultato potrebbe essere un web inquinato in cui trovare informazioni affidabili e davvero utili diventa sempre pi\u00f9 difficile.<\/p>\n I bot basati sull\u2019AI stanno aumentando notevolmente la sofisticazione degli attacchi informatici. Gli attacchi di credential stuffing, le prese di controllo degli account, l\u2019abuso delle API, le campagne di phishing, la scansione delle vulnerabilit\u00e0 e la diffusione di ransomware stanno diventando pi\u00f9 veloci, pi\u00f9 scalabili e pi\u00f9 adattabili grazie all\u2019automazione.<\/p>\n Poich\u00e9 i sistemi di AI sono in grado di imparare dagli errori e perfezionare continuamente i propri metodi, le difese tradizionali basate su regole faticano sempre di pi\u00f9 a tenere il passo.<\/p>\n Storicamente, i crawler di ricerca<\/a> come Googlebot hanno creato un rapporto economico relativamente equilibrato con gli editori. Esploravano i contenuti, li indicizzavano e poi reindirizzavano il traffico verso i siti web di origine.<\/p>\n I moderni sistemi di scraping basati sull\u2019AI stanno cambiando questo rapporto. Sempre pi\u00f9 spesso, i sistemi di AI estraggono i contenuti, riassumono le informazioni altrove e forniscono risposte direttamente senza necessariamente reindirizzare il traffico alla fonte originale. Questo crea una crescente \u201ceconomia degli scraper\u201d, in cui editori e creatori si fanno carico dei costi di produzione dei contenuti e di manutenzione dell\u2019infrastruttura, mentre i sistemi automatizzati si appropriano di gran parte del valore a valle.<\/p>\n Questi sistemi stanno andando ben oltre la semplice scansione del web. Gli agenti basati sull\u2019AI<\/a> ora possono navigare sul web, interagire con le applicazioni, fare ricerche, fare acquisti online, fissare appuntamenti, compilare moduli e prendere decisioni con un coinvolgimento umano minimo o nullo.<\/p>\n Man mano che questi sistemi continuano a migliorare, il confine tra l\u2019attivit\u00e0 umana e quella guidata dalle macchine sta diventando sempre pi\u00f9 difficile da distinguere. Questo cambiamento potrebbe modificare radicalmente il significato stesso di \u201ctraffico web\u201d in futuro.<\/p>\n Internet \u00e8 stato originariamente costruito partendo dal presupposto che gli esseri umani fossero i protagonisti principali. Questo presupposto si sta rapidamente sgretolando. Man mano che l\u2019automazione basata sull\u2019intelligenza artificiale diventa sempre pi\u00f9 autonoma, il futuro del web potrebbe dipendere meno dalla distinzione tra esseri umani e bot e pi\u00f9 dalla decisione su quale tipo di Internet guidato dalle macchine siamo disposti ad accettare.<\/p>\n L\u2019impatto di questo cambiamento va ben oltre quanto la maggior parte di chi gestisce di siti si renda conto. I costi delle infrastrutture stanno aumentando. \u00c8 sempre pi\u00f9 difficile fidarsi dei dati analitici. L\u2019economia degli scraper sta spostando il valore dagli editori che creano contenuti verso i sistemi che li estraggono. E man mano che gli agenti basati sull\u2019intelligenza artificiale diventano capaci di navigare, ricercare e prendere decisioni in modo autonomo, la domanda non \u00e8 pi\u00f9 \u00abcome gestisco il traffico dei bot\u00bb, ma diventa qualcosa di pi\u00f9 ampio.<\/p>\n Internet \u00e8 stato costruito partendo dal presupposto che ci fosse una persona dall\u2019altra parte di ogni richiesta. Questo presupposto si sta sgretolando pi\u00f9 velocemente di quanto le infrastrutture, le normative e i modelli di business costruiti su di esso riescano ad adattarsi.<\/p>\n Siamo ormai in piena era in cui le macchine comunicano tra loro senza bisogno dell\u2019intervento umano.<\/p>\n Per un\u2019analisi pi\u00f9 approfondita dei dati alla base di questo cambiamento, leggi il rapporto completo di Kinsta sul traffico AI e bot<\/a>. Se stai gi\u00e0 notando gli effetti sul tuo sito, Protezione bot<\/a> di Kinsta ti offre gli strumenti necessari per gestirli.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Quest\u2019anno, la stampa generalista ha dato ampio risalto a un cambiamento storico: il traffico automatizzato ha superato quello generato dagli utenti online. E i numeri alla …<\/p>\n","protected":false},"author":313,"featured_media":84523,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kinsta_gated_content":false,"_kinsta_gated_content_redirect":"","footnotes":""},"tags":[],"topic":[26290],"class_list":["post-84522","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","topic-traffico-bot"],"yoast_head":"\nCosa sono i bot e perch\u00e9 le vecchie definizioni non funzionano pi\u00f9<\/h2>\n
Cosa intendiamo per traffico umano?<\/h2>\n
Perch\u00e9 proprio adesso?<\/h2>\n
1. Guadagno economico<\/h3>\n
2. Contesto normativo debole<\/h3>\n
3. Gli user agent non forniscono pi\u00f9 segnali affidabili<\/h3>\n
Come individuare i bot oggi<\/h2>\n
![](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/7-67-million-requests-hit-add-to-cart-urls-24-hours.png\")
![\"Analisi](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/kinsta-bot-request-breakdown.png\")
![\"Livello](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/bot-protection-level.png\")
Implicazioni e tendenze da tenere d\u2019occhio<\/h2>\n
Costi dell\u2019infrastruttura di hosting<\/h3>\n
Analisi distorte<\/h3>\n
![\"Le](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/top-requests-by-bandwidth.png\")
L\u2019avvento del \u201cweb morto\u201d<\/h3>\n
Maggiori rischi per la sicurezza causati dai bot dannosi<\/h3>\n
L\u2019economia degli scraper e l\u2019inversione economica<\/h3>\n
Browser basati sull\u2019AI e agenti autonomi<\/h3>\n
Il confine tra uomo e macchina \u00e8 scomparso<\/h2>\n