Quando sentiamo parlare di intelligenza artificiale (o, per dirla all’inglese, AI, Artificial Intelligence), la nostra mente corre subito a strumenti ormai ampiamente diffusi come ChatGPT o Gemini. Questi tool, esempi di AI generativa, sono utilizzati per creare testi, immagini e altri contenuti creativi.
Mentre l’opinione pubblica oscilla tra l’entusiasmo per le loro capacità e il timore che possano sottrarre posti di lavoro, spesso ci sfugge un aspetto altrettanto cruciale: l’AI non è solo generazione di contenuti, ma include anche applicazioni predittive estremamente potenti che stanno trasformando radicalmente il marketing digitale.
In questo articolo, andremo oltre l’ovvio e parleremo proprio di questo: ci addentreremo nel mondo dell’AI predittiva, esplorando come questa tecnologia possa migliorare concretamente la gestione delle tue campagne Google Ads. Scoprirai come sfruttare l’AI non solo come assistente nella creazione di contenuti, ma come alleata per ottimizzare le performance, massimizzare il potenziale del tuo account pubblicitario e ottenere risultati che vanno ben oltre le aspettative del passato. E, chissà, magari supererai qualche pregiudizio ancora presente sull’AI.
Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel marketing pubblicitario
Come dicevamo, quando si parla di AI nel contesto del marketing pubblicitario, spesso si fa riferimento a due grandi categorie di intelligenza artificiale: l’AI generativa e l’AI predittiva. Entrambe giocano un ruolo significativo, ma con impatti molto diversi sulla gestione delle campagne pubblicitarie. Ripassiamo le basi e vediamole nel dettaglio:
Cos’è l’AI generativa
L’AI generativa è quella che la maggior parte delle persone conosce e utilizza quotidianamente. Strumenti come ChatGPT, Gemini, o MidJourney sono esempi perfetti di come l’AI possa creare testi, immagini o persino video a partire da input – o prompt – semplici o complessi. Nel campo dell’advertising, questa tecnologia è stata ampiamente adottata per automatizzare la produzione di contenuti, dalle creatività, come immagini e video per le campagne Display, ai copy costruiti secondo i termini di ricerca e parole chiave, passando per la costruzione di wireframe per le landing page. Tutto questo ha reso nel tempo più agile il lavoro dei team creativi e dell’advertiser in generale.
Tuttavia, l’AI generativa, per quanto impressionante e per certi versi comoda, rappresenta solo una parte del quadro. È ideale per produrre output creativi, ma quando si tratta di ottimizzare le performance e di prendere decisioni basate su dati reali, è l’AI predittiva che fa la differenza.
Parliamo dell’AI predittiva
L’AI predittiva, diversamente da quella generativa, lavora dietro le quinte. Utilizza enormi quantità di dati per fare previsioni, identificare pattern e prendere decisioni automatizzate in tempo reale. In ambito pubblicitario, strumenti come Google Ads Smart Bidding, Performance Max o Meta Advantage+ sono esempi perfetti di questa applicazione. Queste tecnologie, infatti, consentono di analizzare enormi dataset e di ottimizzare il rendimento delle campagne senza richiedere l’intervento costante del pubblicitario/advertiser o umano.
Per esempio, lo Smart Bidding utilizza algoritmi di machine learning per ottimizzare le offerte in tempo reale durante le aste pubblicitarie. La piattaforma analizza contemporaneamente fattori come il comportamento degli utenti, il contesto degli annunci, e le tendenze di mercato per massimizzare i risultati al costo più efficiente possibile. Grazie a queste tecnologie, possiamo ottenere performance superiori rispetto alle tradizionali campagne manuali, permettendoci di lavorare in attività strategiche che possono portare un impatto maggiore.
Ma andiamo per gradi e approfondiamo il contesto in cui ci troviamo.
Google Ads e Meta oggi: automazione e AI al centro
Negli ultimi anni, Google Ads ha subito una trasformazione significativa, spingendosi sempre più verso un modello automatizzato basato sull’intelligenza artificiale. L’introduzione di strumenti come le strategie di offerta Smart Bidding e le campagne Performance Max (e Demand Gen segna un netto cambiamento di rotta rispetto alla gestione manuale delle campagne pubblicitarie del passato.
Oggi, Google e Meta stanno investendo pesantemente in AI predittiva al fine di analizzare miliardi di segnali in tempo reale, ottimizzando le campagne in base a una varietà di parametri, come l’intenzione di acquisto degli utenti.
Google, in particolare, ha adottato un approccio che mira a ridurre la complessità per gli inserzionisti. Performance Max, ad esempio, aggrega vari canali pubblicitari in un’unica campagna gestita dall’AI, che ottimizza automaticamente la distribuzione degli annunci su Google Search, YouTube, Display, Discover, e Gmail, con l’obiettivo di massimizzare conversioni e valore. Questo strumento, insieme ad altre soluzioni automatizzate, evidenzia la chiara direzione verso la semplificazione delle campagne per sfruttare al massimo l’AI e l’apprendimento automatico, eliminando gran parte del controllo manuale tradizionale.
Meta ha seguito un percorso simile con Advantage+, un sistema AI-driven che mira a massimizzare l’efficacia delle inserzioni in modo dinamico e personalizzato, a seconda delle preferenze degli utenti e del contesto in cui si trovano. Questo spostamento strategico riflette un trend generale nel settore pubblicitario: lasciare che l’AI faccia il lavoro pesante, prendendo decisioni in tempo reale per garantire che ogni euro speso sia ottimizzato al massimo.
In questo contesto, l’integrazione dell’intelligenza artificiale è diventata un elemento imprescindibile per rimanere competitivi, poiché la gestione manuale delle campagne non può più tenere il passo con la velocità e la complessità dell’ecosistema digitale odierno. Le scelte prese da Google e Meta dimostrano come l’AI non sia più un semplice supporto, ma una componente centrale della strategia pubblicitaria di oggi e del futuro.
Perché l’AI è cruciale per ottimizzare le campagne pubblicitarie
Non solo la direzione del mercato è questa ma, nell’ecosistema digitale odierno, in cui la concorrenza è agguerrita e i comportamenti degli utenti sono in costante evoluzione, l’intelligenza artificiale è diventata essenziale per mantenere alta la performance delle campagne pubblicitarie. L’AI ha trasformato il modo in cui le piattaforme pubblicitarie funzionano, permettendo di gestire in modo più efficiente la crescente complessità del mercato, migliorando la precisione e l’efficacia delle decisioni pubblicitarie.
Il potenziale dell’AI
L’AI nel marketing non si limita a un semplice risparmio di tempo grazie all’automazione: il suo vero potenziale risiede nella capacità di prendere decisioni data-driven che gli advertiser umani e i metodi tradizionali non potrebbero mai raggiungere, o almeno non con la stessa rapidità e precisione. Attraverso l’analisi di enormi quantità di dati in tempo reale, l’AI può individuare pattern complessi, prevedere comportamenti futuri e ottimizzare ogni fase del processo pubblicitario.
Questo significa che ogni singolo aspetto della campagna, dalle offerte alle creatività, può essere ottimizzato in tempo reale per massimizzare i risultati, ridurre i costi per acquisizione e garantire che gli annunci raggiungano il pubblico giusto al momento giusto. Strumenti come il già citato Smart Bidding di Google ne sono un esempio perfetto: grazie agli algoritmi di machine learning, il sistema regola automaticamente le offerte pubblicitarie per ottenere i migliori risultati possibili, tenendo conto di centinaia di fattori come la posizione dell’utente, l’ora del giorno, il dispositivo e persino il comportamento passato di acquisto.
L’intelligenza artificiale va ben oltre l’automazione, rendendo il processo decisionale più intelligente, preciso e mirato. Grazie all’AI, anche i marketer con meno risorse possono competere in un mercato sempre più sofisticato, dove velocità, precisione e adattamento sono fondamentali. Per citare impropriamente il maestro Totò, l’AI è ‘A livella: ha livellato il campo nel marketing digitale. Non intendo dire che ora anche le piccole imprese possono competere con i grandi brand ma, sicuramente, non possiamo più permetterci di pensare che l’AI sia un’opinione: è ormai una realtà imprescindibile per chiunque voglia restare competitivo.
Piccole ottimizzazioni, grandi risultati
Uno degli aspetti più interessanti dell’AI nel marketing pubblicitario è la sua capacità di migliorare i risultati anche con piccoli aggiustamenti. Spesso non è infatti necessario stravolgere l’intera strategia pubblicitaria per ottenere un miglioramento significativo nelle performance: ormai piccole ottimizzazioni, quando supportate dall’AI, possono fare una grande differenza.
Ad esempio, l’aggregazione di più gruppi di annunci in una singola campagna su Performance Max consente all’AI di distribuire il budget in modo dinamico e più efficiente, evitando la frammentazione dei dati che può ridurre l’efficacia dell’apprendimento automatico. Questo permette di sfruttare al meglio ogni euro speso, garantendo che le risorse pubblicitarie siano investite dove possono produrre il massimo rendimento.
Allo stesso modo, migliorare la qualità dei dati inseriti nel sistema, come l’implementazione delle Conversioni Avanzate di Google, permette all’AI di affinare ulteriormente le sue previsioni e ottimizzazioni. Questi piccoli passi, come l’integrazione di dati offline o l’aggiornamento regolare delle liste clienti, possono aumentare notevolmente la precisione dell’AI, migliorando i tassi di conversione e, in ultima analisi, il ritorno sull’investimento (ROI).
Ma approfondiamo ancora meglio.
Come facilitare il lavoro dell’AI sull’account
Per sfruttare al massimo l’intelligenza artificiale nelle campagne pubblicitarie, il primo passo fondamentale da fare è creare un ambiente in cui l’AI possa operare al meglio. Due elementi chiave per ottimizzare l’account Google Ads sono la semplificazione delle campagne e il miglioramento della qualità dei dati.
1. La semplificazione delle campagne
La dispersione dei dati è uno dei principali ostacoli per l’efficacia dell’AI. Quando un account è frammentato in troppe campagne o gruppi di annunci con obiettivi e conversioni simili, l’AI fatica a raccogliere dati sufficienti per apprendere e ottimizzare.
Consolidare le campagne con obiettivi comuni non solo facilita il lavoro dell’AI, ma permette anche una distribuzione più efficiente del budget. Ad esempio, unificando i gruppi di annunci che promuovono prodotti con la stessa marginalità in un’unica campagna con la strategia di offerta ROAS Target, il sistema è in grado di allocare dinamicamente le risorse per massimizzare i risultati in base all’obiettivo impostato. Questo potrebbe significare che un gruppo di annunci diventi quello con la maggiore spesa in un determinato mese, mentre in un altro momento venga ridotto perché l’AI identifica nuove opportunità di allocazione più efficaci tra gli altri gruppi.
2. Il miglioramento della qualità dei dati
L’efficacia dell’AI dipende strettamente dalla qualità dei dati che riceve. Per migliorare la capacità predittiva e decisionale dell’intelligenza artificiale, è cruciale tracciare non solo le conversioni, ma arricchirle con dati più dettagliati sui clienti, come valori d’acquisto, email o numero di telefono, composizione del carrello dei prodotti acquistati e altro ancora.
Strumenti come le Conversioni Avanzate e l‘integrazione di dati offline, dei quali parleremo più approfonditamente, aiutano a fornire all’AI un quadro più completo e accurato. Aumentare la granularità e la precisione dei dati consente all’AI di fare previsioni più affidabili e ottimizzare le strategie in base a informazioni più ricche e contestuali.
Il processo di riprogettazione dell’account: un esempio pratico
Ora che abbiamo chiari alcuni concetti, da dove partire per migliorare il proprio account?
Attenzione, riprogettare un account Google Ads non significa ricominciare da zero, ma piuttosto semplificare e migliorare la struttura esistente per massimizzare l’efficacia dell’AI. Come? Attraverso l’aggregazione e la razionalizzazione delle campagne, come dicevamo, possiamo garantire che l’AI abbia accesso a dati sufficientemente validi qualitativamente e quantitativamente da ottimizzare il budget pubblicitario e migliorare le performance complessive.
Possiamo farlo in due step essenziali: l’analisi iniziale e la riprogettazione.
1. Analisi Iniziale
Il primo passo in questo processo è un’analisi approfondita degli obiettivi commerciali dell’azienda, confrontandoli con la struttura pubblicitaria esistente. Questo consente di identificare eventuali incoerenze tra le campagne attuali e gli obiettivi principali, come l’acquisizione di lead, l’aumento delle vendite o la visibilità del brand.
Obiettivi dell’Analisi Iniziale:
- Verificare la coerenza tra gli obiettivi aziendali e la struttura delle campagne: ogni campagna deve contribuire in modo tangibile al raggiungimento degli obiettivi principali dell’azienda.
- Identificare le campagne con le migliori performance: quali campagne generano risultati positivi in termini di conversioni e ROI?
- Individuare le campagne meno efficaci: alcune campagne potrebbero non giustificare la loro esistenza autonoma se non producono risultati soddisfacenti.
Ad esempio, immaginiamo che esista l’azienda PEFFO e che questa offra tre tipi di servizi in un settore specifico. La PEFFO può utilizzare questa analisi per confrontare l’attuale struttura delle sue campagne pubblicitarie con l’obiettivo principale di massimizzare i lead. In passato, PEFFO gestiva tre campagne separate, una per ogni servizio, pensando che questo approccio garantisse una gestione più precisa delle performance. Ma sarà stata una strategia vincente? Vediamo la seconda fase.
2. Riprogettazione dell’account
Dopo un’attenta analisi la PEFFO non ha motivazioni commerciali per separare e distribuire manualmente le risorse tra i diversi servizi. Piuttosto diventa prioritario aumentare il numero di lead in target dall’intera attività. Con queste informazioni apprese il passo successivo è la riprogettazione della struttura dell’account per massimizzare l’efficacia dell’AI. In questo caso, la semplificazione della struttura diventa fondamentale per permettere all’intelligenza artificiale di operare in modo più efficiente, raccogliendo dati significativi e ottimizzando la distribuzione del budget.
Ecco i passaggi essenziali:
- Creazione di un piano d’azione: le modifiche alla struttura dell’account devono essere pianificate e implementate in modo graduale, con un monitoraggio costante per verificare i risultati. Inizia con modifiche parziali, misurando i miglioramenti, prima di applicare la nuova struttura su larga scala.
- Aggregazione delle campagne: campagne che condividono obiettivi simili dovrebbero essere consolidate in un’unica campagna. Questo permette all’AI di sfruttare un dataset più ampio e aumentare l’efficienza delle ottimizzazioni.
Tornando all’esempio di PEFFO, l’azienda potrebbe decidere di unificare le tre campagne dei servizi sotto un’unica campagna di lead generation. Invece di suddividere il budget tra campagne separate, l’AI avrà la flessibilità di allocare dinamicamente il budget laddove può produrre più conversioni, migliorando le performance complessive. - Eliminazione delle ridondanze: rimuovere campagne ridondanti o poco performanti, semplificando così la gestione dell’account e permettendo all’AI di concentrarsi sulle attività pubblicitarie che hanno un impatto reale.
Questa riprogettazione permetterà all’AI di PEFFO di ottimizzare i costi delle campagne in tempo reale, aumentando la probabilità di acquisire lead di alta qualità.
Perfezionare i risultati con dati migliorati e conversioni avanzate
Come dicevamo, oltre alla semplificazione e all’ottimizzazione dell’account, il vero potenziale dell’AI si sblocca con dati di alta qualità. Più informazioni precise forniamo all’intelligenza artificiale, più accurate saranno le previsioni e le ottimizzazioni delle campagne pubblicitarie. Ecco alcuni strumenti e strategie fondamentali per migliorare ulteriormente i risultati:
Liste clienti per un targeting più accurato
Le liste clienti sono uno strumento potente per fornire dati preziosi all’AI. Consentono di caricare vari tipi di contatti, come lead qualificati, lead convertiti o clienti ad alto valore, suddivisi in segmenti mirati. Questo arricchimento dei dati permette all’AI di targettizzare con maggiore precisione e di ottimizzare la personalizzazione degli annunci in base ai comportamenti degli utenti.
Conversioni avanzate e dati offline per migliorare il tracciamento
Le Conversioni Avanzate consentono di aggiungere dati specifici sui clienti, come email o numeri di telefono, collegando meglio le conversioni alle attività pubblicitarie. Questo migliora l’apprendimento dell’AI, garantendo che le ottimizzazioni siano basate su informazioni più accurate e dettagliate.
Allo stesso modo, l’integrazione di dati offline consente di tracciare le conversioni che avvengono al di fuori dell’ambiente digitale e di arricchire quelle registrate online, come le vendite in negozio o la qualificazione di una lead acquisita tramite la pubblicità. Questo tipo di dati completa la visione d’insieme delle interazioni degli utenti e dei clienti, rendendo le ottimizzazioni ancora più mirate e efficienti.
AI e Google Ads: da vantaggio a necessità
L’integrazione dell’AI nelle campagne Google Ads non è più solo un’opportunità, ma una necessità per rimanere competitivi nel mondo digitale. Come dimostra l’esperienza della nostra azienda immaginaria PEFFO, l’uso di dati di alta qualità e strategie ben strutturate consente all’AI di migliorare la precisione e ottimizzare le performance pubblicitarie.
Certo, non abbiamo purtroppo a disposizione una macchina del tempo e non potremo mai confrontare i risultati con o senza l’uso di semplificazione e di dati di alta qualità. Tuttavia, ciò che sappiamo con certezza è che ogni passo verso una gestione più efficiente delle campagne amplifica il potenziale dell’intelligenza artificiale.
Adottare queste pratiche oggi significa non solo migliorare le performance pubblicitarie, ma anche garantire un miglior ritorno sugli investimenti in futuro. In un mercato in continua evoluzione, l’AI non è solo una risorsa: è la macchina dietro una strategia pubblicitaria più precisa e oculata. Ricordati, ‘A livella.
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