L’avvento di ChatGPT a fine 2022, seguito da una serie corposa di altri strumenti di intelligenza artificiale generativa (Perplexity, Co-pilot, Gemini, ecc.) ha segnato di fatto l’inizio del clamore mainstream intorno all’intelligenza artificiale e alle sue enormi potenzialità. Da fine 2022, infatti, l’intelligenza artificiale è diventata un tema ricorrente in tanti ambiti differenti: dall’orientamento all’etica, dalle possibili applicazioni ai timori legati alla scomparsa di alcune professionalità, dalla possibilità di imparare a bilanciare meglio tempo di lavoro e vita dando alla macchina i compiti operativi time consuming all’impatto ambientale che, risorse computazionali simili, può e inevitabilmente genera.
In realtà, l’AI non generativa non è una tematica così recente: le prime tracce, infatti, si ritrovano già a metà degli anni ’50 del secolo scorso e, in moltissimi campi, da tempo sfruttiamo a pieno strumenti basati sull’intelligenza artificiale. Uno dei settori in cui, ormai, l’AI è diventata centrale (e lo sarà sempre di più) è il Digital Marketing, ossia quella disciplina che consente di disegnare strategie e tattiche per poter costruire visibilità e performance sfruttando il web e i percorsi di navigazione online degli utenti. È, infatti, dal 2016 circa che le principali piattaforme, come Meta e Google Ads, hanno integrato, all’interno delle loro dashboard, tool e possibilità di setting basate proprio sull’AI.
Google Ads e l’AI
Google Ads è la piattaforma pubblicitaria di Google. Al suo interno offre una pletora di opportunità sia in termini di tipologie di campagna, sia in termini di reti presidiate. Infatti Google, oltre al motore di ricerca e ai posizionamenti legati appunto alla Search, sfrutta anche l’ampio bacino dei portali in Display Network (blog, siti web, portali d’informazione, ecc.) e la vastissima portata legata per esempio a YouTube, sia come utenti iscritti che come interazioni. YouTube viene, di fatto, considerato il social network di Google. Dal 2016 le applicazioni di Google Ads basate sul machine learning sono davvero tante e, ovviamente, sempre in crescita. Le principali hanno sfruttato e sfruttano la capacità predittiva dei sistemi di AI.
Quest’ultima, combinata con la mole enorme di dati di Google, porta risultati straordinari in termini di efficacia delle campagne, in termini di prestazioni e performance, di precisione degli utenti raggiunti, di snellimento del tempo e delle attività di ottimizzazione fatte proprio sulle campagne stesse. Il fiore all’occhiello delle applicazioni di Google Ads legate all’AI è stata l’introduzione dello smart bidding, dell’offerta intelligente appunto. Il sistema pubblicitario di Google Ads si basa su aste in cui più player competono per accaparrarsi posizioni proficue e spazi pubblicitari al costo minore possibile. Lo smart bidding ha il grande vantaggio di usare una serie di indicatori per arrivare all’asta con l’offerta giusta ottimizzata per l’audience di potenziali clienti e per i propri obiettivi di business.
Questa è solo una delle tantissime opportunità legate all’AI e al sistema pubblicitario di Google: l’AI generativa, per esempio, dà oggi l’opportunità tramite la potenza di Gemini di produrre gli asset di campagna direttamente in campagna, creando ovviamente risorse più pertinenti e più mirate. Last but not least: tutti gli strumenti di intelligenza artificiale generativa hanno dato un enorme boost alle attività di creazione dei micro-copy da utilizzare in fase di impostazione delle campagne pubblicitarie, e questo non è un dettaglio trascurabile in termini di ottimizzazione di tempo ed energie vista l’enorme quantità di test che abbiamo oggi necessità di fare per far funzionare il nostro advertising.
Meta e l’AI
Meta è la piattaforma pubblicitaria che ci consente di fare pubblicità su Instagram, Facebook, Messenger, ecc. Dal suo esordio è sempre stata il terreno più fertile, in termini di posizionamento ma anche di identità dello strumento stesso, per la pubblicità visuale sul web, per stimolare e indurre la cosiddetta “domanda latente”. La piattaforma è cresciuta tanto nel tempo e, di anno in anno, ha arricchito sempre di più il suo ventaglio di possibilità in termini di tipologie di campagne, formati, placement presidiati, opportunità di profilazione. Anche Meta, oggi e da tempo, ha integrato molte applicazioni di intelligenza artificiale. Una tra le più potenti è sicuramente legata alla suite Advantage+. A cosa dobbiamo la loro potenza? Alla possibilità di sfruttare i dati di Meta per ottenere il massimo rendimento combinando sapientemente budget, creatività, audience e posizionamenti.
Le campagne Advantage+ sono completamente automatizzate, quindi i vantaggi sono innumerevoli sia in termini di tempo che in termini di prestazioni: l’elaborazione fornita dall’apprendimento automatico di Meta è decisamente più veloce di quella umana. In questo modo le attività operative sono sempre più relegate alla macchina e abbiamo più tempo per concentrarci sulla strategia e sugli input creativi. Sempre in termini di ottimizzazione di tempo e risorse, a fine 2024, verranno introdotte, direttamente in piattaforma, tre strumenti di intelligenza artificiale generativa. Questi consentiranno di generare sfondi, di variare i copy, di espandere le immagini adattandole in maniera automatica ai diversi formati utili in fase di setting delle campagne.
Oltre a tutte queste innovazioni e a tutte quelle che presto arriveranno, anche per Meta Ads, gli strumenti di AI generativa come ChatGPT sono una manna dal cielo. La forza di queste inserzioni ormai è dettata principalmente dalla capacità di lavorare al meglio con la creatività e con l’attenzione degli utenti. L’uso dei prompt ci consente di generare velocemente una quantità infinita di variazioni di angoli creativi, di hook, di micro-copy, dando maggior spazio al tempo di analisi dei dati, delle performance e degli aggiustamenti strategici.
La data analysis, la strategia e l’AI
Oltre a tutte le implementazioni legate all’AI in relazione alle piattaforme più comuni di advertising, l’intelligenza artificiale è entrata a pieno titolo anche nella data analysis. Il passaggio da Universal Analytics, piattaforma di data web monitoring di Google, a Google Analytics 4 è stato proprio segnato dall’introduzione di novità legate all’AI, al machine learning, a sistemi di apprendimento automatico. Dalla segmentazione degli utenti in base a caratteristiche comuni alle potenzialità predittive delle conversioni analizzando dati storici, passando da modelli di attribuzione data-driven più efficaci e arrivando alla capacità dell’AI di modellare i dati mancanti, GA4 deve parecchio della sua potenza proprio all’intelligenza artificiale.
La web analysis, inoltre, è un processo centrale in ogni fase di un progetto di digital marketing. Oltre alle piattaforme più comuni di analisi dati, oggi ci avvaliamo dell’utilizzo di prompt per velocizzare le operazioni di segmentazione e classificazione dei dati, di lettura e di interpretazione. Tutto questo ci consente di mettere al centro un approccio decisamente più strategico alla materia. L’AI generativa, infatti, ci sta consentendo di ottimizzare tutte le operazioni più lente e time consuming legate proprio alla strategia: le analisi iniziali (mercato, competizione, personas, ecc.), la scelta dei canali, la costruzione di un piano di contenuti adatti alle campagne che vogliamo lanciare, la gestione dei test, l’analisi dei dati, l’ottimizzazione data-driven e tanto altro ancora. Il prompt designing, infatti, ci fornisce una serie di indicazioni molto utili per progettare una batteria di prompt da testare per essere sfruttati in fase di ideazione strategica. A questo scopo tornano anche molto utili i GPT’s (chatbot personalizzati disponibili nelle opzioni a pagamento di ChatGPT) e moltissime applicazioni che, sfruttando l’AI, ci assistono in tutto il processo strategico.
Conclusioni
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nel digital marketing, quindi, non è considerabile come una tendenza, ma una trasformazione radicale che, da anni, sta puntando a massimizzare le prestazioni, riducendo le tecnicalità di piattaforme e le attività operative. Spostando, così, l’ago della bilancia verso la strategia e l’analisi continua.
L’AI permette di personalizzare le campagne in modo più accurato, ottimizzare le risorse e i tempi di gestione, e migliorare significativamente le performance pubblicitarie. Man mano che questa tecnologia progredisce, diventa indispensabile per i professionisti del digital marketing abbracciare l’AI, sfruttando le sue capacità per rimanere competitivi, concentrandosi quindi sulla qualità dell’output e sullo studio necessario a realizzarne sempre di migliori. L’AI non solo migliora l’efficienza delle campagne, ma lascia sempre maggior tempo per investire sulla creatività, sul miglioramento dei processi, sugli aspetti strategici e last but not least… sulle relazioni, centro nevralgico di ogni attività che funzioni.
Risorse
L’autrice
Alessandra Maggio è una Digital marketing consultant ed esperta di AI per quel che riguarda le strategie e le campagne pubblicitarie online e offline.
Rubrica a cura di Generazione Stem