L’intelligenza artificiale ha guadagnato importanza nel campo del marketing digitale principalmente per tre motivi: l’aumento della quantità d’informazioni e delle fonti di dati, l’aumento della capacità del software per il trattamento di questi dati, e la creazione di algoritmi sempre più complessi e avanzati. In che modo l’IA influisce nelle strategie di marketing online? Quali sono le principali applicazioni dell’IA al giorno d’oggi?
1. Facilitare una maggiore personalizzazione dell’esperienza utente
L’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui i brand interagiscono con gli utenti, anche se l’applicazione di questo tipo di tecnologia dipende molto dalla natura del web e dal tipo di business.
Ad esempio, nel caso degli e-commerce, l’elaborazione massiccia dei dati con l’IA consente di analizzare la cronologia di navigazione o acquisto dell’utente per mostrare contenuti dinamici, offrire consigli sui prodotti simili o affini a quelli visitati in precedenza, promozioni personalizzate e perfino suggerimenti di ricerca avanzati.
Non c’è dubbio che, per i brand con una strategia di content marketing (molto comune in ambito B2B), gli algoritmi d’intelligenza artificiale possono essere utilizzati per adattare i suggerimenti per i post correlati in base al percorso del cliente sul sito web. Possono facilitare, inoltre, l’analisi dei dati dei lead in modo che possano essere classificati e per determinare quali variabili utilizzare per misurane la qualità (lead scoring).
2. Catturare il traffico organico e a pagamento in modo più efficiente e conveniente
Google sta già modellando i suoi algoritmi utilizzando l’intelligenza artificiale per offrire risultati che rispondano alle intenzioni dell’utente, quando quest’ultimo effettua una ricerca. Di fronte all’ambiguità delle ricerche, l’algoritmo RankBrain restringe le possibilità offrendo diversi tipi di contenuto e testando il comportamento dell’utente identificando modelli che si ripetono.
Quando si pianifica una strategia di posizionamento SEO on-page e la creazione di contenuti, non si dovrebbe pensare solo in termini di parole chiave isolate, ma si dovrebbero prendere in considerazione anche altri fattori, come l’impatto delle ricerche vocali o delle tecniche di copywriting user-centric.
Matías Candal, Associate Partner – Labelium
D’altra parte, l’applicazione di strumenti d’intelligenza artificiale come parte delle strategie paid è all’ordine del giorno. Grazie al Machine Learning, il software può imparare senza necessità di essere programmato con regole rigide. Applicare l’IA alla gestione delle campagne pubblicitarie consente di:
- Ottimizzare le azioni pubblicitarie da una prospettiva globale: algoritmi basati sui dati eseguono test e interazioni con multiple variabili per determinare quale strategia è più efficace e scommettere su di essa.
- Segmentare il pubblico con un margine di errore minimo: gli strumenti d’IA sono in grado di stabilire che tipo di utente è più incline a realizzare una conversione basandosi sulle diverse interazioni che hanno già convertito. In questo modo, è possibile raggiungere nuovi segmenti di pubblico affini al brand e realizzare un targeting dinamico e altamente efficace.
3. Elaborare un volume enorme di dati per filtrare e analizzare
Secondo il rapporto Digital Trends 2019 di Econsultancy, l’uso efficace dei dati per segmentare e raggiungere il pubblico è la priorità per più della metà dei responsabili di marketing digitale. In questo campo, l’applicazione dell’IA per le attività di analisi avanzate consente d’integrare i dati provenienti da canali diversi al fine di ottenere una maggiore visibilità dei KPI obiettivo.
La tecnologia con intelligenza artificiale (IA) è in grado di unire ed elaborare dati di diversi tipi di piattaforme per trarre conclusioni e applicare un approccio decisionale basato sui dati.
Tuttavia, il consolidamento dei dati può essere un compito difficile, in quanto le aziende utilizzano diversi sistemi che in genere funzionano come silos isolati. Ad esempio, le informazioni transazionali possono essere gestite dal CRM o dall’ERP, mentre le informazioni sul comportamento degli utenti sono contenute nel CRM o in Google Analytics, piattaforme di social media e perfino nel sistema di tracking dell’e-commerce.
Un insieme di dati senza contesto, senza uno scopo definito, non ha alcun valore. Gli strumenti d’intelligenza artificiale aiutano ad approfondire l’elaborazione dei dati, ma non possiamo trascurare il ruolo dell’analista nell’intero processo: chi sceglie quale KPI monitorare e in base a quali criteri? Chi conosce di quale algoritmo si ha bisogno nei diversi scenari possibili?
Alex Masip, Head of Data – Labelium
Il potenziale dell’intelligenza artificiale, un terreno da esplorare
Nonostante le aziende stiano investendo sempre più nello sviluppo di tecnologie che utilizzano l’intelligenza artificiale, solo un terzo ritiene di applicare una metodologia basata sui dati nel loro metodo di lavoro abituale. Questo è quanto risulta dal sondaggio 2019 Big Data e IA della società di consulenza americana New Vantage Partners.
In ogni caso, sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale significa anche identificare le domande a cui vogliamo rispondere: avere tutti i dati non significa che è necessario usarli tutti.
