L’IA sta migliorando la paid search o la rende incontrollabile?

La fine delle offerte manuali

La paid search non è più un gioco di leve manuali e corrispondenze precise di keyword. Per anni, i digital marketer hanno passato ore a modificare le offerte per frasi specifiche e ad aggiustare i budget al centesimo. Quell’era è finita. L’intelligenza artificiale è passata dall’essere un utile assistente al motore primario della search advertising. Google e Microsoft stanno spingendo gli inserzionisti verso sistemi completamente automatizzati che decidono in tempo reale dove appaiono gli annunci e quanto costano. Questo cambiamento promette maggiore efficienza e rendimenti più alti per le aziende che non hanno tempo di gestire account complessi. Tuttavia, elimina anche la trasparenza su cui i professionisti hanno fatto affidamento per decenni. La macchina ora chiede fiducia invece di fornire dati. Questo cambiamento sta costringendo a un ripensamento totale di come i brand raggiungono i clienti online. Non si tratta più solo di acquistare clic. Si tratta di fornire i segnali giusti a un algoritmo che stabilisce le proprie regole.

La transizione sta avvenendo su ogni piattaforma principale. Google è in prima linea con i suoi tipi di campagne automatizzate, mentre Microsoft sta integrando interfacce di chat direttamente nell’esperienza di ricerca. Questi aggiornamenti cambiano il rapporto tra l’inserzionista e la piattaforma. In passato, dicevi al motore di ricerca esattamente cosa fare. Ora, dici al motore di ricerca cosa vuoi ottenere e lasci che sia lui a capire il percorso. Questo crea una tensione fondamentale nel settore. L’efficienza è aumentata, ma il controllo è diminuito. I marketer scoprono che, sebbene possano scalare più velocemente, spesso non sanno perché certi annunci funzionano o dove stiano effettivamente andando i loro soldi. L’equilibrio di potere si è spostato verso le piattaforme e i loro modelli proprietari.

Dentro la Black Box algoritmica

Il cuore di questo nuovo mondo è Performance Max. Questo tipo di campagna rappresenta l’apice dell’automazione nella paid search. Non mostra solo annunci su una pagina di risultati di ricerca. Li diffonde su YouTube, Gmail, Display e Maps utilizzando un unico budget. Il sistema usa l’IA generativa per assemblare annunci al volo. Prende immagini, titoli e descrizioni forniti dal brand e li mescola per vedere cosa ottiene la risposta migliore. Ciò significa che due utenti diversi potrebbero vedere annunci completamente diversi per lo stesso prodotto in base alla loro cronologia di navigazione. L’algoritmo prevede l’intento prima ancora che l’utente finisca di digitare la query. Esamina migliaia di segnali che un essere umano non potrebbe mai elaborare da solo.

Questa automazione arriva in un momento in cui i dati stanno diventando più difficili da tracciare. Le normative sulla privacy e la fine dei cookie di terze parti hanno creato quella che gli esperti chiamano perdita di segnale. L’IA è la soluzione a questo divario. Invece di tracciare una singola persona sul web, la macchina usa comportamenti modellati per riempire i vuoti. Indovina cosa farà un utente dopo basandosi su milioni di percorsi simili. Ecco perché gli asset creativi sono diventati la leva più importante per i marketer. Poiché non è più possibile controllare l’offerta o la keyword in modo così rigoroso come prima, devi controllare l’input. Immagini di alta qualità e messaggi chiari sono gli unici modi per guidare la macchina. Se gli input sono scarsi, l’IA ottimizzerà per gli obiettivi sbagliati. Troverà i clic più economici invece dei clienti più preziosi.

Il pivot globale verso gli Answer Engine

Il comportamento di ricerca sta cambiando su scala globale. Ci stiamo allontanando da un elenco di link blu verso gli answer engine. Quando un utente pone una domanda, le panoramiche dell’IA forniscono ora una risposta diretta in cima alla pagina. Questo crea una sfida enorme per la paid search. Se l’utente ottiene la risposta immediatamente, non ha motivo di cliccare su un annuncio o su un sito web. Questo sta cambiando la definizione di visibilità. I brand ora devono lottare per essere la fonte delle informazioni all’interno della risposta dell’IA. Non si tratta solo di un cambiamento tecnico. È un cambiamento culturale nel modo in cui il mondo consuma informazioni.

Nelle regioni in cui la ricerca mobile è il modo principale in cui le persone accedono a Internet, queste risposte concise dell’IA stanno diventando lo standard da un giorno all’altro.

Questo cambiamento colpisce ogni settore, dal retail locale al software globale. In quest’era, la concorrenza non riguarda più solo chi ha il budget più grande. Riguarda chi può fornire i migliori contenuti che l’IA possa digerire. I motori di ricerca cercano segnali di qualità. Vogliono vedere che un brand è un’autorità nel suo campo. Ciò significa che paid search e contenuti organici si stanno fondendo in un’unica strategia. Non puoi avere una campagna pubblicitaria di successo se il tuo sito web non fornisce la profondità di cui un modello di IA ha bisogno per comprendere la tua attività. Le piattaforme stanno anche introducendo interfacce di chat in cui gli utenti possono conversare con un bot per trovare prodotti. Ciò richiede un nuovo tipo di formato pubblicitario che risulti naturale all’interno di un dialogo piuttosto che un banner statico.

Un martedì con le macchine

Immagina una digital marketing manager di nome Sarah. Cinque anni fa, Sarah iniziava la sua giornata guardando un elenco di keyword. Vedeva che “scarpe da corsa blu” era troppo costoso e “sneakers convenienti” stava andando bene. Spostava manualmente il denaro tra quei contenitori. Oggi, Sarah inizia la sua giornata controllando lo stato dei suoi data feed. Non guarda le keyword perché la maggior parte di esse è nascosta sotto una categoria chiamata “Altro”. Invece, guarda i punteggi di forza creativa dei suoi video generati dall’IA. Nota che la macchina sta favorendo una specifica immagine lifestyle rispetto a uno scatto di prodotto. Passa il pomeriggio a girare nuovi contenuti perché sa che l’algoritmo ha bisogno di carburante fresco per mantenere alte le performance.

Sarah affronta anche la pressione delle panoramiche dell’IA. Vede che il suo post informativo più performante viene riassunto da Google. Il traffico verso quella pagina è calato del quaranta percento. Per compensare, deve adattare la sua strategia di paid search per puntare agli utenti che si trovano più in basso nel funnel. Imposta un nuovo esperimento per vedere se un annuncio basato su chat su Bing può catturare gli utenti che cercano consigli invece di cercare solo un nome di brand. Il suo ruolo si è spostato da data analyst a creative director e data strategist. Passa più tempo a parlare con il team di sviluppo web sui dati di prima parte (first-party data) che a guardare l’interfaccia di Google Ads. Questa è la realtà per milioni di professionisti.

La pressione per ottenere risultati è più alta che mai. Le piattaforme spingono per una maggiore automazione, ma nascondono anche i dati che dimostrano che l’automazione funziona. Sarah deve spiegare al suo capo perché stanno spendendo soldi su YouTube quando volevano solo essere sulla ricerca. Deve giustificare la spesa della “black box” mostrando l’aumento complessivo dei ricavi, anche se non può indicare l’esatto clic che l’ha causato. Ciò richiede un alto livello di fiducia nella piattaforma. Richiede anche un occhio costante al bottom line. Se il costo per acquisizione inizia a salire, Sarah ha meno strumenti per risolverlo. Non può semplicemente spegnere una keyword negativa. Deve ripensare l’intera strategia dei segnali dati per rimettere in carreggiata la macchina.

Il prezzo nascosto dell’automazione

Dobbiamo porci domande difficili su questa nuova dipendenza dall’IA. Se ogni inserzionista usa gli stessi strumenti automatizzati, dove va a finire il vantaggio competitivo? Quando la macchina controlla l’offerta sia per te che per il tuo concorrente, la piattaforma è l’unico vincitore garantito. C’è il rischio che l’IA faccia salire i prezzi offrendo contro se stessa in un ciclo chiuso. Dobbiamo anche considerare il costo della privacy. Questi sistemi richiedono enormi quantità di dati per funzionare. I brand vengono spinti a caricare le loro liste clienti nel cloud per “addestrare” i modelli. Cosa succede a quei dati una volta che sono all’interno del sistema? Aiutano i tuoi concorrenti a raggiungere i tuoi clienti in modo più efficace?

C’è anche il problema della brand safety. L’IA generativa a volte può abbinare il logo di un brand a contenuti inappropriati o irrilevanti. Poiché gli annunci vengono creati al volo, un essere umano non può approvare ogni versione prima che vada online. Questa mancanza di controllo è una preoccupazione importante per le grandi aziende con rigide linee guida del brand. Inoltre, la perdita di reportistica granulare rende difficile identificare le frodi. Se non puoi vedere esattamente dove appaiono i tuoi annunci, come fai a sapere che non stai pagando per traffico bot? Il settore sta scambiando la trasparenza con la comodità. Dobbiamo decidere se questo scambio vale la pena a lungo termine. I costi nascosti dell’IA potrebbero non apparire nel report mensile, ma si fanno sentire nella perdita di conoscenza istituzionale e di supervisione del mercato.

Script e segnali per lo stack moderno

Per coloro che vogliono riconquistare un po’ di potere, la sezione geek offre una via d’uscita. I power user si stanno allontanando dall’interfaccia standard verso il mondo delle API e degli script personalizzati. Puoi usare gli Script di Google Ads per estrarre dati che sono normalmente nascosti nei report PMax. Ad esempio, puoi scrivere uno script per monitorare la percentuale di spesa destinata alla rete Display rispetto alla Rete di ricerca. Se la macchina sta sprecando denaro su app di bassa qualità, lo script può avvisarti o persino mettere in pausa la campagna. Questo livello di supervisione tecnica è l’unico modo per mantenere onesta la black box. Richiede una conoscenza di base di JavaScript ma offre un vantaggio enorme in un mondo di marketer del tipo “imposta e dimentica”.

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Anche l’integrazione del flusso di lavoro sta cambiando. I team intelligenti usano l’archiviazione locale e il tracciamento lato server per proteggere i loro dati di prima parte. Elaborando i dati sul proprio server prima di inviarli alla piattaforma pubblicitaria, è possibile filtrare i segnali spazzatura. Ciò garantisce che l’IA impari solo da conversioni di alto valore. Dovresti anche essere consapevole dei limiti delle API. Man mano che le piattaforme si spostano verso modelli più complessi, la frequenza degli aggiornamenti dei dati sta cambiando. Affidarsi ai dati in tempo reale sta diventando più difficile. Invece, concentrati sulla costruzione di un solido data layer che alimenti la macchina una volta al giorno con informazioni pulite e verificate. Questa base tecnica è ciò che separa i vincitori da coloro che sono semplicemente in balia dell’algoritmo.

Le nuove regole della visibilità

Il futuro della paid search è un ibrido di creatività umana e logica delle macchine. Non puoi combattere l’automazione, ma puoi imparare a guidarla. L’obiettivo non è più vincere l’asta per una singola parola. L’obiettivo è vincere l’intero customer journey. Ciò significa essere presenti contemporaneamente nelle interfacce di chat, negli answer engine e nei risultati di ricerca tradizionali. Richiede una profonda comprensione di come l’IA interpreta il tuo brand. Per ulteriori insight di marketing sull’IA e guide tecniche, resta sintonizzato sui nostri ultimi aggiornamenti. Le piattaforme continueranno a rimuovere i controlli manuali. Il tuo lavoro è fornire i migliori segnali possibili e gli asset creativi più avvincenti. Coloro che si adatteranno a questa nuova struttura troveranno nuovi modi per crescere. Coloro che si aggrappano ai vecchi metodi delle offerte manuali si ritroveranno indietro in un mondo sempre più automatizzato.

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