I brand devono distinguersi mentre i bot iniziano ad diventare consumatori

In un cambiamento significativo che sta ridisegnando il commercio digitale, i giganti dei pagamenti come PayPal, Visa e Mastercard stanno puntando molto sui pagamenti agenziali, consentendo agli assistenti AI di fare acquisti e pagare per conto dei consumatori. Questa nuova era segna una trasformazione fondamentale nel modo in cui i brand devono approcciare il marketing digitale.

La transizione è già ben avviata. Secondo uno studio di Capgemini del 2025, nel 2024 il 58% dei consumatori avrà sostituito i motori di ricerca tradizionali con strumenti di IA generativa per le raccomandazioni sui prodotti, più che raddoppiando rispetto al 25% del 2023.

Poiché questi intermediari dell’intelligenza artificiale controllano sempre di più l’imbuto del marketing, i marketer si trovano di fronte a una domanda cruciale: Come si progetta la pubblicità quando il pubblico di riferimento non è umano? Un cambiamento così radicale richiede approcci pubblicitari completamente nuovi quando il cliente opera in base alla logica piuttosto che alle emozioni.

Il viaggio del consumatore si sta rapidamente evolvendo da guidato dall’uomo a mediato dall’intelligenza artificiale e, infine, autonomo dall’intelligenza artificiale, come illustrato nella recente analisi di Bain & Company. La ricerca mostra come ogni fase del processo di acquisto, dal riconoscimento delle esigenze all’acquisto finale, avvenga sempre più spesso all’interno di strumenti di intelligenza artificiale con un impegno umano minimo.

Le implicazioni per i marketer sono profonde. Come osserva Bain, “nel vecchio ordine, quando un potenziale cliente non si convertiva, l’azienda aveva almeno le briciole delle visualizzazioni della pagina, delle impressioni degli annunci, dei moduli compilati o delle iscrizioni alle e-mail, consentendo ai marketer di dare un seguito. Ma l’imbuto alimentato dall’AI esclude i venditori ben prima che il viaggio li raggiunga. La scoperta, la valutazione e la selezione avvengono all’interno dello strumento di intelligenza artificiale” Questa invisibilità crea una sfida esistenziale: a meno che un marchio non emerga al momento della valutazione dell’IA o non sia già in cima alla mente dell’acquirente, potrebbe non entrare mai nella serie di considerazioni.

Dimentica le immagini aspirazionali, la risonanza culturale o lo storytelling emozionale. Gli agenti di intelligenza artificiale valutano i prodotti sulla base di fatti concreti, dettagli tecnici e numeri specifici quando decidono cosa consigliare. Poiché questi agenti di intelligenza artificiale valutano le opzioni in modo più rapido e completo di quanto possano fare gli acquirenti umani, i marchi devono ottimizzare in modo specifico la valutazione dell’intelligenza artificiale per rimanere visibili in questo nuovo panorama.

Lo sviluppo creativo subisce una trasformazione radicale quando si rivolge alle macchine: I testi pubblicitari devono passare da messaggi persuasivi a descrizioni precise dei prodotti. Le risorse visive diventano meno attrattive dal punto di vista estetico e più chiare nella gerarchia delle informazioni. La voce del marchio conta meno per l’IA rispetto a strutture di dati coerenti e leggibili dalle macchine che si allineano ai criteri di valutazione dell’IA.

Piuttosto che concentrarsi esclusivamente sulle parole chiave, gli inserzionisti devono ora ottimizzare il modo in cui l’IA fa emergere le informazioni attraverso esperienze di ricerca e interfacce conversazionali in continua evoluzione. Questo rappresenta un cambiamento sismico rispetto alla SEO tradizionale, che ottimizza non solo per la scoperta umana, ma anche per la preferenza algoritmica.

Questo nuovo panorama richiede la padronanza di diverse strategie per garantire la visibilità dell’intelligenza artificiale:

• Incorporazione del marchio: stabilire iltuo marchio come entità riconosciuta nelle basi di conoscenza dell’IA attraverso la presenza su Wikipedia, inserzioni aziendali coerenti e markup di dati strutturati.
• Contenuti incentrati sulle risposte: crearerisposte concise e dirette alle domande in formati che l’IA possa facilmente digerire e consultare.
• Contenuti strategici generati dagli utenti: coltivareUGC positivi sulle piattaforme che alimentano i dati di formazione dell’IA.
• Standard tecnici: implementazione diprotocolli emergenti come llms.txt che guidano le modalità di interazione dei sistemi di IA con i tuoi contenuti.

Quando ottimizzi queste strategie, dai priorità alle caratteristiche dei contenuti che le piattaforme di IA favoriscono, tra cui un testo ricco e colloquiale; strutture facili da usare per gli agenti, come elenchi ordinati e definizioni; siti puliti e scrapable piuttosto che pagine piene di parole chiave; autorità guadagnata fuori dal sito attraverso le citazioni dei media; e recensioni positive degli utenti.

Oltre al processo, anche le metriche di successo devono trasformarsi di conseguenza. I tassi di click-through e l’engagement lasciano il posto ai tassi di inclusione dell’algoritmo, alla frequenza delle raccomandazioni dell’intelligenza artificiale e all’efficienza della conversione attraverso agenti autonomi. Un recente rapporto di eMarketer stima che gli agenti probabilmente si occuperanno di una parte consistente della fase di considerazione; di conseguenza, questo obbliga i marketer a sviluppare percorsi di integrazione diretta con i sistemi di intelligenza artificiale piuttosto che affidarsi solo ai canali pubblicitari tradizionali.

Per navigare in questa nuova realtà, i brand lungimiranti dovrebbero:

• Sviluppare una strategia ottimizzata per l’IA. Stabilire un approccio completo che garantisca la visibilità del marchio in tutti i sistemi di IA, dai motori di ricerca agli agenti conversazionali, dagli assistenti allo shopping autonomi ai sistemi di IA predittiva. Ciò include il perfezionamento dei contenuti per la comprensione dell’IA, l’implementazione di dati strutturati e l’inserimento di attributi del marchio in linea con i criteri di valutazione algoritmici.
• Ridefinire le metriche di successo. I KPI tradizionali del marketing digitale, come le impressioni e i tassi di clic, diventano meno rilevanti quando l’IA media le interazioni dei consumatori. Aziende come Profound e Brandlight offrono strumenti di monitoraggio specializzati per monitorare la visibilità dell’IA, la frequenza delle raccomandazioni e i tassi di considerazione automatica del marchio. Questi strumenti simulano le valutazioni degli agenti su vari parametri, rivelando le opportunità di ottimizzazione nascoste nella “scatola nera” del processo decisionale algoritmico.
• Implementare test algoritmici continui. A differenza dei tradizionali test A/B mirati alla psicologia umana, le aziende devono ora stabilire protocolli di test dinamici che identifichino quali attributi di prodotto, strutture di contenuto e segnali di dati influenzano in modo più efficace le raccomandazioni dell’intelligenza artificiale.

Con l’evoluzione di questo nuovo paradigma pubblicitario, gli standard del settore diventeranno essenziali, stabilendo confini etici per la persuasione algoritmica, linee guida chiare per la rappresentazione del marchio, la differenziazione dei prodotti e garantendo la trasparenza del marketing machine-to-machine.

La prossima evoluzione del marketing richiederà una ricalibrazione fondamentale di ciò che costituisce valore e influenza. I brand devono ora codificare i loro vantaggi in formati che l’intelligenza artificiale possa elaborare, preservando al contempo la distintività e la risonanza emotiva che in ultima analisi contano per gli esseri umani.

Non si tratta semplicemente di un nuovo canale o di una nuova tattica, ma di una riforma strutturale del modo in cui i prodotti si connettono con i consumatori. La prossima era della pubblicità sarà vinta da coloro che parlano in modo fluente l’algoritmo e attingono alle emozioni umane, tutto allo stesso tempo.