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Come conferma Attilio Redivo, founding partner e Ceo OUTCOME, l’AI è entrata stabilmente nelle strategie di marketing e comunicazione. Se fino a poco tempo fa la trasformazione riguardava soprattutto il programmatic e l’automazione dell’acquisto degli spazi, oggi investe l’intera filiera della consulenza media. Dalla pianificazione alla misurazione, fino al modo in cui i brand vengono trovati dai consumatori e dagli stessi sistemi di AI. La sfida è capire come utilizzare l’intelligenza artificiale senza rinunciare alla capacità di interpretare informazioni, valutare i dati e mantenere uno sguardo critico sui risultati prodotti dagli algoritmi.
L’AI è un’opportunità, ma ancora agli inizi
Redivo invita anzitutto a ridimensionare l’entusiasmo che accompagna l’intelligenza artificiale. Ogni sistema di AI, osserva, dipende da tre elementi: l’obiettivo per cui viene costruito, le istruzioni con cui viene addestrato e la qualità dei dati utilizzati. Se uno solo di questi fattori è debole o incompleto, anche il risultato rischia di esserlo.
Cambia il modo in cui i brand devono essere presenti online
La diffusione dei grandi modelli linguistici sta modificando anche il modo in cui le aziende devono costruire la propria presenza digitale. Se fino a poco tempo fa video e immagini erano elementi centrali per valorizzare un sito, oggi gli LLM leggono soprattutto testi, dati strutturati, numeri e fonti. Di conseguenza cambia il modo di progettare i contenuti e di organizzare le informazioni presenti nelle proprietà digitali delle marche. Senza dimenticare che il sito, da solo, non basta più, diventa fondamentale la reputazione costruita all’esterno. Gli algoritmi, infatti, tendono ad affidarsi alle fonti che ritengono autorevoli per determinare l’affidabilità di un’azienda o di un contenuto. Questo rende sempre più importante essere presenti nelle fonti consultate dai sistemi di AI, pur con la consapevolezza che non sempre ciò che l’algoritmo considera autorevole coincide con ciò che lo è realmente.
Quando l’AI costruisce risposte convincenti… ma sbagliate
Uno dei rischi maggiori è la capacità dell’intelligenza artificiale di produrre ricostruzioni estremamente credibili anche quando non corrispondono alla realtà. Redivo racconta di aver interrogato alcuni sistemi di AI sul funzionamento del mercato della consulenza media e sull’organizzazione di gare. In alcuni casi le indicazioni ricevute erano semplicemente generiche, in altri, invece, venivano citati operatori, ruoli e modelli organizzativi che nel mercato italiano non esistono. Ancora più significativo il caso di un cliente per il quale l’AI aveva ricostruito nei dettagli l’intero ecosistema di agenzie coinvolte, gli strumenti utilizzati e perfino il flusso operativo. Una descrizione coerente, approfondita e apparentemente impeccabile, che però si è rivelata falsa.
Efficienza sì, ma i numeri vanno interpretati
La ricerca dell’efficienza attraversa oggi tutta l’industria dei media. Ma la disponibilità di grandi quantità di dati non significa automaticamente avere misurazioni corrette. Redivo ricorda come nel digitale esistano casi in cui impression registrate non corrispondono a una reale esposizione dell’utente oppure sistemi di attribuzione che assegnano il merito di una conversione a un banner visualizzato settimane prima dell’acquisto. Situazioni che dimostrano come il dato, da solo, non basti e debba sempre essere letto nel contesto dei risultati effettivi. Per questo la consulenza non può limitarsi a raccogliere numeri. Deve verificarli, confrontarli e comprenderne il significato, evitando di confondere la capacità di misurazione con la qualità della misurazione stessa.
Meta, Google e il tema della trasparenza dei dati
Lo stesso principio vale per le grandi piattaforme digitali. Nel mercato convivono sistemi di misurazione molto diversi. Da una parte esistono currency come Auditel o Audicom, basate su metodologie condivise e trasparenti, dall’altra piattaforme come Meta e Google mettono a disposizione dati costruiti secondo criteri propri e condividono le informazioni che ritengono opportuno rendere disponibili. Il punto, però, non è contrapporre un modello all’altro. Piuttosto, costruire strumenti che consentano di mettere in relazione dati prodotti con logiche differenti, traducendoli in metriche confrontabili e realmente utilizzabili per prendere decisioni. Convincere i grandi player a cambiare le proprie regole appare difficile, sviluppare una capacità critica nell’interpretazione delle diverse fonti, invece, è un terreno su cui la consulenza può fare la differenza.
Dove l’intelligenza artificiale crea già valore
Outcome la utilizza in diverse attività, ad esempio nell’analisi del sentiment nell’influencer marketing, dove i modelli linguistici vengono progressivamente addestrati per produrre risultati sempre più affidabili. Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale consente di leggere e interpretare i dati delle campagne con maggiore rapidità, migliorando la tempestività delle analisi. Più complesso, invece, immaginare che possa sostituire completamente la costruzione di un piano media. Secondo Redivo, esiste ancora uno spazio nel quale il contributo umano rimane decisivo. Soprattutto in un mercato dove i grandi gruppi puntano sempre più su logiche di efficientamento, infatti, verificare che gli obiettivi delle agenzie coincidano realmente con quelli delle aziende clienti è basilare.
di Monica Lazzarotto