Le ricerche indicano che l’adozione dell’AI non è più solo un’opzione per migliorare l’efficienza, ma una condizione necessaria per rimanere rilevanti in un mercato dove il consumatore si aspetta risposte istantanee e personalizzate. Fin qui una considerazione che tutti i professionisti del marketing possono condividere.
Proviamo ad andare più in là, analizzando le più recenti ricerche accademiche che mettono insieme l’AI e la marketing automation, per vedere in che modo la rivoluzione dell’intelligenza artificiale sta impattando sulle pratiche concrete di marketing nel day by day.
Abbiamo perciò provato ad applicare il framework Prisma (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), uno standard internazionale utilizzato per condurre e documentare revisioni sistematiche della letteratura, a un gruppo di analisi internazionali (qui l’elenco). Il suo obiettivo è garantire che il processo di selezione degli studi scientifici sia trasparente, rigoroso e replicabile.
I perché dell’utilizzo del framework Prisma
Nei risultati, in primo luogo, abbiamo ottenuto una riduzione dei bias, poiché l’uso di un processo standardizzato ci ha ‘impedito’ di selezionare solo gli studi che confermassero le nostre tesi iniziali, ammesso che le avessimo.
Un secondo vantaggio riguarda l’affidabilità scientifica: la sintesi dei contenuti è considerata ‘robusta’ proprio perché deriva da un processo di filtraggio rigoroso e non da una ricerca casuale. Questa condizione non è stata totalmente rispettata perché abbiamo fatto ricorso solo alle ricerche liberamente disponibili.
Infine, il framework garantisce trasparenza, permettendo a chiunque legga lo studio di capire esattamente da dove provengono le informazioni e come sono state filtrate.
Che cosa dicono le ricerche
Tutte le ricerche concordano nel dividere l’AI in tre livelli: Meccanica (automazione pura), Pensante (analisi e decisioni) e Sentimentale (empatia e interazione emotiva). Quest’ultima è l’area di maggiore innovazione attuale. L’AI inoltre non è più un elemento isolato, ma uno strumento che copre ogni fase: dalla generazione di lead alla vendita dinamica (dynamic pricing) fino al post-vendita e alla fidelizzazione.
In tale contesto vengono identificati come pilastri il Machine Learning per le previsioni, il Natural Language Processing (NLP) per i chatbot e i Knowledge Graphs per dare rilevanza ai contenuti (specialmente nell’email marketing). Gli studi riportano miglioramenti tangibili e quantificabili, con incrementi superiori al 40-50% in termini di tassi di apertura (open rates) e tassi di conversione.
Principali conseguenze strategiche
Dall’unione di questi studi, emergono conseguenze logiche fondamentali per il futuro del business, elencate qui di seguito.
La conseguenza logica più forte è che il marketing cessa di essere una risposta a un’azione del cliente per diventare una funzione predittiva. Le aziende non aspettano il bisogno, lo prevedono, cambiando radicalmente la struttura delle scorte e dei budget pubblicitari.
Tradizionalmente, più un’azienda cresce, più la comunicazione diventa impersonale: da qui il celebre ‘Paradosso della scala’. L’AI rompe questa logica, permettendo la iper-personalizzazione di massa, perché l’automazione consente di trattare milioni di clienti con l’attenzione tipica di un piccolo negozio di quartiere. E poiché l’AI eccelle nelle fasi ‘meccaniche’ e ‘pensanti’, la logica del lavoro umano si sposta verso la supervisione. Il marketer del futuro non analizza più i dati manualmente, ma deve gestire i bias (pregiudizi) algoritmici e la strategia creativa di alto livello.
Attenzione però a un duplice ostacolo su questa strada, uno legato al trust e l’altro alle dimensioni aziendali. L’AI richiede una mole enorme di dati per essere efficace, la privacy non è più solo un obbligo legale ma una necessità logica di mercato. Senza la fiducia del cliente nella gestione dei dati, l’AI perde il suo carburante e smette di generare valore.
Sul secondo punto, la conseguenza logica preoccupante è il possibile aumento del divario tra le grandi aziende (con risorse per implementare IA complesse) e le PMI. La sopravvivenza delle piccole imprese dipenderà dalla nascita di piattaforme di automazione AI ‘chiavi in mano’ e accessibili.
Un volta era SEO…
A questo riguardo, una delle conseguenze dell’applicazione dell’AI al marketing, valida da entrambi i punti di vista, quello dell’azienda e quello del consumatore, è il passaggio dalla SEO alla Answer Engine Optimization (AEO), cioè l’evoluzione – fondamentale – da un ecosistema basato sulla navigazione web a uno dominato dall’interazione diretta e conversazionale. Mentre la SEO tradizionale si concentra sul posizionamento di un sito all’interno delle pagine dei risultati dei motori di ricerca per attirare traffico, la AEO mira a fornire risposte immediate, sintetiche e definitive che le intelligenze artificiali possono estrarre e presentare direttamente all’utente.
Questa trasformazione è guidata dal cambiamento nel comportamento di ricerca, dove l’utente non interroga più il sistema tramite parole chiave isolate ma attraverso domande complesse e linguaggio naturale. In questo contesto, l’obiettivo non è più solo apparire tra i primi link blu, ma diventare la ‘fonte di verità’ scelta da assistenti vocali e chatbot come Gemini o ChatGPT.
La pertinenza semantica e la chiarezza dell’informazione prevalgono sulla densità delle keyword, rendendo necessario un approccio che privilegi la risoluzione immediata del bisogno informativo.
Dal punto di vista tecnico, la AEO richiede una strutturazione dei dati estremamente rigorosa che permetta alle macchine di comprendere il contesto e la gerarchia delle informazioni senza ambiguità. Se nella SEO classica era sufficiente ottimizzare metadati e backlink, nella AEO diventa cruciale l’autorevolezza del brand e la precisione del contenuto. La strategia si sposta quindi dalla creazione di pagine generiche verso la costruzione di micro-contenuti altamente specifici e verificabili, capaci di soddisfare l’intento di ricerca in un’unica interazione, spesso eliminando la necessità per l’utente di cliccare su un sito esterno.
Conclusioni
Il passaggio dalla SEO alla AEO è solo uno dei possibili esempi di evoluzione/rivoluzione che l’AI sta portando nelle marketing application, spostando il baricentro dal contenuto statico all’interazione predittiva. Se la rivoluzione digitale degli ultimi vent’anni si è basata sulla visibilità, l’era dell’AI si fonda sull’utilità istantanea e sulla personalizzazione iper-rilevante.
In questa rivoluzione, la sfida per i professionisti del marketing non è più l’esecuzione tecnica, ma la direzione strategica ed etica. Mentre l’AI ottimizza le performance e la distribuzione, l’umano deve garantire l’autenticità e l’integrità del brand.
Il rischio di una ‘omologazione algoritmica’ è alto: se tutte le macchine ottimizzano per gli stessi criteri, l’unico modo per eccellere sarà l’intuizione umana, la capacità di rompere gli schemi e di infondere nel brand quei valori che un software, per sua natura, può solo simulare ma non possedere.
di Massimo Bolchi