La presentazione a Intersections 2025 di Neil Patel, co-fondatore di NP DIGITAL, si è concentrata sull’intersezione tra l’Intelligenza Artificiale e il ‘growth marketing’, fornendo una visione di ciò che sta succedendo in modo da bilanciare la potenza della tecnologia con il necessario ritorno sull’investimento, il buon vecchio ROI.
Il paradosso dell’AI e il basso ROI
Nonostante quasi tutti utilizzino piattaforme AI come ChatGPT, solo una piccola percentuale ha effettivamente visto crescere i propri ricavi grazie al loro utilizzo nel marketing. Non è responsabilità solo dell’AI: è una tecnologia potente, ma al momento – e per quanto tempo ancora non è dato sapere – la sua adozione non sta generando il ritorno sull’investimento atteso e proporzionale.
I Large Language Model sono così diventati la nuova piattaforma su cui i marketer devono competere e i canali tradizionali come Google non sono più l’unica fonte di traffico. Piattaforme AI, social media come TikTok e altri strumenti stanno erodendo la quota di traffico che prima andava al SEO tradizionale.
“L’errore amplificato dall’AI è creare contenuti mediocri e scalabili che tuttavia non generano traffico o ROI”, ha sottolineato Patel. “Il marketing deve smettere di concentrarsi solo sulla scalabilità”.
Strategia di contenuto per l’Era dell’AI
Il nuovo obiettivo non è ottenere un click, ma farsi citare dalle piattaforme AI, perché la citazioni portano con una sé una superiore valorizzazione della fonte. “Ovviamente i modi migliori per essere citati dai modelli LLM sono creare contenuti che contengano fatti e statistiche, o dati (possibilmente di ricerche in esclusiva) o comparazioni che, nonostante tutto, rimangono una delle abitudini più dure a morire della Rete.
Attenzione ai trending topic invece: i contenuti più popolari (come i video brevi, i contenuti interattivi e quelli potenziati dall’AI) non sono sempre quelli che producono il maggior ricavo: “È cruciale misurare sia la visibilità sia il fatturato”, ha ammonito Patel.
Roadmap aziendale e priorità per il futuro
Per superare la fase attuale di basso ROI generato dall’AI e per avere successo nel lungo periodo in un panorama dominato dai Large Language Model, le aziende – secondo Patel – devono concentrarsi su quattro pilastri strategici.
Innanzitutto i dati strutturati per il ‘parsing’ dell’AI: la priorità assoluta è rendere i dati aziendali facilmente leggibili e interpretabili dalle macchine, perché l’AI, a differenza degli umani, processa le informazioni in modo più efficiente quando queste sono organizzate in formati standardizzati. Facilitando l’analisi automatica dei dati, le aziende aumentano le probabilità che le loro informazioni vengano comprese e utilizzate dall’AI.
“In un mondo dove l’AI predilige l’autorevolezza, non basta più essere esperti in un singolo argomento, ma occorre dominare una sfera intera, un intero comparto”, ha ricordato Patel. “L’obiettivo non è più essere la ‘Keyword Authority’ (autorità per singole parole chiave), ma la ‘Topical Authority’ , dimostrando di essere l’autorità verticale definitiva su un intero argomento o nicchia”.
Ciò si traduce nella creazione di un ecosistema di contenuti che copra in modo esaustivo e interconnesso ogni aspetto del proprio settore, posizionando l’azienda come la risorsa più affidabile e completa in quel verticale.
Sviluppo di canali olistici
Le decisioni di acquisto saranno sempre più influenzate, e talvolta prese direttamente, dalle AI degli utenti. I canali di marketing devono essere ottimizzati per entrambi i pubblici. Nel futuro, gli assistenti AI personali inizieranno a prendere decisioni d’acquisto per conto degli umani. Se un canale o un contenuto non è ‘digeribile’ dall’AI, l’azienda rischia di essere esclusa da queste transazioni automatiche.
“L’ossessione per il click è obsoleta” , ha concluso Patel. “Le metriche più importanti nell’era dell’AI sono l’inclusione e la citazione. Di conseguenza non bisogna più misurare solo i click, ma la visibilità, le dimensioni e le inclusioni del proprio contenuto all’interno delle risposte fornite da sistemi come Google Mode o AI Overviews, o altri LLM. L’obiettivo è tracciare il fatturato generato non solo dai canali di traffico diretti, ma anche dall’influenza che il contenuto ha sull’AI stessa”.
di Massimo Bolchi