Sei modi in cui l'IA generativa può trasformare la tua strategia di ricerca

Con l'ascesa dell'intelligenza artificiale generativa (AI), il marketing per la ricerca è stato potenziato con funzionalità avanzate che vanno oltre gli approcci tradizionali. L'IA generativa sta rimodellando il modo in cui troviamo le informazioni online, trasformando il search marketing e rivoluzionando il modo in cui i professionisti del marketing ottimizzano la presenza online.

Cosa significa comunque ricerca generativa?

Google divide i suoi prodotti AI in due categorie: predittivo e generativo. Prima di addentrarci, capiamo prima cos'è l'IA generativa e distinguiamola dalla forma più tradizionale di AI predittiva.

L'IA predittiva è il pane quotidiano di Google ed è stata trasformativa negli ultimi cinque anni. Google Ads sfrutta il machine learning e la modellazione predittiva per suggerire azioni o decisioni in base alle preferenze degli utenti, indicando cosa dovresti offrire in un'asta e quali termini di ricerca devono corrispondere alle tue parole chiave, oltre a fornire approfondimenti in tempo reale per migliorare l'esperienza di ricerca .

L'IA generativa, invece, prende i dati e crea contenuti nuovi e originali, come testi, immagini (ad esempio il banner utilizzato in questo articolo) e persino video. A differenza dei tradizionali sistemi di intelligenza artificiale che si basano su regole pre-programmate, l'IA generativa utilizza le reti neurali per apprendere modelli e generare output in base ai dati su cui è stata addestrata.

Con l'ascesa di IA creative di base come ChatGPT e Midjourney che entrano nella cultura popolare, si pone la domanda: "Questo significa la fine di Internet supportato dagli editori e dei dieci collegamenti SERP blu ?!"

Nel recente webinar di Adthena Il futuro della ricerca: come l'IA generativa rivoluzionerà la strategia di ricerca , Guy Gobert-Jones, consulente per la ricerca e le soluzioni di Omnicom MediaGroup (OMG), risponde spiegando gli impatti a breve e lungo termine dell'IA generativa.

Gobert-Jones prevede: "La realtà sarà molto più sfumata, concentrandosi su dove l'IA crea esperienze utente davvero avvincenti. Finiremo con circa il 10% delle ricerche totali alimentate da questa tecnologia".

Il ruolo dell'IA nella ricerca

L'intelligenza artificiale sta trasformando il panorama della ricerca e rivoluzionando il modo in cui troviamo le informazioni online. La sua capacità di generare risposte simili a quelle umane, comprendere il contesto e personalizzare i risultati della ricerca ha elevato l'esperienza di ricerca a nuovi livelli.

Da un punto di vista più tattico, ecco sei modi in cui l'IA generativa può trasformare la tua strategia di ricerca.

1. Generazione automatizzata delle risorse:

La generazione automatica di risorse è un argomento importante al momento. Questi modelli potenziano i formati degli annunci in tipi di campagna come Performance Max per consentire agli asset principali di essere manipolati senza problemi in versioni diverse per dispositivi e dimensioni di spazi pubblicitari diversi.

Analizzando le campagne pubblicitarie esistenti, il comportamento degli utenti e le tendenze del mercato, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono generare testi pubblicitari originali e persuasivi. Questa copia pubblicitaria generata dall'intelligenza artificiale consente di risparmiare tempo e fatica e aiuterà i professionisti del marketing a sperimentare diverse varianti di messaggistica e identificare le versioni più efficaci, con conseguente aumento delle percentuali di clic (CTR) e miglioramento delle prestazioni degli annunci.

Al contrario, Gobert-Jones si chiede: "L' attuale creazione automatizzata di risorse non lascia spazio a un'aderenza coerente alle linee guida del marchio, ma con lo sviluppo della tecnologia, mi aspetto che avremo una maggiore capacità di aggiungere i guardrail".

Questa domanda viene fuori molto. La soluzione di ottimizzazione della campagna di Adthena sfrutta l'intelligenza artificiale per proporre varie varianti e miglioramenti del testo pubblicitario, con l'obiettivo di ottimizzare l'impatto degli annunci della rete di ricerca e ottenere la massima efficacia.

2. Ottimizzazione delle offerte in tempo reale:

Il successo di una campagna di ricerca a pagamento dipende molto da un'efficace gestione delle offerte. Sfruttando i dati basati sull'intelligenza artificiale in tempo reale, come il rendimento delle parole chiave, le strategie di offerta dei concorrenti e il comportamento degli utenti, aiuterà i professionisti del marketing a ottimizzare le decisioni di offerta in modo dinamico. I marketer della ricerca possono ora automatizzare gli aggiustamenti delle offerte, garantendo un posizionamento ottimale degli annunci e un'efficienza dei costi. Questa ottimizzazione dell'offerta in tempo reale, a sua volta, porta a un migliore posizionamento dell'annuncio, a una maggiore visibilità e a un migliore ROI.

Gli esperti di marketing possono ora utilizzare la tecnologia automatizzata di Brand Activator per aiutare proprio in questo. Quando un termine relativo a un brand si posiziona al primo posto nella SERP sia a pagamento che organica, senza altri offerenti, non è necessario pagare per quei clic. Brand Activator rileva automaticamente questi termini e li aggiunge all'elenco delle parole chiave a corrispondenza inversa. I clienti intascano i risparmi o li reinvestino in termini generici per generare nuove entrate.

3. Targeting e segmentazione del pubblico:

Analizzando i dati degli utenti e i modelli di comportamento, i professionisti del marketing possono identificare i segmenti di pubblico pertinenti per le campagne di ricerca a pagamento. Gli esperti di marketing possono utilizzare la tecnologia Whole Market View per comprendere i dati demografici, le preferenze e il comportamento online degli utenti. Sfruttando l'intelligenza artificiale per perfezionare le strategie di targeting, i professionisti del marketing possono fornire annunci personalizzati a gruppi di utenti specifici per massimizzare la pertinenza degli annunci e aumentare le possibilità di conversioni.

4. Test della creatività dell'annuncio:

Senza dubbio, il test A/B è un aspetto vitale delle strategie di ricerca a pagamento. L'intelligenza artificiale generativa può automatizzare il processo di test delle creatività pubblicitarie generando più versioni di annunci e analizzandone le prestazioni. Ciò fornisce informazioni preziose su quali elementi dell'annuncio, come titoli, immagini o inviti all'azione, generano i migliori risultati.

5. Analisi predittiva delle prestazioni:

L'IA generativa può fornire analisi predittive per prevedere le prestazioni delle campagne di ricerca a pagamento. Analizzando i dati storici, le tendenze di mercato e il comportamento degli utenti, i professionisti del marketing possono prevedere i potenziali risultati di diverse strategie di offerta, allocazioni di budget e approcci di targeting, aiutandoli a prendere decisioni informate sui dati e ottimizzare le loro campagne in modo proattivo.

6. Personalizzazione e ottimizzazione degli annunci:

Ultimo ma non meno importante, l'IA generativa aiuterà a fornire annunci personalizzati ai singoli utenti in base alle loro preferenze e comportamenti. L'intelligenza artificiale generativa può generare variazioni di annunci personalizzati che risuonano con individui specifici analizzando i dati degli utenti e le interazioni storiche. Questa personalizzazione migliora l'esperienza dell'utente, aumenta la pertinenza e aumenta il coinvolgimento e i tassi di conversione.

Per metterlo in pratica, è disponibile una soluzione di ottimizzazione della campagna che aiuta i clienti ad analizzare e valutare le prestazioni del testo pubblicitario prendendo in considerazione fattori come percentuali di clic, tassi di conversione e metriche di coinvolgimento. La tecnologia sfrutta l'intelligenza artificiale per suggerire variazioni e miglioramenti del testo pubblicitario per massimizzare l'efficacia degli annunci della rete di ricerca.

Cosa significa questo nel back-end?

Quindi, cosa significa tutto questo per i professionisti del marketing che lavorano all'interno di piattaforme pubblicitarie, come Google Ads?

Gobert-Jones suggerisce che è qui che la tecnologia sarà più trasformativa. "Pensa agli assistenti di intelligenza artificiale nelle piattaforme pubblicitarie che sono lì per aiutarti a identificare tendenze, individuare opportunità e testare nuove varianti di annunci".

Omnicom ha recentemente annunciato una serie di partnership generative AI con Google, Amazon, Microsoft e Adobe per accedere e applicare i loro modelli all'interno di un ambiente tecnologico Omnicom.

IA generativa: non sta andando da nessuna parte se non verso l'alto

L'intelligenza artificiale generativa, con la sua capacità di generare risposte simili a quelle umane, comprendere il contesto e personalizzare i risultati della ricerca, ha elevato l'esperienza di ricerca a nuovi livelli. Man mano che l'IA generativa continua ad evolversi, svolgerà indubbiamente un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro della ricerca, offrendo risultati più accurati, personalizzati e pertinenti agli utenti di tutto il mondo.

Quindi che succede adesso?

Il curioso mondo dell'intelligenza artificiale è un campo minato. Se sei un po' all'oscuro di come l'IA possa inserirsi nella tua strategia di ricerca, se non sei sicuro di chi stia facendo offerte per il tuo marchio, dove lo stiano facendo e quali annunci stiano utilizzando, dai un'occhiata alla guida di Adthena Rivela il tuo budget sprecato con l'AI- potenziato l'intelligence di ricerca per rivelare strategie guidate dall'intelligenza artificiale per un successo di ricerca senza precedenti e un'ottimizzazione delle entrate.