Se lavori nel PPC, probabilmente il tuo feed LinkedIn è saturo come il mio di annunci di nuovi tool basati sull’Intelligenza Artificiale. Ognuno promette di scrivere copy migliori, creare annunci più efficaci in meno tempo, ottimizzare budget e offerte o generare intere campagne in pochi secondi.
Non è che tutto ciò non sia utile. È un’opportunità. E insieme una distrazione.
Capiamoci, il problema non è affatto la qualità di questi strumenti; il problema è la tua attenzione. Ogni nuovo tool ti sposta da quell’unico compito che genera un vero impatto sui tuoi clienti: pensare in modo strategico e sistemico.
L’AI, come settore, per quanto ancora decisamente sulla cresta dell’onda e inondato di cospicui investimenti, si sta lentamente trasformando. Il vero vantaggio competitivo non risiede più nell’accesso a un algoritmo, che ormai è disponibile a tutti a un costo contenuto, ma nella tua capacità di governare questi algoritmi e la piattaforma in cui operano.
Sei tu l’architetto (o il regista, ho reso l’idea) e Google Ads è il tuo strumento. Il problema oggi non è più uno strumento che manca, ma una scarsa visione e comprensione del sistema.
L’AI di Google (tutto ciò che riguarda l’offerta, il targeting, la creatività e i report) opera su regole e obiettivi che tu definisci. Se le tue istruzioni sono superficiali, il risultato lo sarà altrettanto. Il lavoro di un advertiser è fornire il contesto e il confine di successo. Insomma, disegnare il sistema e definirne i parametri fondamentali.
Il marketing, in particolare il PPC ad alto livello è (o cerca di essere) una scienza che si basa su principi di causa ed effetto e sull’analisi di un sistema chiuso. Non è semplicemente una montagna di strumenti acquistati o a cui ti sei iscritto nella foga di non perdere il momento.
In due parole: aggiungere un altro tool AI alla tua pila di strumenti non migliorerà le tue campagne se la strategia sottostante è lacunosa. Quindi, prima di testare un altro nuovo strumento AI, da dove iniziare per progettare o consolidare il sistema?
La progettazione della struttura della campagna
Disegna una struttura per massimizzare il segnale e minimizzare la dispersione. Non creare una Performance Max perché ti hanno detto di farlo. Ragiona sull’opportunità di crearne diverse, verticali, con un diverso obiettivo di business, creatività copy e segnali di audience rigorosi.
Focalizzati sulla separazione dei segnali e degli obiettivi. Non è ideale avere un’unica PMax che mescola traffico freddo e caldo. Meglio, talvolta, separare per fase del funnel, o per margine di prodotto.
Un esempio? Crea invece una PMax per clienti ad alto potenziale, con indicatori di targeting basati su liste di clienti e un ROAS target un po’ più alto. Affiancaci una PMax in puro prospecting, per espandere il mercato, con indicatori più ampi e CPA target più basso.
Questa non è ottimizzazione, è design del sistema. È un framework mentale che spinge l’AI a lavorare all’interno di confini di profitto che tu stabilisci, invece di massimizzare conversioni a qualsiasi costo (per scoprire, magari solo più tardi, che non era sufficiente).
La progettazione del dato
L’AI è affamata di dati, questo lo sappiamo. Ma la maggior parte delle persone si concentra solo sul volume, non sulla qualità o sulla tipologia del dato fornito.
Il tuo vero, diciamo, punto di leva non è nel copy più o meno buono che puoi avere prodotto per la tua campagna, ma nei segnali (topic e keyword) che attraverso quel copy fornisci alla macchina.
L’AI è affamata di dati, ma sei tu a dover decidere quali dati contano davvero.
Ancora, non limitarti a tracciare solo l’acquisto finale. Insegna al sistema che azioni intermedie (come una lunga permanenza sulla pagina prodotto o l’aggiunta al carrello) hanno un valore predittivo che può e deve venire premiato.
Utilizza le regole per i valori di conversione per assegnare un peso maggiore alle conversioni che provengono dai clienti o dalle aree geografiche più redditizie per il tuo business, anche se il valore della transazione è identico. In questo modo, nuovamente, spingi l’AI non solo a massimizzare le vendite, ma la qualità e la profittabilità delle vendite.
La progettazione della sostenibilità (e del limite)
Un approccio secondo cui “più automazione è meglio” è rischioso. L’AI opera per massimizzare il suo obiettivo, che è spesso una metrica definita in modo insufficiente da te.
L’intervento umano è centrale per stabilire quando l’AI si sta spingendo oltre il limite della sostenibilità aziendale.
Non si tratta solo di monitorare il ROAS giornaliero. Si tratta di progettare un sistema – Google Ads – che conviva con gli altri canali per alzare il Customer Lifetime Value.
Spingi il sistema a massimizzare l’acquisizione di nuovi clienti o il profitto incrementale, non solo il volume di vendite totali, che potrebbero cannibalizzare il tuo traffico organico o le tue campagne in Email.
Spesso è più opportuno utilizzare le funzionalità di esclusione non solo per le keyword, ma anche per le audience o le posizioni geografiche dove il tuo costo di servizio post-vendita annulla il profitto iniziale.
Capire, insomma, quando dire all’algoritmo: “Hey, fermati qui. Il mio limite di spesa per acquisizione è questo e non possiamo andare oltre perché oltre questo punto non faccio profitto incrementale su questo segmento”. Ciò richiede una comprensione profonda dei margini del progetto su cui stiamo lavorando, non solo di una dashboard in Google Ads.
Gli strumenti AI e l’automazione in piattaforma sono eccellenti acceleratori.
Non possono trasformare da soli un advertiser inesperto (intendo privo di visione strategica e comprensione del business) in uno accettabile. Possono aiutare invece un advertiser accettabile a diventare bravo, velocizzando la produzione di contenuti testuali, illustrati o video quando le risorse sono scarse, rendendo le logiche di targeting più snelle e efficienti. Aiutando ad affinare il ragionamento e il pensiero critico per la tua prossima campagna con un partner, l’AI, che non si annoia mai.