Con la fine dell’uso dei cookie di terze parti, trovare alternative efficaci per continuare a raggiungere gli utenti sul web è di massima importanza per ogni brand. Tuttavia, posizionarsi in alto nei risultati di ricerca non è più sufficiente per catturare l’attenzione dei consumatori.
Strumenti di intelligenza artificiale come la Natural Language Generation possono allora essere sfruttati anche per generare contenuti rilevanti e personalizzati per i risultati di ricerca. I vantaggi sono molteplici, primo tra tutti il risparmio di tempo e risorse grazie alla lettura, comprensione e creazione di contenuti in modo automatico su larga scala e in tempo reale.
Pubblicità online, il vincitore prende tutto: cosa è cambiato e le nuove sfide
eCommerce, ma quanto mi piaci
L’online sta rapidamente diventando il modo preferito degli italiani di fare shopping. La tendenza, già in crescita, ha subito una forte accelerazione durante la pandemia, tanto che nove consumatori su dieci ora acquistano in questo modo.
L’ Italia si posiziona tra i mercati eCommerce più avanzati d’Europa, quarta a livello globale dopo Canada, Olanda e Regno Unito, secondo lo Shopping Index di Salesforce per il primo trimestre del 2021. A livello nazionale, negli ultimi 5 anni, i negozi online al dettaglio sono incrementati di quasi 10 unità. Ad oggi si contano 23 mila operatori e-commerce. Ma nello stesso periodo di tempo, il settore ha perso quasi 45 mila imprese.
Infatti, parallelamente al crescente numero di consumatori che sceglie l’eCommerce, cresce anche la concorrenza pubblicitaria. In Italia, la raccolta pubblicitaria nel 2021 ha chiuso con un bilancio del +13,5% con il solo settore distribuzione che ha registrato un +32,8%. Un altro dato che emerge dallo stesso studio di Nielsen: il web è il mezzo che traina.
Cosa deve fare un brand per distinguersi
È chiaro ormai che per i retailer il solo posizionarsi tra i primi risultati nei motori di ricerca non è più sufficiente. Oggi, per distinguersi davvero, i brand e-commerce devono considerare le query di ricerca con la massima attenzione, offrendo risposte più personalizzate alle richieste dei consumatori.
Questo traffico di ricerca aspetta solo di essere sfruttato, ma presenta anche delle sfide. Ad esempio, il 16% – 20% delle ricerche su Google non sono mai state effettuate prima: quindi com’è possibile per i siti e-commerce restare al passo con l’esorbitante volume di ricerche e soddisfare in modo accurato le richieste degli utenti?
Investire sulla personalizzazione è la chiave
I brand devono fare di più per potenziare le proprie campagne di Search Engine Marketing (SEM). Investire sulla personalizzazione è sicuramente la via giusta – visto anche che, secondo uno studio di Google, i consumatori sono più ricettivi verso annunci che rispondono ai loro bisogni. Ma a fronte di misure sempre più restrittive sull’uso dei dati e la crescente preoccupazione per la privacy degli utenti, gli addetti al marketing devono ricorrere a strumenti più avanzati.
Sebbene l’importanza dei dati di prima parte non possa essere sopravvalutata, tecniche di SEM basate sull’AI consentono di acquisire clienti nella fase alta del sales funnel, estendendo la reach su quegli utenti che normali strumenti di predictive audience modelling spesso ignorano – coloro che possono non rientrare nel pubblico target tradizionale, ma sono comunque interessati al prodotto.
Ad esempio, dati dimostrano che solo il 31% degli utenti che effettuano ricerche su videogiochi sono uomini di età compresa tra i 18 e i 34 anni; o ancora che il 40% degli acquirenti di prodotti per bambini non ha figli. Questi utenti rappresentano due grandi segmenti di pubblico poco serviti dal targeting tradizionale. Affidandosi esclusivamente al targeting demografico, i marketer possono perdere il 70% dei potenziali clienti. Per i brand che cercano di espandere la reach oltre loro base di clienti consolidata, e catturare così consumatori non tradizionali ma tuttavia ricettivi, dovrebbero essere presi in considerazione strumenti di intelligenza artificiale come la Natural Language Generation (NLG).
Personalizzare con l’intelligenza artificiale
Ormai di uso comune in diversi ambiti, dai bollettini meteorologici, ai verbali medici fino alle didascalie che accompagnano immagini, la Natural Language Generation (NLG), può essere portata a livelli formidabili, fino a produrre 100.000 annunci personalizzati, 100.000 parole chiave, 1.000 estensioni Sitelink e 1.000 estensioni Callout, in più lingue, in una manciata di minuti. Può anche essere sfruttata per più scopi, ad esempio allineando l’acquisizione degli utenti con la user experience in regioni specifiche. Ora che i brand si devono preparare ad uno scenario privo di cookie di terza parte, sarà importante poter contare su soluzioni per la personalizzazione scalabili per i segmenti di pubblico identificabili, e ottenere informazioni approfondite sull’audience di riferimento.
Il potere del pay per click
In un mercato competitivo come questo, però, i brand devono dimostrarsi flessibili ed efficienti. Il pay-per-click automatizzato sfrutta il machine learning per ottimizzare la targetizzazione degli annunci sui motori di ricerca ed evitare la necessità di aggiornamenti e revisioni manuali, permettendo così ai brand di concentrare altrove le proprie risorse. Questo strumento porta altri vantaggi, rispondendo istintivamente alle esigenze e alle richieste dei nuovi clienti.
La pandemia ha cambiato le abitudini, stili di vita e scelte di acquisto del pubblico a livello globale. Non stupisce, quindi, che anche le ricerche online siano cambiate. I consumatori hanno abbracciato nuovi hobby e interessi, hanno ricercato nuove destinazioni viaggi e hanno sviluppato nuove competenze digitali. Le ricerche di termini come “macchine per il pane” e “guanti monouso” sono tutte aumentate durante la pandemia, indicando cambiamenti ben precisi. Il PPC automatizzato riesce a stare al passo con le oscillazioni delle tendenze di ricerca e le nuove abitudini dei consumatori, consentendo ai brand di essere presenti nelle ricerche più pertinenti e diffuse.
Conclusioni
Indubbiamente l’emergenza sanitaria ha indotto diversi cambiamenti sconvolgendo anche le dinamiche di rapporto tra brand e consumatori. Alcune tendenze declineranno gradualmente, altre si evolveranno, ma la transizione verso l’e-commerce è un processo continuo al di là dei picchi di consumi già assestati. A fronte di una continua e maggiore concorrenza, i brand devono agire con rapidità ed agilità per soddisfare le nuove esigenze del pubblico.
La combinazione tra SEM, NLG e PPC automatizzato, tramite l’applicazione di strumenti AI, consente proprio questo, su scala e a costi contenuti. In un panorama in cui molte aziende stanno ancora investendo considerevolmente per accelerare la loro trasformazione digitale, queste soluzioni possono rivelarsi estremamente efficaci – sia a livello di impiego di tempo che di risorse – per rimanere al passo con le abitudini e richieste dei consumatori.
