L’AI marketing o il marketing basato sull’intelligenza artificiale offre numerose nuove opportunità a imprese e brand in termini di ottimizzazioni delle campagne online poiché sfruttando Big Data, metodi di apprendimento automatico e le sempre più innovative funzionalità messe appunto in ambito AI, permette l’attuazione di un approccio strategico proattivo e previsionale che consente di individuare con largo anticipo le giuste mosse da compiere per intercettare nuovi potenziali clienti e favorirne, quindi, la fidelizzazione. In particolare, l’uso dell’intelligenza artificiale si sta espandendo soprattutto nel targeting, nella misurazione, nell’identity resolution, nella gestione del consenso e delle preferenze e, in alcuni casi avanzati, anche nella generazione di contenuti con strumenti di intelligenza artificiale generativa. Tuttavia, sono tre le tecnologie emergenti per creare ads online che risultano essere particolarmente performanti grazie all’apporto dell’AI marketing.
In questo articolo approfondiremo:
L’AI marketing del futuro e Digital Advertising
L’AI Marketing comprende sistemi hardware e software che modificano i comportamenti di una piattaforma di marketing in modo automatico, sulla base dei dati raccolti e della loro analisi. Tra le tecnologie abilitanti ci sono Machine Learning, Rule-based Systems, Language Processing e tecniche di Knowledge Graph. Esistono però tre implementazioni emergenti dell’AI che nei prossimi anni potrebbero avere un forte impatto sulla pubblicità online e con i quali i marketer stanno cominciando ad interfacciarsi, vale a dire: Emotion AI, Influence Engineering e Generative AI.
Emotion AI
Le tecnologie di Emotion AI, conosciute anche con il nome “Affective Computing”, sono algoritmi di intelligenza artificiale capaci di analizzare e riconoscere lo stato emotivo di un utente attraverso la computer vision, ovvero input audio/voce e sensori, e di rispondere di conseguenza adattandosi ad esse. L’Emotion AI è considerata “trasformativa” perché riesce a convertire gli attributi comportamentali umani in dati che hanno un impatto significativo su tutti gli aspetti della comunicazione digitale. Per inserzionisti ed esperti di marketing, questo accesso ai “dati emotivi” dell’utente permette di approfondire fattori motivazionali che facilitano il perfezionamento dei contenuti, la personalizzazione delle esperienze digitali e la creazione di connessioni profonde tra brand e clienti. Tuttavia, a causa della particolare pervasività in termini di privacy, è molto probabile che ci vorranno diversi anni prima che questa tecnologia possa affermarsi.
Influence Engineering
L’Emotion AI fa parte della più ampia tendenza dell’Influence Engineering: la progettazione di algoritmi che portando all’automazione degli elementi dell’esperienza digitale per guidare le scelte degli utenti attraverso l’apprendimento e l’applicazione di tecniche legate all’universo delle scienze comportamentali.
Generative AI
La Generative AI sfrutta contenuti esistenti, come video, audio, testo, o elementi di design di prodotto per generarne artificialmente dei nuovi che seppur originali, riportano le caratteristiche della matrice. La Generative AI ha come vantaggio quello di aiutare a identificare le caratteristiche principali dei clienti e indirizzarli con contenuti personalizzati in modo conforme alle norme sulla privacy.
AI marketing: non solo Digital Advertising
L’AI sta già contribuendo a migliorare la customer experience, indirizzando il traffico rilevante verso i contenuti giusti, per generare più vendite e l’acquisizione di nuovi clienti. In particolare, nel futuro l’AI applicato nel Digital Marketing favorirà lo sviluppo di:
- Una forma di marketing più personalizzata: gli algoritmi saranno sempre più in grado di comprendere il comportamento degli utenti individuando le loro esigenze, monitorando la loro attività online. Ciò consentirà di fare marketing in modo sempre più personalizzato.
- Un sistema di assistenza clienti sempre più coinvolgente e customizzato. I software per il servizio clienti, come chatbot, permettono di rispondere tempestivamente ai clienti, fornendo informazioni precise su prodotti e servizi, aumentando così le vendite.
- Modalità di ricerca e di raccomandazione dei contenuti più rilevanti, grazie all’uso della ricerca vocale, sempre più “umana”, e all’utilizzo della realtà aumentata e dell’approccio “phygital“.
- Elaborazioni e analisi avanzate di dati: gli algoritmi di apprendimento automatico elaboreranno mole di dati sempre più vaste, consentendo di affinare la digital strategy in modo tempestivo e sempre più accurato ai mercati di riferimento.