Il rivoluzionario impatto dell’intelligenza artificiale sul marketing

Siamo nel mezzo di due rivoluzioni simultanee che ridefiniranno il modo in cui le aziende competono per conquistare i clienti. Una riguarda il modo in cui i consumatori cercano informazioni. L’altra, appena agli inizi, riguarda chi prende le decisioni di acquisto.

La gestione del marketing ha sempre riguardato il percorso delle persone attraverso il funnel, dalla consapevolezza alla considerazione fino all’acquisto. Questo percorso dipende dal modo in cui i consumatori apprendono informazioni sul mercato ed è proprio questo processo di apprendimento il punto in cui queste rivoluzioni stanno avendo un impatto maggiore. Per decenni, gli esperti di marketing hanno costruito la consapevolezza attraverso i mass media e poi hanno catturato la domanda attraverso i motori di ricerca, ma l’intelligenza artificiale conversazionale, sistemi come ChatGPT e Gemini che interagiscono con gli utenti utilizzando il linguaggio naturale, sta ora rivoluzionando entrambe le fasi allo stesso tempo.

Quanto segue si basa sulle più recenti ricerche accademiche su questo argomento. I dettagli specifici ovviamente cambieranno, ma la direzione del cambiamento è chiara.

La prima rivoluzione: imparare senza siti web

I chatbot basati sull’intelligenza artificiale stanno infliggendo un doppio colpo ai venditori al dettaglio. Pensate al vecchio modello: qualcuno effettua una ricerca su Google, ottiene un elenco di link, clicca su vari siti web, confronta le opzioni e alla fine acquista. Ma ora i consumatori si rivolgono ai chatbot per ottenere informazioni. Quando qualcuno chiede a ChatGPT o Claude consigli sui prodotti, ottiene una risposta completa senza mai vedere la presenza web accuratamente studiata di un brand, e il chatbot menziona molte meno opzioni di quelle che mostrerebbe una tradizionale pagina di risultati di ricerca.

La risposta di Google a ChatGPT ha peggiorato la situazione per molti rivenditori. Quelle panoramiche IA in cima ai risultati di ricerca? Molti utenti le leggono e non scorrono mai verso il basso fino ai link sottostanti. I marchi che hanno impiegato anni a costruire la loro presenza nei motori di ricerca stanno assistendo a un calo del traffico. Le persone trovano ciò di cui hanno bisogno attraverso i chatbot e non arrivano mai su una pagina web. I dati aggregati, come discusso lo scorso anno su The Economist, lo confermano: i modelli di traffico web stanno cambiando rapidamente. L’intelligenza artificiale sta uccidendo il web.

Quando oggi i consumatori chiedono consigli a un chatbot, ottengono una risposta curata, modellata dai dati di addestramento e dagli algoritmi. I marchi che compaiono in queste risposte ottengono una visibilità sproporzionata, mentre tutti gli altri potrebbero anche non esistere. I ricercatori hanno iniziato a quantificare questi cambiamenti. Uno studio della Boston University, ad esempio, ha esaminato Stack Overflow, una piattaforma popolare tra gli sviluppatori di software. Dopo il lancio di ChatGPT, il traffico sulla piattaforma è crollato. Perché? Perché gli sviluppatori avevano capito che potevano ottenere risposte da ChatGPT e non avevano bisogno di chiedere ad altre persone.

Ma è qui che le cose si fanno interessanti: i ricercatori hanno esaminato anche Reddit, un’altra piattaforma social popolare tra gli sviluppatori, e lì non hanno riscontrato alcun effetto paragonabile nei subreddit (o comunità) popolari tra gli sviluppatori. La differenza sta nello scopo: le persone visitano Stack Overflow per ottenere informazioni specifiche, che possono essere fornite anche dai chatbot, mentre visitano Reddit per la comunità, la discussione e l’esperienza di interazione con altre persone, che i chatbot non possono offrire. L’implicazione strategica di questa divisione emergente è chiara: i brand basati principalmente sulla fornitura di informazioni sono esposti, mentre quelli basati sulla comunità, sul legame emotivo o sull’esperienza sono più protetti.

Uno studio condotto dai ricercatori della London Business School e di UCLA ha approfondito questa linea di ricerca. Utilizzando il Web Behavior Panel di ComScore, un set di dati con oltre un milione di utenti e dati di navigazione a livello di URL, hanno monitorato il comportamento individuale e hanno scoperto, dopo aver controllato i fattori di confusione, che le ricerche online diminuiscono di circa il 20% dopo che le persone adottano ChatGPT. I siti web più piccoli sono quelli che ne risentono maggiormente, perché non hanno una notorietà del marchio tale da spingere alla navigazione diretta, e l’effetto è più forte tra gli utenti con un’elevata attività di vendita al dettaglio. Il risultato è che i clienti più importanti stanno cambiando il loro comportamento più rapidamente.

Dal SEO al GEO

Questi cambiamenti richiederanno un ripensamento della strategia digitale. Le tecniche che hanno funzionato nell’era dei motori di ricerca non saranno necessariamente applicabili all’IA conversazionale. Ottimizzazione delle parole chiave, link building, perfezionamento dei metadati: nessuna di queste tecniche si applica direttamente al funzionamento dei chatbot. Ciò che sta accadendo è piuttosto un passaggio dall’era dell’ottimizzazione per i motori di ricerca, o SEO, a quella dell’ottimizzazione per i motori generativi, o GEO.

Il problema è che nessuno capisce ancora veramente la GEO. Le regole sono ancora in fase di definizione e le aziende che individueranno per prime strategie GEO efficaci avranno un vantaggio reale prima che si diffondano le best practice. La chiave sarà comprendere un aspetto importante: l’ottimizzazione per l’IA conversazionale non è un esercizio tecnico di SEO. Richiede la comprensione di come questi sistemi elaborano e sintetizzano le informazioni, quali fonti privilegiano, come costruiscono le risposte. Significa ripensare completamente la strategia dei contenuti, non solo ciò che si dice, ma anche come si strutturano le informazioni in modo che i sistemi di IA possano analizzarle, contestualizzarle e raccomandarle. I dati strutturati, la chiara categorizzazione e i contenuti completi che rispondono direttamente alle domande più comuni probabilmente contano più dei segnali di autorità basati sui link che hanno dominato la SEO. (Nel 2024, in un articolo per www.hbritalia.it, “Come i marketer possono adattarsi a ricerche effettuate con LLM”, abbiamo fatto un primo tentativo di spiegare perché i chatbot scelgono di menzionare determinati marchi).

Dove si colloca l’IA conversazionale nel funnel

Per anticipare dove si sta andando, è necessario capire come l’IA conversazionale genererà profitti. Consideriamo come differiscono i due grandi canali di marketing digitale. Meta e altre società di social media monetizzano l’attenzione, pubblicizzando nei feed, mirati in base ai dati demografici e al comportamento. Si tratta di marketing top-of-funnel, che crea consapevolezza tra le persone che non stanno cercando attivamente nulla in particolare. Google, d’altra parte, monetizza l’intenzione. Digitando una query si segnala un interesse attivo, che porta molto più avanti nel percorso di acquisto. Questa intenzione rende gli annunci di ricerca preziosi per favorire le conversioni.

In un nuovo articolo con Erik Hermann e David Schweidel, sosteniamo che l’IA conversazionale si colloca tra questi due estremi. Gli utenti esprimono il loro interesse attraverso prompt, che sono più mirati rispetto allo scorrimento passivo dei feed social, ma spesso ciò avviene in una fase più precoce del processo decisionale rispetto, ad esempio, a una ricerca di informazioni su Google. Chi interagisce con un chatbot su un argomento relativo a una categoria di prodotti potrebbe essere interessato, ma probabilmente non è ancora pronto all’acquisto.

Dati recenti sembrano confermare questa ipotesi. Ricercatori tedeschi hanno utilizzato dati di prima mano provenienti da oltre un migliaio di siti web e hanno esaminato il valore dei referral, compresi quelli provenienti da ChatGPT, che costituivano una piccola percentuale del totale. Hanno scoperto che i referral di ChatGPT generano un ricavo per sessione che si colloca a metà strada tra i referral dei social media (parte superiore del funnel, bassa intenzione) e quelli della ricerca (alta intenzione).

Questa posizione intermedia crea dinamiche interessanti. Per i marchi, significa un nuovo punto di contatto in cui i consumatori sono coinvolti, ma non hanno ancora sviluppato un intento di acquisto specifico. Si tratta di una risorsa preziosa nel percorso del cliente. È anche il motivo per cui la battaglia pubblicitaria per l’IA conversazionale sarà feroce.

OpenAI ha recentemente annunciato che la pubblicità arriverà su ChatGPT, una mossa che l’azienda deve fare se spera di continuare a offrire un piano gratuito a centinaia di milioni di utenti. L’azienda ha anche reso noti i propri principi pubblicitari, che secondo quanto affermato sono stati concepiti per dare priorità alla fiducia dei consumatori ed evitare i danni causati dalla pubblicità sui social media. I principi sono ammirevoli, ma quella posizione intermedia nel funnel crea forti incentivi a spingere ulteriormente verso l’intenzione di acquisto, il che, a sua volta, rischia di portare a tattiche più aggressive. Sarà difficile resistere alla tentazione di catturare più attenzione.

La seconda rivoluzione: i bot come clienti

La rivoluzione della ricerca è già abbastanza dirompente, ma sta arrivando una seconda trasformazione che potrebbe essere ancora più importante. Per comprenderla, è necessario iniziare a distinguere tra due termini che i marketer usano spesso in modo intercambiabile: cliente e consumatore.

Un cliente è qualcuno che prende una decisione di acquisto, mentre un consumatore è qualcuno che utilizza un prodotto. A volte sono la stessa persona, altre no: i genitori acquistano per i figli, i medici prescrivono per i pazienti, i direttori degli acquisti acquistano forniture per altri reparti. Questa distinzione è importante ora perché gli agenti di intelligenza artificiale stanno iniziando a prendere decisioni di acquisto. La domanda non è più solo “Chi è il tuo cliente?”, ma anche “Cosa è il tuo cliente?”, perché il tuo cliente potrebbe essere un algoritmo. Nell’era degli agenti di intelligenza artificiale, il decisore e l’utente finale potrebbero non essere più la stessa entità. Il marketing dovrà occuparsi di entrambi.

Immaginate un professionista impegnato che dice al suo assistente IA: “Ho bisogno di un nuovo laptop per lavoro. Il mio budget è di duemila dollari. Mi interessano la durata della batteria e la qualità del display. Ordinane uno per me”. L’agente IA ricerca le opzioni, valuta i compromessi ed effettua l’acquisto. Nessuno ha mai visitato la pagina del prodotto o letto una recensione. L’intero percorso del cliente è avvenuto all’interno di un algoritmo.

Quando un agente IA sarà in grado di ricercare le opzioni, valutare le alternative, negoziare i prezzi e completare gli acquisti per una persona, il marketing come lo conosciamo dovrà essere ricostruito. Siamo nelle prime fasi di questa transizione. Si inizia con la richiesta di consigli, ma si evolverà verso le transazioni. Gli agenti IA dispongono già della maggior parte delle capacità tecniche per svolgere questo lavoro in modo autonomo. Ciò che manca sono le infrastrutture, i sistemi di fiducia e l’adozione. Ma la traiettoria è ovvia: proprio come gli smartphone hanno imposto il passaggio da un approccio incentrato sui desktop a uno incentrato sui dispositivi mobili, gli agenti IA costringeranno molti marketer a passare a una strategia incentrata sulle macchine. Le aziende che iniziano a prepararsi ora saranno pronte quando il mercato sarà maturo.

Progettare per i clienti macchina

La nostra infrastruttura web è stata costruita per le persone. Navighiamo attraverso interfacce visive, cliccando su schede, scorrendo menu, selezionando opzioni. Questo funziona perché siamo creature visive con capacità motorie fini. Ma gli agenti IA sono diversi. Affinché un bot possa utilizzare un sito web tipico, ha bisogno di una visione computerizzata sofisticata e di una simulazione di interazione. In alternativa, il bot potrebbe leggere in modo molto più efficiente formati di dati strutturati che può analizzare direttamente. Il web del futuro si baserà quindi in gran parte su file densi e dati strutturati che gli agenti IA possono navigare senza fingere di essere browser umani.

Nel frattempo, i marchi devono affrontare un problema pratico: mantenere una presenza sul web che funzioni sia per le persone sia per gli agenti di intelligenza artificiale. Saranno necessari cambiamenti architettonici per garantire che le informazioni sui prodotti, i prezzi e la disponibilità siano esposti in formati accessibili a entrambi i tipi di pubblico.

La maggior parte delle aziende non è pronta per questo. I loro siti web presuppongono che sia una persona a navigare. I loro processi di checkout presuppongono che sia una persona a cliccare. I loro sistemi di assistenza clienti presuppongono che dall’altra parte ci sia una persona. Adattare tutto questo ai clienti macchine richiederà investimenti significativi e un cambiamento di mentalità che molte organizzazioni non hanno ancora nemmeno iniziato.

Il campo emergente della psicologia dei bot

Quando le persone erano gli unici clienti, i marketer facevano ampio ricorso alla psicologia per comprendere l’impatto dei pregiudizi cognitivi, dei fattori emotivi scatenanti, delle euristiche decisionali, dell’influenza sociale e per progettare strategie di commercializzazione e messaggi correlati. Se i bot diventeranno clienti, i marketer dovranno anche comprendere la psicologia dei bot.

Sarà più complicato di quanto sembri. I sistemi di IA hanno modelli comportamentali coerenti, ma questi modelli sono spesso sorprendenti, incoerenti e controintuitivi. La ricerca in questo campo è solo all’inizio, ma i risultati dovrebbero rendere nervosi tutti gli operatori di marketing. Uno studio ha chiesto sia alle persone che all’IA di scrivere testi pubblicitari, poi ha chiesto a entrambi di valutare i risultati. I ricercatori hanno scoperto quello che chiamano pregiudizio IA-IA: i sistemi di IA hanno valutato i contenuti generati dall’IA più alti rispetto a quelli generati dalle persone. Pensate a cosa significa. In un mondo in cui gli agenti di IA prendono decisioni di acquisto, il marketing creato dalle persone potrebbe perdere terreno non perché è peggiore, ma a causa dei pregiudizi strutturali nel modo in cui l’IA valuta le informazioni. Abbiamo trascorso decenni a preoccuparci dei pregiudizi umani nel processo decisionale e a costruire sistemi per contrastarli. Ora dobbiamo preoccuparci anche dei pregiudizi delle macchine.

I ricercatori della Columbia e di Yale, in collaborazione con una startup di IA, hanno costruito una sandbox per studiare il comportamento degli agenti sulle piattaforme di e-commerce. Ciò che hanno scoperto rivela un panorama complesso. Come le persone, gli agenti di IA hanno effetti di posizione, ovvero favoriscono i prodotti in determinate posizioni di visualizzazione. Queste preferenze variano notevolmente a seconda dei modelli. I ricercatori hanno testato GPT, Claude e Gemini e hanno scoperto che tutti e tre preferiscono i prodotti nella riga superiore di un display. Ma all’interno di quella riga? GPT favorisce fortemente la prima posizione, Claude preferisce quella centrale e Gemini quella destra. Se sei un rivenditore che cerca di ottimizzare il layout della pagina, buona fortuna nel capirlo.

I ricercatori hanno anche scoperto che gli agenti IA penalizzano i tag “sponsorizzati”, premiano le approvazioni e le informazioni sugli sconti quando rilevano un’influenza commerciale. In un certo senso, i bot si comportano in modo più razionale delle persone, che sono notoriamente sensibili alla pubblicità anche quando sanno che lo è. Gli agenti IA rispondono anche alle valutazioni di prezzo e qualità, ma la ponderazione varia a seconda del modello. Di fronte agli stessi prodotti e alle stesse informazioni, modelli di IA diversi hanno preso decisioni di acquisto sostanzialmente diverse.

Cosa dovrebbero fare ora i responsabili del marketing

Questi cambiamenti sconcertano e fanno paura perché avvengono molto rapidamente e per la direzione in cui sembrano portarci. Come dovrebbero reagire i responsabili del marketing? Ecco alcuni passi che possono compiere per affrontare le due rivoluzioni:

Iniziate verificando la vostra esposizione alla rivoluzione della ricerca. Quale percentuale di traffico e conversioni proviene dai motori di ricerca? Quanto della vostra strategia digitale dipende dai clic degli utenti sul vostro sito? Un’elevata dipendenza dal traffico generato dalla ricerca di informazioni comporta un rischio elevato nel breve termine.

Sviluppate competenze nell’ottimizzazione dei motori generativi. Il settore è giovane e in rapida evoluzione. Sperimentate la strutturazione dei contenuti per la visibilità dei chatbot. Monitorate come il vostro marchio appare nelle risposte dell’IA. Sviluppate conoscenze interne prima che lo facciano i vostri concorrenti.

Puntate su ciò che l’IA non può replicare facilmente. La scoperta di Stack Overflow rispetto a Reddit è importante in questo caso: la comunità, il legame emotivo e l’esperienza sono più difficili da sostituire rispetto alla fornitura di informazioni. Pensate a come il vostro marchio può approfondire queste dimensioni.

Preparatevi ai clienti IA. Iniziate a pensare a come un algoritmo valuterebbe i vostri prodotti. Di quali dati strutturati avrebbe bisogno? Come si tradurrebbe la vostra proposta di valore nei fattori ponderati dai sistemi IA?

Seguite la ricerca. Accademici e analisti stanno generando rapidamente nuove scoperte. Sviluppare la capacità di monitorare e agire su queste intuizioni darà i suoi frutti.

Ripensate la strategia dei contenuti per un doppio pubblico. I vostri contenuti devono entrare in sintonia con i lettori umani, ma allo stesso tempo essere strutturati in modo che i sistemi di IA possano elaborarli e citarli. Questo non significa scrivere per le macchine invece che per le persone. Significa invece riconoscere che lo stesso contenuto sarà consumato attraverso percorsi molto diversi.

Considerate questo aspetto come una questione di leadership, non come un problema della direzione marketing. Queste trasformazioni influenzano il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti a tutti i livelli. Richiedono un coordinamento tra tecnologia, contenuti, prodotti ed esperienza dei clienti. Le organizzazioni che mantengono queste capacità isolate avranno difficoltà, mentre quelle che le integrano a livello dirigenziale procederanno più rapidamente.

IL MARKETING È GIÀ SOPRAVVISSUTO a transizioni dirompenti in passato: dalla stampa alla trasmissione televisiva, dalla trasmissione televisiva al digitale, dal desktop al mobile. Ognuna di esse ha creato vincitori e vinti. Questa transizione è ancora più profonda. Stiamo cambiando non solo il modo in cui il marketing raggiunge i decisori umani, ma potenzialmente anche chi sono questi decisori. Le prime evidenze suggeriscono che ci aspetta un percorso difficile, date le variazioni nel comportamento degli agenti IA tra i diversi modelli e l’opacità con cui i chatbot ponderano le informazioni. Ci stiamo avviando verso un periodo di incertezza e sperimentazione.

Ma è proprio nell’incertezza che risiedono le opportunità. Le aziende che sviluppano competenze nel marketing conversazionale basato sull’intelligenza artificiale e che capiscono come ottimizzare sia per i clienti umani che per quelli automatizzati otterranno grandi ricompense.

Stefano Puntoni è professore di Marketing alla Wharton School dell’Università della Pennsylvania e condirettore della Wharton Human-AI Research.