Un tempo, i professionisti del marketing impiegavano settimane per creare campagne. Un'idea richiedeva centinaia di varianti. I test si trascinavano a lungo. Le approvazioni si attardavano. Ora non più.
I rivenditori che utilizzano l'intelligenza artificiale per annunci mirati stanno ottenendo un ritorno sugli investimenti pubblicitari dal 10% al 25% in più e si prevede che la spesa globale per la tecnologia di marketing basata sull'intelligenza artificiale raggiungerà gli 82 miliardi di dollari nel 2025. In meno di due anni, la tecnologia è passata dall'essere una novità a essere molto importante.
Questo articolo esamina come l'intelligenza artificiale generativa sta cambiando il marketing e il branding, utilizzando esempi concreti, risultati chiari e applicazioni utili.
Cosa significa l'intelligenza artificiale generativa per il marketing
L'intelligenza artificiale generativa genera nuove informazioni sulla base di modelli appresi. La tecnologia impiega grandi modelli linguistici addestrati su enormi set di dati per creare testo, immagini, video e audio.
L'intelligenza artificiale classica forniva previsioni basate sui dati. L'intelligenza artificiale generativa genera effettivamente cose. Questa differenza è importante perché generare cose è sempre stato il più grande ostacolo nell'ambito delle operazioni di marketing. Oltre il 37% dei dipartimenti marketing ha integrato l'intelligenza artificiale come componente integrante della strategia. La tecnologia gestisce tre attività chiave del marketing:
La generazione di contenuti automatizza il copywriting, la produzione di immagini, il versioning degli annunci e i test creativi su larga scala, non ottenibili manualmente. La personalizzazione modifica i messaggi su base individuale anziché di gruppo e converte automaticamente un'idea di campagna in più versioni. L'ottimizzazione elabora test A/B sui risultati e distribuisce le versioni vincenti all'istante, senza alcun intervento umano.
La tecnologia non è ancora del tutto completa. Craig Brommers, CMO di American Eagle, ha anche sottolineato che la "creatività generica" generata dall'intelligenza artificiale può compromettere la distintività del marchio. L'intervento umano è ancora fortemente necessario per garantire la qualità e orientare la strategia.
Come i marchi leader hanno implementato l'intelligenza artificiale generativa
Le implementazioni di maggior successo combinano le capacità dell'intelligenza artificiale con una solida strategia di marca e la creatività umana.
Coca-Cola: integrazione dell'intelligenza artificiale multicanale
Coca-Cola ha collaborato all'iniziativa "Create Real Magic" con Bain & Company e OpenAI. L'iniziativa ha incoraggiato i partecipanti a combinare la classica grafica pubblicitaria di Coca-Cola con ChatGPT e DALL-E per creare nuove opere. Coca-Cola ha utilizzato la Coppa del Mondo FIFA per implementare piattaforme di intelligenza artificiale per produrre contenuti personalizzati sui tifosi di calcio, creando oltre 120.000 video personalizzati con nomi e fotografie dei consumatori incorporati nei template del marchio Coca-Cola.
Per il periodo natalizio del 2024, Coca-Cola ha creato la piattaforma "Create Real Magic", composta dal gemello digitale 3D del suo Babbo Natale originale del 1931, potenziato dall'intelligenza artificiale conversazionale per dialogare con le persone in 26 lingue. Le campagne hanno dimostrato come l'intelligenza artificiale consenta esperienze precedentemente impossibili con i metodi di produzione tradizionali.
Nike: sviluppo di prodotti e storytelling basati sull'intelligenza artificiale
Il responsabile dell'innovazione di Nike ha rivelato di aver addestrato un modello di intelligenza artificiale proprietario sui dati delle prestazioni di atleti privati, utilizzando strumenti come la stampa 3D, la realtà virtuale e la progettazione computazionale per creare prototipi a velocità record. Nike ha sviluppato uno "Never Done Evolvin g" che mostra una partita di tennis creata dall'intelligenza artificiale tra la giovane Serena Williams, reduce dal suo primo Grande Slam nel 1999, e la Serena Williams contemporanea, reduce dall'Australian Open del 2017, per celebrare il 50° anniversario di Nike.
L'app Nike Fit è una fusione di intelligenza artificiale e realtà aumentata e consente agli utenti di scansionare i piedi per ricevere consigli sulle scarpe perfette con misurazioni precise. Queste implementazioni dimostrano come l'intelligenza artificiale supporti opportunità innovative più che sostituire il giudizio umano.
Cadbury: marketing iper-personalizzato per le celebrità
Cadbury India ha anche realizzato una campagna che ha permesso ai proprietari di negozi di creare i propri spot pubblicitari video, che includevano l'attore di Bollywood Shah Rukh Khan, in cui l'intelligenza artificiale avrebbe adattato la voce e l'aspetto dell'attore per utilizzare il nome di negozi specifici. La campagna ha offerto alle piccole imprese una portata pari a quella delle celebrità, ma senza i budget delle celebrità, a dimostrazione del fatto che l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per personalizzare su una scala senza precedenti.
H&M: gemelli digitali per il marketing della moda
Nelle sue campagne pubblicitarie, H&M ha sviluppato 30 modelli umani reali generati dall'intelligenza artificiale sotto forma di gemelli digitali. Il direttore creativo Jorgen Andersson ha affermato che questo ha lo scopo di migliorare il loro processo creativo, ma che l'aspetto rimanente del loro approccio è incentrato sull'uomo.
Heinz: branding visivo basato sull'intelligenza artificiale
Heinz ha condotto una campagna tramite DALL-E e altri programmi di intelligenza artificiale generativa, chiedendo all'IA di disegnare il ketchup; le immagini risultanti presentavano una somiglianza grafica con l'iconica confezione utilizzata nei social media, nelle pubblicità digitali e nel packaging. La campagna ha rafforzato l'identità del marchio grazie al riconoscimento automatico della sua predominanza visiva in questa categoria da parte dell'IA.
Nutella: personalizzazione di massa a livello di scaffale
Trovando un nuovo modo per trasformare il packaging dei prodotti in un'esperienza da collezione, Nutella ha commissionato ai suoi algoritmi generativi la progettazione di sette milioni di etichette uniche sui barattoli, che sono andate esaurite.
Etsy: scoperta di regali basata sull'intelligenza artificiale
Etsy ha lanciato la "modalità regalo", che assegna al destinatario una delle oltre 200 personalità disponibili, in base alle preferenze dell'utente, e fornisce consigli personalizzati sui regali. La tecnologia ha anche affrontato una delle sfide più comuni dell'e-commerce: semplificare le decisioni dei clienti.
Applicazioni di marketing nel mondo reale
Le applicazioni si estendono a tutti i formati di contenuto e a tutte le funzioni di marketing.
1. Creazione di contenuti su larga scala
L'intelligenza artificiale generativa non si limita al testo e consente ai professionisti del marketing di creare video, musica, contenuti tridimensionali e altri contenuti interattivi con il minimo sforzo. Gartner segnala che i brand si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale per ampliare, accelerare e sviluppare rapidamente nuovi contenuti, blog, video brevi e immagini di prodotti. Nel 2018, persino piattaforme come l'AI writer di Alibaba erano già in grado di creare testi accattivanti con un intervento umano minimo. Da allora, la tecnologia ha registrato una notevole crescita.
2. Personalizzazione oltre i dati demografici
La personalizzazione si sta evolvendo da esperienze generali basate su dati demografici a interazioni altamente individuali basate su intenti di ricerca, preferenze e contesto unici. McKinsey avverte che i brand dovranno bilanciare un marketing iper-personalizzato, che potrebbe aumentare il ROAS fino al 25% , con rigidi controlli etici e sulla privacy.
3. Ottimizzazione e test della campagna
Sia Meta che Google Ads hanno reso disponibili titoli dinamici e suggerimenti creativi generati dall'intelligenza artificiale, oltre al remarketing dinamico, con un impatto enorme sulle prestazioni e sul successo delle campagne di marketing digitale. Le campagne si stanno evolvendo oltre il semplice targeting demografico, con l'intelligenza artificiale che ora consente un targeting contestuale basato sulle emozioni, guidato dall'analisi del sentiment in tempo reale.
4. Integrazione di dati proprietari e intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale analizza modelli quali abitudini di acquisto, canali di comunicazione preferiti e tendenze di coinvolgimento senza utilizzare cookie, combinando dati proprietari con informazioni demografiche o geografiche e adattando il pubblico al volo in base a nuovi dati o cambiamenti nel comportamento dei clienti.
Risultati aziendali misurabili
I dati dei sondaggi e i report di settore rivelano quali vantaggi sono reali e quali solo immaginari.
1. Impatto sul ROI e sui ricavi
I brand che utilizzano la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale ottengono un incremento del fatturato del 5-15% e un'efficienza del 10-30% nella spesa di marketing. I rivenditori che sperimentano campagne mirate basate sull'intelligenza artificiale ottengono un ritorno sulla spesa pubblicitaria dal 10% al 25% più elevato .
2. Adozione e soddisfazione
Un'indagine condotta da Bain su oltre 180 grandi aziende statunitensi ha rilevato che il 27% degli intervistati ha affermato che l'intelligenza artificiale generativa ha superato o ampiamente superato le aspettative per il marketing. Oltre il 37% dei team di marketing ha adottato l'intelligenza artificiale come elemento fondamentale della propria strategia.
3. Cambiamenti nel comportamento dei consumatori
Statista stima che entro il 2027 oltre 90 milioni di persone utilizzeranno l'intelligenza artificiale come principale forma di ricerca. Una ricerca Microsoft ha rilevato che i comportamenti di acquisto sono aumentati del 53% entro 30 minuti da un'interazione con Copilot.
4. Prestazioni dei contenuti
Oltre l' 80% dei contenuti guardati su Netflix è guidato dal suo sistema di raccomandazione basato sull'intelligenza artificiale, e questo influenza la loro pubblicità sui social media.
Aree di valore strategico per l'implementazione
Sono quattro le aree di marketing che offrono il potenziale maggiore per l'implementazione dell'intelligenza artificiale generativa:
- La semplificazione del flusso di lavoro ottimizza la stesura del concept creativo, la produzione delle immagini, la traduzione dei contenuti, i controlli di conformità del marchio e l'etichettatura delle risorse.
- La creazione e la personalizzazione dei contenuti automatizzano la redazione di testi, la produzione di immagini, il versioning degli annunci e altre attività creative su una scala che sarebbe impossibile gestire con i soli team umani.
- Le informazioni e l'intelligence sui clienti forniscono analisi e segmentazione in tempo reale, mentre l'intelligenza artificiale simula il comportamento dei clienti e prevede le esigenze future.
- L'ottimizzazione e il test delle campagne consentono un'ottimizzazione continua anziché cicli di test periodici, con l'intelligenza artificiale che analizza i risultati e implementa automaticamente i vincitori.
Principali sfide di implementazione
Esistono barriere reali che i team di marketing devono affrontare per un'adozione di successo.
Preoccupazioni per la qualità e l'autenticità
Secondo uno studio pubblicato da NielsenIQ (NIQ) nel dicembre 2024 , i consumatori hanno costantemente valutato la pubblicità video generata dall'intelligenza artificiale come più "fastidiosa", "noiosa" e "confusa" rispetto agli annunci tradizionali. Craig Brommers, CMO di American Eagle, ha espresso preoccupazione per il fatto che l'intelligenza artificiale si traduca in "creatività generica" che potrebbe compromettere l'autenticità dei marchi che danno priorità alla diversità e all'inclusione. Affidarsi eccessivamente ai contenuti generati dall'intelligenza artificiale può alimentare un senso di inautenticità nel pubblico e alienarlo.
Sovraccarico di piattaforme e strumenti
"Sovrabbondante" è stato un aggettivo ripetuto da diversi esperti, che prevedono che il 2025 vedrà una certa riduzione, con l'ascesa delle aziende che creano prodotti di intelligenza artificiale generativa completi e specifici per il settore. Le piattaforme trasparenti sulle modalità di addestramento dei modelli di intelligenza artificiale potrebbero ingraziarsi i marketer più avversi al rischio.
Proprietà intellettuale e preoccupazioni legali
Per i grandi operatori di marketing che proteggono la propria proprietà intellettuale, affidare materiale prezioso a modelli linguistici complessi e algoritmi di apprendimento automatico è ancora una prospettiva scoraggiante. "La proprietà è la parte più importante di tutto questo, ed è ancora poco chiaro", con il timore che marchi da miliardi di dollari possano perdere informazioni specifiche sul loro marchio e sui loro piani.
Diversità e problemi di pregiudizio
"C'è un vero e proprio aspetto di diversità e inclusione in questa storia. L'intelligenza artificiale attinge da tutto ciò che esiste e non è sempre in grado di rappresentare al meglio", secondo Megan Belden, vicepresidente di Bases Advertising di NIQ.
Le migliori pratiche dalle principali implementazioni
Le aziende che raggiungono un successo misurabile seguono modelli specifici.
1. Bilanciare l'automazione con la supervisione umana
Dovrebbe esserci un notevole controllo umano su ciò che l'intelligenza artificiale produce e sull'aspetto del prodotto finito, con esperti di marketing di talento che perfezionano i contenuti generati dall'intelligenza artificiale per garantire che siano di alta qualità e adattino l'estetica aziendale, il tono e la percezione desiderata.
Gli addetti al marketing dovrebbero adottare un approccio ibrido, utilizzando strumenti di intelligenza artificiale per scalare i processi, mantenendo al contempo l'autenticità, la connessione emotiva e la profondità con cui il pubblico si identifica.
2. Inizia con applicazioni a basso rischio
L'intelligenza artificiale generativa potrebbe essere ancora poco sviluppata quando si tratta di realizzare un prodotto creativo finale, ma la sua influenza su altri aspetti della pipeline di produzione aumenterà nel 2025, con un incremento di attività iniziali come briefing, ricerca e storyboard.
3. Concentrarsi sulla formazione specifica del marchio
La Coca-Cola ha collaborato con tre diversi studi, composti da tecnologi creativi che sono ingegneri, pionieri e narratori, a cui ha affidato il suo film degli anni '90 come spunto perché sapeva di avere i diritti per utilizzarlo come spunto.
4. Stabilisci obiettivi misurabili
I CMO dovrebbero stabilire obiettivi misurabili e ambiziosi (siano essi operativi, incentrati sul cliente o finanziari) e responsabilizzare i propri team anziché concentrarsi su singoli casi d'uso.
Confronto: marketing tradizionale vs marketing potenziato dall'intelligenza artificiale
| Dimensione | Marketing tradizionale | Marketing potenziato dall'intelligenza artificiale |
| Sviluppo della campagna | 4-8 settimane | 2-5 giorni |
| Variazioni di contenuto | 3-5 creati manualmente | Oltre 100 generati automaticamente |
| Personalizzazione | Livello di segmento (10-20 gruppi) | Livello individuale (migliaia) |
| Cicli di prova | 2-4 settimane per test | Continuo in tempo reale |
| Miglioramento del ROAS | Linea di base | 10-25% in più |
| Aumento dei ricavi | Standard | Incrementale del 5-15% |
| Efficienza del marketing | Linea di base | Miglioramento del 10-30% |
Tendenze emergenti per il 2025 e oltre
Tre grandi cambiamenti stanno rimodellando il modo in cui i professionisti del marketing utilizzano l'intelligenza artificiale generativa.
Integrazione AI multimodale
L'intelligenza artificiale multimodale integra informazioni contestuali provenienti da diverse modalità per fornire insight più approfonditi, con sistemi che generano contenuti attraverso diverse modalità, come la conversione da testo a immagine, riassunti video da descrizioni testuali e generazione audio da script scritti. Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) consente alle aziende di personalizzare le risposte dell'intelligenza artificiale utilizzando i propri dati, integrando la formazione generica con insight specifici per l'azienda e il mercato.
Intelligenza artificiale vocale e conversazionale
Man mano che gli assistenti vocali basati sull'intelligenza artificiale, i display intelligenti e i dispositivi indossabili diventano sempre più integrati nella vita di tutti i giorni, il marketing dovrà evolversi oltre i contenuti statici, con l'ottimizzazione della ricerca vocale, le esperienze interattive generate dall'intelligenza artificiale e le interazioni con i clienti basate sull'intelligenza artificiale che ridefiniscono il modo in cui i marchi comunicano.
Analisi predittiva e Customer Intelligence
Gli insight basati sull'intelligenza artificiale consentono ai professionisti del marketing di monitorare l'engagement, il sentiment e le preferenze dei consumatori con precisione e rapidità, con la capacità dell'intelligenza artificiale di fornire insight approfonditi e fruibili sul comportamento dei consumatori in crescita esponenziale. Il modello di punta della nuova azienda Aaru, "Lumen", configura il pubblico per prevedere il comportamento dei clienti utilizzando un approccio multi-agente per creare simulazioni basate su eventi non ancora accaduti.
Quadro di attuazione pratico
Segui questi passaggi in base alle implementazioni di successo del marchio:
- Analizzare le capacità esistenti verificando l'attuale utilizzo dell'IA, individuando le lacune e analizzando la preparazione del team ad accettare l'IA.
- Il primo passo dovrebbe essere un'attività ad alto impatto e basso rischio, come la stesura di contenuti, variazioni di immagini o lavori di ricerca, prima di implementare l'uso dell'intelligenza artificiale nelle campagne rivolte ai clienti.
- Investire nella formazione dei team affinché rispondano rapidamente alle esigenze di ingegneria, gestione della qualità, utilizzo etico dell'intelligenza artificiale e riflessione più strategica sui casi in cui l'intelligenza artificiale potrebbe essere utile e sui casi in cui è necessaria la creatività umana.
- Standardizzare l'infrastruttura dei dati, ripulire le fonti di dati e sviluppare sistemi basati sull'intelligenza artificiale per accedere a informazioni di qualità.
- Stabilire i principi del marchio in relazione all'intelligenza artificiale, come parametri vocali, principi di stile visivo e principi di messaggistica a cui l'intelligenza artificiale dovrebbe aderire.
- Misurare l'impatto in modo rigoroso monitorando i miglioramenti della produttività, le prestazioni dei contenuti, il ROI della campagna e la soddisfazione del team a livello di canale, creatività e segmento.
- Avere sempre il controllo umano sul modo in cui i contenuti generati dall'intelligenza artificiale vengono esaminati prima della pubblicazione, per identificare gli errori e mantenere la continuità del marchio.
La strada da seguire
L'intelligenza artificiale generativa sta già cambiando le esigenze del marketing e gruppi più sofisticati stanno già prendendo in considerazione il futuro dell'ecosistema dei partner, preparandosi alla fine della ricerca basata sui link e ideando come potrebbe essere il marketing rivolto ai bot.
Il futuro dei sistemi di intelligenza artificiale non consiste solo nello svolgere un compito, ma anche nell'influenzare la strategia di marketing e il processo decisionale creativo nel 2025. L'adozione dell'intelligenza artificiale nel marketing è a un punto cruciale e ciò che un tempo era considerato all'avanguardia ora è un must per rimanere rilevante.
I marchi che vinceranno nel 2025 non saranno sempre quelli che utilizzano gli strumenti di intelligenza artificiale più sofisticati. Sono loro che sono stati in grado di calcolare come integrare l'efficienza dell'intelligenza artificiale con la creatività umana e il pensiero strategico, preservando l'autenticità del marchio e la fiducia dei clienti.
Domande frequenti
In che misura il marketing basato sull'intelligenza artificiale migliora effettivamente le prestazioni delle campagne?
I ritorni pubblicitari per i rivenditori che sperimentano campagne mirate basate sull'intelligenza artificiale sono dal 10 al 25% più elevati, mentre i ritorni della personalizzazione con processi basati sull'intelligenza artificiale dei marchi sono del 5-15% e del 10-30% sui ritorni delle spese di marketing. L'aumento delle prestazioni dipende dalla qualità dell'implementazione e dalla selezione del caso d'uso.
Quali sono i maggiori rischi nell'uso dell'intelligenza artificiale nel marketing?
Secondo una ricerca di NielsenIQ, i consumatori hanno costantemente valutato la pubblicità video generata dall'intelligenza artificiale come più "fastidiosa", "noiosa" e "confusa" rispetto agli annunci tradizionali. Tra le preoccupazioni rientrano anche la creatività generica che compromette l'autenticità del brand, i problemi di diversità e inclusione in cui l'intelligenza artificiale attinge a tutto ciò che esiste senza una rappresentazione adeguata, e le preoccupazioni relative alla proprietà intellettuale relative alla condivisione di informazioni specifiche del brand con i modelli di intelligenza artificiale.
Come rispondono i consumatori alla pubblicità generata dall'intelligenza artificiale?
L'entusiasmo dei consumatori per l'intelligenza artificiale generativa si è affievolito nel 2024, quando le pubblicità realizzate con questa tecnologia sono state ripetutamente oggetto di scherno, con giganti della tecnologia come Google e Apple che hanno ritirato spot che suonavano allarmi distopici, mentre la campagna natalizia di Coca-Cola ha ricevuto un'accoglienza particolarmente controversa. Tuttavia, il successo varia in base alla qualità dell'esecuzione e all'autenticità del marchio.
Quale percentuale di team di marketing utilizza attualmente l'intelligenza artificiale?
Secondo il Video Ad Spend & Strategy Report 2025 di IAB, l'86% degli inserzionisti afferma di utilizzare o utilizzerà l'intelligenza artificiale generativa per generare annunci video e oltre il 37% dei team di marketing ha già adottato l'intelligenza artificiale come parte integrante della propria strategia principale. Il tasso di adozione è ancora in crescita.
L'intelligenza artificiale sostituirà i professionisti del marketing e della creatività?
Gran parte del lavoro pesante può essere svolto dall'intelligenza artificiale, ma i marketer di talento dotati di un acuto senso del giudizio possono modificare i contenuti generati dall'intelligenza artificiale per renderli di alta qualità e in linea con l'estetica, il tono e le percezioni aziendali. L'intelligenza artificiale diventerà probabilmente un co-creatore e sosterrà il lavoro più impegnativo, mentre i team umani si concentreranno sulla strategia e sulla ricchezza emotiva delle campagne. La tecnologia non sostituisce la creatività e il pensiero strategico umani, ma li potenzia.
