12 novembre 2025
Intelligenza artificiale e advertising: come cambia il modo di fare pubblicità online
Non solo social, SEO, video, audio… anche il settore dell’advertising sta attraversando una trasformazione radicale, guidata dall’integrazione sempre più profonda dell’intelligenza artificiale. Questo connubio tecnologico sta modificando le fondamenta stesse di come le aziende pianificano, eseguono e misurano le loro campagne promozionali.
L’adozione di sistemi basati sull’intelligenza artificiale non rappresenta più una scelta avveniristica, ma una componente strategica fondamentale per ottimizzare le risorse, migliorare i contenuti e raggiungere il pubblico con una precisione finora inedita.
Analizziamo questo nuovo scenario, le sue caratteristiche e le sue implicazioni nelle righe che seguono.
L’intelligenza artificiale ha ridefinito le capacità di analisi e di segmentazione del target nel campo dell’advertising. I sistemi attuali sono in grado di processare volumi immensi di dati provenienti da fonti disparate, come la navigazione web, le interazioni sui social media, lo storico degli acquisti e i dati di geolocalizzazione; questa enorme capacità di calcolo permette di superare la segmentazione tradizione, basata su caratteristiche demografiche, interessi oppure altre informazioni dichiarate.
Il vero cambiamento dato dagli strumenti di IA risiede nell’introduzione del targeting predittivo. Gli algoritmi di machine learning non si limitano a identificare chi corrisponde a un profilo, ma analizzano pattern di comportamento complessi per prevedere quali utenti sono più propensi a compiere un’azione desiderata (un acquisto, un follow social, l’iscrizione a una newsletter, ecc.). L’intelligenza artificiale apprende dai dati, raccogliendo informazioni su click, tempo di permanenza e conversioni, per poi applicare i modelli predittivi sopracitati: questo approccio “automatizzato” consente agli inserzionisti di concentrare il budget sui segmenti di pubblico a più alto potenziale, massimizzando il ritorno sull’investimento (ROI, aka Return of Investment), riducendo al contempo la dispersione di risorse su segmenti poco pertinenti.
Parallelamente, l’IA sta diventando il motore primario della personalizzazione di massa. Se in passato la personalizzazione si fermava alla creazione di pochi segmenti di pubblico, oggi è possibile adattare il messaggio pubblicitario quasi in tempo reale anche per il singolo individuo. Questi sistemi possono testare migliaia di varianti di un annuncio, combinando diversi titoli, immagini e call-to-action, per poi mostrare a ciascun utente la combinazione che, secondo l’algoritmo, ha la maggiore probabilità di generare una risposta positiva.
Le nuove funzionalità rese disponibili dai sistemi di intelligenza artificiale, oltre a incrementare l’efficacia delle campagne, migliorano l’esperienza dell’utente, che riceve comunicazioni percepite come più rilevanti per le sue esigenze.
Uno degli ambiti in cui l’intelligenza artificiale ha avuto l’impatto più evidente è l’automazione dei processi di acquisto degli spazi pubblicitari, noto come programmatic advertising. L’IA, infatti, gestisce le aste in tempo reale (Real-Time Bidding o RTB), decidendo in frazioni di secondo se acquistare un’impression pubblicitaria per un utente specifico e a quale prezzo; l’algoritmo valuta istantaneamente il profilo dell’utente e la sua probabilità di conversione prima di formulare un’offerta.
Oltre all’acquisto, l’intelligenza artificiale provvede anche all’ottimizzazione del budget. I sistemi di advertising moderni monitorano costantemente le performance delle campagne su diversi canali e, nel caso rilevino che una specifica creatività sta generando risultati migliori, può riallocare automaticamente la spesa per privilegiare le tattiche più efficaci, senza richiedere un intervento manuale costante.
L’automazione si estende anche alla sfera creativa, dato che l’intelligenza artificiale generativa viene oggi impiegata per creare le bozze di testi pubblicitari, suggerire varianti di titoli o descrizioni, e persino generare le immagini per gli annunci.
È sempre importante sottolineare che tutto questo non sostituisce la strategia creativa umana, ma la supporta: grazie alle sue capacità di calcolo, l’intelligenza artificiale può produrre rapidamente un grande volume di varianti, permettendo ai team di marketing di accelerare i tempi di produzione e dando loro la possibilità di sperimentare messaggi diversi su larga scala (al fine di identificare il migliore).
Tra i principali attori dell’advertising digitale, Google non ha ovviamente perso tempo e ha posto l’intelligenza artificiale al centro della sua offerta pubblicitaria. La sua piattaforma Google Ads, infatti, utilizza l’intelligenza artificiale per gestire la complessità di un percorso utente sempre più frammentato, che si snoda tra ricerche online, visualizzazione di video, consultazione di mappe e utilizzo di app. L’approccio moderno non consiste più nel gestire manualmente ogni singola variabile, ma nel “nutrire” l’algoritmo con dati di qualità, obiettivi chiari e un’ampia gamma di asset creativi.
Tra gli esempi di pubblicità gestita dall’AI su Google, spiccano le campagne Performance Max. Questo formato richiede agli inserzionisti di fornire un inventario di “asset” creativi (titoli, descrizioni, immagini, video) che l’intelligenza artificiale di Google si occupa poi di combinare, distribuendo gli annunci risultanti in tutte le piattaforme del suo ecosistema (motore di ricerca, YouTube, Gmail e Maps) e mirando a massimizzare le conversioni in base agli obiettivi impostati.
Un altro pilastro sono le strategie di Smart Bidding. Sistemi come “Massimizza le conversioni” o “Target ROAS” (Return on Advertising Spend, cioè Ritorno sulla Spesa Pubblicitaria) fanno uso delle potenzialità dell’intelligenza artificiale per analizzare decine di segnali in tempo reale (come il dispositivo, l’ora del giorno, il browser, la posizione) per definire l’offerta ottimale per ogni singola asta.
Anche le campagne sulla Rete di Ricerca sono state potenziate. L’intelligenza artificiale ha migliorato la capacità della Corrispondenza Generica (Broad Match) di comprendere l’intento semantico delle query di ricerca; l’algoritmo, dunque, va oltre il significato letterale delle parole chiave e intercetta ricerche pertinenti che l’inserzionista non aveva previsto, connettendo l’annuncio a nuove opportunità di conversione.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale non sta soltanto cambiando, per così dire, le regole dell’advertising, ma anche creando forme inedite di pubblicità, molto più interattive, variegate e perfettamente contestuali. Tutto questo è reso possibile dalla DCO (Dynamic Creative Optimization, in italiano Ottimizzazione Creativa Dinamica), una tecnica avanzata di pubblicità nella quale l’intelligenza artificiale assembla gli annunci in modo dinamico. Il sistema può modificare immagini, testi o offerte in tempo reale, adattandoli a tanti tipi di dati diversi.
In questo nuovo quadro di riferimento stanno emergendo anche formati di adv “conversazionali” nei quali, come comunque suggerisce il nome, i chatbot basati sull’intelligenza artificiale interagiscono direttamente con gli utenti all’interno di una sezione dedicata per rispondere a domande, raccogliere informazioni o guidare l’utente nel processo d’acquisto, creando un’esperienza più coinvolgente.
Questa evoluzione tecnologica sta inevitabilmente modificando le competenze richieste ai professionisti dell’advertising. Molte delle attività operative manuali, dall’aggiustamento delle offerte alla creazione di innumerevoli varianti di annunci, fino ai test A/B di base, sono ora gestite in modo più efficiente dagli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale.
Il ruolo dell’umano che si occupa di adv, dunque, si sta inevitabilmente spostando verso la componente più strategica: starà a lui, infatti, definire gli obiettivi di business corretti, fornire all’intelligenza artificiale gli input creativi di alta qualità, supervisionare le performance della macchina e interpretare i dati per affinare la strategia complessiva.
Come abbiamo potuto vedere, l’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento per potenziare le capacità umane, non per sostituirle, spostando il focus dalla gestione tecnica all’analisi strategica, alla supervisione delle campagne e all’interpretazione dei risultati ottenuti.
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