AI Generativa e Marketing Digitale: su quali campi applicarla e prospettive per il futuro

L’AI generativa sta rivoluzionando il panorama del marketing digitale, offrendo opportunità senza precedenti nella creazione di contenuti originali, nella personalizzazione delle esperienze dei clienti e nell’analisi dei dati. In questo articolo esploreremo questa tecnologia, i campi di applicazioni potenziali e le prospettive future. Prima di entrare nel dettaglio, però, può essere utile definire tale tecnologia e capire come funziona.

Che cos’è l’AI Generativa?

L’AI Generativa (o Gen AI), è un ramo innovativo dell’intelligenza artificiale progettato per creare contenuti di varia natura attraverso algoritmi avanzati. Questi algoritmi analizzano quantità di dati molto estese e, con l’ausilio di modelli particolari di apprendimento che permettono di individuare pattern e richiamarli dove necessario, generano a loro volta nuovi testi, immagini, video e molto altro.

Un esempio di questi modelli è rappresentato dai Large Language Model (LLM), che utilizzano reti neurali profonde per elaborare e generare linguaggio naturale. Gli LLM – come GPT o Claude – vengono addestrati su enormi quantità di dati testuali e hanno la capacità di comprendere le complessità del linguaggio naturale, permettendo loro di produrre contenuti coerenti e pertinenti. A differenza delle forme tradizionali di intelligenza artificiale, che si concentrano sull’analisi e sulla classificazione delle informazioni esistenti, l’AI generativa ha la capacità di “inventare” nuove output partendo da degli input forniti precedentemente.

Questa caratteristica la rende particolarmente preziosa nel marketing digitale, dove la freschezza e l’originalità dei contenuti, così come l’ottimizzazione di budget, tempo e effort profuso sono elementi che possono fare la differenza nel contesto competitivo di riferimento.

Come funziona l’AI Generativa?

Il funzionamento dell’AI Generativa si basa, appunto, su “modelli generativi”. Questi modelli apprendono schemi ricorrenti, stili e informazioni tramite processi di addestramento supervisionati o non-supervisionati.

I due sistemi di addestramento sono centrali nella costruzione di una AI Generativa funzionante. Partendo dall’addestramento supervisionato, e cioè un fornendo all’algoritmo un sistema di riferimento noto e definito (ad esempio, label concettuali o categorie semantiche), il modello generativo apprende gli schemi decisionali complessi. Successivamente, tramite addestramento non-supervisionato, viene chiesto allo stesso modello di sfruttare tali schemi appresi per “decidere autonomamente” come comportarsi rispetto ad un nuovo corpus di dati non noto.

È così che, ad esempio, addestrando un modello generativo su immagini di cani e gatti, questo riesce a classificare nuove immagini delle due specie partendo dalle loro caratteristiche distintive e, addirittura, crearne di originali.

C’è differenza tra AI e AI Generativa? Assolutamente si ed è importante distinguere i due concetti perché hanno funzioni molto diverse tra loro: l’AI tradizionale, infatti, si concentra sull’analisi e sulla gestione di dati esistenti, mentre l’AI generativa ha la capacità di creare contenuti originali.

L’AI Generativa prevede inoltre la presenza di “prompt” forniti dall’utente che il modello utilizza per contestualizzare le risposte.

Cos’è un prompt?

Un prompt è l’istruzione che diamo all’AI per iniziare a generare contenuti. È fondamentale perché funge da punto di partenza per l’output dell’AI.

Un buon prompt dovrebbe essere quanto più possibile dettagliato: maggior contesto viene dato al modello generativo, maggiore è la capacità di risposta all’istruzione assegnatagli, garantendo un output soddisfacente.

Ad esempio, se si desidera che l’AI crei un post sui social media riguardante un nuovo prodotto, il prompt dovrebbe includere dettagli sul prodotto, il pubblico target e il tono desiderato.

Dove applicare l’AI Generativa nel Marketing?

Numerosi sono gli esempi di come l’AI generativa possa essere utilizzata nel marketing: dalla generazione di testi per blog, articoli SEO, post sui social e persino campagne pubblicitarie complete. Di seguito riportiamo i campi del digital marketing in cui tali tecnologie possono portare un importante valore aggiunto.

1. AI Generativa per la scrittura dei testi

L’AI generativa è particolarmente efficace nella produzione di testi, perché capace di scrivere articoli, descrizioni di prodotti e contenuti per campagne pubblicitarie in modo rapido e efficiente. Ad esempio, la creazione di testi di descrizione prodotto può essere ottimizzata inserendo le regole di scrittura nel prompt con dettagli sul prodotto, il tone of voice e specifiche tecniche.

Inoltre, se è presente un database da cui il modello può estrarre informazioni in modo diretto, è possibile applicare tale processo in bulk-mode su enormi quantità di beni, riducendo drasticamente i tempi operativi.

In quest’ottica, anche l’ottimizzazione SEO delle pagine web può beneficiare dei modelli di generazione testuale: title tag, meta description o altri importanti elementi HTML possono essere riscritti in modo automatico e massivo con effort inferiori.

Tra gli strumenti online a disposizione possiamo trovare Writesonic o Chat-GPT nelle sue versioni gratuite o a pagamento.

2. AI Generativa per la creazione di immagini

Oltre ai testi, l’AI generativa può creare immagini originali: è possibile ad esempio, fornire a strumenti come DALL-E o Midjourney un prompt descrivendo nel dettaglio una location, un soggetto o un’idea e lasciare che sia esso stesso a creare un’immagine visiva del testo.

In alternativa, è possibile fornire un’immagine originale da utilizzare come ispirazione e modificarla per renderla più coerente con l’obiettivo della campagna marketing, il tono di voce o lo stile comunicativo che si è deciso di adottare.

In quest’ottica, generare numerosi draft di immagini o varianti per A/B Test da utilizzare nelle campagne comunicative, è molto più veloce, economico e funzionale rispetto alle tradizionali workflow a cui si è abituati.

3. AI Generativa per la creazione ed editing video

La creazione di video attraverso l’AI Generativa sta diventando sempre più popolare. Come per le immagini, il processo di creazione di contenuti visivi ha subito un’ottimizzazione vertiginosa: i lunghi tempi di shooting e post-.produzione sono notevolmente ridotti grazie all’introduzione anche in questo campo del marketing di algoritmi basati su reti neurali avanzate che permettono di generare immagini in sequenza e animazioni partendo da input testuali o visivi.

Video promozionali, demo prodotto e prodotti visivi educativi e informazionali sono ora accessibili anche a piccole e medie imprese che possono investire budget più modesti, senza tuttavia perdere qualità o impatto visivo verso la loro audience.

Synthesia è ad oggi il leader nel campo della generazione di video tramite intelligenza artificiale.

4. AI Generativa per la creazione di musica

L’AI generativa può anche comporre musica, un aspetto che sta guadagnando attenzione nel marketing. Strumenti come AIVA consentono di creare musiche personalizzate in base a diverse emozioni o temi, rendendo possibile l’utilizzo di colonne sonore originali nelle campagne pubblicitarie.

Creare musica personalizzata può contribuire a generare un’atmosfera unica e coinvolgente, migliorando l’esperienza emozionale del cliente e lasciando un’impressione duratura rispetto al brand e al prodotto o servizio offerto.

5. AI Generativa per il coding

Molte figure di spicco nell’ambito del digitale – tra cui anche il presidente di NVIDIA Jen-Hsun Huang-  ritengono che, in futuro, apprendere codici di programmazione potrà essere facoltativo e non più centrale nella formazione degli sviluppatori.

L’AI generativa, infatti, sta facendo la differenza anche nella programmazione, dove può generare codice per applicazioni e siti web, semplificando il lavoro per gli sviluppatori. Strumenti come GitHub Copilot utilizzano AI Generativa per aiutare a scrivere codice più velocemente e con meno errori.

Per chi lavora nel marketing digitale ciò vuol dire massima velocità di creazione e ottimizzazione di landing page, siti web e app con un’efficienza che supera i tradizionali page builder e servizi di creazione di documenti per il web attraverso logiche visuali.

Se combinati assieme, gli strumenti di AI Generativa non sembrano avere limiti applicativi: è possibile creare un sito (o varie versioni di un sito), ottimizzarne gli aspetti tecnici e semantici, inserirvi immagini e video di alta qualità o testi SEO-oriented, tracciarne poi i risultati e prendere decisioni strategiche tramite un’analisi di dati molto più agile e veloce.

6. AI Generativa e analisi dei dati

L’AI generativa, infatti, non si limita solo alla creazione di contenuti, ma gioca un ruolo cruciale anche nell’analisi dei dati, un aspetto fondamentale per ottimizzare le strategie di marketing.

Grazie alla sua capacità di elaborare enormi volumi di dati in tempo reale, l’AI generativa può identificare modelli e tendenze che potrebbero sfuggire all’analisi tradizionale e superare i limiti tecnici ed economici delle piattaforme ad oggi a disposizione.

Ad esempio, è possibile sfruttare la piattaforma di Chat-GPT per manipolare e gestire grandi quantità di dati con tecniche avanzate di analisi, confrontando più fonti e integrando tra loro le diverse piattaforme di tracking con molta più semplicità rispetto a prima e a costi più contenuti. Anche i commenti e le recensioni dei clienti possono essere elaborati identificando sentimenti positivi o negativi e suggerendo modifiche ai prodotti o strategie di marketing (Sentiment Analysis). Strumenti come Lexalytics e MonkeyLearn utilizzano tecnologie di AI Generativa per analizzare il linguaggio naturale e identificare il tono emotivo dei testi.

Inoltre, grazie all’analisi predittiva, le aziende possono anticipare le esigenze dei consumatori, permettendo una personalizzazione dei contenuti e delle offerte in modo proattivo.

Il tool di data visualization Tableau può essere utilizzato in combinazione con l’AI generativa per trasformare i dati grezzi in visualizzazioni intuitive, facilitando decisioni strategiche informate dai dati raccolti.

Le ultime novità e prospettive future dell’AI Generativa nel marketing

Negli ultimi anni, l’AI generativa ha visto un’esplosione di innovazioni, con modelli sempre più potenti e sofisticati che spingono in avanti i confini di ciò che è possibile.

Tra le novità più significative troviamo GPT-01, versione rilasciata a settembre del 2024 e “capace di pensare”. Naturalmente, il modello non pensa realmente, ma rispetto a prima formula catene di step logici che poi presenta all’utente per risolvere problemi molto complessi ed articolati. Le risposte risultano più accurate e più in linea agli standard di sicurezza rispetto ai modelli precedenti.

Anche Gemini, sviluppato da Google DeepMind, ha attirato l’attenzione per la sua versatilità e potenza, integrando funzioni avanzate di generazione testuale e visiva.

Altro aspetto da considerare è quello della qualità dei dati su cui addestrare i modelli: questi dovrebbero essere quanto più possibile affidabili e veritieri, così da ridurre il margine di errore in fase di generazione di nuovi contenuti.

Gli accordi aperti da OpenAI con i principali esponenti nel mondo editoriale vanno in questa direzione: in Italia, la partnership è stata siglata con Gruppo GEDI il 27 settembre 2024. La società con a capo John Elkann, comprende le testate giornalistiche de La Stampa e La Repubblica. L’obiettivo è fornire ai lettori di OpenAI (e ai modelli generativi) contenuti realmente informativi, avulsi da fake news e aggiornati in tempo reale.

Conclusioni

Le prospettive future per l’AI generativa sono estremamente promettenti nel campo del marketing digitale e del content marketing. Con il continuo miglioramento delle capacità di questi modelli, ci aspettiamo che le aziende possano personalizzare ulteriormente le esperienze dei clienti, offrendo contenuti mirati e pertinenti in tempo reale.

Tuttavia è necessario porre l’attenzione su un aspetto spesso non considerato: tali tecnologie richiedono un dispendio energetico molto importante e l’uso indiscriminato di queste può avere impatti significativi sul pianeta.

La sfida per il futuro sarà quella di perseguire lo sviluppo di modelli meno energivori bilanciando qualità computazionale e potenza con emissioni nocive.