Scopriamo le nuove campagne Google guidate dall’Intelligenza Artificiale

Negli ultimi mesi l’attenzione verso l’Intelligenza Artificiale è cresciuta a livelli esponenziali. Potevamo aspettarci che Google rimanesse indietro?
È, infatti, di un paio di mesi fa il lancio ufficiale delle Demand Gen: le campagne Google guidate dall’Intelligenza Artificiale.

Il lancio delle Demand Gen si inserisce in una strategia ben precisa di Google, volta a ridurre la necessità di continue ottimizzazioni manuali da parte di chi pianifica una campagna. Al contrario, le diverse soluzioni che ha lanciato sul mercato nel tempo hanno dimostrato la volontà di semplificare il lavoro degli inserzionisti.

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Google e l’Intelligenza Artificiale

Già da alcuni anni, Google ha iniziato a potenziare le sue soluzioni con l’aiuto dell’Intelligenza Artificiale. Per esempio, le soluzioni di Smart Bidding che ormai sono integrate in tutte le piattaforme di digital advertising si basano principalmente sul Machine Learning.
Nell’ultimo anno, poi, Google ha lanciato altre soluzioni, come l’Enhanced Targeting, in cui l’AI supporta l’advertiser anche nella definizione di segmenti di target più strategici, individuando utenti ad alto potenziale che rischiavano di essere tagliati fuori con criteri di targetizzazione standard.

Ma l’interesse di Google verso il mondo dell’Intelligenza Artificiale non si ferma qui: alla fine del 2023, il gigante di Mountain View ha lanciato sul mercato Gemini, un nuovo modello di intelligenza artificiale che può lavorare con testi, immagini e video e che rappresenta la spina dorsale del chatbot Bard.

Inoltre, durante il NRF 2024 di New York, Google ha presentato altre soluzioni dedicate al mondo del retail. Dai chatbot personalizzati fino al catalog e content enrichment, l’obiettivo è quello di offrire soluzioni che permettano sempre una sempre maggiore personalizzazione.

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Le campagne Google basate sull’Intelligenza Artificiale

Il primo tipo di campagna digital interamente basata su algoritmi di Machine Learning è stata la Universal App Campaign.

Questa soluzione, disponibile solo per la promozione di app mobile, è stata la prima campagna ad automatizzare interamente il processo di pianificazione, rimuovendo la necessità di caricare singole inserzioni e asset.

Al contrario, la campagna attinge direttamente alle informazioni presenti nell’App Store, selezionando di volta in volta la giusta combinazione di asset e descrizioni per raggiungere l’obiettivo.

Anche le Smart Shopping, lanciate sul mercato nel 2019, erano guidate principalmente dal Machine Learning. Queste campagne sono state recentemente sostituite dalle campagne Performance Max, una nuova soluzione pensata per obiettivi di lower funnel.

In poco più di due anni, le Performance Max hanno già ottenuto risultati sorprendenti, con un aumento medio di conversioni del 13%.

Alla luce di questi risultati, si è deciso quindi di creare un tipo di campagna equivalente anche per perseguire obiettivi di Upper Funnel. Nascono così le Demand Gen.

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Che cosa sono le campagne Demand Gen

Nella nota di presentazione delle campagne Demand Gen, vengono presentate come un’opportunità per raggiungere gli utenti su diversi canali tramite varie combinazioni di asset.

L’obiettivo delle Demand Gen è quello di generare awareness e interesse verso determinati prodotti su un pubblico che si trova a navigare nelle diverse properties di Google. In altre parole, si punta a intercettare la domanda latente e a raggiungere nuovi clienti, ovunque essi si trovino.

A questo scopo, le Demand Gen permettono di pubblicare le inserzioni sull’intero network Google, inclusi YouTube, rete Display, Gmail, Google Discovery Feed e molto altro.

Questo tipo di campagna, lanciato ad ottobre 2023, è andato a sostituire le campagne Discovery, presentandosi come una soluzione Top of Funnel, pensata per raggiungere obiettivi di Awareness e Consideration.

Queste campagne sono in grado di combinare una grande varietà di asset e descrizioni, creando diverse versioni delle inserzioni pubblicitarie.

Le Demand Gen permettono di creare una grande mole di materiale pubblicitario, partendo in realtà da pochissimi asset.

Questi asset possono poi essere presentati in tre forme diverse: immagine singola, carosello o video.

Allo stesso tempo, l’accesso in tempo reale a tutti i dati della rete Google e la loro elaborazione tramite modelli di machine learning, permette alla piattaforma di ottimizzare in tempo reale, allocando il budget in modo fluido tra i diversi siti coperti.

Pros & Cons delle campagne Demand Gen

Pros

Velocizzazione dei processi

Non c’è dubbio che il vantaggio maggiore delle Demand Gen sia il fatto che permettono di risparmiare una enorme quantità di tempo. Grazie a questo nuovo tipo di campagna, infatti, gli inserzionisti possono liberarsi di tutti quei task time consuming come la creazione di nuovi asset o l’allocazione di budget tra diversi canali. È la macchina a farsi carico di questi compiti, lasciandoci la possibilità di dedicarci a task più strategici.

Possibilità di riutilizzare asset social

Grazie alla flessibilità della macchina, che supporta una grande varietà di size, diventa molto semplice riutilizzare creatività originariamente pensate per altri canali. Ad esempio, il formato carosello è il template adatto in cui riutilizzare i vostri asset 1×1, sviluppati originariamente per i posizionamenti su Meta.

Ottimizzazione in tempo reale

Google è uno dei più grandi rivenditori di dati al mondo e lo sa bene. Uno dei vantaggi dell’essere in collegamento con il più grande network del mondo è la possibilità di sfruttare i dati per ottimizzare le campagne.

L’ottimizzazione in tempo reale è uno dei punti chiave proposti dalle Demand Gen.
Esse possono dunque aggiustare il bid e il budget in base alle condizioni del mercato e agli utenti intercettati.

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Scoperta di nuove audience

Una delle prerogative delle campagne Demand Gen è la possibilità di utilizzare audience Lookalike, create a partire da segmenti di prima parte.

Al momento sono disponibili tre livelli (Narrow, Balanced, Broad), sviluppati sulla base del livello di somiglianza alla audience seed: il narrow è il target più limitato ma anche più simile alla lista originale, il broad è quello più ampio e meno somigliante.

In questo modo, l’inserzionista ha due vantaggi. Da una parte ha la possibilità di utilizzare liste di prima parte per indicare alla macchina il tipo di utente ideale. Dall’altra, l’Intelligenza Artificiale permette di individuare utenti che non sarebbero mai stati raggiungibili con i criteri di targetizzazione standard.

Cons

Limitato Controllo

Se delegare alla macchina le ottimizzazioni è un vantaggio, bisogna considerare che le campagne guidate dall’AI riducono il controllo che gli advertiser hanno su di esse.

L’Intelligenza Artificiale, infatti, opera secondo algoritmi propri su cui gli inserzionisti non hanno alcuna visibilità, non potendo così intervenire per apportare eventuali ottimizzazioni necessarie.

Esclusione di Placement

Al momento non è possibile escludere placement particolari dalla delivery, se non escludendoli a livello di intero account. Questo significa che qualora uno specifico sito o posizionamento non venga ritenuto adatto per l’erogazione di un contenuto, per impedire alle Demand Gen di comparirvi sarà necessario impedirlo anche a tutte le altre campagne effettuate in uno stesso account.

Disponibili solo in Google Ads

Per il momento, benché si tratti di campagne che sfruttano largamente la rete display e YouTube, le campagne Demand Gen sono attivabili solo tramite account Google Ads.

In altre parole, tutti gli inserzionisti che si affidano a Display & Video 360 per la creazione di campagne che erogano su questi domini, sarà comunque necessario aprire un account Google Ads (se ancora non lo hanno) e quindi segmentare le campagne tra piattaforme diverse.

Insomma, le Demand Gen si presentano come la nuova grande innovazione dell’universo Google, con luci e ombre.

La transizione da campagne Discovery a campagne Demand Gen verrà completata entro la fine di marzo 2024, dando così un ulteriore stimolo al loro utilizzo.

Solo allora sapremo se queste campagne hanno raggiunto il loro scopo.