Come usare l’AI generativa in una digital agency

Nell’ultimo anno l’intelligenza artificiale generativa, o generative AI, ha catturato l’attenzione delle persone di tutto il mondo e plasmato le modalità di azione delle aziende di ogni settore, inclusi quelli della comunicazione e del marketing online. La generative AI sta dando un nuovo impulso alle agenzie di digital marketing, che iniziano a integrare nello loro strategie i tool basati sul machine learning con l’obiettivo di migliorare i processi interni, velocizzare le attività ripetitive e trovare nuove soluzioni che consentano di comprendere il comportamento degli utenti.

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Dall’analisi dei dati alla produzione di codici, contenuti, immagini e video, fino all’automatizzazione delle attività di posizionamento sui motori di ricerca e al digital advertising, l’AI generativa si sta dimostrando uno strumento sempre più efficace per chi desidera ottenere un vantaggio competitivo. Una vera e propria rivoluzione tecnologica, che stupisce per le sue potenzialità e per le opportunità offerte alle agenzie di marketing e comunicazione che intendano dare un impulso al proprio business. Ma in che modo questa tecnologia sta cambiando le agenzie? Qual è il suo significato? E come è possibile garantire, in questa fase iniziale, un giusto equilibrio tra benefici e rischi?

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa

Con il termine generative AI si fa riferimento a una tecnologia in grado di comprendere le istruzioni fornite da un utente, generalmente definite “prompt”, e di rispondere con un output sotto forma di testo, codice, immagini o video. Secondo la definizione di McKinsey, infatti, è l’insieme di algoritmi che consentono di creare nuovi contenuti, che possono essere usati per una moltitudine di attività.

L’intelligenza artificiale generativa (AI) descrive gli algoritmi (come ChatGPT) che possono essere utilizzati per creare nuovi contenuti, inclusi audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video – McKinsey & Company

L’analisi e l’ottimizzazione delle campagne di advertising, la creazione di messaggi personalizzati e la gestione dei processi aziendali sono solo alcune delle applicazioni pratiche dell’AI generativa, rese possibili dalle sue capacità di elaborare grandi quantità di dati. Non a caso le bigtech stanno cercando di ritagliarsi un ruolo da protagonista nel settore: Google si definisce un’azienda AI-first e continuerà a integrarla in molti dei suoi prodotti più conosciuti. È un esempio l’help me write in Gmail, la funzionalità, presto disponibile nei prossimi aggiornamenti di Workspace, in grado di suggerire una risposta coerente e dettagliata a una email o il Magic Editor di Google Foto, in cui il machine learning unito alla comprensione semantica consentiranno di apportare modifiche complesse alle fotografie caricate dagli utenti. Risultano quindi sempre più evidenti gli ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale generativa, che possono essere sfruttati dalle agenzie di marketing per sviluppare campagne pubblicitarie più efficaci e migliorare la customer experience degli utenti. Ma in che modo il machine learning può essere usato nel day by day di un’agenzia digitale? Quali applicazioni sono attualmente più efficaci per generare contenuto o migliorare il ROI di una campagna di advertising?

Esempi di utilizzo della generative AI in una digital agency

Le agenzie possono cogliere le opportunità offerte da questa nuova tecnologia integrando tool e procedure che permettano di sfruttare appieno i vantaggi dell’AI generativa. Esistono infatti una serie di strumenti che possono essere utili, ad esempio, per dare un impulso alla fase creativa, per ottimizzare gli annunci e il targeting delle campagne di advertising, per la generazione di contenuti e per le attività di keyword research in ottica SEO. Non sorprende, quindi, che sempre più marketer abbiano iniziato a integrare questa nuova tecnologia all’interno dei loro processi creativi, con l’obiettivo di risparmiare tempo e denaro. Secondo un sondaggio condotto da Salesforce, infatti, è emerso che l’utilizzo dei nuovi tool basati su machine learning potrebbe far risparmiare più di cinque ore a settimana, l’equivalente di più di un mese all’anno. Scopriamo insieme in che modo le agenzie possono utilizzare questa nuova tecnologia per velocizzare e ottimizzare una parte delle loro attività.

Contenuti testuali e multimediali

Tra le principali attività che possono essere automatizzate e velocizzate all’interno di una agenzia di comunicazione rientrano a pieno titolo la creazione e la modifica dei contenuti testuali e multimediali. Nell’ultimo anno abbiamo assistito al proliferare di tool basati sull’apprendimento automatico di startup e bigtech, che stanno rivoluzionando il lavoro di chi si occupa di content marketing. Tra i più validi tool di intelligenza artificiale generativa troviamo sicuramente ChatGPT, il chatbot di OpenAI che consente di creare codice e testo. È sufficiente fornire un input (prompt) per avere una risposta dettagliata che simula una conversazione umana. Il tool si basa su un modello di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Model) addestrato su centinaia di terabyte di testo. Sono molteplici le attività che possono essere ottimizzate utilizzando questo strumento: dalla scrittura dei meta title delle pagine, alla redazione degli articoli per i blog o delle caption per i social network, fino all’ideazione di piani editoriali e molto altro. Tra i migliori modelli linguistici che possono essere utilizzati per analizzare, creare e modificare i contenuti rientra anche Bard, il “collaboratore creativo” di Google, da poco disponibile anche in Italia, che può essere integrato nei processi creativi delle agenzie per velocizzare la ricerca di informazioni e la redazione dei contenuti. I tool basati sul machine learning possono inoltre essere usati per modificare un testo esistente. Chi si occupa di contenuti, infatti, può usarli per aggiungere paragrafi, riassumere brief, guide tecniche e il materiale fornito dal cliente o per modificare il tono of voice di un testo rendendolo più formale, più emozionale e molto altro ancora. Oltre ai chatbot dedicati alla generazione di testo e codice è possibile integrare alcuni strumenti basati sul machine learning per generare contenuti multimediali. Sono un esempio i tool di intelligenza artificiale che creano immagini (come ad esempio DALL-E o Midjourney), video (è un esempio Synthesia, con cui creare video usando avatar personalizzati) o presentazioni aziendali (Tome), che possono fornire nuove idee creative e velocizzare il lavoro di grafici, web designer e social media manager. LEGGI ANCHE: Le possibilità creative e trasformative dell’Intelligenza Artificiale

Digital advertising

La comprensione dei bisogni del pubblico di riferimento è alla base di una campagna di marketing efficace. Una volta acquisiti i contatti e i dati dei propri utenti è possibile fornire loro consigli personalizzati che li convinceranno a tornare o ad acquistare il prodotto o il servizio. Si possono usare i nuovi tool basati sull’AI per segmentare velocemente i clienti, identificando i modelli comportamentali comuni e generando automaticamente testi e immagini per gli annunci da inserire all’interno delle piattaforme pubblicitarie. Inoltre, le web agency possono usare la generative AI per monitorare e analizzare costantemente i risultati delle campagne: può apportare correzioni e ottimizzazioni istantanee, garantendo un utilizzo più efficiente del budget pubblicitario e massimizzando il ROI complessivo.

SEO: Search Engine Optimization

I moderni tool basati sul machine learning consentono alle agenzie di analizzare più velocemente il traffico di un sito web, di controllare il codice presente nelle pagine e di accelerare i processi di ricerca delle parole chiave. Integrando, ad esempio, ChatGPT con i tradizionali software di analisi SEO è infatti possibile risparmiare tempo durante la ricerca delle parole chiave strategiche, con cui si potrà ottimizzare il sito web del cliente e dalle quali si potranno estrarre validi argomenti per l’elaborazione del piano editoriale del blog o dei social network. LEGGI ANCHE: 7 cose da sapere su ChatGPT prima di utilizzarlo per i contenuti e per la SEO Dividere le parole chiave in cluster, classificarle rispetto alle buyer personas o al search intent dell’utente e studiare gli argomenti più trattati dalla concorrenza, permettono all’agenzia di avere una base di partenza su cui poi strutturare le strategie di posizionamento future, con un considerevole risparmio di tempi e costi. Gli specialisti della SEO possono inoltre usare le funzionalità di apprendimento automatico e di generazione di codice per la creazione dei dati strutturati richiesti dai siti web dei clienti: le stringhe di codice che forniscono informazioni aggiuntive su una pagina classificandone il contenuto. Sono un esempio i dati strutturati delle schede prodotto di un eCommerce in JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data), il linguaggio usato per la marcatura delle pagine, che possono essere generati con i software basati sul machine learning.

Sviluppo e data analysis

Alcuni aspetti relativi all’analisi dei dati, come la loro classificazione, la pulizia e l’etichettatura, posso richiedere uno sforzo considerevole in termini di tempo e risorse. Sfruttando i modelli linguistici di grandi dimensioni è possibile ridurre i tempi di elaborazione dei dati: si può ad esempio creare il codice necessario per la costruzione di modelli analitici, in grado di velocizzare considerevolmente una parte delle attività di sviluppo dei developers. Secondo uno studio di GitHub, inoltre, gli sviluppatori che integrano soluzioni informatiche dotate di funzionalità dedicate all’autocompletamento del codice, come ad esempio Copilot, sono più veloci e produttivi, riducendo lo sforzo mentale richiesto per l’espletamento delle attività ripetitive. La segmentazione del pubblico può essere utilizzata, ad esempio, all’interno di una strategia di email marketing, per classificare in modo analitico il lead acquisito, dando un punteggio (lead scoring) che permetta di identificare in quale fase del processo di acquisto si trovi l’utente, per inviargli il messaggio giusto al momento giusto.

Rischi derivanti dal suo utilizzo

Sfruttando le potenzialità dei nuovi tool basati sul machine learning le agenzie digitali possono sviluppare il proprio business, offrendo soluzioni sempre più efficaci ai loro clienti. Tuttavia, è importante sottolineare che, in questa fase iniziale, è necessario trovare un equilibrio tra i benefici e i rischi dell’AI generativa. L’automazione di alcune attività può portare a un notevole risparmio di tempo e risorse, ma è fondamentale valutare attentamente le implicazioni etiche e la qualità dei contenuti prodotti per garantire la migliore esperienza agli utenti ed evitare problemi di privacy, copyright e contenuti duplicati. Per questo motivo ChatGPT e Bard evidenziano come i loro rispettivi modelli linguistici possono a volte essere imprecisi e fornire informazioni non veritiere o fuorvianti.

È importante tenere presente che questo è un risultato diretto della progettazione del sistema (ovvero massimizzando la somiglianza tra gli output e il set di dati su cui sono stati addestrati i modelli) e che tali output a volte possono essere imprecisi, non veritieri e altrimenti fuorvianti – OpenAI

L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il panorama delle agenzie di digital marketing, offrendo numerose opportunità per migliorare l’efficienza dei processi interni e per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Un esempio concreto? Una parte delle conclusioni di questo articolo e l’ultimo paragrafo sul digital advertising sono stati scritti da un tool basato sul machine learning: l’obiettivo è quello di testare la qualità e la coerenza dell’output fornito, riesci a trovare le differenze? LEGGI ANCHE: Pregiudizi e bias: qual è il rischio delle AI che imparano dagli esseri umani