Cosa può fare l'IA per il marketing: tool, software alternativi e come orientarsi

L’avvento dell’Intelligenza Artificiale è accompagnato da molto hype e poca conoscenza, ma al tempo stesso – innegabilmente – da grande entusiasmo. La sensazione è unanime: siamo di fronte ad una rivoluzione che rappresenterà l’ennesima accelerazione dei processi. Di fronte a tale ambizione, però, sbatte la percezione di quanti, desiderosi di applicare l’IA alla propria quotidianità, si trovano impossibilitati a trovare il giusto strumento. Quando si parla di Intelligenza Artificiale, infatti, troppo spesso si pensa ad un grande cervello informatico onnisciente, concetto che in realtà non esiste né può esistere. Esistono invece più tool e più intelligenze, applicabili ai singoli ambiti sulla base di specifiche competenze/esperienze.

Ecco perché la semplice applicazione di ChatGPT a qualsiasi ambito (ne sono esempio le troppe applicazioni giornalistiche che sviliscono professionalità, contenuto e verità) è una banalizzazione che può solo far male allo sviluppo dell’IA poiché sforzo profuso nella direzione sbagliata. Le potenzialità sono molte, insomma, purché orientate al potenziamento di quella capacità di “intelligere” che è alla base del concetto di “intelligenza”: accumulare competenza, maturare esperienza, affinare consapevolezza, abilitare un qualcosa che possa avvicinarsi al senso critico.

I software con IA sono tutti così utili per chi fa Marketing?

E nel marketing? Se si volesse applicare l’IA al mondo del marketing, dove si potrebbe attingere per ricavarne un vantaggio competitivo? Che gli strumenti si siano moltiplicati, infatti, è innegabile e molte sono altresì le liste comparative che oggi puntano più ad aggregare una moltitudine di nomi che non a sviluppare una reale disamina di un orizzonte in continua e vorticosa evoluzione.

Nomi quali Jasper e Pictory, ChatGPT e Bard, Neuronwriter e Rytr sono ormai di pubblico dominio per quanti cercano supporto nella creazione di testi e campagne di marketing, ma troppo spesso le loro lacune sono colmate dalla semplice chimera di aver trovato la nuova gallina dalle uova d’oro: quel che se ne ricava è però troppo spesso uno sforzo ancor maggiore di controllo ed editing, senza vantaggi oggettivi e con rischi crescenti per la qualità del risultato finale. Tutto è utile e tutto può non esserlo, insomma: di fronte a tale vastità di opzioni, ora l’importante è saper scegliere.

ChatGPT, Bing AI e Bard sono i tool generalisti, quelli più noti e sui quali maggiori investimenti sono stati riversati per mettere insieme capacità linguistiche sempre più affinate. Se in termini di competenza ci sono limiti evidenti che pongono stringenti paletti allo sviluppo dei significati affidabili, in quanto a produzione testuale sono invece già ad ottimi livelli. Gli aggiornamenti si succedono ormai più volte all’anno: se ChatGPT ha puntato tutto su chat in grado di assistere alle domande degli utenti, Bing AI ha sviluppato un’ottima IA generativa per immagini e Bard insegue colma di potenziale, ma cercando un’identità che ancora sembra mancare.

Tra i tool più affermati v’è inoltre Jasper (basato su GPT-4), servizio che spazia dalla scrittura di articoli alla creazione di app: il fatto che il servizio metta al centro della sua azione la conoscenza pregressa dell’azienda, rende il risultato più allineato alla brand voice e configura così una delle leve di maggior potenziale per quanti cercano qualcosa di realmente utile nella propria quotidianità operativa.

Neuronwriter e Rytr mettono in campo finalità parallele, ma con utilità meno palpabile: il primo si focalizza sugli aspetti SEO dei testi e sullo sviluppo di piani editoriali focalizzati sul brand; il secondo esalta il senso della scrittura (arrivando anche a plot di romanzi, strofe di canzoni e testi accademici), ma sembra esaurire in questa direzione il proprio apporto alla causa.

In parallelo vanno citati nomi quali Dall-E, Midjourney o Stability che si focalizzano sulla generazione di immagini partendo da una richiesta testuale che indirizza le scelte dell’algoritmo per arrivare ad una risultante fedele rispetto all’idea iniziale. Pictory.ai, per contro, opera in ambito video per la creazione di script, montaggi automatici, e altri processi generativi estremamente fantasiosi. In tutti questi casi l’obiettivo è la creazione di singoli elementi multimediali sicuramente utili, ma che costituiscono a loro volta meri tasselli elementari.

GetResponse va invece oltre tutto ciò, puntando dritto al dunque: creare in tutto e per tutto una campagna di marketing dall’inizio alla fine.

Il curioso caso di GetResponse

GetResponse, che è innanzitutto un software di email marketing con 25 anni di attività alle spalle, ha potenziato le sue funzionalità con l’intelligenza artificiale. E fin qui nulla di veramente eccezionale. Un po’ tutti gli strumenti di marketing stanno evolvendo in questa direzione.

GetResponse si contraddistingue in questo quadro per l’approccio portato avanti e per il pragmatismo con cui l’IA viene messa al servizio dell’utilità. GetResponse vuole servire: vuole mettersi a disposizione non per sostituire le capacità umane, ma per evitargli tutti quei ruoli e quelle funzioni nei quali l’intelligenza dell’utente non va sopperita, ma potenziata. Quella che si intende creare è una vera e propria sinergia, insomma, dove l’uomo offre indicazioni e l’IA si pone nelle posizioni “di fatica” per portare avanti le mansioni più lente e ripetitive. Dove, insomma, la velocità può essere moltiplicata, le competenze necessarie abbattute, i budget annullati ed il time-to-market ridotto ai minimi termini.

Traducendo il discorso in maniera più concreta, GetResponse ha sviluppato un tool denominato AI Campaign Generator che consente di mettere a punto una campagna di marketing, basata su email e lead generation, completa in ogni aspetto.

Il tutto a partire però da semplici indicazioni che nutrono il ragionamento dell’algoritmo e consentono di arrivare ad una messa a terra pressoché immediata.

Come funziona questo AI Campaign Generator

Il primo passo da compiere è quello di creare la campagna per introdurre i settaggi di base.

A questo punto occorre inserire informazioni utili al sistema di IA per calibrare il tone of voice, a decidere le sfumature linguistiche da utilizzare, a pesare le call to action, nonché a definire tutto quanto concerne il contesto operativo nel quale si fa ad innestare il messaggio:

L’ultimo passaggio è legato al design, al template, alle scelte cromatiche ed all’estetica: si tratta di aspetti nei quali l’IA si fa da parte, affinché la sensibilità umana possa sposarsi alle scelte del tool per arrivare in pochi click ad un risultato che non si sarebbe invece altrimenti raggiunto se non con il coinvolgimento di vari professionisti per svariate giornate di lavoro:

Il risultato? Una landing page pronta all’uso, pensata per acquisire nuovi iscritti e veicolarli immediatamente verso le giuste leve di engagement; un’email di benvenuto pensata per attivare immediatamente i nuovi contatti acquisiti;, una newsletter altrettanto pronta all’uso, per coinvolgere i contatti e avviarli verso la monetizzazione.

Tiriamo le somme: quale software scegliere?

La scelta dovrà essere basata sempre e comunque sulle proprie lacune e le proprie potenzialità. L’IA, infatti, ha una duplice potenzialità: risolvere mancanze o esaltare una risorsa. Laddove budget e competenze mancano, l’IA deve poter sostituire le risorse umane non disponibili; laddove le risorse umane ci sono, l’IA deve supportare l’estro creativo e le competenze esistenti operando in quelle funzioni nelle quali l’uomo non esprime al meglio il proprio potenziale. La grande forza dell’IA sta nella produttività: laddove il software – nella sua accezione classica – ha fino ad oggi avuto ruolo egemonico, ora l’Intelligenza Artificiale potrà alzare ulteriormente l’asticella.

Scegliere servizi generalisti di IA è un modo come un altro per sostituire interi team di lavoro (dalla SEO alle SEM, fino alla gestione dei social media), ma la risultante è priva di tutta quella sensibilità umana che fa inevitabilmente la differenza.

Scegliere tool specifici è un modo per arrivare più rapidamente al risultato sostituendo competenze di dettaglio, ma occorre una matrice umana che unisce i puntini e porta a casa il risultato.

Il caso di GetResponse è emblematico perché persegue una finalità specifica per sposare entrambe le esigenze: da una parte migliorare la messa a terra dei progetti, con tempistiche abbattute anche dell’85% e dall’altra mettendo insieme i principali elementi che permettono all’IA di migliorare le strategie di marketing.

Secondo una ricerca McKinsey, l’IA potrà avere un impatto economico fondamentale negli anni a venire: le stime indicano una forchetta dal 35 al 70% di margine di crescita direttamente imputabile a questi aspetti, generando un potenziale che andrà ad avvantaggiare ogni comparto, ogni azienda e ogni idea che saprà attingervi nel modo più coraggioso ed opportuno. Marketing, Sales e Software engineering sono tra gli ambiti nei quali l’impatto percentuale dell’IA potrà essere maggiore, surclassando in modo decisivo altri dei quali molto si è invece già parlato (Finance, Supply Chain, HR): le prospettive sono eclatanti, insomma.

Quando si opera in ambito marketing, nello specifico, lo scopo è quello di catturare l’attenzione dei lettori, calamitarne le azioni, coinvolgerne l’emotività attraverso l’empatia e trasformare quindi questo rapporto in una azione commerciale. Quando l’azione dell’IA facilita lo sviluppo degli strumenti deputati a questi obiettivi, allora si è fatto un passo avanti verso migliori performance; quando si delega superficialmente all’IA ciò che non si è in grado di raggiungere, spesso e volentieri si è soltanto costruito l’ennesimo progetto con basi fragili.

Ecco perché affidarsi a soluzioni che palesano la propria utilità in modo trasparente è ciò che più può aiutare le aziende (soprattutto le PMI): ogni strumento va scelto per ciò che sa offrire e quando l’offerta è ben definita allora la scelta sarà più profittevole.

L’intelligenza artificiale generativa potrebbe ridurre in modo significativo il tempo necessario per l’ideazione e la stesura dei contenuti, consentendo di risparmiare tempo e fatica preziosi. Può altresì facilitare la coerenza tra i diversi contenuti, garantendo una brand voice, uno stile di scrittura ed un formato uniformi. I membri del team possono collaborare tramite l’intelligenza artificiale generativa, che può integrare le loro idee in un unico pezzo coeso. Ciò consentirebbe ai team di migliorare in modo significativo la personalizzazione dei messaggi di marketing rivolti a diversi segmenti di clienti, aree geografiche e dati demografici. Le campagne e-mail di massa possono essere tradotte istantaneamente in tutte le lingue necessarie, con immagini e messaggi diversi a seconda del pubblico. La capacità dell’intelligenza artificiale generativa di produrre contenuti con specifiche diverse potrebbe aumentare il valore, l’attrazione, la conversione e la fidelizzazione del cliente nel corso della vita e su una scala superiore a quanto è attualmente possibile attraverso le tecniche tradizionali.

McKinsey, “The economic potential of generative AI: the next productivity frontier“

La creatività resta al centro

Il concetto di creatività resta inevitabilmente al centro. Ma è un concetto che evolve e che non può più essere semplicemente circoscritto a quell’idea di scintilla primordiale da cui intere campagne marketing hanno origine. Al netto dell’importanza dell’idea originaria, la differenza la fanno il percorso di sviluppo, le tempistiche, la sostenibilità economica, la tecnica della messa a terra. “Creatività” non è più appannaggio esclusivo dell’uomo, né può essere qualcosa da delegare completamente alla macchina: nel rapporto dialogico tra le parti, piuttosto, è possibile tessere le trame di una nuova matrice creativa, nella quale uomo e IA hanno posto fianco a fianco nel perseguimento di obiettivi ad altissimo potenziale.

Ecco perché, a prescindere dalla scelta, quel che è importante è saper scegliere: avere piena consapevolezza delle piattaforme che si vanno ad utilizzare, insomma, senza affidarsi alla soluzione generalista sperando sia compendio magico ad ogni problema. Affidarsi all’IA non significa cercare un’alchimia ma, al contrario, mettere strutturalmente assieme le migliori intelligenze disponibili. Una delle quali è quella dell’uomo.