Il Paradosso del controllo e l'evoluzione dei dati
L'adozione dell'Intelligenza Artificiale da parte di Google ha riscritto le regole del Paid Search. Le campagne Performance Max, che automatizzano completamente l'erogazione su tutti i canali (Search, Shopping, Display, YouTube, Discover), rappresentano l'evoluzione fondamentale di questo approccio. Tuttavia, il tradeoff cruciale di questa automazione è una drastica diminuzione del controllo rispetto alle campagne Search tradizionali.
Il Paradosso di PMax. Per l'e-commerce, questo si traduce in criticità significative: è possibile sapere per quali keyword gli annunci vengono attivati solo dopo che gli annunci sono stati erogati, il controllo sulla visibilità di prodotti ad alta marginalità è limitato e spesso le campagne tendono a privilegiare prodotti ad alta rotazione a discapito delle novità.
Dato che il controllo sulle keyword è limitato in PMax, è necessario identificare una nuova e più potente leva strategica. La risposta è nel Product Feed. Sebbene il marketer mantenga leve come gli Asset Creativi e gli Audience Signals, il Feed di Google Merchant Center è diventato il veicolo di controllo sui dati di prodotto più potente e granulare. È l'input primario attraverso cui l'inserzionista può istruire l'AI.
Anatomia del feed e architettura del controllo
Nelle campagne Search tradizionali, l’Advertiser ha sempre avuto il pieno controllo sul testo dell'annuncio, la landing page di atterraggio e la selezione delle keyword.
Con le campagne PMax, l'intelligenza artificiale di Google interviene per semplificare e automatizzare la gestione di molti di questi aspetti, assumendone una parte del controllo operativo. Per rispondere a questa evoluzione e garantire che gli inserzionisti mantengano la massima influenza e trasparenza sui risultati, Incubeta ha sviluppato soluzioni mirate che integrano dati aggiuntivi e strategici. Questo permette di guidare l'AI e ottimizzare le performance, superando la limitazione del controllo parziale offerto di default dalla piattaforma.
Il feed come fonte di dati avanzati
Il primo passo per recuperare il controllo è arricchire l'AI. Più dati possiamo fornire all'AI di Google, più potente può diventare il suo processo decisionale. Questo significa integrare il feed non solo con gli attributi di base, ma anche con dati di business di alto valore:
- Dati di vendita e margini
- Dati sulle scorte
- Dato sulla stagionalità
- Dati comportamentali degli utenti.
La mappatura dei dati per l'obiettivo
Il controllo si esercita attraverso i campi personalizzati: utilizzando dati esterni come i margini, i marketer possono segmentare il feed in base al profitto, istruendo l'AI a spingere i prodotti più redditizi, non solo quelli più cliccati. Oppure, inserendo input sulla stagione o sulla marginalità, è possibile privilegiare una determinata collezione di prodotti piuttosto che un’altra.
L’approccio di Incubeta: Enhanced PMax e GenAI
La strategia di Incubeta combina due motori per superare le sfide di PMax, integrando il controllo sul prodotto con l'arricchimento semantico.
Enhanced PMax: L'ottimizzazione dinamica dell'allocazione
L'Enhanced PMax si concentra sull'ottimizzazione dell'allocazione del budget basata sul valore del prodotto, anziché sul loro prezzo:
- Clustering Avanzato basato su ML: invece di trattare tutti i prodotti allo stesso modo, il sistema analizza il Product Feed e utilizza il Machine Learning per raggruppare i prodotti in base alle loro caratteristiche e, soprattutto, alle loro performance storiche.
- Esplorazione e Ricompensa: un Agente AI monitora costantemente le performance di questi gruppi all'interno delle campagne. Se un prodotto o un intero gruppo inizia a performare eccezionalmente bene o, al contrario, fatica, il sistema lo sposta automaticamente nell'ambiente (campagna o Asset Group) più adatto. L'AI è "premiata" quando migliora le performance complessive.
- Attivazione Multi-Tier: infine, i prodotti non vengono mai lanciati con un'unica strategia di offerta. Vengono attivati in campagne a livelli differenziati (multi-tier) che hanno obiettivi diversi (es. alcune campagne mirano al volume, altre al ROAS più alto), garantendo che ogni prodotto venga spinto in modo ottimale per massimizzare il profitto.
GenAI Feed Enhancer: L'arricchimento semantico e la copertura di ricerca
Questa soluzione si focalizza invece sul migliorare la copertura del prodotto:
- Decodificare le "Missing Words": il sistema confronta i termini di ricerca digitati dagli utenti con i titoli di prodotto esistenti. Identifica le parole chiave presenti nel termine di ricerca ma assenti nel titolo di prodotto, chiamate "Missing Words".
- Generazione Perfetta di Titoli: utilizzando l’AI e le "Missing Words," vengono generati titoli di prodotto migliorati. L'LLM ottiene il contesto completo del prodotto per assicurare la massima qualità.
- Impatto Misurabile: questo processo migliora la comprensione da parte di Google del prodotto. Aggiungendo parole chiave rilevanti al feed, si riesce a sbloccare e attivare la copertura di ricerca per query che prima non venivano abbinate.
Il feed come hub strategico e vantaggio competitivo
Il successo nel Paid Search automatizzato dipende dalla qualità degli input. L'obiettivo quindi non è lottare contro l'AI, ma alimentarla con il maggior numero di dati. Attraverso l'integrazione di dati di business nel feed e l'arricchimento semantico tramite GenAI, i brand trasformano i limiti di PMax in opportunità. Ciò garantisce una maggiore visibilità e comprensione delle performance del prodotto individuale e sblocca la possibilità di massimizzare il valore entro i limiti di efficienza, offrendo performance guidate dall'AI con un livello di controllo superiore.