9 Utilizzi innovativi dell’IA generativa nel marketing che devi conoscere

L’IA generativa non è più solo una parola d’ordine da conferenza tech: sta cambiando rapidamente il marketing.

Tra slogan pronti in pochi secondi, supporto alle idee per le campagne e contenuti prodotti “on demand”, questa tecnologia sta rivoluzionando il modo in cui i brand si connettono con le persone.

In questa guida vengono esplorati nove utilizzi concreti dell’IA generativa nel marketing, i migliori strumenti da usare e i principali rischi da tenere sotto controllo.

Cos’è l’IA generativa?

L’IA generativa è un ramo dell’intelligenza artificiale pensato percrearecontenuti (non solo “analizzare numeri”).

Può produrre immagini, testo, musica o bozze di documenti: spesso basta un prompt testuale per ottenere un output originale.

È diversa dall’IA tradizionale “a compito singolo”: l’IA generativa è più generalista e può svolgere attività diverse, un po’ come un amico multitasking che sa improvvisare su più fronti.

Con la crescita di questi strumenti, sempre più settori li stanno adottando, soprattutto marketing e advertising.

Ecco alcuni dati e trend riportati nell’articolo:

• Il 90% dei marketer che usano l’IA dice che aiuta la creazione di contenuti.

• I creator risparmiano circa 5 ore a settimana usando l’IA.

• L’85% dei marketer che usano l’IA la sfrutta per personalizzare i contenuti.

• Secondo Deloitte, l’82% degli early adopter vede ritorni economici dagli investimenti in IA.

• Forrester prevedeva che entro fine 2023 il 10% delle Fortune 500 avrebbe usato l’IA per creare contenuti.

Perché funziona nel marketing

Un sondaggio McKinsey citato nel testo indica che il 90% dei leader marketing si aspetta una crescita degli strumenti di IA generativa nei prossimi anni.
In pratica, l’IA generativa può aiutare su:

• Innovazione e creatività: libera tempo e permette di esplorare nuovi concept.

• Insight data-driven: facilita decisioni migliori grazie a dati su più touchpoint.

• Sviluppo prodotto: accelera test e iterazioni.

• Esperienze personalizzate: adatta messaggi e contenuti ai gusti del pubblico.

• Efficienza di tempo e costi: alcuni contenuti possono essere generati in meno di un minuto.

Marketing generativo

Il “marketing generativo” è l’uso dell’IA generativa per aumentare creatività e performance su SEO, social media e advertising.
L’idea è raccogliere e unificare dati cliente provenienti da reparti diversi (visite al sito, transazioni, ticket di supporto) e costruire esperienze omnicanale coerenti.

Quando fatto bene, una piattaforma di marketing con IA generativa non solo analizza i dati, ma monitora anche le reazioni alle campagne in tempo reale, con l’obiettivo di aumentare engagement e conversioni.

9 modi in cui l’IA generativa sta trasformando il marketing

1) Creazione di contenuti

Ideare contenuti nuovi può essere frustrante: l’IA può generare idee e formati, aiutando a superare il blocco creativo.

• Articoli blog, email e post social.

• Descrizioni prodotto e copy pubblicitari.

• Script per video.

L’output spesso va rifinito, ma strumenti come Jasper AI possono dare un’ottima base.

2) Produzione di immagini e video

Con strumenti come DALL‑E e Midjourney è possibile creare visual partendo da zero.

• Annunci e demo prodotto di qualità.

• Loghi e asset creativi.

• Immagini per post social.

3) Supporto alla SEO

L’IA generativa può organizzare rapidamente dati sulle keyword e accelerare attività SEO.

• Cluster tematici e argomenti correlati.

• Ricerca keyword per intento.

• Identificazione di gap e opportunità.

• Creazione di contenuti SEO‑friendly.

4) Segmentazione più intelligente

Secondo un sondaggio BCG citato nel testo, il 41% dei CMO usa l’IA per migliorare il targeting.

• Uso più efficiente del budget.

• Strategie basate su segmenti più precisi.

• Scoperta di nuovi segmenti.

• ROI potenzialmente più alto.

5) Personalizzazione avanzata

L’era del “one size fits all” è finita: l’IA facilita campagne su misura.

• Contenuti allineati alle preferenze individuali.

• Piani marketing personalizzati.

• Raccomandazioni più pertinenti.

6) Analisi del sentiment

Analizzando recensioni e commenti, l’IA aiuta a capire come si sente il pubblico.

• Analisi del sentiment in più lingue.

• Comprensione di ciò che piace/non piace dei prodotti.

• Chatbot capaci di rispondere tenendo conto del tono dell’utente.

7) Lead generation

L’IA può potenziare la generazione contatti e l’identificazione dei lead “caldi”.

• Risorse utili in cambio di dati di contatto.

• Chatbot per ingaggiare i visitatori.

• Analisi predittiva per stimare la propensione all’acquisto.

8) Customer support

Con l’IA, rispondere alle richieste può diventare più rapido e scalabile.

• Chatbot attivi 24/7.

• Suggerimenti personalizzati basati sulla navigazione.

• Supporto multilingua.

9) Marketing senza cookie di terze parti

Con i browser che limitano i cookie di terze parti, servono strategie alternative.

• Uso efficace dei dati di prima parte.

• Individuazione di trend comportamentali.

• Pubblicità contestuale più pertinente.

Capire le interazioni del cliente diventa essenziale.

Bonus: creazione di buyer persona

L’IA generativa può aiutare a definire buyer persona più realistiche, anche partendo da dati effettivi.

• Analisi dei dati cliente.

• Profili realistici.

• Possibilità di “interagire” con la persona per testare messaggi e angoli creativi.

Strumenti di IA generativa per il marketing

Visual e creatività

Generatori di immagini citati:

• DALL‑E2: crea visual partendo da prompt testuali.

• Midjourney: stile più artistico e “vibrante” (richiede Discord).

• Adobe Firefly: utile per chi lavora già nell’ecosistema Adobe.

Creazione video

Piattaforme citate:

• Runway: editing video rapido con funzioni avanzate.

• Synthesia: creazione di video in oltre 120 lingue.

In più, tool come HubSpot e Mailchimp possono aggiungere automazioni per lavorare in modo più efficiente.

Rischi e criticità

Integrare l’IA nel marketing può portare benefici, ma anche rischi importanti.
Le aree evidenziate includono bias, inaccuratezze e questioni legate a copyright e privacy.

Accuratezza

L’IA generativa può produrre contenuti plausibili ma falsi (disinformazione), quindi serve controllo qualità prima di pubblicare.
Inoltre, non comprende davvero emozioni e contesto culturale: può generare messaggi fuori tono o offensivi.

Bias

Se i dati di addestramento sono distorti, anche l’output lo sarà.
Usare contenuti o immagini biasate può danneggiare reputazione e inclusività del brand.

Trasparenza

Le persone vogliono autenticità: è importante chiarire il ruolo dell’IA nelle attività di marketing, specialmente quando si usano dati e automazioni.

Copyright

Gli output possono “assomigliare” a opere esistenti e le dispute legali nel settore rendono il tema delicato.
Nel testo viene citata anche la controversia New York Times vs. OpenAI come esempio di attenzione crescente su questi aspetti.

Privacy

Il marketing con IA usa spesso grandi quantità di dati personali.
Con normative come GDPR e CCPA, una gestione non conforme può portare rischi e sanzioni.

Come sfruttarla bene

Per usare l’IA generativa in modo efficace (senza “buttarla dentro” a caso) il testo suggerisce una roadmap pratica:

• Identificare opportunità: coinvolgere un team eterogeneo e selezionare attività ad alto consumo di tempo.

• Definire obiettivi: chiarire cosa si vuole ottenere, per scegliere tool e prompt migliori.

• Creare un ambiente di test: provare prima in “sandbox” e verificare che i risultati restino accurati nel tempo.

• Definire governance: regole, sicurezza e limiti d’uso per evitare incidenti su dati e contenuti.

• Formare il team marketing: workshop e training per rendere il team autonomo e competente.

Esempi di aziende

Atlassian

Atlassian ha introdotto “Atlassian Intelligence”, un assistente basato su IA (citato come collegato a tecnologia OpenAI) per migliorare attività di supporto e produttività.
Funzionalità descritte:

• Comporre risposte ai clienti più velocemente.

• Redigere contenuti in base a specifiche prodotto.

• Automatizzare chat di supporto su Slack e Teams.

• Recuperare informazioni dalla knowledge base.

• Riassumere note di meeting.

• Tradurre richieste in Jira Query Language.

Coca‑Cola

La campagna “Create Real Magic” viene descritta come un mix tra creatività umana e strumenti IA (GPT‑4 e DALL‑E) che permette alle persone di creare contenuti usando asset del brand.
Benefici citati:

• Democratizzare l’uso delle immagini del brand.

• Stimolare connessioni autentiche.

• Usare l’IA come ispirazione artistica.

Duolingo

Duolingo ha integrato l’IA per migliorare l’apprendimento, sfruttando dati su una base utenti enorme.
Due feature citate:

• Explain My Answer: spiegazione personalizzata degli errori.

• Role‑Playing: interazione con personaggi IA per esercizi linguistici.

Prospettive future

L’IA generativa viene presentata come “partner creativo” che può ampliare possibilità e velocità del marketing, senza sostituire empatia e sensibilità culturale umana.
Un punto chiave è non farsi travolgere dall’hype, ma usare questi strumenti per creare nuove opportunità e connessioni più forti con il pubblico.

• Abbracciare la creatività.

• Trovare nuove opportunità.

• Rafforzare il legame con l’audience.

FAQ

• Cos’è l’IA generativa?
  È un ramo dell’IA focalizzato sulla creazione di contenuti (testo, immagini, musica), non solo sull’analisi di dati.

• Come impatta il marketing?
  Aiuta a creare contenuti in modo efficiente, personalizzare esperienze e analizzare dati, risparmiando tempo e aumentando l’engagement.

• Quali sono i benefici principali?
  Più creatività, insight migliori, sviluppo più rapido e maggiore efficienza di tempo e costi.

• Cos’è il “marketing generativo”?
  È l’approccio che usa l’IA generativa per target migliore e customer journey personalizzati, unificando dati su più touchpoint.

• Come aiuta la SEO?
  Identifica opportunità keyword, organizza dati e supporta la creazione di contenuti ottimizzati.

• Che ruolo ha il sentiment analysis?
  Misura come il pubblico percepisce prodotti e contenuti, guidando decisioni e risposte.

• Quali rischi ci sono?
  Accuratezza, bias, trasparenza, copyright e privacy.

• Cosa considerare per adottarla?
  Opportunità, obiettivi chiari, test controllati e governance.

• Quali aziende la stanno usando?
  Nel testo vengono citate Atlassian, Coca‑Cola e Duolingo.