L’intelligenza artificiale generativa (generative AI – IA generativa) sta rapidamente trasformando il marketing e il modo in cui le agenzie operano. Questa tecnologia, che utilizza il machine learning per creare nuovi contenuti, è in grado di automatizzare attività ripetitive, migliorare la comprensione del comportamento degli utenti e generare contenuti di alta qualità.
Come l’IA generativa sta cambiando il marketing
L’IA generativa sta già avendo un impatto significativo su diversi aspetti del marketing, tra cui:
- Creazione di contenuti: L’AI generativa può essere utilizzata per creare contenuti di testo, immagini e video in modo rapido ed efficiente. Questo può aiutare le agenzie a risparmiare tempo e denaro, e a produrre contenuti più coinvolgenti e rilevanti per il pubblico di destinazione.
- Personalizzazione: L’AI generativa può essere utilizzata per personalizzare i contenuti e le esperienze di marketing in base alle esigenze individuali dei clienti. Questo può aiutare le agenzie a migliorare l’engagement e a generare lead più qualificati.
- Ottimizzazione della conversione: L’IA generativa può essere utilizzata per ottimizzare le pagine di destinazione e le campagne di marketing per massimizzare le conversioni. Questo può aiutare le agenzie a ottenere un ROI più elevato dai loro investimenti.
Come l’IA generativa sta cambiando il futuro delle agenzie
L’IA generativa ha il potenziale di trasformare il modo in cui le agenzie operano. Le agenzie che adottano questa tecnologia saranno in grado di:
- Automatizzare le attività ripetitive: L’IA generativa può liberare i dipendenti delle agenzie da attività ripetitive e noiose, in modo che possano concentrarsi su attività più creative e strategiche.
- Migliorare la comprensione del comportamento degli utenti: L’IA generativa può aiutare le agenzie a comprendere meglio il comportamento degli utenti, in modo da poter creare campagne di marketing più efficaci.
- Generare contenuti di alta qualità: L’IA generativa può aiutare le agenzie a generare contenuti di alta qualità in modo rapido ed efficiente.
L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia emergente con il potenziale di trasformare il marketing e il futuro delle agenzie. Le agenzie che adottano questa tecnologia saranno in grado di migliorare la propria efficienza, comprendere meglio il comportamento degli utenti e generare contenuti di alta qualità.
Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?
L’intelligenza artificiale generativa (IA generativa) è un tipo di intelligenza artificiale che è in grado di generare nuovi contenuti, come testo, immagini, video, musica o altri media, in risposta a delle richieste dette prompt.
L’IA generativa utilizza tecniche di machine learning e deep learning per apprendere dai dati esistenti e generare nuovi contenuti che siano simili a quelli originali, ma non identici.
Come funziona l’IA generativa?
L’IA generativa funziona in due fasi:
- Apprendimento: In questa fase, l’IA viene addestrata su un set di dati di contenuti esistenti. Il set di dati può essere costituito da testo, immagini, video o altri media. L’IA apprende le caratteristiche dei dati e le relazioni tra di essi.
- Generazione: In questa fase, l’IA utilizza le conoscenze acquisite nella fase di apprendimento per generare nuovi contenuti.
Esempi di IA generativa
Ecco alcuni esempi di IA generativa:
- GPT-3: GPT-3 è un modello di linguaggio generativo sviluppato da OpenAI. Può generare testo, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle tue domande in modo informativo.
- DALL-E 2: DALL-E 2 è un modello di intelligenza artificiale generativa che può creare immagini realistiche da un testo descrittivo.
- DeepFake: DeepFake è una tecnologia di IA generativa che può creare video realistici in cui le persone dicono o fanno cose che non hanno mai detto o fatto.
Applicazioni dell’IA generativa
L’IA generativa ha un’ampia gamma di applicazioni, tra cui:
- Creatività: L’IA generativa può essere utilizzata per creare nuovi contenuti creativi, come musica, arte e letteratura.
- Traduzione: L’IA generativa può essere utilizzata per migliorare la traduzione automatica.
- Ricerca: L’IA generativa può essere utilizzata per generare nuove ipotesi e teorie scientifiche.
- Marketing: L’IA generativa può essere utilizzata per creare pubblicità e contenuti di marketing personalizzati.
Esempi di utilizzo della generative AI in una digital agency
Agenzie e imprese possono sfruttare l’AI generativa, integrando strumenti per massimizzare i benefici.
I marketer sempre di più integrano questa tecnologia nei propri processi creativi, con l’intento di risparmiare tempo ed economie.
I nuovi tool basati su AI possono far risparmiare più di cinque ore settimanali, pari all’equivalente di più di un mese all’anno.
Contenuti testuali e multimediali
Creazione e modifica di contenuti testuali e multimediali possono essere automatizzate e velocizzate con l’impiego di tool basati sull’apprendimento automatico, rinnovando l’approccio al content marketing. Negli ultimi mesi, startup e bigtech hanno contribuito a questo cambiamento.
Tra i più validi tool di intelligenza artificiale generativa troviamo sicuramente ChatGPT, il chatbot di OpenAI che consente di creare codice e testo. Si tratta di uno strumento molto versatile che può essere utilizzato con lo scopo di generare contenuti originali, scritti da zero, la cui qualità può variare in base alle specifiche del prompt fornito.
Il tool si basa su un modello di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Model) addestrato su centinaia di terabyte di testo. Grazie a questa tecnologia, ChatGPT è in grado di fornire risposte dettagliate che simulano le interazioni umane. Inoltre, il modello può essere personalizzato secondo specifiche necessità.
Chiunque può facilmente utilizzare ChatGPT per scrivere testi, codici e persino scambiare messaggi. È possibile adattare il modello a diversi usi, e l’intelligenza artificiale generativa consente a ChatGPT di generare contenuti nuovi e unici.
Nel complesso, questo tool di OpenAI rappresenta una valida alternativa al processo normale di creazione di contenuti ed è una risorsa estremamente utile per sviluppatori, marketer, copywriter e chiunque voglia velocizzare il proprio processo di produzione di contenuti.
Ottimizzare attività come scrittura meta title, redazione articoli blog, ideazione piani editoriali e caption social network con questo strumento.
Tra i modelli linguistici più avanzati per processare, produrre ed editare contenuti c’è Bard, il “collaboratore creativo” di Google, recentemente introdotto anche in Italia. Può essere incluso nei processi creativi delle agenzie per accelerare la ricerca di notizie e la stesura di contenuti.
Bard è un modello di intelligenza artificiale costruito su algoritmi di ricerca di informazioni e di apprendimento profondo che consente alle agenzie di creare contenuti in modo più veloce e preciso. Questo modello funziona come una “collaboratore creativo”: sfruttando le sue funzionalità di ricerca, è in grado di trovare rapidamente informazioni pertinenti e creare contenuti di qualità in modo più efficiente rispetto a quanto è possibile con le tecnologie tradizionali.
Inoltre, è in grado di comprendere meglio come i contenuti vengono letti e interpretati dagli utenti in modo da poter fornire contenuti migliori in termini di qualità. Bard può essere utilizzato in molti contesti, dal content marketing alla produzione di contenuti editoriali, ed è perfetto per le agenzie che creano contenuti per i propri clienti.
In primo luogo, Bard può aiutare le agenzie a risparmiare tempo e denaro nella ricerca di informazioni, consentendo loro di trovare, rielaborare ed esplorare contenuti con più precisione e rapidità. Inoltre, esso permette alle agenzie di ottimizzare i contenuti e offrire il miglior contenuto basato sulla comprensione del contesto e del pubblico di destinazione. Questo modello linguistico offre anche agli utenti la possibilità di interagire con il contenuto in modo più naturale e intuitivo.
In questo modo, le agenzie possono creare contenuti più accurati e di maggiore qualità in modo più rapido e intuitivo. Inoltre, Bard offre anche agli utenti un’esperienza migliore: esso è in grado di fornire contenuti più brevi, focalizzati e di maggior qualità, in termini di informazioni pertinenti e comprensione del contesto. Ciò significa che gli utenti possono accedere facilmente alle informazioni di loro interesse in modo più veloce ed efficiente.
Questo modello di intelligenza artificiale offre anche una più ampia gamma di opzioni, dalla rielaborazione dei contenuti alla generazione di contenuti, consentendo alle agenzie di offrire ai loro clienti una scelta più ampia di contenuti. Inoltre, Bard è in grado di elaborare i contenuti in modo più accurato, consentendo alle agenzie di fornire contenuti di maggiore qualità in termini di precisione e chiarezza. Tutto ciò significa che le agenzie possono risparmiare tempo prezioso e denaro nella creazione di contenuti di qualità.
In conclusione, Bard è un modello linguistico di ultima generazione che offre ai creativi delle agenzie una vasta gamma di funzionalità, sia in termini di ricerca di informazioni che di generazione di contenuti. Grazie a Bard, le agenzie possono creare contenuti di qualità in modo più rapido ed efficiente, risparmiare tempo prezioso e denaro, e fornire ai loro clienti una scelta più ampia di contenuti.
Inoltre, Bard è in grado di fornire contenuti più brevi e di maggiore qualità, offrendo agli utenti un’esperienza più naturale e intuitiva. Infine, esso consente alle agenzie di fornire contenuti più accurati e di maggiore qualità in termini di precisione e chiarezza
Strumenti basati sul machine learning possono essere impiegati per rielaborare un testo esistente. Content creator possono ricorrervi per inserire paragrafi, sintetizzare guide, riassumere brief o modificare il tono espressivo di un testo, rendendolo più formale o emotivamente coinvolgente.
È possibile integrare strumenti basati sul machine learning per generare contenuti multimediali.
Gli strumenti di intelligenza artificiale permettono di generare immagini (DALL-E, Midjourney), video (Synthesia, con avatar personalizzati) e presentazioni aziendali (Tome), portando una ventata di nuove idee creative e agevolando il lavoro di grafici, web designer e social media manager.
In particolare, DALL-E, un modello di Intelligenza Artificiale sviluppato da OpenAI, permette di creare immagini dalle descrizioni testuali più improbabili. In effetti, il modello genera una grande varietà di possibili immagini, come un cappello da cuoco con tre orecchie di gatto o una pecora in una pentola di sugo. Inoltre, Midjourney è un generatore di immagini AI che consente di creare in pochi secondi immagini realistiche partendo dai disegni di un bambino.
Gli strumenti di intelligenza artificiale offrono una vasta gamma di soluzioni creative ai professionisti del settore grafico, offrendo loro la possibilità di produrre contenuti di qualità eccezionale. DALL-E, ad esempio, consente di generare immagini che vanno al di là dell’immaginazione umana, creando immagini a partire da descrizioni testuali.
Questo modello AI di OpenAI, infatti, è in grado di generare immagini incredibilmente creative come una pecora in una pentola di sugo o un cappello da cuoco con tre orecchie di gatto. Inoltre, servizi come Midjourney rendono possibile la creazione di immagini realistiche da disegni di bambini. Inoltre, le piattaforme come Synthesia forniscono video personalizzati con avatar, mentre Tome offre ai professionisti del settore un modo semplice e veloce per creare presentazioni aziendali di qualità.
La tecnologia di intelligenza artificiale offre quindi ai professionisti del settore grafico, web designer e social media manager l’opportunità di creare contenuti eccezionali in tempi molto brevi. L’AI spinge i professionisti del settore oltre i limiti dell’immaginazione, aprendo la porta a nuove idee creative.
Inoltre, l’utilizzo di strumenti AI aumenta la produttività, poiché consente di creare contenuti di qualità in tempi più brevi rispetto ai metodi tradizionali. L’AI permette di creare contenuti unici, che possono soddisfare le esigenze di aziende e organizzazioni di tutti i tipi. Inoltre, la tecnologia di intelligenza artificiale aiuta le aziende a sfruttare al meglio le loro risorse, permettendo loro di generare contenuti di qualità in tempi più brevi.
Inoltre, l’intelligenza artificiale può rivelarsi un prezioso alleato nell’ottimizzare contenuti esistenti, come immagini, video e presentazioni aziendali, senza comprometterne la qualità. L’AI fornisce una soluzione ideale per rispondere alle sfide di marketing contemporaneo, offrendo ai professionisti del settore un modo semplice e veloce per creare contenuti di qualità.
Web advertising
Comprendere i bisogni del pubblico è essenziale per una strategia di marketing di successo. Acquisire i dati dei propri clienti e personalizzare consigli ed offerte li convincerà ad acquistare o tornare.
Utilizzando gli strumenti AI, è possibile segmentare rapidamente i clienti, individuare i modelli comportamentali condivisi e generare automaticamente testi ed immagini per gli annunci da inserire sulle piattaforme di pubblicazione.
Le web agency possono impiegare l’AI generativa per monitorare e valutare costantemente i risultati delle loro campagne: grazie a essa, possono apportare modifiche immediatamente per un utilizzo più efficiente dei fondi pubblicitari, ottenendo così un ROI ottimizzato.
SEO (Search Engine Optimization)
Strumenti basati sul machine learning permettono alle agenzie di analizzare rapidamente il traffico web, controllare le pagine e velocizzare la ricerca delle parole chiave.
Integrando ChatGPT con software di analisi SEO, si può risparmiare tempo durante la ricerca di parole chiave strategiche per ottimizzare il sito web e generare validi argomenti per il piano editoriale del blog o dei social network.
Dividere le parole chiave in cluster, classificarle in base alle buyer personas o all’intento di ricerca degli utenti, studiare gli argomenti più discusi dai competitori: questi passaggi offrono all’agenzia una buona base su cui costruire le strategie future, riducendo tempi ed economie.
Gli specialisti SEO possono impiegare apprendimento automatico ed generare codice per produrre dati strutturati richiesti dai siti web dei clienti: stringhe di codice che forniscono informazioni supplementari su una pagina, permettendo di classificarne il contenuto.
I dati strutturati delle schede prodotto di un eCommerce in JSON-LD sono un esempio di come il machine learning può essere utilizzato per generare marcature di pagine.
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Analisi dei dati per lo sviluppo
Analisi dei dati, classificazione, pulizia e etichettatura possono richiedere sforzi significativi in termini di tempo ed energie. Utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni, è possibile accelerare l’elaborazione dei dati. Ciò permette di generare codice per costruire modelli analitici che riducono considerevolmente l’impegno dello sviluppatore.
Studi di GitHub dimostrano che gli sviluppatori che usano soluzioni dotate di autocompletamento del codice, come Copilot, sono più rapidi ed efficienti, e necessitano di uno sforzo mentale minore per l’esecuzione di attività ripetitive.
Segmentare per definire il proprio pubblico, e inviare contenuti personalizzati, può aiutare a migliorare significativamente il tasso di apertura e di conversione, aumentando così i profitti della propria attività. Segmentare il pubblico, per fornire messaggi di marketing mirati e personalizzati, può aiutare a raggiungere un tasso di apertura e conversione più alto. La segmentazione può essere usata, ad esempio, in una strategia di email marketing, per analizzare i leads ottenuti, attribuendo un punteggio (lead scoring) che identifichi in quale fase del processo di acquisto si trovi l’utente e consenta di inviare il messaggio adeguato.
I rischi nell’usare l’IA generativa
Le agenzie digitali possono sfruttare le potenzialità dell’IA generativa per offrire soluzioni più efficaci ai clienti. Tuttavia, è essenziale raggiungere un equilibrio tra i vantaggi e i rischi connessi.
Automazione di alcune attività può comportare significativi risparmi di tempo e risorse, ma è essenziale ponderare le implicazioni etiche ed assicurare la qualità dei contenuti prodotti per assicurare un’esperienza ottimale agli utenti, evitando problemi di privacy, diritti d’autore e contenuti duplicati.
Per questo motivo ChatGPT e Bard mostrano come i loro modelli linguistici possono talvolta essere imprecisi e fornire informazioni ingannevoli.
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’IA generativa rivoluziona il mondo del digital marketing, offrendo opportunità di migliorare l’efficienza dei processi interni e per sfruttare un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti.
Un esempio concreto? Parte delle conclusioni e il paragrafo finale di questo articolo sono stati compilati da un software basato sull’intelligenza artificiale. L’intento è verificare la qualità e la corrispondenza dell’output. Riesci a individuare le discrepanze?
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