Come Customer Engineer per Google Cloud Italy, Ivan Nardini supporta i clienti nel portare in produzione modelli di AI e machine learning.
Cos'è l'intelligenza artificiale generativa
L’intelligenza artificiale generativa è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, musica, audio e video.
Usa modelli di base allenati per eseguire diversi compiti, come creare riepiloghi e riassunti o generare domande e risposte.
Come funziona l'AI generativa?
L'AI generativa funziona grazie a un modello di deep learning che apprende pattern e dati creati dall'uomo, per generare nuovi contenuti.
Comunemente, attraverso l’apprendimento supervisionato, si assegna al modello un set di contenuti creati dall'uomo e le etichette corrispondenti. In questo modo il modello è in grado di generare contenuti simili, contrassegnati con le stesse etichette.
Intelligenza artificiale generativa: esempi e applicazioni nel marketing
Secondo McKinsey, l'AI generativa può aumentare la produttività della funzione marketing con un valore compreso tra il 5 e il 15 percento della spesa marketing totale.
L’intelligenza artificiale generativa, infatti, è in grado di supportare i team nelle attività quotidiane, potenziando la creatività, la produttività e l'impatto del marketing sui risultati di business. Nelle prossime righe descriveremo l’impatto dell’AI generativa nel marketing.
L’AI generativa per la pubblicità: personalizzazione e performance media
L’AI generativa permette ai team di marketing di costruire facilmente segmenti di pubblico e di personalizzare i contenuti su scala, per le singole audience. Facendo ciò è in grado di agevolare l’incremento delle conversioni, il ritorno sugli investimenti e la fidelizzazione dei consumatori.
Questo permette alle persone di avere un’esperienza cucita sui propri interessi e di percepire più positivamente il brand. Secondo un recente studio di Google e Ipsos, infatti, 74% dei consumatori italiani ha detto di volere che i brand dimostrino di comprendere le loro esigenze.
La personalizzazione non si ferma ai contenuti dell’e-commerce di un brand. L’AI generativa è anche in grado di migliorare conversioni e ritorni delle campagne pubblicitarie grazie alla possibilità di generare e mostrare i messaggi a segmenti di audience specifici.
Grazie a strumenti come il data warehouse analitico di Google Cloud BigQuery e la piattaforma di machine learning Vertex AI, un brand potrebbe avvalersi dell’AI per analizzare il sentiment online del proprio pubblico, consolidare i dati raccolti in un unico spazio e grazie a questi realizzare esperienze digitali personalizzate. È quello che ha fatto Estée Lauder Companies.
Generare immagini, testi, video e creatività con l'intelligenza artificiale
Con l’AI generativa i team di marketing possono accelerare il processo di sviluppo dei contenuti destinati ai canali aziendali, generando velocemente testi, immagini e audio personalizzati.
Possono interrogare l’intelligenza artificiale generativa attraverso prompt in linguaggio naturale,. Questo assicura un accesso al dato più immediato e la presa di decisioni più rapide.
Addestrare modelli proprietari o modelli open, poi, permette all’intelligenza artificiale generativa di allinearsi alle linee guida del brand per creare contenuti pertinenti.
Con Imagen, ad esempio, è possibile creare nuovi asset visuali o modificarne di già esistenti, utilizzando solo un prompt di testo. Questo permette di risparmiare tempo per arrivare sul mercato, e inoltre, aumenta la produttività per realizzare contenuti di marketing.
L’intelligenza artificiale generativa può aiutare i team anche nella redazione di brief per campagne creative, per il design di nuovi contenuti o per generare di concept creativi, copy pubblicitari e immagini per campagne media.
Suggerisce informazioni chiave per prompt di partenza che possano fornire obiettivi di marketing, target e insight sul mercato. Effettua confronti con brief precedentemente sviluppati e linee guida del brand per garantire la coerenza. Infine, genera brief che i team di marketing possono revisionare e perfezionare.
A livello di testi, poi, l’AI generativa è in grado di supportare i team nella traduzione di asset visuali e messaggi in diverse lingue, e nella loro localizzazione, a livello di tono di voce.
AI generativa per ottenere insight e misurare i risultati
L'AI generativa offre l’opportunità di democratizzare l'analisi dei dati e la misurazione dei risultati. Grazie a funzionalità di assistenza per attività iterative, può, inoltre, contribuire ad aumentare la produttività e la collaborazione dei team analitici all’interno delle aziende.
Questo si traduce in una maggiore efficienza, un time-to-market più rapido e una riduzione di inefficienze e, conseguentemente, costi.
Ad esempio, paid media manager o email manager possono usare Gemini in Workspace per estrarre facilmente insight, come le parole chiave in una campagna di marketing.
Basterà formulare per l’intelligenza artificiale generativa delle domande in linguaggio naturale per ricevere risposte precise sulle performance.
L’intelligenza artificiale generativa, poi, permette di accelerare e semplificare l'estrazione di trend e insight per far fronte ai cambiamenti sempre più repentini nelle preferenze del consumatore.
Con l'API Vertex AI Gemini e Looker, infatti, i team di marketing possono creare richieste e poi ricevere risposte per ottenere informazioni rilevanti, come il tasso di conversione di una creatività (post, immagine, video).
Per esempio, il network di agenzie WPP ha integrato l’intelligenza artificiale generativa di Google Cloud nel suo sistema operativo di marketing intelligente, chiamato WPP Open. Questo strumento consente ai suoi dipendenti e clienti di offrire nuovi livelli di personalizzazione, creatività ed efficienza. La partnership prevede l'utilizzo dei modelli Gemini 1.5 Pro per potenziare sia la precisione che la velocità delle previsioni sulle prestazioni dei contenuti.
Infine, con Gemini per uso professionale, i team possono sviluppare report e presentazioni in maniera automatica, aumentando quindi la produttività e liberando risorse per poter lavorare ad attività più strategiche.
Gen AI per il marketing: da dove iniziare?
Per cominciare a usare efficacemente l’intelligenza artificiale generativa per il marketing con le soluzioni Google Cloud è necessario compiere questi step:
- Identificare la sfida di marketing
- Valutare le possibilità di implementazione attraverso una demo o proof of concept (POC)
- Implementare le soluzioni ed esplorare le possibilità di integrazione con la Google Cloud Platform (GCP) preesistente
- Integrare l’AI generativa
- Personalizzare le soluzioni Google Cloud
