Agenzia di comunicazione digitale: il cambiamento in atto
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La trasformazione è già iniziata: sei pronto a coglierla?
Ormai da un paio di anni si parla dell’agenzia di comunicazioni digitale del futuro e dei cambiamenti in atto nel mondo digitale. Questo perchè il destino delle agenzie, nella configurazione di come siamo abituati a conoscerle oggi, è segnato se non si trasformano per rispondere alle nuove esigenze dei clienti, stando al passo con le nuove tecnologie di automazione.
Stiamo vivendo giorni di grande cambiamento del mercato digitale e dell’offerta alle piccole, medie e ora anche grandi imprese.
Con l’accesso a sempre molteplici informazioni e sorgenti di dati, da cui attingere per segmentare e raggiungere il pubblico giusto, l’automazione tramite Machine Learning (ML) e Intelligenza Artificiale (AI) sta cambiando tutti gli aspetti di Google Ads e dei cugini Bing Ads, Facebook Ads e Yandex.Direct (siamo premier partner per il primo e certificati per i successivi, da questo punto in poi con Ads mi riferirò a tutte le piattaforme e non una in particolare).
Parola d’ordine: creare valore
Le aziende dovranno iniziare a rivolgersi a un altro tipo di agenzia di comunicazione digitale a cui chiedere e collaborare e non demandare. Un totale cambio di paradigma basato sulla competenza e sul confronto per creare valore. Vediamo perchè.
Accelerazione nell’adozione di ML e AI nella pubblicità digitale
Iniziamo con il dire che se un compito ripetitivo può essere automatizzato, lo sarà . Perchè le macchine saranno in grado di farlo meglio e in minor tempo. E’ necessario che ci sia un numero sufficiente di “dati” e azioni ripetibili per fare in modo che l’adozione dell’automazione diventi necessaria e improcrastinabile: identificato il processo questo può essere rimandato ad una macchina. Ciò vale in tutti i campi e lavori, ma non deve essere preso come una cosa pericolosa ma come un’opportunità . Così come la rivoluzione industriale ha cambiato il modo di lavorare (facendo scomparire delle professioni ma creandone altre) così sarà per la rivoluzione digitale in corso. Minori lavori alienanti e sempre maggiore competenza.
In quest’ottica il tradizionale mestiere di chi “fa gli annunci Google e Facebook”, ovvero l’ottimizzazione manuale e dettagliata delle campagne, è destinato a scomparire.
L’ottimizzazione manuale delle campagne, un tempo cuore operativo del lavoro su Google Ads o Meta, è ormai marginale rispetto alla gestione strategica di:
- architettura dei segnali e qualitĂ dei dati
- struttura del funnel e modelli di attribuzione
- integrazione tra first-party data e piattaforme media
- misurazione incrementale e marginalitĂ reale
L’AI non elimina il ruolo umano, lo sposta di livello.
Il valore non è più nel “gestire le campagne”, ma nel progettare il sistema decisionale che le governa.
Ciò che resta distintivo, oggi e nel medio termine, è la capacità di visione, la costruzione di un impianto strategico coerente e la competenza nel controllare, interpretare e correggere le decisioni algoritmiche.
L’agenzia diventa pilota all’interno del pilota automatico
Finora una buona percentuale del servizio fornito da un’agenzia di performance è stata l’ottimizzazione manuale di un account Ads.
Questa ottimizzazione rimarrĂ parte del servizio, ma cambierĂ a un livello diverso e richiederĂ meno tempo.
In futuro, le agenzie di comunicazione digitale ed i gestori degli annunci di Google, Microsoft Bing, Facebook e Yandex nelle aziende assumeranno il ruolo di “piloti all’interno del pilota automatico”.
Il loro compito sarà quello di abbinare gli obiettivi dell’azienda con i risultati della campagna e intraprendere azioni correttive, se necessario. Tutto il resto sarà gestito da ML e AI. L’obiettivo è la creazione di valore e quindi tutto viene riletto in ottica di strategia e di competenza per operare nel mare magnum del digitale.
Le piattaforme giĂ ora governano bidding, distribuzione e ottimizzazione micro-tattica.
L’agenzia dovrà invece governare:
- la qualità e l’integrazione dei dati di prima parte
- la definizione degli obiettivi reali di business
- la struttura del funnel e dei segnali di conversione
- la coerenza tra creatività , contesto e intenzione dell’utente
- la misurazione incrementale e il controllo della marginalitĂ
L’AI può eseguire milioni di decisioni al secondo.
Ma serve competenza per definire quali decisioni debbano essere prese, con quali criteri e con quale impatto sul valore generato.
Consulenza e strategia diventeranno competenze chiave
La creazione di valore di un’agenzia di Google Ads, Facebook Ads, Microsoft Bing e Yandex.Direct risiederà , ma già lo è ora, nella consulenza.
In che modo è possibile raggiungere gli obiettivi di un’azienda con la tecnologia di automazione delle piattaforme di Ads ?
Il raggiungimento degli obiettivi richiede una maggiore comprensione dei vari KPI rispetto a prima. E saper adottare lo strumento giusto nel momento giusto, in un mercato che cambia molto velocemente e offre mensilmente nuovi strumenti e opportunitĂ .
I dati da leggere saranno sempre di più e da sempre più fonti. Strumenti come Google Data Studio aiuteranno moltissimo ma aumenteranno le richieste di Soft Skill per arrivare ad un’analisi strategica orientata al risultato.
Le competenze che devono avere le persone nell’agenzia del futuro. Un recente studio di Marketing Land inoltre delinea le skills che saranno sempre più necessarie nei prossimi due anni. Le più importanti competenze trasversali future di un’agenzia di comunicazione digitale sono la “data science + analysis”, che poi si trasforma in strategia con le soft skill insieme alla “forte comunicazione con il cliente” ed il CRO (Conversion Rate Optimization) sempre nell’ottica di miglioramento e raggiungimento degli obiettivi:
L’importanza dei dati in Analytics è fondamentale
Anche la gestione dei dati diventerà (e già lo è) sempre più importante. L’intelligenza artificiale ottimizza solo quello che la qualità dei dati consente di apprendere.
Le agenzia di comunicazione digitale del futuro devono quindi aiutare le aziende a raccogliere i dati giusti, metterli nella forma giusta e inviarli ai servers delle piattaforme di Ads.
Ciò significa che un’impostazione di analisi deve misurare, classificare e rendere accessibili tutte le interazioni rilevanti per il successo. E attraverso la lettura dei dati indirizzare verso il miglioramento delle performance del progetto (tutte le tattiche di CRO – Conversion Rate Optimization saranno sempre più determinanti).
Il nostro essere certificati in Google Marketing Platform e Yandex.Metrica è per essere una corretta risposta a queste esigenze: conoscere a fondo le piattaforme permette di comprendere, classificare e rendere comprensibili al meglio i dati.
Omnicanalità : modellazione dell’attribuzione anziché semplice reportistica
PiĂą canali di marketing e forme di pubblicitĂ sono disponibili, piĂą lungo e complesso diventa il percorso del cliente.
Allo stesso tempo, la pressione su agenzie e piattaforme per dimostrare il successo di una campagna numerica è in aumento.
Pertanto, l’importanza della modellazione dell’attribuzione sta crescendo: in che misura le piattaforme di Ads contribuiscono al successo complessivo di una campagna omnicanale o al successo del Brand o del singolo prodotto?
Ciò richiede un livello più elevato di comprensione tecnica da parte dell’agenzia che deve destreggiarsi in una mole di dati utili che, riapplicando la legge di Moore ai Big Data, raddoppia ogni 18 mesi (probabilmente meno).
Sempre piĂą un partner e sempre meno fornitore
Molte attivitĂ che le agenzia di comunicazione digitale eseguiranno sono indipendenti dal canale.
Il focus è la creazione di valore per il cliente.
Per far questo si deve avere ben presente l’obiettivo con l’impresa e operare con essa, per una filosofia che deve diventare sempre, e non solo in alcuni casi, una collaborazione WIN-WIN. Perchè nell’era del digitale si vince se si vince in due.
Domande frequenti sull’evoluzione delle agenzie digitali
Cosa sta cambiando nel ruolo di un’agenzia di comunicazione digitale?
Il ruolo dell’agenzia si sta spostando dall’esecuzione operativa alla progettazione e governance dei sistemi AI-driven. Le piattaforme automatizzano bidding e distribuzione, mentre l’agenzia deve progettare architettura dati, strategia e misurazione orientata al valore economico.
L’intelligenza artificiale sostituirà le agenzie di marketing?
No. L’AI automatizza processi ripetitivi e decisioni micro-tattiche, ma non sostituisce visione strategica, comprensione del modello di business e capacità di interpretare i dati. Il valore umano si concentra nella progettazione e nel controllo dei sistemi automatizzati.
Quali competenze servono oggi in un’agenzia digitale?
Servono competenze integrate: data analysis, AI literacy, architettura dei tracciamenti, CRO evoluto, strategic thinking orientato alla marginalitĂ e capacitĂ di tradurre complessitĂ tecnica in decisioni di business.
Perché la qualità dei dati è così importante nel marketing digitale?
Gli algoritmi di ottimizzazione apprendono solo dai segnali disponibili. Dati incompleti o mal strutturati generano decisioni distorte. Un’architettura dati solida, con first-party data e tracciamento affidabile, è la base per performance sostenibili.
Il lavoro operativo sulle campagne Ads scomparirĂ ?
Non scomparirà , ma verrà progressivamente automatizzato. L’ottimizzazione manuale lascia spazio alla gestione strategica: definizione dei segnali, controllo della marginalità , lettura dell’incrementalità e supervisione delle decisioni algoritmiche.
Cosa significa essere un’agenzia AI-driven?
Significa integrare automazione, machine learning e data governance in un sistema coerente, in cui tecnologia, strategia e misurazione lavorano insieme per generare valore economico reale.
Riferimenti e fonti
Le riflessioni contenute in questo articolo si basano su documentazione ufficiale, standard di settore e analisi pubbliche dei principali attori dell’ecosistema digitale, utilizzate come riferimento operativo nelle attività di consulenza strategica e performance marketing.
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IAB Europe – Programmatic Advertising & Future of Digital
Report e linee guida sull’evoluzione dell’automazione pubblicitaria, brand safety, trasparenza e standard di mercato.
-
IAB Tech Lab – OpenRTB & Data Transparency Standards
Specifiche tecniche sui sistemi di asta in tempo reale e sugli standard di interoperabilitĂ dei dati nel programmatic advertising.
https://iabtechlab.com/standards/
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Google Marketing Platform – Automation & Measurement Resources
Documentazione su machine learning applicato all’advertising, modelli di attribuzione e misurazione avanzata.
https://marketingplatform.google.com/about/
-
Think with Google – Data Strategy & Incrementality
Approfondimenti su first-party data, tracciamento server-side e misurazione incrementale.
https://www.thinkwithgoogle.com/
-
McKinsey & Company – The Future of Marketing in the Age of AI
Analisi sull’impatto dell’intelligenza artificiale nei processi decisionali di marketing e sull’evoluzione delle competenze.
https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales
-
Boston Consulting Group – AI in Marketing & Value Creation
Studi sull’integrazione tra AI, dati proprietari e creazione di valore economico sostenibile.
https://www.bcg.com/capabilities/artificial-intelligence
-
Schema.org – Structured Data Vocabulary
Standard per la strutturazione semantica dei contenuti, rilevante per SEO, AEO e sistemi di risposta basati su AI.
https://schema.org
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