Oggi, nel marketing digitale non si può prescindere dai dati di ricerca, una vera e propria risorsa di valore inestimabile per ottenere insight profondi e dettagliati.
L’evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale può aiutare e trasformare radicalmente il modo in cui questi dati vengono elaborati, analizzati e utilizzati per un’indagine di mercato. Questa integrazione può ampliare notevolmente le potenzialità delle analisi, migliorandone precisione, velocità ed efficacia per le strategie di marketing.
Dati di ricerca e insight di mercato
Comprendere le esigenze dei consumatori e le tendenze del mercato può essere molto complesso e dispendioso per le aziende e, spesso, analisi molto approfondite e che richiedono specifiche elaborazioni, possono essere concluse quando le condizioni, sia del mercato che del business, sono effettivamente cambiate. I dati di ricerca sono una fonte inesauribile per scoprire le tendenze e gli interessi dei consumatori, quasi tutti ad oggi, prima di prendere qualsiasi decisione di acquisto, consultano i motori di ricerca per farsi una prima idea o per avere più informazioni rispetto a quanto dicono le fonti ufficiali. Sono quindi una fonte inesauribile di insight su cosa gli utenti stanno cercando intorno al nostro business. Automatizzare questa attività con cadenze fisse può darci moltissimi insight sia rispetto agli argomenti da trattare sulle nostre properties digitali (non solo SEO) ma può dare anche moltissime indicazioni sullo sviluppo e miglioramento dei propri prodotti / servizi.
Ogni query inserita in un motore di ricerca può rappresentare un potenziale insight, rivelando informazioni sui comportamenti, le preferenze e le necessità degli utenti. Ad esempio, attraverso strumenti come Google Trends, è possibile monitorare l’andamento diacronico delle keyword, identificando pattern e variazioni stagionali della ricerca, con informazioni utili anche sugli argomenti correlati .
Le SERP di Google forniscono una panoramica delle risposte alle query degli utenti, permettendo di intercettare i bisogni informativi espressi in tempo reale, l’evoluzione delle pagine dei risultati dei motori di ricerca vanno nella direzione di integrare sempre di più risposte generate dall’intelligenza artificiale (GSE). La SERP è (e sarà sempre di più) dinamica, personalizzata in base alla geolocalizzazione, al dispositivo utilizzato e alla cronologia delle ricerche, in grado di offrire insight sempre più granulari su specifici segmenti di mercato.
Integrazione di automazioni e processi di analisi con l’intelligenza artificiale
L’automazione dei processi di analisi attraverso l’intelligenza artificiale consente di gestire e interpretare grandi volumi di dati in modo più efficiente e con pochissimo effort. Pensiamo a strumenti tipici delle analisi SEO, come Screaming Frog o SEMrush ad esempio, il primo simula il crawling degli spider dei motori di ricerca, raccogliendo dati strutturali e di contenuto dalle pagine web, il secondo invece monitora il posizionamento di migliaia di keyword per dominio, offrendo anche indicazioni dettagliate di come è composta la SERP e come evolvono i posizionamenti, anche con riferimento alle features (sempre più presenti nei risultati di ricerca). Questi strumenti, se combinati con algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale, possono classificare e visualizzare la copertura dei propri domini per ogni keyword – o gruppo di keyword – che si desidera monitorare, identificando le lacune e le opportunità di mercato.
Embeddings e modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM)
Gli embeddings e LLM, come GPT-4, possono rivoluzionare il modo di analizzare i dati di ricerca. Gli embeddings trasformano le parole in vettori numerici, catturando le relazioni semantiche tra i termini. Questo permette di effettuare analisi più sofisticate, come la classificazione delle keyword per intenti di ricerca (navigazionale, informativo, transazionale) e l’identificazione dei micro-moments, i momenti di ricerca che compongono e contraddistinguono il percorso decisionale dell’utente.
Gli LLM, grazie alla loro capacità di comprendere e generare linguaggio naturale, facilitano la creazione automatizzata di contenuti, velocizzando tantissimo l’ottimizzazione SEO per migliaia di contenuti. Questi modelli possono infatti generare descrizioni di prodotti, articoli di blog e altre forme di contenuto, arricchendole con i meta tag SEO (title, description, tag di headings, immagini, alt text, ecc.), dati strutturati e markup di Schema.org per migliorare la visibilità nei risultati di ricerca. L’intelligenza artificiale, attraverso embeddings e LLM, può aiutare ad automatizzare e velocizzare sia le fasi di analisi delle parole chiave (e del mercato), che le analisi tecniche (mettendo a confronto il proprio sito con i competitor principali, sia dal punto di vista della struttura che lato perfomance), che le fasi più operative, come l’ottimizzazione dei contenuti esistenti e la creazione di nuovi contenuti. Vediamo quali potrebbero essere alcune analisi che l’intelligenza artificiale può facilitare.
Analisi facilitata dall’intelligenza artificiale
Analisi Competitiva
Attraverso un modello di intelligenza artificiale si possono identificare le keyword più cercate per il proprio settore, si possono poi classificare per cluster e sotto-cluster specifici. Attraverso l’integrazione di servizi API possono essere estratti i risultati su Google per ogni keyword e si può classificare ogni sito posizionato per tipologia, arrivando in pochissimo tempo ad avere un database di keyword, per ognuna delle quali abbiamo i primi 10 posizionamenti e il volume di ricerca, classificando ogni posizionamento proprio e dei competitor e riuscendo a confrontare la visibilità e le strategie SEO dei competitor, identificando aree di miglioramento e nuove opportunità di crescita.
Ottimizzazione delle Schede Prodotto
Utilizzare algoritmi di NLP per rendere univoche e arricchire le schede prodotto con informazioni dettagliate, anche attraverso l’estrazione e la classificazione delle recensioni degli utenti su Amazon e altri Marketplace molto popolari per poter fare verifiche incrociate e migliorare la completezza delle informazioni, l’ottimizzazione e l’autorevolezza delle pagine prodotto.
Generazione di Contenuti
Automatizzare la creazione di contenuti basati su keyword, espandendo le idee iniziali con dati di ricerca e classificazioni semantiche per comprendere e coprire al meglio le esigenze degli utenti.
L’integrazione delle tecniche di analisi dei dati di ricerca con le tecnologie di intelligenza artificiale, in particolare embeddings e LLM, può potenziare notevolmente le capacità di analisi e strategia nel marketing digitale. Questi strumenti non solo migliorano la precisione e l’efficienza delle analisi, ma aprono anche nuove possibilità per comprendere e soddisfare meglio le esigenze dei consumatori. Investire in queste tecnologie rappresenta una mossa strategica fondamentale per qualsiasi azienda che desidera mantenere un vantaggio competitivo nel mercato digitale odierno.
Valentina Tortolini ha conseguito un dottorato in Statistica Applicata e una laurea in Statistica Attuariale presso l’Università di Firenze. Ha accumulato diverse esperienze sia nel mondo accademico e di ricerca (IMT Lucca, Università della Tuscia, Università di Firenze, C.E.R.M.) che in ambito aziendale. Attualmente ricopre il ruolo di Marketing Science Director presso Bytek, dove guida team interfunzionali di data scientist e sviluppatori nell’utilizzo di modelli statistici avanzati e tecniche di modellazione predittiva per analizzare il comportamento dei clienti, ottimizzare le strategie di marketing e stimolare la crescita aziendale.
