L’AI nel digital marketing: dall’automazione agli agenti, cosa cambia davvero per le aziende

Per comprendere il cambiamento in corso può essere utile dividere l’evoluzione dell’intelligenza artificiale nel marketing in tre fasi.

Prima fase: l’AI invisibile

Per anni l’AI ha lavorato soprattutto all’interno delle piattaforme.

Gli algoritmi analizzavano grandi quantità di dati per prevedere comportamenti, ottimizzare campagne, assegnare un punteggio ai lead, suggerire prodotti o identificare segmenti di pubblico potenzialmente interessanti.

Chi lavorava nel marketing utilizzava già l’intelligenza artificiale, anche senza interagire direttamente con un modello.

Pensiamo alle offerte automatiche di Google Ads, alle campagne Performance Max, agli algoritmi di distribuzione dei social network o ai sistemi di raccomandazione di un ecommerce.

In questa fase il compito principale dell’AI era prevedere e ottimizzare.

​Secondo IAB, automazione, ottimizzazione e gestione algoritmica erano già applicazioni consolidate dell’intelligenza artificiale nell’advertising prima dell’esplosione dei modelli generativi.

Seconda fase: l’AI diventa generativa

Con la diffusione dei modelli generativi cambia il tipo di interazione.

Non utilizziamo più soltanto sistemi che scelgono un pubblico o regolano un’offerta. Possiamo chiedere direttamente a un assistente di:

• riassumere una ricerca;
• trovare pattern all’interno di un dataset;
• proporre varianti di un annuncio;
• creare una prima bozza di contenuto;
• adattare un messaggio a pubblici diversi;
• trasformare un testo in un’immagine, un audio o un video.

L’AI passa dall’essere un motore nascosto a diventare un’interfaccia con cui dialogare.

E la velocità di adozione aiuta a comprendere la portata del fenomeno: secondo l’AI Index 2026 di Stanford, l’intelligenza artificiale generativa ha raggiunto un livello di adozione del 53% nell’arco di tre anni, con una diffusione più rapida rispetto a quella registrata, nelle rispettive fasi iniziali, da personal computer e internet.

Terza fase: dall’assistente all’agente

La fase che si sta aprendo è quella dell’AI agentica.

Un assistente risponde a una richiesta.

Un agente, invece, può ricevere un obiettivo, scomporlo in attività, utilizzare strumenti diversi e portare avanti una parte del processo.

Nel marketing questo potrebbe significare, per esempio:

• analizzare l’andamento di una campagna;
• individuare un segmento in calo;
• proporre una nuova creatività;
• predisporre una variante del messaggio;
• aggiornare una dashboard;
• segnalare la necessità di un intervento umano.

Naturalmente non tutti questi processi sono già maturi o adatti a ogni organizzazione.

La direzione, però, è evidente: il marketing sta passando da una serie di campagne separate a sistemi più continui, nei quali analisi, produzione, personalizzazione e ottimizzazione comunicano tra loro. McKinsey individua proprio in insight, creatività, personalizzazione, commercio agentico e orchestrazione cinque aree destinate a convergere nel marketing dei prossimi anni.

Uno dei cambiamenti più visibili riguarda il modo in cui cerchiamo informazioni.

Per molti anni il percorso è stato abbastanza lineare:

domanda → motore di ricerca → elenco di risultati → sito web

Oggi, sempre più spesso, tra la domanda e il sito compare una risposta generata dall’intelligenza artificiale.

Le persone possono chiedere di confrontare prodotti, creare itinerari, riassumere argomenti complessi o ricevere suggerimenti personalizzati senza dover aprire numerose pagine.

Google ha dichiarato che, a novembre 2025, le AI Overview avevano raggiunto circa 2 miliardi di utenti mensili.​

Allo stesso tempo stanno crescendo i referral provenienti dagli assistenti AI. I dati Adobe relativi agli Stati Uniti mostrano che, nel primo trimestre del 2026, il traffico generato da fonti AI verso i siti retail è aumentato del 393% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Si tratta di un dato riferito al mercato statunitense, quindi non direttamente trasferibile alla realtà italiana, ma utile per osservare la direzione del fenomeno.

Questo significa che i siti non servono più soltanto a essere trovati da una persona.

Devono essere anche:

• comprensibili dai motori;
• leggibili dai sistemi AI;
• riconoscibili come fonti autorevoli;
• sufficientemente chiari da poter essere citati o consigliati.

Quindi la SEO è morta?

No. Ma limitare la SEO al posizionamento di una pagina per una parola chiave rischia di diventare riduttivo.

La visibilità organica oggi comprende più livelli:

1. essere presenti nei risultati tradizionali;
2. comparire nelle funzionalità avanzate della SERP;
3. essere utilizzati come fonte nelle risposte generate;
4. essere menzionati e consigliati dagli assistenti AI;
5. costruire una notorietà di brand che generi ricerche dirette.

Il traffico rimane importante, ma non può essere l’unico indicatore.

Uno studio di Ahrefs, basato su dati relativi a dicembre 2025, ha stimato che la presenza delle AI Overviews potesse ridurre del 58% il click-through rate del risultato organico in prima posizione per le query analizzate. Il dato dipende dal campione e dalla metodologia utilizzata, ma evidenzia una dinamica che molti siti stanno già osservando: visibilità, ranking e clic non sono più necessariamente sinonimi.

Diventa quindi utile iniziare a misurare anche:

• citazioni all’interno delle risposte AI;
• menzioni del brand;
• traffico proveniente dagli assistenti;
• qualità e tasso di conversione di quel traffico;
• crescita delle ricerche di marca;
• conversioni assistite dai contenuti.

In questo scenario, produrre più articoli potrebbe non essere necessariamente l’unica risposta.

Potrebbe essere più utile creare contenuti con un punto di vista riconoscibile, dati originali, casi studio, esempi reali e competenze difficili da replicare.

Perché un modello può generare rapidamente una definizione.

È molto più difficile che possa replicare l’esperienza maturata lavorando su decine di progetti.

Nel digital advertising il cambiamento è già molto avanzato; le piattaforme utilizzano modelli di machine learning per scegliere:

• a chi mostrare un annuncio;
• quando mostrarlo;
• in quale placement;
• con quale creatività;
• quanto offrire per una determinata opportunità;
• quale utente abbia una maggiore probabilità di generare valore.

Negli ultimi anni è aumentato anche il livello di automazione della creazione e dell’adattamento degli annunci.

​

Google, per esempio, sta ampliando AI Max (una funzionalità di Google Ads che usa l’intelligenza artificiale per ampliare la corrispondenza con le ricerche, personalizzare automaticamente titoli e descrizioni e indirizzare gli utenti verso la pagina di destinazione più pertinente. L’obiettivo è intercettare nuove opportunità di conversione, mantenendo controlli su brand, località, URL e termini di ricerca) e sperimentando formati pubblicitari più conversazionali, nei quali l’intelligenza artificiale può contribuire a spiegare prodotti, formulare proposte più contestuali o attivare interazioni direttamente all’interno dell’esperienza di ricerca.

Questo non significa che le campagne si gestiranno da sole.

Significa che il lavoro si sta spostando dalla modifica manuale alla pianificazione strategica e all'ottimizzazione basata sui dati di business.

Più attenzione a:

• qualità degli obiettivi;
• correttezza dei tracciamenti;
• valore attribuito alle conversioni;
• dati forniti alle piattaforme;
• segmenti di pubblico;
• qualità e varietà delle creatività;
• vincoli, esclusioni e linee guida;
• interpretazione dei risultati.

Potremmo riassumerla così: più l’esecuzione diventa automatizzata, più la strategia deve essere precisa.

Un algoritmo può ottimizzare molto bene l’obiettivo che gli affidiamo. Il problema potrebbe nascere quando l’obiettivo è incompleto.

Se chiediamo alla piattaforma di generare il maggior numero possibile di lead, potrebbe individuare il modo più economico per ottenere contatti.

Ma quei contatti sono qualificati? Diventano opportunità commerciali? Generano fatturato? Hanno un valore sufficiente a giustificare l’investimento?

Senza collegare media, CRM e dati di business, rischiamo di avere campagne molto efficienti nel raggiungere il KPI sbagliato.

L’impatto più immediato dell’AI generativa è probabilmente quello sulla produzione creativa.

Un singolo team può creare più rapidamente testi, immagini, storyboard, adattamenti e varianti.

Secondo una ricerca IAB pubblicata nel 2025, il 50% degli inserzionisti intervistati utilizzava già strumenti di AI generativa per produrre annunci video e l’86% dichiarava di utilizzarli o prevedeva di farlo.

Il vantaggio è evidente: possiamo ridurre il tempo necessario per produrre una prima versione e aumentare la quantità di elementi da testare.

Ma c’è anche un rischio.

Quando tutti utilizzano strumenti simili, con prompt simili e fonti simili, i contenuti possono iniziare ad assomigliarsi.

Stesse strutture. Stessi titoli. Stessi esempi. Stesse conclusioni.

L’efficienza produttiva, da sola, non crea differenziazione.

Per questo l’AI funziona meglio quando entra in un processo editoriale e non quando sostituisce il processo editoriale.

Un flusso efficace potrebbe essere questo:

1. una persona definisce obiettivo, pubblico, punto di vista e informazioni da comunicare;
2. l’AI supporta ricerca, organizzazione, sintesi o produzione delle prime varianti;
3. uno specialist verifica dati, fonti e correttezza tecnica e lavora al concept creativo;
4. il contenuto viene adattato al tono di voce del brand;
5. una revisione umana valuta utilità, chiarezza e originalità;
6. i risultati vengono misurati per migliorare il contenuto successivo.

In altre parole, non conta soltanto quanto velocemente riusciamo a produrre.

Conta quanto valore riusciamo ad aggiungere.

Per anni abbiamo associato la personalizzazione a elementi relativamente semplici.

Inserire il nome all’interno di un’email.

Mostrare prodotti simili a quelli già acquistati.

Creare segmenti diversi sulla base di alcune caratteristiche.

L’AI permette di lavorare su un livello più profondo.

Può aiutare a individuare pattern difficili da osservare manualmente e a stimare:

• quali clienti abbiano una maggiore probabilità di riacquistare;
• quali contatti rischino di diventare inattivi;
• quale prodotto possa essere più rilevante;
• quale momento sia più adatto per una comunicazione;
• quale canale utilizzare;
• quale contenuto proporre come passo successivo.

La personalizzazione, quindi, non riguarda soltanto il messaggio, ma riguarda l’esperienza.

Ma per personalizzare servono dati affidabili, collegati e utilizzabili nel rispetto delle preferenze delle persone.

Una ricerca Google/Kantar ha rilevato che le organizzazioni con una strategia di first-party data predisposta per l’utilizzo di strumenti di AI nel marketing erano 1,5 volte più propense a dichiarare performance superiori rispetto ai concorrenti privi di una strategia simile. Anche in questo caso si tratta di una ricerca promossa da un operatore del settore, ma il principio è importante: l’AI non compensa una base dati debole.

Se il CRM contiene informazioni incomplete, gli eventi non sono tracciati correttamente e le conversioni rimangono scollegate dalle vendite, l’AI lavorerà su una rappresentazione parziale del business.

Prima di chiedersi quale modello utilizzare, potrebbe essere utile chiedersi:

i nostri dati descrivono davvero ciò che genera valore per l’azienda?

Quando uno strumento diventa più semplice da utilizzare, può sembrare che servano meno competenze. In realtà spesso accade il contrario.

Se possiamo produrre cento varianti di un contenuto, dobbiamo sapere quali meritano di essere pubblicate.

Se una piattaforma può distribuire automaticamente il budget, dobbiamo definire gli obiettivi corretti.

Se un assistente può analizzare migliaia di righe di dati, dobbiamo essere in grado di riconoscere un’interpretazione sbagliata.

Se un agente può eseguire attività, dobbiamo decidere quali azioni possa svolgere in autonomia e quali richiedano un’approvazione.

Le competenze si spostano dall’esecuzione ripetitiva verso:

• pensiero strategico;
• capacità di definire problemi;
• conoscenza del cliente;
• qualità dei dati;
• progettazione dei processi;
• controllo dei risultati;
• valutazione critica.

E questo vale in ogni tipo di business, in agenzia e in azienda.

L’intelligenza artificiale amplifica ciò che trova, può rendere più veloce una buona strategia ma può anche rendere più veloce una strategia poco chiara.

L’utilizzo dell’AI porta con sé nuove domande.

Quali informazioni possiamo inserire in uno strumento? Dove vengono conservati i dati? Chi verifica la correttezza di un contenuto? Come gestiamo immagini o testi generati? Quali attività possono essere automatizzate? Chi rimane responsabile della decisione finale?

Non sono soltanto temi legali, sono temi organizzativi e reputazionali.

L’AI Index 2026 di Stanford evidenzia come le capacità dei modelli stiano crescendo più rapidamente rispetto alla diffusione di pratiche e sistemi di valutazione dedicati all’AI responsabile.

Anche il quadro normativo europeo sta entrando in una fase importante.

L’AI Act è entrato in vigore il 1° agosto 2024; gli obblighi relativi all’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale si applicano dal 2 febbraio 2025 e gran parte del regolamento entrerà in applicazione dal 2 agosto 2026, con tempistiche differenti per alcune disposizioni.

Dal 2 agosto 2026 saranno inoltre applicabili specifici obblighi di trasparenza relativi ad alcune tipologie di contenuti generati o manipolati tramite AI.

Per un’azienda, iniziare a costruire una governance può significare definire:

• strumenti approvati;
• dati che possono o non possono essere utilizzati;
• attività che richiedono revisione umana;
• procedure per la verifica delle fonti;
• criteri di trasparenza;
• responsabilità dei diversi team;
• momenti di formazione e aggiornamento.

Non serve necessariamente partire da un documento di cento pagine ma serve evitare che ogni persona utilizzi strumenti, dati e criteri diversi senza una direzione condivisa.

Da dove può iniziare un’azienda?

Il rischio più comune è partire dagli strumenti.

Si prova un nuovo software, si attiva una funzionalità e solo dopo ci si chiede quale problema dovesse risolvere ma potrebbe essere più utile procedere al contrario.

1. Mappare le attività

Quali processi richiedono più tempo?

Dove esistono attività ripetitive?

Quali decisioni sono rallentate dalla difficoltà di leggere i dati?

Quali esperienze potrebbero essere più rilevanti per il cliente?

2. Scegliere pochi casi d’uso

Non serve inserire l’AI ovunque.

Meglio selezionare due o tre progetti con:

• un obiettivo chiaro;
• dati sufficienti;
• rischio gestibile;
• risultati misurabili.

3. Definire una situazione di partenza

Senza una baseline sarà difficile capire se l’AI abbia generato un miglioramento reale.

4. Collegare i risultati ai KPI di business

Ogni progetto dovrebbe avere indicatori operativi, indicatori di marketing e indicatori di business.

5. Mantenere una persona nel processo

Almeno nelle prime fasi, l’AI dovrebbe supportare le decisioni più che sostituirle.

La revisione umana permette di identificare errori, capire i limiti e migliorare le istruzioni.

L’intelligenza artificiale non sta semplicemente aggiungendo nuovi strumenti al digital marketing ma sta modificando il modo in cui le persone cercano informazioni, il modo in cui le piattaforme distribuiscono la pubblicità, il modo in cui produciamo contenuti e analizziamo dati.

Ma la tecnologia, da sola, non crea una strategia.

La disponibilità di un modello non sostituisce:

• la conoscenza del mercato;
• la comprensione delle persone;
• la qualità dei dati;
• la creatività;
• l’esperienza;
• la capacità di misurare.

La vera differenza non sarà tra aziende che utilizzano l’AI e aziende che non la utilizzano.

Sarà tra chi la inserirà in processi chiari, collegati agli obiettivi del business, e chi la utilizzerà soltanto per produrre più velocemente ciò che faceva già.

Per questo non è necessario inseguire ogni nuovo strumento.

È più utile costruire un sistema in cui strategia, dati, tecnologia, contenuti e persone lavorino nella stessa direzione.

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