In Breve
- Qual è l'impatto della pubblicità a pagamento nell'e-commerce AI?
- La pubblicità a pagamento aumenta le conversioni del 48% e la spesa del 21% rispetto a chi non interagisce con essa.
- Quali sono i modelli di shopping tramite AI?
- Ci sono assistenti aperti e ecosistemi chiusi che influenzano il comportamento d'acquisto.
- Cosa significa ACO nell'e-commerce?
- ACO sta per agentic commerce optimization e si riferisce all'ottimizzazione del livello commerciale per migliorare le vendite.
Negli ultimi anni, l’e-commerce ha subito una trasformazione radicale grazie all’intelligenza artificiale (AI). Dati recenti mostrano che i clienti che interagiscono con un ‘Sponsored Prompt’ in un assistente vocale per lo shopping convertono il 48% in più e spendono il 21% in più rispetto a chi non lo fa. Questo trend evidenzia come le posizioni a pagamento stiano diventando un elemento fondamentale nell’esperienza di acquisto, affiancandosi alle raccomandazioni organiche.
Lo shopping tramite AI si sta evolvendo in due modelli distinti: assistenti aperti, che cercano di esporre i prodotti più pertinenti, e ecosistemi chiusi, che controllano l’ambiente commerciale attorno alle raccomandazioni. Questa divisione modifica il valore della visibilità per i brand, rendendo cruciale non solo essere citati dal modello, ma anche comprendere come le raccomandazioni influenzano il comportamento d’acquisto su ciascuna piattaforma e il ruolo delle inserzioni a pagamento nel processo decisionale.
In questo contesto, i principi di GEO (Geo-Optimization) e AEO (AI-Enhanced Optimization) rimangono fondamentali. Informazioni accurate, specifiche e strutturate aumentano le probabilità che un sistema AI comprenda e recuperi correttamente un prodotto. Tuttavia, questi approcci affrontano più il problema della visibilità che quello commerciale: un brand può essere frequentemente raccomandato senza generare vendite, mentre la visibilità a pagamento non può compensare indefinitamente dati di prodotto incompleti o incoerenti.
Con l’avvicinarsi della fase di decisione d’acquisto, diventa cruciale l’ottimizzazione del livello commerciale, nota come agentic commerce optimization (ACO). Per un agente AI, il contenuto prodotto è solo una parte dell’equazione: anche prezzo, disponibilità, specifiche, varianti, tempi di consegna, politiche di reso e la capacità di completare la transazione giocano un ruolo importante. L’ACO si articola attorno a cinque elementi chiave: Completezza, Contesto, Citazioni, Correttezza e Customer Acquisition. I primi quattro elementi sono essenziali per la comprensione e la raccomandazione, mentre il quinto misura se la raccomandazione ha effettivamente generato un cliente.
Per i brand, la priorità diventa monitorare non solo le menzioni, ma anche quali prodotti vengono esposti dagli assistenti, quali competitor ottengono visibilità, dove i dati di prodotto risultano imprecisi o mancanti, e come variano i risultati tra diversi assistenti. Inoltre, è importante identificare in quale fase del percorso d’acquisto emerge la visibilità a pagamento. L’indicazione operativa è quella di integrare i fondamentali di GEO/AEO con pratiche ACO: correggere continuamente contenuti, cataloghi e dati commerciali e misurare l’impatto sull’acquisizione di clienti. In questo modo, la visibilità generata dall’AI diventa un punto di partenza e non un obiettivo finale.
