L'intelligenza artificiale continua a trasformare il marketing digitale in modo accelerato, diventando un fattore strategico per le aziende che cercano efficienza, personalizzazione e scalabilità nelle loro campagne. Di fronte alle innovazioni più recenti nel campo dell'IA, è opportuno un'analisi un po' più approfondita sul potenziale di due approcci che hanno recentemente guadagnato maggiore attenzione: IA predittiva e IA generativa.

Mentre l'IA predittiva si concentra sull'analisi dei modelli per prevedere comportamenti futuri e generare approfondimenti, l'IA generativa eleva l'automazione creativa, producendo contenuti altamente personalizzati e adattati al contesto dell'utente. Oggi, ela é um dos maiores focos de atenção e investimento das equipes de marketing em empresas de diferentes tamanhos e setores.

SecondoDati McKinseyL'IA generativa ha il potenziale di movimentare tra 2,6 trilioni di dollari e 4,4 trilioni di dollari all'anno nell'economia globale, con il 75% di questo valore generato in quattro aree principali, tra cui marketing e vendite. Per riferimento, il valore è superiore al PIL delle principali economie mondiali nel 2024, ad eccezione degli Stati Uniti (US$ 29,27 trilioni), della Cina (US$ 18,27 trilioni) e della Germania (US$ 4,71 trilioni).

Questo da solo aiuta a dimostrare l'impatto dell'adozione delle nuove tecnologie basate su IA generativa e come esse saranno predominanti per gli inserzionisti in cerca di differenziazione e massimizzazione del ROI. Ma ci sono altre strade che possono essere esplorate? E la risposta è, senza dubbio, sì.

AI composita: perché combinare diversi modelli di intelligenza artificiale può fare la differenza

Anche se l'IA generativa è attualmente sotto i riflettori, è innegabile l'importanza svolta dai modelli di IA predittiva per la pubblicità digitale fino a ora. Il tuo ruolo è trasformare grandi volumi di dati in insight azionabili, consentendo segmentazioni precise, ottimizzazione delle campagne e previsioni sul comportamento del consumatore. I dati di RTB House indicano che le soluzioni basate su Deep Learning, uno dei campi più avanzati dell'IA predittiva, sono fino al 50% più efficienti nelle campagne di retargeting e il 41% più efficaci nella raccomandazione di prodotti rispetto a tecnologie meno avanzate.

Tuttavia, gli algoritmi di Deep Learning possono essere migliorati se combinati con altri modelli. La logica dietro a ciò è semplice: la combinazione di diversi modelli di IA può aiutare a risolvere diverse sfide aziendali e contribuire al miglioramento delle soluzioni all'avanguardia.

Alla RTB House, ad esempio, stiamo avanzando nella combinazione di algoritmi di Deep Learning (IA predittiva) con modelli generativi basati su linguaggi GPT e LLM per migliorare l'identificazione di audience con alta intenzione di acquisto. Questo approccio consente agli algoritmi di analizzare, oltre al comportamento dell'utente, anche il contesto semantico delle pagine visitate, affinando la segmentazione e il posizionamento degli annunci visualizzati. In altre parole, questo aggiunge un ulteriore livello di precisione, portando a miglioramenti nelle prestazioni complessive delle campagne.

Con la crescente preoccupazione per la privacy e le normative sull'uso dei dati personali, le soluzioni basate su IA generativa e predittiva rappresentano un'alternativa strategica per mantenere la personalizzazione in ambienti in cui la raccolta di informazioni dirette dall'utente diventa più restrittiva. Man mano che questi strumenti si evolvono, ci si aspetta che l'adozione di modelli ibridi diventi uno standard di mercato, con applicazioni che contribuiscono all'ottimizzazione delle campagne e dei risultati generati per gli inserzionisti.

Integrando i modelli predittivi e generativi di IA, le aziende mostrano come questo approccio possa trasformare il marketing digitale, offrendo campagne più precise ed efficienti. Questa è la nuova frontiera della pubblicità digitale – e i marchi che abbracceranno questa rivoluzione avranno un vantaggio competitivo significativo negli anni a venire.

In questo contesto, la questione per gli inserzionisti non è quale modello di intelligenza artificiale adottare nelle proprie strategie di marketing, ma come combinarli per ottenere risultati ancora più efficaci e con un approccio più in linea con il futuro della pubblicità digitale.

La videosorveglianza si è evoluta significativamente con l'integrazione dell'intelligenza artificiale, diventando uno strumento proattivo e predittivo nel campo della sicurezza. Secondo lo studio "Analisi delle dimensioni e della quota di mercato dell'intelligenza artificiale per la videosorveglianza: tendenze di crescita e previsioni (2025-2030)", si stima che la dimensione del mercato dell'intelligenza artificiale per la videosorveglianza sarà di 5,98 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà gli 11,76 miliardi di dollari entro il 20301.

La combinazione di IA e dispositivi di sicurezza consente un'analisi avanzata di diversi scenari in tempo reale, riducendo i falsi allarmi e migliorando il rilevamento di eventi rilevanti. Tuttavia, l'implementazione di queste tecnologie affronta diverse sfide, dalla privacy e sicurezza informatica alla scalabilità e ai costi.

Riduzione dei falsi allarmi

Una delle principali sfide della videosorveglianza con IA è la riduzione dei falsi allarmi. I sistemi di sicurezza tradizionali generavano numerosi allarmi inutili a causa di fattori ambientali, come il movimento di piante, animali o condizioni climatiche avverse. L'IA ha migliorato la precisione dell'analisi utilizzando algoritmi avanzati di riconoscimento facciale, analisi comportamentale e classificazione degli oggetti. Inoltre, l'integrazione di telecamere termiche e sensori radar ha ottimizzato la rilevazione in ambienti con scarsa visibilità o condizioni climatiche estreme, aumentando l'efficacia dei sistemi di sicurezza.

Conformità normativa

Un'altra grande sfida è la privacy e la conformità. La capacità dei sistemi di videosorveglianza con IA di identificare e tracciare individui ha sollevato preoccupazioni legali ed etiche. Regolamenti come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) in Europa e leggi simili in altre regioni richiedono alle aziende di adottare misure per garantire la privacy dei dati. L'implementazione di tecniche come l'anonimizzazione delle immagini e la crittografia dei dati è essenziale per bilanciare la sicurezza con la protezione dei diritti individuali. Inoltre, lo sviluppo di soluzioni che consentono agli utenti di controllare l'accesso alle proprie informazioni è una tendenza in crescita nel settore.

Sicurezza informatica

La sicurezza informatica è un altro aspetto critico della videosorveglianza con IA. I sistemi di rete possono essere vulnerabili agli attacchi informatici, mettendo a rischio l'integrità dei dati e la sicurezza delle strutture. Per ridurre questi rischi, è essenziale implementare protocolli di sicurezza avanzati, come l'autenticazione multifattore, la crittografia end-to-end e aggiornamenti regolari del software. Inoltre, l'adozione di sistemi di edge che elaborano i dati sul dispositivo riduce l'esposizione alle minacce esterne e migliora la velocità di risposta.

Implementazione e scalabilità

Infine, il costo di implementazione e la scalabilità rappresentano barriere per diversi utenti finali. Sebbene le soluzioni di videosorveglianza con IA si siano dimostrate altamente efficaci, l'adozione rimane limitata a causa di una percezione errata dei costi elevati di acquisizione e infrastruttura. Tuttavia, i progressi nell'hardware e nel software stanno consentendo lo sviluppo di soluzioni più accessibili e modulari, che possono essere integrate progressivamente in base alle esigenze e al budget di ogni organizzazione. Ottimizzare il ritorno sull'investimento (ROI) attraverso sistemi che non solo rilevano le minacce, ma generano anche risposte automatizzate, è fondamentale per investire in videosorveglianza con IA.

In questo modo, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nella videosorveglianza ha rivoluzionato il settore della sicurezza, offrendo soluzioni più efficienti e precise. Tuttavia, è fondamentale affrontare le sfide legate alla privacy, alla sicurezza informatica, alla riduzione dei falsi allarmi e alla scalabilità per garantire un uso responsabile ed efficace di questa tecnologia. Man mano che l'IA continua a evolversi, ci si aspetta che i sistemi di videosorveglianza diventino sempre più intelligenti, autonomi e accessibili, affermandosi come uno strumento essenziale per la sicurezza negli ambienti urbani, industriali e commerciali.

Negli ultimi anni, lo scenario dei social media è cambiato drasticamente. Se prima di marchi e creatori di contenuti riuscivano a raggiungere grandi audience in modo organico, oggi questa realtà sembra essere sempre più lontana. L'algoritmo delle principali piattaforme – come Instagram, Facebook, TikTok e persino LinkedIn – ha ridotto significativamente la portata gratuita dei post, costringendo aziende e influencer a investire in pubblicità a pagamento per garantire visibilità. Ma cosa c'è dietro a questo cambiamento e quali sono le alternative per chi vuole continuare a crescere senza dipendere esclusivamente dalla pubblicità?

La portata organica, la quantità di persone che visualizzano una pubblicazione senza sponsorizzazione, sta diminuendo anno dopo anno. Su Facebook, ad esempio, questa percentuale era superiore al 16% nel 2012, ma attualmente si aggira intorno al 2-5% per le pagine aziendali. Instagram segue lo stesso percorso, dando sempre più priorità a contenuti sponsorizzati o virali. TikTok, che è nato come un'alternativa più democratica, ha anche adattato il suo algoritmo per privilegiare contenuti sponsorizzati e creatori che investono sulla piattaforma.

Questo calo della copertura organica non è una coincidenza. Le reti sociali sono aziende e, come tali, devono generare entrate. La principale modalità di monetizzazione di queste piattaforme deriva dalla vendita di annunci pubblicitari, il che significa che meno copertura gratuita ha un profilo, più sarà incentivato a pagare per raggiungere il suo pubblico.

Per questo motivo, i social network hanno perso lo status di "rete" e sono diventati, in realtà, "media sociali", dove la visibilità è sempre più condizionata dall'investimento finanziario. Il concetto originale di connettere le persone è stato sostituito da un modello di business che privilegia la visualizzazione di contenuti sponsorizzati, rendendo il traffico a pagamento una necessità per chi desidera crescere sulle piattaforme.

Le grandi marche, con budget di marketing robusti, riescono ad assorbire questo impatto e a investire pesantemente in media a pagamento. Piccole imprese e creatori indipendenti, d'altra parte, affrontano sfide sempre maggiori per crescere e coinvolgere il loro pubblico senza spendere soldi.

Tuttavia, è importante notare che il traffico a pagamento sui social media è ancora accessibile. Oggi, con meno di R$ 6 al giorno, qualsiasi piccola impresa può promuovere un contenuto e raggiungere potenziali clienti. Questo ha democratizzato l'accesso alla pubblicità digitale, consentendo a più imprenditori di avere visibilità. Tuttavia, questa dipendenza dalle piattaforme significa anche che, senza investimenti, l'esposizione può essere estremamente limitata.

Un altro effetto collaterale di questa modifica è l'omogeneizzazione del contenuto. Con le reti che privilegiano contenuti sponsorizzati o altamente virali, i feed sono sempre più standardizzati, rendendo difficile la diversificazione di voci e nicchie.

Nonostante le difficoltà, alcune strategie possono ancora aiutare marchi e creatori a crescere senza dipendere esclusivamente dagli annunci a pagamento. Nel metodo che utilizzo e insegno, chiamato Metamorfosi Social Mediaaccedi qui), sostengo che per avere più successo sui social media, i marchi devono seguire un ordine importante per aumentare la loro portata:

1 – EsserePrima di tutto, i marchi devono esprimere chiaramente i propri valori, comportamenti e missione. Il pubblico si connette con autenticità, e non solo con prodotti o servizi.L'essenza del marchio deve essere dimostrata nella pratica, e non solo nei discorsi.

2 – Sapere:Condividere conoscenze e competenze, offrendo contenuti che risolvono problemi e aggiungono valore al pubblico.

3 – Vendere:Solo dopo aver costruito autorità e rapporto l'offerta di prodotti o servizi diventa più naturale ed efficace. Quando il marchio ha già dimostrato chi è e cosa sa, la vendita diventa una conseguenza.

Cioè, prima di parlare di ciò che vende, il marchio deve mostrare cosa è e cosa sa fare.Questo approccio crea più connessione e coinvolgimento, rendendo la presenza digitale più forte.

Inoltre, alcune strategie possono comunque aiutare ad aumentare la portata organica senza affidarsi esclusivamente agli annunci a pagamento:

Scommetti su contenuti di valore:I post che generano un'interazione autentica, come sondaggi, domande e dibattiti, hanno ancora una buona portata.

Utilizzo strategico di Reels e Shorts:I formati brevi e dinamici, in particolare quelli che seguono le tendenze, continuano a essere guidati dalle piattaforme.

Comunità e impegno:I creatori che rafforzano i rapporti con il proprio pubblico, rispondendo ai commenti, interagendo nelle Storie e incoraggiando la partecipazione, tendono a mantenere una portata più stabile.

SMO (Social Media Optimization) per i social network:Utilizzare parole chiave nella biografia, nelle didascalie e gli hashtag giusti aiuta a migliorare la reperibilità dei contenuti.

Esplorazione di nuove piattaforme:Man mano che reti come TikTok e LinkedIn adeguano i loro algoritmi, potrebbero emergere nuovi spazi con maggiori opportunità di portata organica.

Esplorazione di nuove piattaforme:Invece di puntare tutto su un'unica rete, come Instagram, è essenziale diversificare la presenza digitale. Piattaforme come TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads e YouTube offrono nuove vetrine per le imprese.

Ogni nuovo social network che nasce è una nuova vetrina per il tuo business. Tutte queste sono indicizzate da Google e, distribuendo contenuti su diverse piattaforme, la tua presenza digitale diventa più robusta. Sfortunatamente, molti ancora vedono il marketing digitale come sinonimo di Instagram, il che limita il potenziale di crescita. Scommettere solo su una rete può essere rischioso, poiché qualsiasi cambiamento nell'algoritmo può influenzare direttamente i risultati.

Lo scenario attuale chiarisce che la portata organica non tornerà a quello che era prima. Tuttavia, ciò non significa che scomparirà completamente. La sfida per i marchi e i creatori sarà bilanciare gli investimenti nella pubblicità a pagamento con strategie che mantengano la loro rilevanza e connessione con il pubblico, garantendo che il loro messaggio continui a raggiungere le persone giuste – con o senza investimento in annunci.

*Vinícius Taddone è il direttore marketing e fondatore di VTaddone®www.vtaddone.com.br