Come sta rivoluzionando il machine learning il search marketing?

L’11 settembre 2024, Incubeta ha presentato il suo innovativo modello di machine learning, Seamless Search, durante il webinar “Supercharge your search incrementality with Machine Learning: Massimizza il valore, moltiplica i risultati”. Questo evento ha attirato l’attenzione di numerosi brand leader nel settore italiano, evidenziando l’importanza di ottimizzare le strategie di Search Engine Marketing (SEM) in un contesto di budget sempre più limitati.

Uno dei principali problemi che i marketer devono affrontare è la difficoltà nel valutare le performance delle attività organiche rispetto a quelle delle campagne a pagamento, comprendendo appieno sia il loro valore effettivo, sia le possibili sovrapposizioni.

Seamless Search, basato sull’intelligenza artificiale, offre una soluzione per limitare la competizione interna tra canali, rendere più efficiente l’uso del budget pubblicitario e massimizzare gli esiti delle iniziative di search marketing.

Vantaggi per i Brand

Il modello Seamless Search offre numerosi benefici per i brand che lo adottano. Fondamentalmente, assicura una visibilità ottimale sui motori di ricerca, ampliando significativamente le opportunità di connettersi con il pubblico di destinazione.

Grazie a un’approccio strategico basato su keyword e contenuti, Seamless Search riesce ad attrarre visitatori potenzialmente interessati ai prodotti e servizi offerti, favorendo così un aumento delle conversioni. Inoltre, la flessibilità dello strumento permette alle aziende di rispondere in maniera agilissima ai mutamenti di mercato e ai continui aggiornamenti degli algoritmi dei motori di ricerca.

Eva Ferraro, Senior AdTech Search Consultant di Incubeta, ha sottolineato l’importanza di Seamless Search come rinnovamento nel modo in cui i brand gestiscono la loro presenza online.

Grazie a una fusione ponderata tra SEO e SEA, le aziende possono raggiungere eccellenti performance in termini di traffico, conversioni e utilizzo efficiente del budget.

L’Importanza dell’Automation nel SEM

L’automation è diventata una componente essenziale del marketing per i motori di ricerca. Jeremy Hull, Senior VP of Innovation in iProspect, ha evidenziato come l’automation consenta di migliorare continuamente le strategie SEM, rendendole più efficienti ed efficaci. Nonostante le iniziali resistenze dei professionisti del settore, gli strumenti odierni offrono maggiore controllo, trasparenza e risultati tangibili.

Un esempio concreto è l’utilizzo delle offerte al momento dell’asta e degli aggiustamenti della stagionalità di Google in Search Ads 360. Questi strumenti hanno permesso a Levi Strauss & Co. di aumentare il traffico del 25% e le entrate del 21% durante le festività del 2019, riducendo al contempo il costo per clic (CPC) non correlato al brand del 19% e il CPC correlato al brand del 21%.

Il Ruolo del Machine Learning nel Marketing

Il machine learning sta rivoluzionando il settore del digital marketing, consentendo di creare campagne più forti e personalizzate. Questa tecnologia permette di analizzare rapidamente set di dati pertinenti e automatizzare le attività ripetitive, risparmiando tempo ed energia.

Ad esempio, il machine learning può essere utilizzato per la segmentazione dei clienti, ottimizzando le campagne di marketing e migliorando il servizio clienti attraverso chatbot automatizzati. Inoltre, i modelli di machine learning possono aiutare a prevedere la domanda, il customer lifetime value e altre metriche commerciali, permettendo di prendere decisioni più informate e strategiche.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’integrazione tra SEO e SEA attraverso strumenti di machine learning come Seamless Search rappresenta una svolta significativa nel panorama del search marketing. Questa tecnologia non solo ottimizza la spesa pubblicitaria e riduce la cannibalizzazione tra i canali, ma offre anche una visione olistica delle strategie SEM, migliorando la visibilità e il ROI.

Una nozione base di SEO e social marketing correlata al tema principale dell’articolo è l’importanza di ottimizzare le parole chiave per migliorare la visibilità sui motori di ricerca. Questo processo, se integrato con strategie di machine learning, può portare a risultati ancora più efficaci.

Una nozione avanzata di SEO e social marketing applicabile al tema dell’articolo riguarda l’uso di modelli predittivi per anticipare le tendenze di ricerca e adattare le strategie di marketing di conseguenza. Questo approccio permette di essere sempre un passo avanti rispetto alla concorrenza, massimizzando l’efficacia delle campagne.

In definitiva, l’adozione di tecnologie avanzate come il machine learning nel search marketing non è solo una scelta strategica, ma una necessità per rimanere competitivi in un mercato in continua evoluzione.