AI e Ricerca Google nel 2025: nuove sfide e opportunità per il digital marketing

Scopri come l’AI rivoluziona la ricerca Google e il marketing. Strategie per brand data-driven e creativi orientati al futuro.

Dalle AI Overviews all’AI Search Experience: cosa sta cambiando davvero

Le AI Overviews, introdotte negli Stati Uniti e progressivamente estese ad altri mercati, integrano risposte generate dall’intelligenza artificiale direttamente nella SERP. Questo significa che, per molte ricerche complesse, Google presenta una sintesi testuale prima ancora dei risultati organici tradizionali.

Questa evoluzione ha impatti diretti su:

• Visibilità dei risultati organici, che vengono spinti verso il basso nella pagina
• CTR delle pagine web, soprattutto se il contenuto informativo viene risposto direttamente dall’overview AI
• Ruolo della SEO, che si sposta verso un approccio più semantico, entità-based e integrato con dati strutturati

Le aziende dovranno puntare su contenuti di alta qualità, fortemente orientati all’utilità per l’utente, costruiti su segnali E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Sarà inoltre cruciale investire nella markup optimization e in contenuti long-form capaci di rispondere a query complesse.

Google AI Max: automazione evoluta per le campagne Search

Con l’introduzione di Google AI Max, Big G intende semplificare e potenziare le campagne Search combinando le tecnologie Performance Max con strumenti di creatività AI-driven. Si tratta di una soluzione pensata per:

• generare automaticamente headline, copy e asset visivi
• trovare combinazioni di keyword efficaci tramite algoritmi predittivi
• ottimizzare il budget in real-time verso gli annunci più performanti

Per i brand, l’adozione di AI Max richiede un cambio di paradigma: il focus si sposta dalla micro-ottimizzazione manuale al controllo strategico delle linee guida creative e di targeting.

Diventa fondamentale:

• fornire all’AI input coerenti (tone of voice, USP, regole di branding)
• monitorare i report per identificare segnali di overfitting o declinazioni incoerenti
• integrare fonti di prima parte (1st party data) per migliorare la personalizzazione

Tecnologie come Google Ads API, Data Studio per dashboard personalizzate e BigQuery per analisi predittive sono essenziali per i team avanzati.

Creatività e automazione: una nuova sinergia AI-driven

Secondo Think with Google, l’AI non sostituisce la creatività umana, ma la potenzia. Grazie all’automazione dei task ripetitivi e alla generazione di varianti creative su larga scala, i marketer possono dedicarsi a ciò che sanno fare meglio: ideare strategie, raccontare storie e creare empatia.

L’AI supporta la creatività in diversi modi:

• generazione di concept creativi personalizzati per diversi segmenti di pubblico
• A/B test automatizzati su elementi visual e copy
• insight predittivi su quali combinazioni hanno maggiori probabilità di convertire

Per sfruttare appieno queste possibilità, i brand devono adottare tool come:

• Framework UX-driven per testare in tempo reale le variazioni nei touchpoint digitali
• Google Performance Max con feed dinamici e contenuti personalizzati
• Creative AI platforms (es. Adobe Firefly, Canva AI) per lo sviluppo di asset coerenti

Paid Search e AI: meno controllo, più performance

Come evidenziato anche da Ninja Marketing, con l’espansione dell’AI nella ricerca a pagamento diminuisce il controllo diretto degli inserzionisti sulle singole keyword. Le campagne vengono sempre più guidate da segnali contestuali, modelli di machine learning e obiettivi di performance.

Questo non significa perdere potere decisionale, ma dover cambiare mindset:

• Definire KPI chiari fin dall’inizio: ROAS, CAC, incremento del brand search volume
• Curare la data hygiene: dati puliti, tag ben implementati, conversioni correttamente tracciate
• Lavorare su un feed di prodotto ottimizzato per gli algoritmi di raccomandazione

Un aspetto cruciale riguarda la segmentazione dei pubblici. Lavorare con elenchi ben costruiti (remarketing, affinità, lookalike basati su CRM) consente all’AI di performare meglio, soprattutto se alimentata da 1st party data integrati via strumenti come GA4, Klaviyo o Hubspot.

Come prepararsi oggi al marketing AI-driven del futuro

In sintesi, il futuro del marketing è già iniziato. Per non restare indietro, le aziende devono evolversi sia dal punto di vista tecnologico sia strategico.

Ecco alcune azioni chiave: