In Breve
- Qual è l'impatto degli Sponsored Prompt sugli acquisti?
- I clienti che cliccano un Sponsored Prompt convertono il 48% in più e spendono il 21% in più.
- Quali sono i modelli di shopping via AI?
- Ci sono assistenti aperti e ecosistemi chiusi che controllano l'ambiente commerciale.
- Cosa è l'agentic commerce optimization (ACO)?
- ACO si riferisce all'ottimizzazione del livello commerciale, considerando variabili come prezzo e disponibilità.
Recenti studi rivelano che i clienti che interagiscono con un Sponsored Prompt attraverso assistenti vocali per lo shopping mostrano tassi di conversione superiori del 48% e una spesa maggiore del 21% rispetto a chi non utilizza queste funzionalità. Questo dato sottolinea l’importanza delle posizioni a pagamento, che stanno diventando un elemento cruciale nell’esperienza di acquisto mediata dall’intelligenza artificiale, affiancandosi alle raccomandazioni organiche.
Lo shopping assistito dall’AI si sta evolvendo in due modelli distinti: da un lato, assistenti aperti che cercano di presentare i prodotti più rilevanti; dall’altro, ecosistemi chiusi che controllano l’ambiente commerciale attorno alle raccomandazioni. Questa divisione modifica il valore della visibilità per i brand: non è sufficiente essere citati dal modello, ma è fondamentale comprendere come le raccomandazioni influenzino il comportamento d’acquisto su ciascuna piattaforma e quale ruolo rivestano le inserzioni a pagamento nel processo decisionale.
I principi di GEO (Geo-Optimization) e AEO (Algorithmic Experience Optimization) rimangono essenziali: fornire informazioni accurate, specifiche e ben strutturate aumenta le probabilità che un sistema AI riesca a comprendere e recuperare correttamente un prodotto. Tuttavia, questi approcci affrontano principalmente il problema della visibilità piuttosto 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.
Quando si entra nella 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: elementi come prezzo, disponibilità, specifiche, varianti, tempi di consegna, politiche di reso e la capacità di completare la transazione giocano un ruolo fondamentale. L’ACO si articola attorno a cinque elementi chiave: Completezza, Contesto, Citazioni, Correttezza e Customer Acquisition. I primi quattro consentono la comprensione e la raccomandazione, mentre il quinto misura se la raccomandazione ha effettivamente portato a un cliente.
Per i brand, la priorità diventa monitorare non solo le menzioni: è essenziale capire quali prodotti vengono esposti dagli assistenti, quali competitor stanno guadagnando visibilità, dove i dati di prodotto risultano errati 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 suggerisce di integrare i fondamenti di GEO e AEO con pratiche ACO: è necessario correggere continuamente contenuti, cataloghi e dati commerciali, misurando l’impatto sull’acquisizione clienti. Solo così la visibilità generata dall’AI potrà diventare un punto di partenza e non un obiettivo finale.
