In Breve
- Qual è l'impatto degli assistenti vocali nello shopping?
- I clienti che cliccano su un Sponsored Prompt convertono il 48% in più e spendono il 21% in più.
- Quali sono i due modelli di shopping via AI?
- Assistenti aperti e ecosistemi chiusi.
- Cosa significa ACO?
- ACO sta per agentic commerce optimization, che ottimizza variabili come prezzo e disponibilità.
Negli ultimi anni, l’e-commerce ha subito una trasformazione significativa grazie all’intelligenza artificiale (AI), che ha reso l’esperienza di acquisto più interattiva e personalizzata. Dati recenti rivelano 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 sottolinea come le posizioni a pagamento stiano diventando un elemento essenziale nell’esperienza di acquisto, non solo un complemento alle raccomandazioni organiche.
Lo shopping tramite AI si sta evolvendo in due modelli distinti: assistenti aperti, che cercano di presentare i prodotti più rilevanti, e ecosistemi chiusi, che controllano l’ambiente commerciale attorno alle raccomandazioni. Questa divisione modifica il valore della visibilità per i brand; non è sufficiente essere menzionati o citati dal modello, ma è cruciale 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 (Geographic Optimization) e AEO (Algorithmic Optimization) rimangono fondamentali: informazioni accurate, specifiche e ben strutturate aumentano le probabilità che un sistema AI comprenda e recuperi 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.
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; altri fattori come prezzo, disponibilità, specifiche, varianti, tempi di consegna, politiche di reso e la capacità di completare la transazione sono altrettanto importanti. L’ACO può essere analizzata attraverso cinque elementi chiave: Completezza, Contesto, Citazioni, Correttezza e Customer Acquisition. I primi quattro elementi facilitano la comprensione e la raccomandazione, mentre il quinto misura se la raccomandazione ha effettivamente generato un cliente.
Per i brand, la priorità diventa monitorare oltre la mera menzione: è fondamentale sapere quali prodotti vengono esposti dagli assistenti, quali competitor ottengono visibilità, dove i dati di prodotto sono 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 e AEO con pratiche ACO, correggendo continuamente contenuti, cataloghi e dati commerciali, e misurando l’impatto sull’acquisizione clienti. Solo così la visibilità generata dall’AI può diventare un punto di partenza e non un obiettivo finale.
