In Breve
- Qual è l'impatto degli assistenti vocali sullo 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 è l'agentic commerce optimization (ACO)?
- Una strategia che considera prezzo, disponibilità e specifiche per ottimizzare le vendite.
Negli ultimi anni, l’e-commerce ha subito una trasformazione radicale grazie all’intelligenza artificiale (AI). 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 dimostra come le posizioni a pagamento siano diventate parte integrante dell’esperienza di acquisto, non solo un complemento alle raccomandazioni organiche.
Lo shopping tramite AI si sta evolvendo in due modelli distinti: da un lato, assistenti aperti che cercano di esporre i prodotti più rilevanti; dall’altro, ecosistemi chiusi che controllano l’ambiente commerciale attorno alla raccomandazione. Questa frattura modifica il valore della visibilità per i brand, che non possono più limitarsi a essere semplicemente menzionati. 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 (Geographic Optimization) e AEO (Algorithmic Experience Optimization) rimangono cruciali. 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. È possibile che un brand venga 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 rilevante l’ottimizzazione del livello commerciale, nota come agentic commerce optimization (ACO). Per un agente AI, il contenuto prodotto è solo una parte dell’equazione: anche prezzo, disponibilità, specifiche, varianti, tempi di consegna, politiche di reso e la capacità di completare la transazione sono fondamentali. ACO può essere analizzata attraverso cinque elementi chiave: Completezza, Contesto, Citazioni, Correttezza e Customer Acquisition. I primi quattro sono essenziali per la comprensione e la raccomandazione, mentre il quinto misura se la raccomandazione ha effettivamente portato a un cliente.
Per i brand, la priorità deve essere quella di monitorare oltre la mera menzione. È cruciale sapere quali prodotti vengono esposti dagli assistenti, quali concorrenti guadagnano visibilità, dove i dati di prodotto risultano inesatti o mancanti, e come variano i risultati tra 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 fondamenti di GEO/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.