In Breve
- Qual è l'impatto degli Sponsored Prompt nell'e-commerce AI?
- 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?
- Esistono assistenti aperti e ecosistemi chiusi che influenzano la visibilità dei brand.
- Cosa è l'Agentic Commerce Optimization (ACO)?
- ACO è l'ottimizzazione del livello commerciale che considera vari fattori come prezzo e disponibilità.
Recenti studi hanno rivelato 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 coloro che non lo fanno. Questo dato evidenzia come le posizioni a pagamento stiano diventando un elemento cruciale nell’esperienza di acquisto mediata dall’intelligenza artificiale, andando oltre le sole raccomandazioni organiche.
Il panorama dello shopping tramite AI si sta evolvendo in due modelli distinti: da un lato, assistenti aperti che cercano di presentare i prodotti più rilevanti, e dall’altro, ecosistemi chiusi che controllano l’ambiente commerciale circostante alla raccomandazione. Questa frattura modifica il valore della visibilità per i brand. Non è più sufficiente essere semplicemente menzionati; è fondamentale capire come le raccomandazioni influenzino il comportamento d’acquisto su ciascuna piattaforma e quale sia il ruolo delle inserzioni a pagamento nel processo decisionale.
I principi di GEO (Geographic Optimization) e AEO (Algorithmic Experience Optimization) rimangono essenziali: informazioni accurate, specifiche e ben strutturate aumentano le probabilità che un sistema AI comprenda e recuperi correttamente un prodotto. Tuttavia, questi approcci affrontano più il problema della visibilità 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.
In 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: anche il prezzo, la disponibilità, le specifiche, le varianti, i tempi di consegna, le politiche di reso e la capacità di completare la transazione giocano un ruolo importante. L’ACO può essere analizzata attraverso cinque elementi chiave: Completezza, Contesto, Citazioni, Correttezza e Customer Acquisition. I primi quattro elementi consentono 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 non solo le menzioni, ma anche quali prodotti vengono esposti dagli assistenti, quali concorrenti guadagnano visibilità, dove i dati di prodotto risultano inaccurati o mancanti, e come variano i risultati tra diversi assistenti. È fondamentale integrare i principi di GEO/AEO con pratiche di ACO, correggendo continuamente contenuti, cataloghi e dati commerciali, e misurando l’impatto sull’acquisizione di clienti. Solo così la visibilità generata dall’AI può diventare un punto di partenza e non un obiettivo finale.
