Google E AI Overview: Intelligenza Artificiale Nel Motore Di Ricerca

Lo si vocifera ormai da mesi: Google introdurrà l’AI (IA – intelligenza artificiale) nel suo motore di ricerca.

No, non è una novità. Hai ragione… Eheh…

Lo ha già fatto in passato, utilizzando l’intelligenza artificiale conversazionale per semplificare e velocizzare la creazione di campagne pubblicitarie (Google Ads).

Già da tempo, infatti, i marketer possono sviluppare campagne in modo più efficiente grazie a dei “prompt”. L’accesso alla beta di questa nuova funzionalità ha avuto inizio negli Stati Uniti e nel Regno Unito.

Questo nuovo flusso di lavoro consente ai marketer di utilizzare l’IA di Google per creare campagne di ricerca ottimizzate. Basta fornire l’URL del proprio sito web e l’IA genera contenuti pubblicitari pertinenti, incluse immagini e parole chiave. Le immagini generate dall’IA in Google Ads saranno chiaramente identificate grazie all’uso della tecnologia SynthID, che aggiungerà una filigrana invisibile e metadati standard aperti per indicare la loro origine AI.

Tom Foster di Page1 ha descritto l’esperienza come molto facile da usare e perfetta per creare annunci pubblicitari di alta qualità e migliorare le prestazioni delle campagne.

Detto questo, torniamo all’argomento clou dell’articolo: l’intelligenza artificiale torna a farsi notare nel motore di ricerca di Google grazie ad AI Overview.

Per cercare di spiegare meglio l’argomento, nei prossimi paragrafi vedremo da vicino il significato di AI, in cosa consiste AI Overview e perché le aziende di oggi dovrebbero essere disposte ad investire in questo tipo di tecnologie.

Per intelligenza artificiale si intende l’uso di sistemi informatici avanzati in grado di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l’intervento umano, come il riconoscimento di immagini, la comprensione del linguaggio naturale, la risoluzione di problemi complessi e l’apprendimento autonomo dalle esperienze. Come accennato in precedenza, Google utilizza già questa tecnologia per ottimizzare e automatizzare le campagne pubblicitarie a pagamento, migliorandone l’efficacia e l’efficienza, come avviene con Performance Max e Demand Gen (due nuove campagne di Ads).

AI Overview Google Ads, invece, è la soluzione di intelligenza artificiale generativa integrata nel motore di ricerca di Google, progettata per trasformare significativamente l’esperienza di navigazione su Internet.

Questa nuova tecnologia utilizza algoritmi avanzati per generare riassunti concisi e informativi tramite il modello Gemini AI, rispondendo alle domande degli utenti senza che questi debbano necessariamente cliccare sui link nella pagina dei risultati di ricerca (SERP) per trovare le informazioni desiderate.

L’arrivo di questa tecnologia è stato annunciato da Sundar Pichai, CEO di Google, durante la conferenza annuale degli sviluppatori I/O a Mountain View, in California, pochi giorni dopo il lancio del nuovo modello Chat GPT-4 da parte di OpenAI.

Come riportato in un articolo del Sole24Ore, il CEO ha affermato che:

Purtroppo non siamo ancora in grado di indicare una data specifica per il lancio di AI Overview nel territorio italiano.

Date non reperibili anche per l’arrivo su mercati diversi rispetto a quello di Stati Uniti e Regno Unito.

Ovviamente, come per la maggior parte delle innovazioni tecnologiche, possiamo sospettare che questa funzionalità venga gradualmente implementata nel resto del mondo solo dopo i dovuti test e una soddisfacente valutazione nei mercati di partenza.

E se proprio sei curiosi e non riesci ad attendere, puoi prendere una scorciatoia… Utilizzare una VPN!

Dal punto di vista della SEO, AI Overview sposta l’enfasi dalla targetizzazione di singole parole chiave a una comprensione più semantica e concettuale dei contenuti.

Cosa significa in parole povere? Che il “modo di fare” di AI Overview incoraggia i creatori di contenuti a sviluppare articoli più approfonditi e tematicamente coerenti.

Sarà interessante sapere, inoltre, che durante Google Marketing Live 2024 è stato evidenziato quanto Google stia dando priorità agli annunci multimediali nelle AI Overviews rispetto ai risultati di ricerca organici. Questo implica che i contenuti organici potrebbero essere meno visibili, essendo posizionati più in basso rispetto agli annunci sponsorizzati più interattivi.

Di riflesso, la riduzione della visibilità dei risultati organici può influenzare negativamente il traffico verso siti web che dipendono dalle ricerche organiche. Tuttavia, Google sostiene che le risposte fornite dall’IA tendono a soddisfare gli utenti, i quali sono più propensi a cliccare sui link inclusi nelle AI Overview.

Cambiamenti importanti anche per quanto riguarda gli annunci Google, ovviamente.

Gli annunci interattivi e multimediali guadagnano maggiore visibilità nelle AI Overviews, essendo posizionati in modo prominente. Questo aumenta l’efficacia degli annunci pubblicitari, attirando più facilmente l’attenzione degli utenti rispetto ai risultati organici. Questo dovrebbe, teoricamente, migliorare il ritorno sull’investimento (ROI) per gli inserzionisti.

Sono previste anche nuove opportunità pubblicitarie.

Gli annunci nelle AI Overviews non solo rispondono alle query di ricerca, ma si integrano anche con il contenuto visualizzato nell’AI Overview stesso. Questo permette campagne pubblicitarie più sofisticate e personalizzate, offrendo nuove modalità creative per coinvolgere gli utenti. Le AI Overviews, inoltre, utilizzano algoritmi avanzati per fornire risposte più precise e pertinenti, migliorando l’esperienza complessiva degli utenti.

Insomma, l’introduzione di AI Overviews da parte di Google rappresenta una trasformazione significativa sia per la SEO che per le campagne pubblicitarie. Mentre i risultati organici potrebbero risentire di una minore visibilità, le opportunità per gli annunci pubblicitari aumentano, promettendo un maggiore ROI e nuove possibilità di coinvolgimento degli utenti. Le aziende devono quindi considerare attentamente queste dinamiche per ottimizzare le strategie di marketing digitale.

Il supporto da parte di esperti, diventa quindi inevitabile.

Microsoft sta integrando l’IA in molte delle sue offerte, tra cui Office 365 con Copilot, un assistente AI progettato per aiutare gli utenti a scrivere, riassumere e analizzare documenti. Copilot utilizza modelli di linguaggio avanzati per offrire suggerimenti intelligenti e migliorare la produttività. Questo strumento è parte della strategia di Microsoft di incorporare l’intelligenza artificiale in tutti i suoi prodotti, rendendo l’IA accessibile e utile per una vasta gamma di attività professionali.

Nel mercato della tecnologia, NVIDIA sta emergendo come un leader nel campo dell’IA. La compagnia è conosciuta per le sue GPU avanzate, che sono fondamentali per l’addestramento e l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale. NVIDIA ha sviluppato piattaforme come NVIDIA AI Enterprise, che offre strumenti e infrastrutture per la costruzione di soluzioni IA su larga scala. Queste tecnologie sono utilizzate in settori che vanno dall’automotive alla sanità, accelerando l’innovazione e migliorando l’efficienza operativa.

Ok Apple, ok Microsoft, ok le grandi aziende.

Ma l’AI può aiutare anche PMI e liberi professionisti.

È giusto sottolinearlo!

Se ti stai chiedendo come, ecco un elenco ricco di spunti per sfruttare l’intelligenza artificiale anche se non sei a capo di una multinazionale o di una grande azienda.

Creazione di contenuti: dai testi per il blog aziendale, fino ai post per la gestione delle pagine social. L’AI ti aiuta a generare un piano editoriale ricco di contenuti accattivanti e mai monotema. Utilizzando ChatGPT, ad esempio, puoi dare vita ad articoli informativi, guide, tutorial scritti, didascalie per le tue immagine Instagram, script per video TikTok e molto altro;
Automatizzazione delle attività ripetitive: grazie all’intelligenza artificiale è possibile utilizzare chatbot e assistenti virtuali per rispondere automaticamente alle domande dei clienti, migliorando il servizio clienti e riducendo i tempi di attesa. Inoltre, strumenti come Mailchimp e HubSpot utilizzano l’IA per automatizzare l’invio di email personalizzate, gestire le campagne di marketing e analizzare i dati delle campagne;
Analisi dei dati: strumenti come Power BI e Tableau possono analizzare grandi quantità di dati per identificare tendenze e pattern che possono informare le decisioni aziendali. Inoltre, algoritmi di IA possono prevedere le vendite future basandosi su dati storici, aiutando a gestire meglio l’inventario e le risorse;
Personalizzazione dei servizi: e-commerce e servizi di streaming possono utilizzare l’IA per offrire raccomandazioni personalizzate ai clienti, migliorando l’esperienza utente e aumentando le vendite;
Sicurezza informatica: l’intelligenza artificiale può monitorare le reti in tempo reale per rilevare e rispondere a minacce informatiche. Può essere utilizzata anche per implementare metodi di autenticazione avanzati, come il riconoscimento facciale e delle impronte digitali;
Ottimizzazione delle risorse umane: gli algoritmi di AI possono analizzare i CV e le lettere di presentazione per identificare i candidati più idonei. Ma non solo… Le piattaforme di e-learning basate su IA possono personalizzare i percorsi formativi per i dipendenti, migliorando l’efficacia della formazione;
Customer Experience: strumenti di AI possono analizzare i feedback dei clienti sui social media e altre piattaforme per valutare il sentiment e migliorare i prodotti o servizi offerti. L’IA può aiutare a creare e analizzare sondaggi per raccogliere feedback dai clienti in modo più efficiente.

L’intelligenza artificiale (IA) offre molte opportunità, è vero, ma non tutti sanno usarla.

Conoscere i passi falsi più frequenti permette di non compromettere l’efficacia e l’affidabilità dei progetti basati su IA.

Uno degli errori più frequenti, ad esempio, è l’uso di dati di scarsa qualità. È essenziale investire tempo e risorse nella raccolta, pulizia e pre-elaborazione dei dati per garantire che siano di alta qualità e rappresentativi del problema che si desidera risolvere.

Massima attenzione anche per quanto riguarda i bias dei dati: se i dati utilizzati per addestrare il modello contengono pregiudizi, l’IA li rifletterà, perpetuando e amplificando discriminazioni esistenti… Occhio!

Attenzione anche all’overfitting, un errore tecnico in cui un modello è troppo adattato ai dati di addestramento e non generalizza bene ai nuovi dati. Questo problema può essere mitigato utilizzando tecniche di regolarizzazione, validazione incrociata e raccolta di più dati di addestramento.

Ultimo passo falso, ma da non sottovalutare, è avere delle aspettative irrealistiche, che possono portare a delusioni e fallimenti nei progetti di IA. Cerca sempre di avere una comprensione realistica delle capacità e dei limiti della tecnologia.