Un performance marketer esamina le campagne in corso, vede quali annunci ottengono buoni risultati e sposta il budget dalle posizioni deboli verso quelle forti. ƈ un lavoro che si ripete costantemente e che si basa in gran parte sui dati provenienti dalla piattaforma pubblicitaria. La domanda ƈ se l'AI possa occuparsi essa stessa di questo spostamento, e la risposta ƈ: parzialmente, e a condizioni che devono essere effettivamente soddisfatte.
Questo compito ottiene un punteggio elevato in termini di struttura, contatto con il cliente, componente fisica e creativit√ . Non c'ƈ un cliente che osserva, non ƈ necessaria alcuna azione fisica, e la valutazione si basa su numeri: costo per conversione, percentuali di clic, fatturato per campagna. Sono esattamente le caratteristiche su cui un sistema pu√² lavorare bene. La piattaforma pubblicitaria fornisce i dati gi√ strutturati, e le regole su cosa significhi "ottenere buoni risultati" possono essere definite in anticipo nella maggior parte delle aziende.
Anche il volume ha il suo peso. Gli account di grandi dimensioni, con decine di campagne e centinaia di annunci, generano pi√¹ momenti di aggiustamento di quanti una persona possa gestire quotidianamente. Qui c'ƈ una ragione reale per automatizzare parte di questo lavoro: non perch√© sia troppo complesso per una persona, ma perch√© ƈ troppo per farlo in modo continuo.
Tre assi mantengono questo compito nella categoria "parzialmente": costo dell'errore, margine di giudizio e volume. Il costo dell'errore ƈ il nucleo del problema. Uno spostamento sbagliato costa denaro immediatamente, e quel danno non ƈ sempre visibile subito. Un sistema che sposta budget da una campagna con un calo temporaneo verso una campagna con un picco temporaneo pu√² far svanire un investimento strutturalmente valido sulla base di tre giorni negativi. Non ƈ un rischio teorico, succede nella pratica quando le regole di controllo sono troppo grossolane.
Il margine di giudizio ƈ la seconda ragione. "Risultati raggiunti" non ƈ un concetto fisso. Una campagna di brand che genera poche conversioni dirette ma produce volume di ricerca conta come una campagna con risultati scarsi? Si tiene conto dell'influenza stagionale, o di fattori esterni come un concorrente che tiene temporaneamente dei saldi? Un marketer esperto integra questo contesto nella valutazione; un sistema lo fa solo se quel contesto ƈ stato codificato in regole. Dove queste regole mancano, la valutazione resta lavoro umano.
E poi c'ƈ la compliance: nei settori regolamentati, o con grandi budget mediatici, valgono spesso linee di approvazione interne su chi puƒ² spostare quale importo. Queste linee non scompaiono perch√© un sistema subentra nel lavoro.
Nella pratica, questo funziona meglio come agente: un sistema che sposta autonomamente il budget entro soglie prestabilite, e chiede approvazione solo quando uno spostamento supera tali limiti. Si pensi a: spostare automaticamente fino a una determinata percentuale del budget giornaliero, ma sottoporre ad approvazione ogni modifica che superi tale importo. Oppure: reagire solo a differenze di prestazione che persistono oltre un periodo prestabilito, in modo che un picco di un solo giorno non attivi immediatamente una riallocazione.
Le condizioni sono concrete: devono esistere regole di controllo e soglie chiare, e deve essere impostato un tetto di budget in modo che un sistema non possa aumentare in modo illimitato l'investimento su una singola campagna. Senza questi due elementi, non ƈ un compito da affidare a un sistema, per quanto attraente possa essere il risparmio di tempo.
Un e-commerce con cento annunci attivi e un obiettivo di conversione chiaro per campagna ha un punto di partenza molto diverso da un'azienda B2B con cinque campagne valutate principalmente in base a notoriet√ del marchio e qualit√ dei lead. Nel caso dell'e-commerce, il segnale ƈ chiaro e il volume ƈ elevato: un buon candidato per l'automazione entro limiti definiti. Nel caso dell'azienda B2B, la valutazione ƈ pi√¹ soggettiva, con meno dati e pi√¹ contesto, e l'aggiustamento resta lavoro umano per pi√¹ tempo.
Questo si collega a uno schema pi√¹ ampio: il lavoro che si basa sui dati della piattaforma e si ripete con alto volume tende a passare a un sistema, mentre il lavoro che si basa su contesto ed eccezioni resta pi√¹ a lungo nelle mani delle persone. Questo schema si ritrova anche nell'analisi delle statistiche del sito web, dove la piattaforma fornisce gi√ strutturata la maggior parte del lavoro, e nella creazione di un confronto di prezzi con i concorrenti, dove i dati di origine sono meno univoci e resta necessaria maggiore interpretazione.
Il cambiamento qui non ƈ che il performance marketer diventi superfluo, ma che l'aggiustamento manuale di piccole e frequenti modifiche di budget venga eliminato, mentre restano l'impostazione delle regole, la valutazione delle eccezioni e la definizione della strategia di campagna pi√¹ ampia. ƈ un cambiamento nel contenuto del lavoro, non automaticamente nel numero di persone che lo svolgono. Cosa fa un'azienda con le ore liberate ƈ una valutazione propria; per le decisioni che riguardano il personale valgono requisiti legali specifici, indipendentemente da ciƒ² che rende un compito tecnicamente trasferibile.
Anche altrove in azienda si osservano cambiamenti simili: nella scrittura di post per i social media l'AI si occupa della prima bozza mentre il tono e l'approvazione restano lavoro umano, e nel lavoro nel reparto HR si osserva la stessa distinzione tra amministrazione strutturata e decisioni che richiedono giudizio.
Se l'ottimizzazione del budget sia un buon candidato per la sua azienda dipende da quante campagne gestisce, da quanto univoco ƈ il suo indicatore di prestazione e se ha gi√ fissato soglie e tetti. La quickscan gratuita di FTE TO AI pone dodici domande, non richiede un account, e fornisce un'indicazione di quale parte delle ore nel suo profilo di marketing puƒ² essere assunta oggi dall'AI. La scan completa, che calcola questo a livello di singolo compito in termini di capacit√ FTE, ƈ ancora in fase di sviluppo.
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