Categoria: Advertising

Inflazione digitale: l’advertising online costa sempre di più. Come difendersi e rimanere efficaci.
Non è un’impressione, CPC e CPA continuano a crescere.

Negli ultimi anni i costi della pubblicità online sono cresciuti in maniera significativa a livello globale, sia sulle piattaforme di Google sia su quelle di Meta. Il fenomeno riguarda praticamente tutti i settori, anche se con intensità diverse.

Oltre all’aumento del CPC (Cost per Click), si osserva un rincaro anche del CPA (Cost per Acquisition), segnale che non solo ogni clic ma anche ogni conversione oggi “pesa” di più sui budget pubblicitari.

L’Italia segue pienamente i trend internazionali: la pubblicità digitale continua a crescere sia in volumi che in investimenti, ma con un impatto sempre più rilevante sui budget aziendali.

Anche nel digital marketing B2B i costi salgono

Se i settori più colpiti dall’aumento esponenziale dei costi pubblicitari restano finanza e tecnologia, anche nel digital marketing B2B la situazione è cambiata.

Per anni, keyword molto specifiche legate al mondo produttivo o ai servizi alle imprese hanno goduto di CPC relativamente bassi, complice una concorrenza minima. Oggi però non è più così: i costi sono cresciuti sia a causa della cosiddetta inflazione digitale, sia perché molti competitor che fino a poco tempo fa erano assenti dalle aste pubblicitarie hanno finalmente iniziato a investire online. Insomma, si sono svegliati tardi, ma si sono svegliati.
I dati dei miei account confermano questa dinamica, ho estratto i cpc delle Campagne Search dal 2020 dei clienti B22B puri ed ecco come appare il grafico.

Costo CPC medio di 134 Campagne Search su 10 Account diversi (solo Campagne di Ricerca, solo clienti B2B) da giugno 2020 a settembre 2025

Come si evince dal grafico partiamo con un cpc medio intorno ai 34 centesimi per arrivare a 65 centesimi di media nell’ultimo Q del 2025, con picchi di 1,02€ : un aumento medio del 190%

Vorrei precisare che si tratta di account e campagne di lunga data, finemente ottimizzati e costantemente monitorati. L’aumento dei costi è un fenomeno sistemico che riflette le dinamiche competitive e l’inflazione del mercato pubblicitario digitale.

Negli ultimi 7-8 anni abbiamo spostato sistematicamente il budget dei nostri clienti da pubblicità cartacee (riviste di settore) verso il digitale, con piena soddisfazione degli stessi che vedevano numeri importanti di traffico e conversioni arrivare improvvisamente sui propri canali digitali.
Dopo un paio d’anni di “travaso”, budget consistenti sono stati allocati sia su Google ADS che su Meta. Oggi, ahimé, questi budget non sono più sufficienti a generare le stesse performance, ma le aziende si trovano in una congiuntura economica in cui aumentare i budget in proporzione non è sostenibile.

Quindi cerchiamo di capire cosa sta realmente accadendo, perché sta accadendo e, soprattutto, cosa si può effettivamente fare al riguardo senza dover investire altro denaro per risolvere il problema.

I CPC stanno andando alle stelle, ecco cosa succede dietro le quinte

Cosa sta causando questi aumenti sconsiderati? Non è una sola causa ma è una tempesta perfetta di evoluzione delle piatteforme e forze di mercato che hanno radicalmente cambiato il funzionamento della pubblicità online.
- L’evoluzione del sistema
Negli ultimi anni Google ha introdotto diversi “improvements“, molti dei quali hanno avuto come effetto collaterale un aumento dei costi. Ad esempio, ha reso la corrispondenza generica corrispondenza di default, aumentando di fatto il numero di clic che non convertono, facendo salire il costo per conversione complessivo.
Le nuove strategie di offerta, inoltre, basate sull’intelligenza artificiale hanno cambiato le dinamiche delle aste in modi non sempre trasparenti.
Sebbene l’automazione possa migliorare le prestazioni, può anche far lievitare i costi quando l’algoritmo decide di essere aggressivo nell’acquisizione di conversioni.

Stessa cosa vale per Meta: è sempre più difficile ottenere clic e lead di qualità fidandosi delle impostazioni di campagna basate sull’AI, incentivate fortemente dalla piattaforma.
Spesso queste campagne generano più vanity metrics – impression, clic superficiali – che risultati concreti in termini di conversioni.
- Dinamiche di mercato (che non si possono controllare ma che è necessario valutare)
Nel 2020, il mondo è cambiato in pochi mesi. Le strade si sono svuotate, i negozi hanno chiuso le porte e le aziende hanno dovuto trovare un nuovo modo di farsi trovare dai clienti: online. L’e-commerce è esploso, con una crescita del 34% in un solo anno.
Molte imprese che fino a quel momento puntavano sul marketing tradizionale hanno fatto un salto nel digitale.

Ma il cambiamento non si è fermato lì. Una volta riaperte le attività, poche aziende sono tornate al vecchio modo di fare pubblicità. Il risultato è stato evidente: piattaforme come Google hanno visto i loro ricavi pubblicitari salire del 42,6% dal 2020 al 2021, alimentati da un numero crescente di inserzionisti che hanno scelto il digitale come primo canale per raggiungere clienti e generare vendite.

Oggi, quell’ondata digitale continua a spingere verso l’alto i costi della pubblicità, rendendo evidente che non si tratta più di un aumento temporaneo, ma di una trasformazione strutturale del mercato.

Come difendersi dall’aumento smisurato dei costi di digital advertising

La buona notizia è che esistono delle strategie che possono aiutare a mantenere le prestazioni senza aumentare proporzionalmente il budget complessivo.

Suggerimento 1: il punteggio di qualità è l’arma segreta

Questo non è un consiglio nuovo, ma ora è più importante che mai. Google continua a premiare gli inserzionisti che offrono esperienze utente migliori con costi inferiori. Conviene allineare le landing page con l’intento delle parole chiave: questo può aumentare il punteggio di qualità e ridurre direttamente il costo per clic.
Costo CPC medio di 40 Campagne Search di 1 unico Account (solo Campagne di Ricerca, solo clienti B2B) da maggio 2023 a settembre 2025

Costo CPC medio di 40 Campagne Search di 1 unico Account (solo Campagne di Ricerca, solo clienti B2B) da maggio 2023 a settembre 2025

In questo account aperto a Maggio 2023 (cliente B2B puro) l’ottimizzazione delle Campagne ha portato ad un costante e continuo abbassamento del cpc fino al secondo quadrimestre del 2025.
Quando non si possono individuare cause specifiche (es. l’arrivo di un nuovo player, l’attivazione di una campagna particolarmente costosa per area geografica o keywords, ecc.) l’inflazione digitale degli ultimi 2 quadrimestri 2025 diventa evidente.
L’ottimizzazione dell’account e la sua storicità sono sicuramente una difesa, in account più “giovani” e meno ottimizzati. Ecco, per esempio cosa può succedere ad un account discontinuo: una volta riattivate le campagne sono ripartite da un cpc più alto di quello a cui erano arrivate e hanno continuato ad avere costi in crescita

Suggerimento 2: scegli le cosiddette long-tail keywords

Concentrarsi su parole chiave più lunghe e specifiche può ridurre la concorrenza e aumentare il potenziale di conversione. Si ottengono meno clic, ma a un costo inferiore e con un tasso di conversione migliore.

ATTENZIONE: questo suggerimento vale soprattutto in categorie con alti volumi di traffico. In alcuni settori del B2B dal traffico già esiguo e molto specifico circoscrivere ulteriormente il pubblico potenziale può risolversi in campagne che non performano, dove non è possibile utilizzare l’offerta per CPA e con CPC ancora più alti.

Suggerimento 2bis: comincia col grande per selezionare in un secondo tempo

Una possibile alternativa è quella di andare esattamente nella direzione opposta: partire con keywords generiche e campagne CPC (per cercare alti volumi di traffico) e appena possibile rifocalizzare l’obbiettivo sul CPA.
Ciò significa cercare un largo pubblico al minor costo possibile ed una volta trovato cominciare a fare la selezione sugli utenti interessati.

Suggerimento 3: ottimizzare tutta la filiera, non solo l’ingresso

Investire nell’ottimizzazione del tasso di conversione, migliorando la velocità del sito, l’esperienza mobile, utilizzando mappe di calore e test A/B sulle CTA, può massimizzare il valore di ogni clic.
Se l’aumento del CPC è inevitabile, possiamo provare a convertire una quota maggiore del traffico.

Suggerimento 4: diversificare

Google Ads è sicuramente la piattaforma che sta registrando l’aumento percentuale più significativo.

Possiamo quindi affiancare all’adv di ricerca una serie di annunci sulle piattaforme Meta che registrano ancora costi più stabili.
Se si dispone di un budget limitato, una possibile strategia è quella di spostare una maggiore spesa su Facebook/Instagram per l’awareness e la generazione di lead, utilizzando poi il remarketing per targettizzare quegli utenti su Google in un secondo momento.

Suggerimento 5: la screatività è più importante che mai

In particolare, su Meta, la piattaforma premia contenuti coinvolgenti e di alta qualità con costi inferiori.
Ho visto molte aziende riciclare foto di cataloghi e video di presentazione – non è più sufficiente, è necessario testare i formati (reel, video, caroselli, ecc.) e avere sempre in mente il punto di vista dell’utente e le dinamiche del social.

Suggerimento 6: il tempismo è tutto, ma la continuità paga

Evitare, se possibile, i periodi di picco della concorrenza.
Durante il Black Friday tutti fanno offerte aggressive, ma a gennaio e febbraio gli inserzionisti attivi si riducono notevolmente. Allo stesso modo, per le campagne stagionali conviene partire prima del picco di stagione, in modo da anticipare i concorrenti e ottenere visibilità quando la concorrenza è ancora bassa.

ATTENZIONE: questo suggerimento vale soprattutto per settori ad alta concorrenza, stagionali e quasi sempre B2C. Cosa fare in settori B2B senza stagionalità?
Il mio consiglio è semplice: utilizzare il budget in modo costante e continuativo.
Google premia la continuità: più le campagne girano regolarmente, più il CPC tende a diminuire gradualmente. Inoltre, un flusso stabile di dati ci permette di ottimizzare meglio le campagne, eliminare keyword non pertinenti, identificare pubblici più efficaci e sfruttare al massimo l’AI della piattaforma (vedi anche grafici al suggerimento1).
In pratica, è meglio mantenere una visibilità costante ma discreta, piuttosto che picchi sporadici che possono dare l’impressione al pubblico di essere spariti dal giorno alla notte. La continuità paga, soprattutto nel B2B.

Questo scenario non scomparirà, ma è ancora possibile ottenere risultati concreti

Siamo onesti su ciò che stiamo affrontando: non si tratta di un picco temporaneo che tornerà ai prezzi del 2019. Il panorama della pubblicità digitale è cambiato in modo permanente.
Sempre più aziende competono per la stessa attenzione limitata, le modifiche alla privacy hanno reso il targeting meno efficiente e l’inflazione influisce su tutto, compresi i costi pubblicitari.

In sintesi, anche il digital marketing B2B non è immune dall’aumento dei costi. Chi saprà adattare le proprie strategie di digital advertising potrà continuare a crescere, trasformando una sfida in un’opportunità.
06/10/2025
Come ottimizzare l’Advertising delle aziende B2B con l’Analisi Predittiva
Nel mondo dell’advertising per le aziende B2B e non solo, essere in grado di prevedere i comportamenti dei consumatori e ottimizzare le strategie pubblicitarie è fondamentale per ottenere il massimo successo. Questo è esattamente dove entra in gioco l’analisi predittiva. Ma come possiamo utilizzare l’analisi predittiva nell’advertising per massimizzare i risultati delle campagne e ottenere un vantaggio competitivo nel mercato?

Raccolta e analisi dei dati

Il primo passo per utilizzare l’analisi predittiva nell’advertising per le aziende B2B è la raccolta accurata dei dati. Questi possono includere dati demografici, comportamentali, storici delle interazioni con la pubblicità e altro ancora. Una volta raccolti, i dati vengono analizzati per individuare modelli e tendenze che possono guidare le decisioni pubblicitarie.

La raccolta dei dati riguarda la collezione accurata e sistematica di informazioni pertinenti. Nel contesto dell’analisi predittiva nell’advertising, è importante raccogliere una vasta gamma di dati, come i dati demografici dei consumatori, il loro comportamento storico, le preferenze di acquisto, l’utilizzo dei canali di comunicazione e altri dati rilevanti. Questi dati possono provenire da diverse fonti, tra cui i CRM, i social media, i dati di navigazione del sito web e le indagini di mercato.

Una volta raccolti i dati, è necessario utilizzare strumenti di analisi avanzati per elaborarli e interpretarli correttamente. Questi strumenti possono includere algoritmi di machine learning e tecniche di data mining. L’obiettivo è identificare pattern, correlazioni e tendenze nascoste all’interno dei dati che possono essere utilizzate per fare previsioni future.

L’analisi dei dati è un processo complesso che richiede competenze specializzate e l’utilizzo di software e strumenti specifici. È importante garantire la qualità dei dati, comprenderne il contesto e selezionare le tecniche di analisi adeguate per ottenere risultati accurati e significativi.

Una volta analizzati i dati, è possibile estrarre informazioni preziose che possono guidare le decisioni di advertising. Ad esempio, è possibile identificare i segmenti di pubblico più interessati a un determinato prodotto o servizio, individuare i momenti ottimali per raggiungere il pubblico target e personalizzare le campagne pubblicitarie in base alle preferenze dei consumatori.

In sintesi, la raccolta e l’analisi accurata dei dati sono fondamentali per l’analisi predittiva nell’advertising per il B2B. Questo processo permette alle aziende di ottenere una maggiore comprensione dei propri clienti, di prevedere il loro comportamento e di ottimizzare le strategie di advertising per raggiungere risultati più efficaci e di successo.

Costruzione di modelli predittivi

La costruzione di modelli predittivi è un passaggio cruciale nell’analisi predittiva nell’advertising, implica l’utilizzo di algoritmi avanzati e tecniche di machine learning per creare modelli che possano prevedere il comportamento futuro dei consumatori. Questi modelli si basano sui dati raccolti e analizzati precedentemente, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per identificare pattern e relazioni nei dati.

Esistono diversi tipi di modelli predittivi che possono essere utilizzati nell’advertising per il mercato B2B. Alcuni esempi comuni includono:
- Regressione: Questo tipo di modello viene utilizzato per prevedere un valore numerico continuo, ad esempio la spesa prevista per un cliente o il valore di conversione.
- Classificazione: Questo tipo di modello viene utilizzato per classificare gli utenti in diverse categorie o segmenti, ad esempio identificare i potenziali acquirenti o individuare i clienti ad alto valore.
- Recommender system: Questo tipo di modello viene utilizzato per suggerire prodotti o contenuti rilevanti agli utenti in base alle loro preferenze e comportamenti passati.
La costruzione dei modelli predittivi richiede una combinazione di competenze in statistica, data science e machine learning. È necessario selezionare gli algoritmi più appropriati per i dati e gli obiettivi specifici dell’azienda, nonché ottimizzare i parametri dei modelli per garantire la precisione delle previsioni.

Una volta costruiti i modelli predittivi, è possibile utilizzarli per fare previsioni sul comportamento futuro dei consumatori. Queste previsioni possono essere utilizzate per ottimizzare le strategie di advertising, personalizzare le offerte e le comunicazioni, nonché per prendere decisioni informate basate sui dati.

La costruzione dei modelli predittivi è un passaggio chiave. in quanto permettono di prevedere il comportamento futuro dei consumatori e guidare le decisioni di advertising in modo più efficace e mirato.

Ottimizzazione delle strategie pubblicitarie

Una volta costruiti i modelli predittivi, è possibile utilizzarli per ottimizzare le strategie pubblicitarie per il B2B. Ad esempio, i modelli possono suggerire quali canali pubblicitari sono più efficaci per raggiungere il pubblico target, quali messaggi o creatività sono più coinvolgenti, o quale momento è più propizio per presentare un’offerta speciale.
1. Identificazione dei canali più efficaci: ad esempio, se i dati predittivi indicano che un determinato segmento di clientela risponde meglio agli annunci su Facebook rispetto ad altri canali, è possibile concentrare gli sforzi pubblicitari su tale piattaforma per massimizzare l’impatto.
2. Personalizzazione dei messaggi e delle creatività: I modelli predittivi possono aiutare a comprendere meglio le preferenze e i comportamenti dei consumatori. Ciò consente di personalizzare i messaggi pubblicitari e le creatività in modo da comunicare in maniera più coinvolgente con il pubblico target. Ad esempio, se un modello predittivo indica che un cliente è particolarmente interessato a una determinata categoria di prodotti, è possibile presentargli annunci correlati per aumentare le probabilità di conversione.
3. Timing ottimale delle offerte: I modelli predittivi possono anche suggerire il momento migliore per presentare un’offerta speciale o promozionale. Analizzando i dati storici e i pattern di comportamento dei clienti, è possibile identificare i periodi in cui gli utenti sono più propensi a effettuare un acquisto o a rispondere a un’iniziativa promozionale. Ciò consente di concentrare le risorse pubblicitarie durante tali periodi per massimizzare le conversioni.
4. Monitoraggio e adattamento delle strategie: L’analisi predittiva consente di monitorare costantemente le performance delle strategie pubblicitarie e apportare eventuali aggiustamenti in tempo reale. Attraverso l’uso di metriche di valutazione e l’analisi dei risultati, è possibile identificare le aree di miglioramento e apportare le modifiche necessarie per ottimizzare i risultati.
L’ottimizzazione delle strategie pubblicitarie per le aziende B2B basata sull’analisi predittiva permette di massimizzare l’efficacia delle campagne di advertising, di raggiungere il pubblico giusto nel modo giusto e di ottenere un migliore ritorno sull’investimento.

Personalizzazione delle esperienze pubblicitarie

L’analisi predittiva consente anche di personalizzare le esperienze pubblicitarie in base alle caratteristiche e ai comportamenti individuali dei consumatori. Attraverso la segmentazione avanzata, è possibile fornire annunci altamente rilevanti e personalizzati, aumentando così l’engagement e le probabilità di conversione.

Messaggi personalizzati: Una volta definiti i segmenti di pubblico, è possibile creare annunci pubblicitari personalizzati per ciascun gruppo. Questi annunci possono includere messaggi specifici che risuonano con le caratteristiche e gli interessi dei consumatori nel segmento. Ad esempio, se un segmento di pubblico è interessato a prodotti di lusso, è possibile creare annunci che mettano in evidenza l’esclusività e la qualità dei prodotti.

Offerte e promozioni mirate: Utilizzando l’analisi predittiva, è possibile identificare quali offerte o promozioni possono essere più attraenti per ciascun segmento di pubblico. Ad esempio, se un segmento di clientela è noto per essere sensibile ai prezzi, è possibile offrire sconti o promozioni speciali per stimolare l’interesse e aumentare le probabilità di conversione.

Timing e canali di consegna: L’analisi predittiva consente di determinare il momento ottimale per presentare i messaggi pubblicitari e i canali di consegna più efficaci per raggiungere il pubblico target. Ad esempio, se un segmento di pubblico è più attivo sui social media durante le ore serali, è possibile pianificare le campagne pubblicitarie in modo da raggiungerli durante quel periodo.

La personalizzazione delle esperienze pubblicitarie attraverso l’analisi predittiva consente di creare una connessione più significativa con i consumatori, aumentando l’engagement e migliorando le probabilità di conversione. I messaggi pubblicitari rilevanti e personalizzati creano un senso di valore e cura verso il cliente, aumentando così la fedeltà al brand e favorendo relazioni a lungo termine.

Monitoraggio e ottimizzazione in tempo reale

Un altro vantaggio dell’analisi predittiva nell’advertising è la possibilità di monitorare e ottimizzare le campagne in tempo reale. I dati in tempo reale possono essere utilizzati per apportare modifiche immediate alle strategie pubblicitarie, ad esempio regolando i budget, ottimizzando le offerte o modificando le creatività, al fine di massimizzare i risultati.
1. Monitoraggio dei dati in tempo reale: Grazie all’analisi predittiva, è possibile monitorare i dati delle campagne pubblicitarie in tempo reale. Questo include dati come impressioni, click, conversioni e altre metriche rilevanti. Il monitoraggio in tempo reale consente di avere una visione immediata delle prestazioni delle campagne e identificare eventuali anomalie o opportunità di miglioramento.
2. Ottimizzazione delle strategie: Utilizzando i dati in tempo reale, è possibile apportare modifiche immediate alle strategie pubblicitarie al fine di ottimizzare i risultati. Ad esempio, se una campagna pubblicitaria non sta raggiungendo i risultati desiderati, è possibile apportare modifiche come regolare il budget, ottimizzare le offerte, modificare le creatività o regolare il targeting degli annunci. Questo permette di massimizzare l’efficacia delle campagne in corso.
3. A/B testing e iterazioni continue: L’analisi predittiva consente di condurre test A/B in tempo reale per valutare quale versione di un annuncio o di un elemento creativo funzioni meglio. Questi test consentono di confrontare due varianti e identificare quella che genera le migliori performance. L’iterazione continua basata sui risultati dei test A/B permette di ottimizzare costantemente le campagne pubblicitarie per massimizzare il ritorno sull’investimento.
4. Adattamento alle tendenze e ai cambiamenti del mercato: L’utilizzo dell’analisi predittiva nell’advertising consente di identificare e adattarsi alle tendenze e ai cambiamenti del mercato in tempo reale. Ad esempio, se si rileva un cambiamento di comportamento dei consumatori o un’opportunità emergente, è possibile apportare modifiche alle campagne per sfruttare al meglio queste nuove condizioni di mercato.
Il monitoraggio e l’ottimizzazione in tempo reale permettono di massimizzare l’efficacia delle campagne pubblicitarie, adattandosi rapidamente alle dinamiche del mercato e migliorando i risultati nel breve termine. L’analisi predittiva fornisce gli strumenti e i dati necessari per prendere decisioni informate in tempo reale, ottimizzando le strategie pubblicitarie e ottenendo il massimo valore dai budget investiti.

L’analisi predittiva rappresenta, in ultima analisi, una potente leva nell’advertising moderno. Utilizzando questa metodologia, le aziende possono migliorare l’efficacia delle loro campagne pubblicitarie, raggiungendo il pubblico giusto con il messaggio giusto al momento giusto. Sfruttando al meglio l’analisi predittiva nelle aziende B2B, è possibile ottenere un vantaggio competitivo nel mercato e massimizzare il successo delle proprie iniziative pubblicitarie.
02/06/2023
Oltre i Cookie di Terze Parti: Il Futuro del Predictive Advertising
Con l’abolizione dei cookie di terze parti da parte di Google Chrome e altre importanti piattaforme, il futuro del predictive advertising si sta evolvendo verso nuove metodologie basate sulla privacy e sulla gestione dei dati. Di seguito sono elencate alcune tendenze chiave:

Privacy e consenso degli utenti

Con un’attenzione crescente alla privacy degli utenti, diventa fondamentale ottenere il consenso esplicito per la raccolta e l’utilizzo dei dati. Le aziende dovranno adottare soluzioni che rispettino le normative sulla privacy, come il GDPR e il CCPA, e garantiscano che i dati degli utenti siano trattati in modo sicuro e trasparente.

First-Party Data

Con l’abolizione dei cookie di terze parti, le aziende si concentreranno sempre più sui cookie di prima parte. Questi sono i dati raccolti direttamente dagli utenti attraverso interazioni sul proprio sito web, app o altri canali proprietari. Le aziende dovranno investire nella raccolta e nell’utilizzo strategico dei dati di prima parte per comprendere meglio i propri clienti e fornire esperienze personalizzate.

Contextual Advertising

Il targeting basato sul contesto diventerà più rilevante nel futuro del predictive advertising. Piuttosto che basarsi esclusivamente sui dati demografici o comportamentali degli utenti, le inserzioni saranno posizionate in base al contesto di visualizzazione, come il contenuto della pagina o il contesto dell’utente. Questo approccio offre un modo meno invasivo per raggiungere il pubblico target.

AI e Machine Learning

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico giocheranno un ruolo sempre più importante nel predictive advertising. Queste tecnologie consentono di analizzare grandi quantità di dati, identificare pattern e tendenze, e fornire raccomandazioni personalizzate. L’utilizzo di algoritmi avanzati permetterà di creare segmenti di pubblico più precisi e di fornire annunci altamente rilevanti.

Collaborazione tra piattaforme

Con l’abolizione dei cookie di terze parti, le piattaforme pubblicitarie dovranno collaborare per condividere dati e offrire soluzioni cross-channel. Questa collaborazione permetterà di creare un panorama pubblicitario più completo e di raggiungere il pubblico desiderato su più canali.

In conclusione, il futuro del predictive advertising si basa su una maggiore attenzione alla privacy, all’utilizzo dei dati di prima parte, al contesto e all’utilizzo di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale. Le aziende dovranno adattarsi a queste nuove sfide e trovare nuovi modi per raggiungere il pubblico target in modo efficace e rispettoso della privacy.

Ma come funziona in pratica il predictive advertising?

Il Programmatic Advertising funziona attraverso un processo automatizzato che coinvolge diversi attori e passaggi. Ecco una panoramica di come funziona in pratica:
1. Identificazione del target: Gli inserzionisti definiscono il proprio pubblico di riferimento in base a criteri demografici, comportamentali, geografici o altri parametri specifici. Questi dati vengono utilizzati per identificare gli utenti che potrebbero essere interessati ai loro prodotti o servizi.
2. Acquisto dell’inventario pubblicitario: Gli inserzionisti possono utilizzare una Demand-Side Platform (DSP) per inserire offerte automatizzate in tempo reale (Real-Time Bidding, RTB) per l’acquisto di spazi pubblicitari disponibili. Le DSP consentono di selezionare i canali pubblicitari e le posizioni degli annunci più appropriati per raggiungere il target desiderato.
3. Aste in tempo reale: Le aste automatizzate si svolgono in tempo reale, di solito in pochi millisecondi, in cui gli inserzionisti competono per l’acquisto degli spazi pubblicitari. Le offerte vengono valutate sulla base di fattori come l’importo offerto, il grado di pertinenza dell’annuncio e altri parametri definiti dagli inserzionisti.
4. Targeting preciso: Grazie all’utilizzo di dati e algoritmi avanzati, il Programmatic Advertising offre un targeting altamente preciso. Gli annunci possono essere indirizzati in base a caratteristiche demografiche, interessi, comportamenti di navigazione, cronologia degli acquisti e molto altro. Ciò consente di raggiungere specifici segmenti di pubblico con messaggi personalizzati.
5. Ottimizzazione in tempo reale: Durante il corso della campagna pubblicitaria, il Predictive Advertising offre la possibilità di monitorare e ottimizzare le performance degli annunci in tempo reale. Ciò consente agli inserzionisti di apportare modifiche ai budget, al targeting, ai messaggi pubblicitari e ad altri parametri per migliorare l’efficacia delle campagne e massimizzare i risultati.
6. Misurazione dei risultati: Il Programmatic Advertising fornisce dati dettagliati sulla performance degli annunci, inclusi impressioni, clic, conversioni e altre metriche chiave. Questi dati consentono agli inserzionisti di valutare l’efficacia delle campagne e di apportare modifiche strategiche per migliorare i risultati.
È importante sottolineare che il Programmatic Advertising richiede l’utilizzo di piattaforme e tecnologie specializzate come Demand-Side Platforms (DSP), Supply-Side Platforms (SSP) e Data Management Platforms (DMP).
1. Gestione dei dati: Nel Programmatic Advertising, i dati giocano un ruolo fondamentale. Le piattaforme di gestione dei dati (Data Management Platforms, DMP) consentono di raccogliere, organizzare e analizzare i dati degli utenti in modo da poter prendere decisioni pubblicitarie più informate. I dati possono provenire da diverse fonti, come cookie di tracciamento, registrazioni degli utenti, dati demografici e altro ancora.
2. Retargeting: Una delle caratteristiche principali del Predictvive Advertising è il retargeting. Quando un utente visita un sito web o interagisce con un annuncio, vengono raccolti dati sulla sua attività. Successivamente, gli annunci possono essere mostrati a quel particolare utente in base alle sue azioni passate. Questo permette di creare campagne personalizzate e mirate per aumentare le probabilità di conversione.
3. Automazione delle campagne: Grazie all’automazione, le campagne pubblicitarie possono essere gestite in modo più efficiente. Le piattaforme di Programmatic Advertising consentono di programmare l’esecuzione degli annunci, definire regole di offerta e targeting, e automatizzare altre attività ripetitive. Ciò permette di risparmiare tempo e risorse, garantendo al contempo una maggiore precisione e controllo sulla distribuzione degli annunci.
4. Real-Time Optimization: Un vantaggio fondamentale del Programmatic Advertising è la possibilità di ottimizzare le campagne in tempo reale. Attraverso l’analisi dei dati e l’utilizzo di algoritmi avanzati, è possibile apportare modifiche immediate alle strategie pubblicitarie per massimizzare l’efficacia. Ciò significa che gli inserzionisti possono adattarsi rapidamente alle tendenze del mercato, alle preferenze degli utenti e alle performance degli annunci.
5. Scalabilità e flessibilità: Il Predictive Advertising offre la possibilità di scalare le campagne pubblicitarie in modo rapido ed efficiente. È possibile raggiungere un vasto pubblico di utenti in diverse piattaforme e canali pubblicitari, garantendo una maggiore copertura e visibilità. Inoltre, le strategie di targeting e offerta possono essere facilmente adattate e personalizzate per soddisfare gli obiettivi specifici dell’azienda.
6. Monitoraggio e reportistica: Il Programmatic Advertising fornisce una serie di strumenti per monitorare e analizzare le performance delle campagne. È possibile generare report dettagliati che mostrano le metriche chiave come l’efficacia degli annunci, il ritorno sull’investimento (ROI), le conversioni e altro ancora. Questi dati consentono di valutare l’efficacia delle strategie pubblicitarie e di apportare eventuali miglioramenti per ottimizzare i risultati.
In sintesi, il Programmatic o Predictive Advertising è un approccio automatizzato e basato sui dati per l’acquisto e la gestione degli spazi pubblicitari. Grazie a processi automatizzati, targeting avanzato e ottimizzazione in tempo reale, permette agli inserzionisti di raggiungere il proprio pubblico di riferimento in modo mirato ed efficace, ottenendo risultati misurabili e migliorando la performance complessiva delle campagne pubblicitarie.
29/05/2023
SEO, arrivare primi. Facciamo parlare i numeri
Far arrivare un cliente sulla prima pagina di Google è sempre una soddisfazione.
Ottenere quello che si chiama snipped in primo piamo è davvero gratificante! Lo snipped è un risultato particolarmente significativo che viene mostrato da Google come primo risultato organico con una descrizione sopra al relativo link e di cui spesso viene visualizzata anche un’immagine.

In questo articolo prenderemo in esame tre nostri clienti, di cui curiamo SEO e posizionamento per vedere, in maniera concreta, come la strategia SEO e content abbia influito sul rendimento dei siti web.

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Per un’azienda essere visualizzata come snipped significa ottenere: visibilità, considerazione e riconoscibilità; significa diventare – nell’opinione di Google – il punto di riferimento per quel termine specifico.

Questo risultato può essere ottenuto mediante diverse attività: dei tre snipped ( Dieci srl, Comet spa e Project srl) riprodotti nelle immagini (screen-shot di ricerche fatte rigorosamente in incognito) uno riporta il link ad una pagina del sito costruita appositamente per il posizionamento, gli altri due sono articoli del blog scritti per un posizionamento su long tail keywor.

Il posizionamento su long tail keyword è quello che punta a keyword più specifiche, in modo da essere sicuri che l’utente stia effettivamente cercando il nostro prodotto.
Questa tipologia di posizionamento risulta estremamente utile in contesti molto competitivi o su parole chiave particolarmente generiche. Tramite una buona pianificazione del piano editoriale è possibile posizionarsi su diverse long tail keywords in modo da porsi come “autorità” di settore.

Prendiamo per esempio la keyword pompe a membrana, analizzandola abbiamo scoperto che una delle domande associate a questa keyword è: come funzionano le pompe a membrana?

A questo punto abbiamo creato un contenuto specifico per rispondere a questa domanda, ed il nostro contenuto, nel tempo, si è posizionato come snipped in primo piano:

Stabilito quanto sia bello e gratificante arrivare in alto, cerchiamo adesso di capire quanto sia utile.

Migliorare il posizionamento fa crescere il traffico

A parte la soddisfazione di vedersi primi, come influisce un buon posizionamento sul rendimento di un sito web? In primo luogo ne aumenta sensibilmente il traffico, il riscontro è evidente negli Analytics del sito: facciamo parlare i numeri.

dieci.com: da invisibile a SEO multilingue

Quando abbiamo cominciato a lavorare sul sito dieci.com questo era posizionato solamente per keywords che contenevano la ragione sociale. Questo tipo di posizionamento viene chiamato branded ed è quello naturale di ogni sito – che, almeno, dovrebbe essere in prima pagina se lo ricerchiamo con il nome stesso dell’azienda.

L’interesse dell’azienda, però, era quello di posizionarsi con query generiche riferite ai propri prodotti: sollevatori telescopici edili e agricoli.

L’intervento SEO in italiano, inglese, francese, spagnolo e tedesco ha portato il sito in prima pagina per molte keywords legate a sollevatori telescopici nelle varie lingue. Il miglioramento di visibilità ha portato un conseguente e costante aumento del traffico:

Dall’inizio del 2020 a metà 2021 il traffico è stato sempre in crescita raddoppiando quasi gli utenti del periodo precedente:

Inoltre, cosa molto importante per la committenza, la visibilità e il traffico sono aumentati soprattutto all’estero, in alcuni casi quadruplicando il numero degli utenti:
- +400% Germania
- +52% UK
- +39% USA
- +91% Canada
- +28% Spagna
- +11% Francia
Leggi anche:
DIECI SRL: VISIBILITÀ INTERNAZIONALE GRAZIE AI CONTENUTI

comet-spa.com: SEO e Content aumentano visibilità, traffico e brand awareness

Anche per il sito comet-spa.com il lavoro di SEO e content marketing ha portato ad un significativo aumento del traffico (70% rispetto al periodo precedente):

Gli Analytics ci forniscono dati interessanti e provano come la strategia SEO affiancata ad una buona pianificazione di content marketing porti risultati anche nel lungo periodo: tra le pagine più visualizzate, infatti, troviamo un articolo pubblicato in Ottobre 2019 (I parametri fondamentali che definiscono le prestazioni di una pompa ) che continua a riscuotere visualizzazioni e traffico, posizionandosi al quinto posto delle pagine più visitate e facendo confluire sul sito traffico organico sempre nuovo dal motore di ricerca .

ttprj.com progetto internalizzazione

A metà 2020 Project srl ci ha contattati chiedendoci un progetto per rendere l’azienda accessibile a pubblici anglofoni, ed in generale all’estero, in particolare, il posizionamento su Google a livello mondiale era uno degli obbiettivi principali.

Una volta individuate le keywords su cui lavorare, il passo successivo è stato quello di tradurre l’intera piattaforma web aziendale. Le traduzioni sono state costruite in modo da assecondare i motori di ricerca mondiali e garantire quindi un ranking del sito web positivo.

Dal primo novembre 2020 fino ad oggi, sono stati raccolti risultati più che positivi, raggiunti grazie alla strategia SEO in lingua inglese, che segnano aumenti rilevanti per i mercati esteri individuati in fase di studio:
- Cina: aumento del 75% di nuova utenza,
- Stati Uniti: aumento del 53% di nuova utenza,
- Paesi Bassi: aumento del 208% di nuova utenza;
- Svizzera: aumento del 700% di nuova utenza.
A livello mondiale, durante il periodo 01/11/2020-01/07/2021, le ricerche organiche sono passate dal 36% al 66%, evidenziando il successo della strategia SEO per la lingua inglese-

SEO e content sono il primo strumento verso un web marketing efficace

La scalata alle SERP (le pagine di Google) è una maratona che va affrontata con una pianificazione sul lungo periodo. Per raggiungere le prime posizioni (e mantenerle) un sito necessita di messa a punto e aggiornamenti costanti.

Nuovi contenuti pertinenti mantengono alta l’attenzione del motore di ricerca, canalizzando nuovi utenti sulle nostre pagine, dove, con una buona strategia di conversione, potrebbero trasformarsi in leads e successivamente in clienti.

Aumentare in maniera consistente il traffico è il primo passo per aumentare la generazione di lead e la brand awareness, ed è una metrica importante nella pianificazione di ogni strategia di digital marketing.
29/12/2021