Il marketing non ha “scoperto” l’intelligenza artificiale ieri: da decenni usa modelli statistici per leggere i comportamenti, segmentare i clienti e rendere le offerte più pertinenti.
La differenza, oggi, è che con l’AI generativa quella logica data-driven si sposta dalla sola analisi alla produzione: non solo capire cosa dire e a chi, ma creare testi, immagini e asset di campagna in tempi compressi e su larga scala. È un passaggio che cambia i workflow, perché rende accessibili attività prima riservate a team strutturati — e, allo stesso tempo, alza l’asticella su controllo qualità, coerenza di brand e gestione di rischi come errori “credibili” e copyright.
Per orientarsi, però, occorre guardare da dove si parte: dalle prime tecniche di segmentazione e personalizzazione degli anni ’50 e ’60, che hanno messo le fondamenta del marketing moderno, fino agli strumenti di oggi e a come combinarli in modo efficace.
Indice degli argomenti
Dalle prime analisi ai CRM: le radici del marketing con l’AI generativa
L’intelligenza artificiale applicata al marketing ha radici che risalgono agli anni ’50 e ’60, quando venivano utilizzati i primi algoritmi statistici per analizzare i comportamenti dei consumatori. Tecniche come il clustering o le regole di associazione permettevano già di segmentare i clienti e personalizzare le offerte, ponendo le basi per un marketing più mirato.
Con l’avvento dell’e-commerce e dei primi software di CRM negli anni ’90, l’AI ha iniziato a essere impiegata in modo più sistematico: dalle raccomandazioni automatiche dei prodotti al lead scoring, fino all’analisi del churn, il marketing è diventato sempre più data-driven.
Dal web 2.0 al 2022: il marketing con l’AI generativa diventa mainstream
Nei primi anni 2000, la diffusione del web 2.0 e dei social network ha favorito l’adozione di tecniche di machine learning per ottimizzare l’advertising online. La pubblicità programmatica e gli algoritmi di raccomandazione hanno consentito di raggiungere l’utente giusto, nel momento giusto, con il messaggio giusto.
La vera rivoluzione è però recente: dal 2022, con l’emergere di modelli generativi come ChatGPT, l’AI è diventata accessibile anche a chi non ha competenze tecniche. Oggi è possibile creare testi, immagini e contenuti promozionali in pochi secondi, e strumenti come HubSpot, Canva o Predis integrano funzionalità intelligenti direttamente nei flussi di lavoro.
Rischi del marketing con l’AI generativa: hallucinations, copyright e RAG
Accanto alle opportunità, emergono nuove sfide: dalle cosiddette “hallucinations” (contenuti plausibili ma falsi) ai problemi di copyright legati all’uso di dati protetti. Per questo stanno prendendo piede soluzioni come il Retrieval-Augmented Generation (RAG), che migliora l’accuratezza dei contenuti basandosi su fonti affidabili.
Panorama tool per il marketing con l’AI generativa: cosa cambia davvero
Oggi il panorama degli strumenti di intelligenza artificiale per il marketing è ampio e in rapida evoluzione. In questa fase, la differenza la fanno la specializzazione dei tool e il loro inserimento nei processi: alcune piattaforme puntano sulla creatività visual, altre sulla scrittura, altre ancora su SEO e analisi.
Nano Banana: creatività visual per campagne e annunci
Tra le soluzioni più interessanti troviamo Nano Banana, un tool sviluppato da Google e integrato in Gemini/Google Ads, che consente di creare visual pubblicitari ad alta qualità, con testi leggibili e layout professionali. È pensato soprattutto per team creativi e piccole imprese che vogliono generare immagini promozionali senza ricorrere a fotografie reali.
Le funzionalità avanzate sono disponibili attraverso i piani a pagamento, ma è accessibile anche in versione gratuita con alcune limitazioni. In pratica, si rivolge a chi vuole accelerare la produzione di creatività mantenendo un buon controllo su composizione e resa del testo nei visual.
Copywriting e social: Jasper, Predis.ai e Copy.ai
Un altro protagonista è Jasper, una piattaforma AI rivolta a professionisti e team aziendali che necessitano di contenuti scritti coerenti e personalizzati. Dalla scrittura di blog ed e-mail fino alla creazione di post social e testi pubblicitari, Jasper si distingue per la capacità di mantenere uno stile uniforme, rispettando la voce del brand.
Include anche strumenti SEO e comandi avanzati, ma il suo costo può rappresentare una barriera per freelance o realtà più piccole, e i contenuti generati richiedono comunque una revisione umana.
Più orientato alle campagne visive è Predis.ai, una piattaforma tutto-in-uno pensata per i social media manager e le agenzie. Predis permette di generare automaticamente creatività pubblicitarie, video UGC e contenuti per i social partendo da semplici descrizioni di prodotto, con supporto multilingua e possibilità di personalizzare l’aspetto visivo degli asset.
Tuttavia, la qualità del risultato dipende ancora molto dalla precisione del prompt, e lo strumento si presta meglio alla produzione visiva che alla scrittura di contenuti lunghi.
Infine, c’è Copy.ai, uno degli strumenti più popolari tra freelance e startup per la sua semplicità e velocità. Consente di creare in pochi clic contenuti brevi come caption per i social, oggetti e-mail e slogan pubblicitari, con oltre 90 template preimpostati.
Offre anche un piano gratuito generoso per chi vuole iniziare a sperimentare. Tuttavia, non è pensato per testi lunghi o complessi, e la coerenza nei contenuti dipende dalla capacità di impostare correttamente la base informativa (es. tone of voice o infobase del brand).
SEO e visibilità su AI: dove si posiziona Writesonic
Dal lato dell’ottimizzazione SEO, spicca Writesonic, progettato per aiutare i team marketing a migliorare la visibilità dei contenuti nei motori di ricerca, sia classici che basati su AI. Oltre a generare articoli ottimizzati, permette di analizzare la presenza del brand su piattaforme come ChatGPT e Gemini, con strumenti che integrano anche dati da Google Analytics.
È una soluzione potente, ma più tecnica, e meno orientata alla creatività immediata. In cambio, offre leve utili a chi ragiona su performance, posizionamento e monitoraggio continuo.
Insieme, questi strumenti mostrano la varietà e la specializzazione crescente dell’AI generativa applicata al marketing: ognuno risponde a bisogni diversi — dalla creazione visiva alla SEO, dal copywriting alla pianificazione social — e rappresenta un tassello di una trasformazione ormai irreversibile.
Tabella comparativa per scegliere i tool di marketing con l’AI generativa
Tabella comparativa dei tool AI per il marketing
| Strumento | Target utente | Funzioni principali | Prezzo indicativo | Punti di forza | Limiti principali |
|---|---|---|---|---|---|
| Nano Banana (Google) | Marketer e creativi che necessitano di immagini AI avanzate | Generazione e modifica di immagini ad alta fedeltà (product ad, storyboard, visual contenenti testo) | Incluso in Google Gemini/Ads; quota gratuita limitata, con crediti aggiuntivi per abbonamenti Google AI Pro/Plus | Testo renderizzato preciso in più lingue; gestione di layout complessi; integrazione in Google Ads | Non produce testo di marketing; richiede prompt specifici; quota gratuita limitata |
| Jasper | Team di marketing, content marketer, grandi aziende | Generazione di testi (blog, e-mail, social, adv); gestione brand voice; piattaforma collaborativa | Pro: ~$59/mese (annuale); Business su misura (più utenti, API, supporto) | Contenuti coerenti e ottimizzati (SEO, tono di voce); integrazioni aziendali avanzate | Prezzi elevati; richiede formazione; può necessitare revisione editoriale |
| Predis.ai | Social media manager, agenzie pubblicitarie, e-commerce | Generazione di ad creativi: immagini statiche, video, UGC video, copy/hashtag per ads multipiattaforma | Core: $19/mese (1 brand, 130 analisi competitor); Rise: $40/mese (fino a 4 brand, creazione più veloce) ed Enterprise $212 | Soluzione end-to-end per campagne social (crea visual, video e testi insieme); editing multilingua | Output standardizzati da template; attenzione alla qualità stilistica; interfaccia complessa |
| Writesonic | Agenzie SEO, team marketing digitale avanzati | SEO e AI Search Tracking; generazione di articoli ottimizzati; audit siti; monitoraggio visibilità in GPT/Gemini | Da $39/mese (Lite) a $399/mese (Advanced) | Unico a combinare SEO tradizionale e visibilità su AI (ChatGPT, Gemini); strumenti di analisi avanzata | Curva d’apprendimento alta; meno orientato alla creatività pura; costi elevati per feature complete |
| Copy.ai | Freelance, startup, piccole-medie imprese, team piccoli | Generazione rapida di copy (short form: social, ads, email); workflow automatizzati di marketing | Free: 2k parole/mese; Chat $29/mese; Agents $249; piani Enterprise dedicati | Facilità d’uso e prezzo accessibile; ampia libreria di template; ottimo per contenuti brevi e iterativi | Meno adatto a testi lunghi o SEO approfondito; output spesso richiede editing umano; team management avanzato solo nei piani alti |
Tabella basata sulle informazioni dai siti ufficiali dei tool e da fonti di settore.
Tre casi d’uso di marketing con l’AI generativa: e-commerce, editoriale, email
Un primo scenario utile per comprendere come gli strumenti di AI possano collaborare in modo sinergico è quello del lancio di un nuovo prodotto in un contesto e-commerce. Immaginiamo un’azienda intenzionata a promuovere un gadget appena messo sul mercato.
Per la componente visiva, può affidarsi a Nano Banana, generando mockup realistici del prodotto e infografiche pubblicitarie in cui inserire direttamente slogan o testi promozionali. In parallelo, Predis può trasformare semplici foto del gadget in video pubblicitari brevi o caroselli visuali ottimizzati per i social, anche in formato UGC, con avatar personalizzati e messaggi accattivanti.
Sul fronte testuale, entrano in gioco Jasper e Copy.ai: il primo è particolarmente adatto per realizzare contenuti lunghi e articolati, come una descrizione SEO-oriented del prodotto da pubblicare sul blog aziendale; il secondo invece permette di generare rapidamente varianti di tagline, caption e testi brevi da utilizzare nelle campagne social o negli annunci sponsorizzati.
Infine, Writesonic può essere impiegato per pianificare un articolo strategico ottimizzato per i motori di ricerca, individuando le keyword più rilevanti e orientando la scrittura in ottica SEO. In questo contesto si evidenzia una divisione operativa chiara: Nano Banana e Predis si occupano della componente visiva e creativa, Jasper e Copy.ai della scrittura persuasiva, mentre Writesonic supporta la strategia di posizionamento organico.
Un secondo caso riguarda la gestione di un piano editoriale per blog e social media. Supponiamo che un social media manager debba produrre regolarmente cinque post settimanali e due articoli da pubblicare sul blog aziendale.
Per i contenuti brevi e dinamici destinati ai social, Copy.ai risulta particolarmente efficace: consente di creare rapidamente caption coinvolgenti a partire da semplici parole chiave o temi generici. Quando è necessario sviluppare articoli più lunghi o approfonditi, ad esempio per raccontare un case study o analizzare un trend di settore, Jasper garantisce coerenza stilistica e qualità narrativa, allineandosi al tone of voice del brand.
A supporto dell’attività SEO, Writesonic è utile per individuare argomenti strategici da trattare nei post, o per aggiornare contenuti esistenti e migliorarne il posizionamento nei risultati di ricerca – inclusi quelli generati da chatbot come ChatGPT o Gemini. Anche in questo caso Predis può contribuire creando immagini o brevi video da integrare nei post social, per aumentare la visibilità e l’engagement, mentre Nano Banana rimane meno rilevante, trattandosi di contenuti più semplici che non richiedono composizioni grafiche complesse.
Un terzo ambito d’applicazione è quello dell’e-mail marketing. Per una campagna newsletter, strumenti come Jasper e Copy.ai possono essere utilizzati per scrivere oggetto e corpo del messaggio.
Jasper è ideale quando si cerca un tono formale, ben allineato all’identità del brand, mentre Copy.ai si rivela utile per generare rapidamente più varianti di stile e tono, facilitando test A/B o adattamenti per segmenti diversi di pubblico. A seconda del target o del tipo di contenuto, si possono confrontare i risultati: Jasper tende a produrre testi più ricchi e strutturati, mentre Copy.ai fornisce una maggiore varietà con tempi di elaborazione ridotti.
In questo contesto, strumenti visivi come Predis e Nano Banana non risultano essenziali, mentre Writesonic può offrire supporto per individuare keyword rilevanti, utili a ottimizzare la versione online dell’e-mail per l’indicizzazione.
Agenti, SEO e personalizzazione nel marketing con l’AI generativa
Guardando al breve-medio termine, l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa promette di trasformare in profondità i ruoli, i processi e le competenze nel mondo del marketing. Uno dei cambiamenti più significativi sarà rappresentato dall’introduzione su larga scala degli AI Agents, ovvero agenti intelligenti in grado di gestire in autonomia intere campagne promozionali.
Questi sistemi non solo potranno pianificare media e tracciarne le metriche, ma saranno anche capaci di generare, testare e ottimizzare i contenuti, riducendo al minimo l’intervento umano. Di conseguenza, il ruolo del marketer si sposterà sempre più verso una dimensione strategica: emergerà la figura dell’AI strategist, responsabile della progettazione dei flussi di lavoro, del controllo dei risultati e della supervisione complessiva delle attività guidate da algoritmi.
Un altro ambito destinato a evolversi rapidamente è quello della SEO e della produzione di contenuti. I motori di ricerca stanno già integrando risposte generate da intelligenze artificiali – si pensi alle AI Overviews di Google o ai chatbot presenti direttamente nelle SERP – riducendo la centralità del click tradizionale.
In questo nuovo contesto, diventerà cruciale produrre contenuti originali, rilevanti e di qualità, come testi specialistici, casi studio ben documentati o esperienze interattive, che possano emergere come fonti affidabili da cui le AI stesse attingono. Parallelamente, si diffonderanno tecniche come il Retrieval-Augmented Generation (RAG), che potenziano i modelli generativi collegandoli a database di informazioni verificate, garantendo maggiore accuratezza nelle risposte.
La crescente capacità dell’AI di elaborare dati complessi aprirà anche la strada a una personalizzazione estrema delle comunicazioni. Già oggi è possibile generare email e messaggi su misura, ma nei prossimi anni assisteremo a un marketing davvero predittivo e reattivo, capace di adattarsi in tempo reale ai comportamenti e alle preferenze individuali degli utenti.
Le strategie digitali dovranno quindi integrare in modo armonico modelli generativi (per la produzione dei contenuti) e modelli predittivi (per la lettura dei dati), creando ecosistemi comunicativi sempre più personalizzati, dinamici e data-driven.
Accanto a queste opportunità, però, si profilano anche nuove sfide. L’uso massivo della generative AI solleva interrogativi cruciali in ambito etico e normativo: dalla gestione del copyright dei contenuti generati alla trasparenza degli algoritmi, passando per i rischi di bias e per la protezione dei dati personali.
I professionisti del marketing saranno chiamati non solo a garantire la qualità dei contenuti, ma anche a presidiare l’integrità del brand nelle risposte prodotte dai sistemi AI, monitorando ad esempio il sentiment generato da chatbot e assistenti virtuali. Inoltre, dovranno prepararsi a un quadro regolatorio sempre più stringente, soprattutto sul fronte della privacy e del trattamento dei dati.
In sintesi, la figura del marketer è destinata a evolvere in profondità. Se finora la creatività, l’intuizione e la padronanza dei canali digitali erano sufficienti, nei prossimi anni sarà indispensabile combinare queste competenze con una crescente familiarità con gli algoritmi, il prompt engineering, la lettura dei dati generati dalle AI e la gestione di flussi di lavoro automatizzati.
Si passerà così da un approccio operativo a una visione strategica, in cui il marketing sarà sempre più il risultato dell’interazione tra ingegno umano e capacità computazionale.
