Google Ads, Search e Feed: come cambia la ricerca con l’AI nell’E-commerce Advertising

Il modo di fare ricerca su Google sta cambiando, non è più una novità. Nel tempo ci stiamo approcciando alla ricerca conversazionale, quasi chiedendo un consiglio ad un amico. In questo scenario stanno cambiando totalmente le regole del gioco anche nell’E-commerce Advertising, e Google sta apparecchiando la tavola. 

Nell’incontro con Google di questi giorni abbiamo parlato proprio di questo. Più che una serie di nuove funzionalità, quello che emerge è una direzione abbastanza chiara: Google sta cercando di rendere sempre più continuo il percorso che porta l’utente dalla ricerca alla scelta e poi all’acquisto.

Per capire dove stiamo andando, può essere utile guardare anche all’evoluzione dell’AI

• AI Predittiva: sistemi pensati per prevedere comportamenti e probabilità di conversione
• AI Generativa: sistemi capaci di creare contenuti e varianti partendo da un prompt 
• AI Agentica: modelli autonomi in grado di interpretare un obiettivo, valutare possibilità e gestire una sequenza di azioni.

L’Universal Cart, per esempio, va nella direzione di permettere all’utente di aggiungere prodotti al carrello mentre naviga tra diverse superfici Google, comprese Search e AI Mode. Il lavoro sul Universal Commerce Protocol punta invece a rendere più fluido il passaggio tra ricerca, confronto e checkout.

Al di là delle singole tecnologie, il punto interessante è che Google vuole essere sempre più presente lungo il percorso decisionale dell’utente.

Il feed e-commerce non è soltanto uno strumento per la Shopping

Se Google deve comprendere meglio prodotti, caratteristiche, prezzi, disponibilità e varianti per aiutare l’utente a scegliere, il feed diventa una delle principali fonti attraverso cui Google conosce il nostro catalogo.

Per questo un feed può essere tecnicamente corretto e allo stesso tempo non essere sufficientemente informativo: titoli generici, attributi incompleti, varianti poco chiare o informazioni non coerenti con il sito possono rendere più difficile comprendere il prodotto e inserirlo nel contesto giusto.

Con l’ottimizzazione del feed per Google Shopping i dati diventano  quindi parte dell’architettura commerciale dell’e-commerce.

Anche la costruzione delle campagne adv sta cambiando

Con AI Max, Google sta spostando progressivamente sul sistema una parte del lavoro che prima gestivamo in modo molto più manuale: intercettare nuove intenzioni di ricerca, adattare il messaggio e individuare la pagina più pertinente. Nell’ e-commerce advertising​ non si tratta più soltanto di lavorare sulla keyword, ma di interpretare il search intent e ampliare la copertura attraverso broad match e keywordless matching, utilizzando i segnali disponibili sull’account, sugli asset e sulle pagine del sito.

Se il sistema ha maggiore libertà nel decidere quali ricerche intercettare, quale messaggio utilizzare e quale pagina proporre, diventa ancora più importante che tutto ciò che gli mettiamo a disposizione sia coerente: le pagine del sito, gli asset, le informazioni sui prodotti, il tracking, le conversioni e le indicazioni che utilizziamo per delimitare ciò che vogliamo o non vogliamo esplorare.

La lezione sul futuro dell’Advertising

Più aumenta l’automazione, più diventa importante la qualità degli input.

L’evoluzione di Google Ads ci sta mostrando una cosa abbastanza chiara: le campagne e i tecnicismi, sempre più automatizzati e standardizzati, sono solo l’ultimo pezzo di un processo molto più ampio.

Un processo che parte dalla conoscenza dell’azienda, del target e della sua unique selling proposition, passa da un’analisi strategica approfondita e arriva alla capacità di tradurre queste informazioni in segnali utili per la piattaforma. E non finisce con l’attivazione delle campagne: serve poi analizzare i dati, monitorare i risultati e verificare nel tempo la sostenibilità del progetto.

Il lavoro, quindi, non è più soltanto impostare correttamente Google Ads. È fare in modo che tutto ciò che sta intorno alla campagna fornisca al sistema informazioni, dati e indicazioni sufficientemente solidi per lavorare in ottica di performance.