Fra le applicazioni sviluppate sulla piattaforma Vertex AI che hanno concorso al riconoscimento, il tool Trust Generative AI che utilizza i dati proprietari delle aziende per generare contenuti creativi e un agente immobiliare virtuale che risponde alle domande degli acquirenti, sviluppato per le aziende del real estate

Padova, 11 settembre 2024 – Making Science, società internazionale specializzata nella trasformazione digitale che conta tre sedi anche in Italia, è la prima realtà al mondo ad ottenere la Generative AI Services Specialization da parte di Google Cloud EMEA. Un riconoscimento che premia Making Science per la capacità di supportare i clienti nella sfida di sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa per il loro business, creando soluzioni personalizzate attraverso la piattaforma di sviluppo di Google Cloud Vertex AI.

Tra queste in particolare Trust Generative AI, piattaforma basata sul machine learning che sfrutta il potenziale della generative AI integrandoli con i dati proprietari dell’azienda e restituendo così contenuti precisi, utili e allineati all’azienda, che mantiene il pieno controllo dei propri dati. Lanciato nel maggio del 2023 e utilizzato soprattutto da clienti in ambito e-commerce e retail, questo strumento ha portato a un incremento medio dell’8% delle vendite e del 43% per quanto riguarda la visibilità e il posizionamento web, con una riduzione del 90% dei costi.

Un’altra soluzione-chiave è rappresentata da uno strumento basato sulla conversational AI applicata al settore del real estate per migliorare l’esperienza di ricerca. Grazie alla tecnologia Retrieval-Augmented Generation (RAG), un agente immobiliare virtuale simula una conversazione “umana” offrendo risposte rilevanti e personalizzate ai potenziali acquirenti, attingendo agli inventari dei beni immobili e ai parametri di Google Maps.

«Una delle nostre priorità è guidare la crescita delle società con cui lavoriamo grazie all’impiego di tecnologie avanzate come la generative AI», spiega Álvaro Verdeja, COO Cloud, AI, Cybersecurity & Software Engineering di Making Science. «Con l’ottenimento di questa quinta specializzazione, abbiamo dimostrato ancora una volta che la scelta di associare la nostra capacità di innovazione a partner come Google Cloud è la chiave per continuare a sviluppare l’ecosistema in cui i nostri clienti operano».

«Un riconoscimento importante – aggiunge Victor Vassallo, managing director di Making Science Italia – che premia il costante investimento nella ricerca e sviluppo nel campo dell’applicazione delle tecnologie avanzate basate sull’AI. Un’attività che vede impegnati i nostri esperti in Italia con gli esperti degli altri 14 paesi in cui opera la società: uno scambio che ci consente di attingere alle migliori competenze».

Per scoprire come Making Science può supportare il tuo business, continua a leggere qui.

Il cloud computing ha rivoluzionato lo sviluppo delle applicazioni, e il computing senza server sta emergendo come una forza potente all’interno di questo panorama. Questo approccio semplifica il processo scaricando la gestione del server ai fornitori di cloud, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi esclusivamente sulle funzionalità di base.

Anche se il termine implica l’assenza di server, il computing senza server si riferisce a un modello di sviluppo dove il provisioning e la gestione del server diventano responsabilità del fornitore di cloud. Gli sviluppatori scrivono codice e definiscono trigger (eventi) che avviano l’esecuzione del codice. Questo li libera dal peso della manutenzione dell’infrastruttura, consentendo:

• Cicli di sviluppo più veloci: concentrarsi sulle funzionalità di base invece che sulla gestione del server.
• Scalabilità migliorata: la scalabilità automatica in base alle fluttuazioni del traffico garantisce un funzionamento regolare.
• Costi ridotti: pagare solo per le risorse utilizzate, eliminando i costi fissi del server.

Perché il computing senza server?

Con la crescita esponenziale del cloud computing, un numero crescente di aziende sta optando per soluzioni senza server. Questo stile di sviluppo e distribuzione delle applicazioni continua a trasformare l’industria tecnologica grazie alla sua capacità di accelerare i processi di sviluppo, la scalabilità e l’efficienza.

L’architettura senza server consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica delle applicazioni senza dover gestire l’infrastruttura sottostante. Pertanto, sono responsabili solo della programmazione delle funzioni e degli eventi di attivazione. Nel frattempo, i fornitori di servizi cloud si occupano della gestione dell’infrastruttura, garantendo una scalabilità automatica e fatturando solo per le risorse utilizzate.

Vale la pena notare che senza server non significa che non ci siano server coinvolti, ma piuttosto che adottando questa soluzione, il team si libera della responsabilità di gestire e mantenere l’infrastruttura, delegando tale responsabilità al fornitore di servizi.

Strumenti senza server forniti da Google Cloud

Google Cloud si distingue come leader nelle soluzioni senza server, offrendo un robusto insieme di strumenti e funzionalità per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni web e mobile altamente scalabili senza la necessità di gestire server.

Il modello senza server di Google Cloud scala automaticamente i server in base al traffico e con un modello pay-as-you-go:

• Cloud Functions: è un servizio di funzioni che consente di eseguire codice in risposta a eventi (come richieste HTTP, notifiche Pub/Sub o modifiche in Cloud Storage). Si paga solo per il runtime del codice, rendendolo una soluzione conveniente per carichi di lavoro di breve durata o picchi di traffico.
• Cloud Run: è un servizio senza server che consente di eseguire contenitori su un’infrastruttura gestita da Google. È simile a Kubernetes ma senza la complessità della gestione del cluster. Si adatta anche automaticamente al traffico, fatturando per le risorse utilizzate.

Ulteriori Servizi Senza Server di Google Cloud:

• Cloud Storage: archiviazione dati sicura e scalabile, che lavora congiuntamente con Cloud Functions.
• Cloud SQL: database relazionale gestito integrato facilmente con Cloud Functions.
• Cloud Spanner: database distribuito a livello globale per applicazioni con elevate esigenze di disponibilità e scalabilità.

Vantaggi dell’uso di Soluzioni Senza Server supportate da Google Cloud

Tra i principali vantaggi forniti dalle soluzioni senza server, possiamo evidenziare il modo in cui consentono ai clienti di risparmiare denaro e accelerare lo sviluppo delle applicazioni.

I clienti di Google Cloud Senza Server distribuiscono le loro applicazioni il 95% più velocemente e riducono i costi di infrastruttura del 75%. Ecco perché in Making Science, utilizziamo e continuiamo a formarci con le ultime tecnologie, sfruttando così i benefici sottostanti.

I principali vantaggi forniti da questa tecnologia includono:

• Sviluppo in qualsiasi lingua: gli sviluppatori possono scrivere codice in qualsiasi lingua o framework, come Python, Java, JavaScript, Node.js…
• Produttività degli sviluppatori migliorata: con questa architettura, il fornitore di servizi è responsabile della scalabilità automatica, dell’aggiornamento del sistema operativo e della fornitura dell’infrastruttura. Questo permette ai team di sviluppo di concentrarsi sull’innovazione e non sull’infrastruttura, aumentando così la produttività dell’azienda.
• Modello pay-per-use: le piattaforme senza server, come Cloud Run o Cloud Functions, scalano automaticamente in base al numero di istanze in esecuzione necessarie per gestire le richieste in arrivo. Quindi, quando non c’è traffico, il servizio ridimensiona automaticamente a zero. Di conseguenza, i clienti pagano solo per le risorse che stanno utilizzando, a differenza dei server che sono costantemente in funzione.
• Visibilità dell’utilizzo: il Modello Senza Server fornisce visibilità sulle informazioni di sistema e utilizzo, inclusi i tempi degli utenti.

Conclusione

Negli ultimi anni, c’è stato un significativo aumento nell’adozione delle tecnologie senza server. Secondo un sondaggio sulla tecnologia senza server di O’Reilly nel 2019, oltre il 40% delle organizzazioni ha adottato questa tecnologia senza server.

Sfruttare l’infrastruttura robusta di Google garantisce qualità e performance eccezionali. Inoltre, il modello pay-per-use ottimizza i costi, promuovendo una crescita sostenibile mentre Making Science rimane all’avanguardia degli avanzamenti tecnologici.

Il futuro della pubblicità digitale è intelligente, dinamico e sempre più automatizzato, ed è rappresentato dalle campagne Performance Max (PMax) di Google. PMax è un modello di campagna basato sugli obiettivi che consente agli inserzionisti di sfruttare l’intero inventario di Google Ads attraverso un’unica campagna unificata. Ma cosa significa questo per la tua azienda e come puoi ottimizzare PMax per ottenere i migliori risultati? Andiamo a fondo.

Capire le campagne Performance Max

PMax è stata in fase beta negli Stati Uniti e sarà presto disponibile in Europa. È progettata per funzionare insieme alle tue campagne di ricerca basate su parole chiave esistenti per migliorare la tua capacità di trovare clienti in conversione su tutti i canali Google, inclusi YouTube, Display, Ricerca, Discover, Gmail e Maps. Combinando le tecnologie di intelligenza artificiale di Google su offerte, ottimizzazione del budget, audience e creatività, PMax offre un approccio sofisticato e completo al posizionamento degli annunci.

Come impostare un setup di successo

La creazione di una campagna PMax richiede una serie di elementi, dalle immagini di marketing alle descrizioni. L’intelligenza artificiale, a sua volta, utilizza questi elementi per generare automaticamente elementi che dovrebbero funzionare meglio, in base agli obiettivi che hai impostato per la campagna.

I vantaggi delle campagne PMax

PMax è progettato per l’auto-ottimizzazione. Gli operatori marketing possono comunque intervenire per perfezionare le campagne ed ottenere prestazioni ancora migliori. Ad esempio possono:

• Personalizzare per la localizzazione
• Ottimizzare il targeting geografico
• Fare A/B test
• Budget ottimizzato per massimizzare le conversioni
• Approfondimenti dettagliati sul pubblico
• Stabilire gruppi di asset distinti

Con i vantaggi di cui sopra, le campagne Performance Max di Google sono un ottimo strumento per mostrare come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono trasformare la pubblicità digitale. Utilizzando efficacemente le campagne PMax, le aziende possono garantire che i loro annunci raggiungano non solo il pubblico giusto, ma anche l’impatto desiderato su vendite e riconoscibilità del marchio. La vera chiave del successo sta nel combinare la potenza dell’intelligenza artificiale con l’intuizione umana strategica per ottimizzare e personalizzare queste campagne in base alle esigenze specifiche della tua azienda.

Pronto a potenziare le tue campagne pubblicitarie? Esplora le possibilità con PMax e mettiti in contatto con i nostri esperti PMax di Making Science.

Offrire un servizio clienti eccezionale non è solo un vantaggio competitivo, è un prerequisito per il successo a lungo termine. Nel panorama aziendale di oggi la tecnologia semplifica le operazioni, mentre l’interazione umana gli regala la “vitalità” ma colmare la competenza e la disponibilità umana può rivelarsi una sfida. 

Introdurre la Tecnologia ChatBot sta rivoluzionando l’engagement dei clienti e, sfruttando l’IA e l’elaborazione del linguaggio naturale, sta diventando la scelta prediletta dalle aziende che mirano a migliorare la comunicazione e le esperienze dei clienti. Scopriamo cosa rende il ChatBot Einstein eccezionale e la scelta top del settore!

Il ChatBot Einstein di Salesforce, sfruttando le capacità di IA di Salesforce, permette alle aziende di integrare chatbot in diversi processi di coinvolgimento dei clienti in tempo reale. Con la sua avanzata Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e l’apprendimento automatico, il chatbot comprende le richieste dei clienti e fornisce risposte pertinenti. Abilitare il ChatBot Einstein tramite le impostazioni native di Salesforce elimina le complessità di integrazione.

Inoltre, l’integrazione fluida con gli strumenti CRM di Salesforce migliora le esperienze dei clienti. I bot Einstein eccellono nell’assistere i clienti, rispondendo a domande e potenziando le intuizioni dei rappresentanti dell’assistenza clienti. Analizzano i dati, prevedono gli esiti, suggeriscono azioni ottimali e semplificano l’automazione.

Capire le aspettative dei clienti è fondamentale e i chatbot Salesforce si addentrano nei sistemi backend per guidare le azioni degli agenti. Per i problemi complessi si attivano trasferimenti agli Agenti dal Vivo disponibili. Successivamente, gli agenti possono rivedere le interazioni bot-cliente per fornire un supporto adeguato. Il ChatBot Einstein rivoluziona l’engagement dei clienti attraverso il suo assistente dinamico alimentato da IA e l’integrazione profonda con l’ecosistema di Salesforce.

Perché Dovresti Usare un Bot Einstein?

Considera questi punti quando valuti l’adozione del Bot Einstein di Salesforce:

• Risposte Più Rapide: A differenza di email, messaggi di testo, chiamate o social media, offre risposte più veloci alle domande frequenti, rafforzando il coinvolgimento dei clienti.
• Efficienza Temporale: Le soluzioni intelligenti del Bot Einstein risparmiano tempo ai clienti e ai rappresentanti dell’assistenza, permettendo agli agenti di concentrarsi su aspetti strategici del loro ruolo.
• Casi Ridotti: Affrontando un’ampia gamma di domande si riduce la necessità che i casi debbano essere escalati agli agenti dal vivo, diminuendo così il volume dei casi.
• Funzionalità Intelligente: Sfruttando la Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU), i bot Einstein imparano e si evolvono continuamente, migliorando la loro intelligenza e capacità.
• Risoluzione Rapida delle Query tramite Articoli della Knowledge Base: Il ChatBot Einstein sfrutta la base di conoscenza di Salesforce per fornire risposte accurate, utilizzando la NLP per abbinare le query dei clienti con articoli pertinenti. Questo migliora l’esperienza del cliente attraverso risposte rapide e precise derivate da un repository di informazioni su prodotti, servizi e problemi standard.

Guardando al Futuro: Il Futuro dell’Engagement dei Clienti con l’IA

Il ChatBot Einstein di Salesforce rappresenta un significativo passo avanti nel servizio clienti, combinando l’efficienza dell’IA con la comprensione degli agenti umani. La sua capacità di fornire risposte rapide, gestire efficacemente il tempo e ridurre il carico di casi, mentre continua ad apprendere dalle interazioni, lo rende un bene inestimabile per qualsiasi azienda proiettata verso il futuro.

In Making Science, ci specializziamo nel sfruttare tali tecnologie all’avanguardia per non solo soddisfare le esigenze attuali ma anche anticipare le necessità future.

Il nostro approccio è quello di collaborare con voi per garantire che questi strumenti siano integrati in modo fluido ed efficace, potenziando la vostra azienda nel fornire esperienze eccezionali ai clienti.

Cos’è la Legge sui Mercati Digitali (DMA)?

Il nuovo regolamento europeo sui mercati digitali (DMA, dalle iniziali in inglese di Digital markets act) è un quadro normativo applicabile nell’UE e nello SEE che regola il mercato online concentrandosi sulla protezione della privacy dei dati degli utenti e sulla garanzia di una concorrenza leale nei mercati digitali.

Secondo questa normativa, la Commissione Europea ha nominato sei aziende come “gatekeeper” (“custodi dell’accesso), che devono soddisfare requisiti operativi e di conformità specifici entro e non oltre il 6 marzo 2024.

Obiettivi della DMA:

• Promuovere la concorrenza equa nei mercati digitali.
• Proteggere i consumatori da pratiche abusive da parte delle grandi piattaforme online.
• Incentivare l’innovazione nell’ecosistema digitale.

A chi si applica la DMA?

La DMA si applica ai gatekeeper, che includono le seguenti aziende:

• Meta (proprietaria di Facebook, Instagram, WhatsApp e altre);
• Alphabet (proprietaria di Google e Android);
• ByteDance (proprietaria di TikTok);
• Apple;
• Amazon; 
• Microsoft.

Sono stati designati come gatekeeper le aziende che soddisfano i seguenti criteri:

• Forniscono un servizio di piattaforma di base, includendo servizi di intermediazione, reti sociali, piattaforme di condivisione video, pubblicità online, motori di ricerca online, tra altri.
• Hanno un’influenza significativa sul mercato.
• E inoltre, agiscono come intermediari tra aziende e utenti.

Questo mira a ottenere un mercato digitale più trasparente, competitivo e centrato sull’utente.

Quindi…la DMA come influenzerà brand e inserzionisti?

La DMA, o Legge sui Mercati Digitali, si concentra principalmente sulle grandi aziende tecnologiche, ma il suo impatto si estende alle aziende che utilizzano le loro piattaforme e tecnologie per creare strategie pubblicitarie o di marketing.

Sebbene la normativa influenzi più direttamente i suddetti “custodi dell’accesso”, è cruciale riconoscere la sua influenza su tutte le compagnie con operazioni digitali nell’UE che dipendono dalle piattaforme e dai servizi. Pertanto, per queste aziende, non aderire alla normativa rappresenta un rischio altrettanto rilevante, poiché potrebbero affrontare perdite di dati, audience e danni alla reputazione del marchio, perdendo l’accesso ai servizi forniti da Google, Meta e altri giganti tecnologici.

Questo implica che le aziende devono anche conformarsi alle nuove normative sulla privacy stabilite dai giganti tecnologici per soddisfare la DMA. Queste norme si applicano a tutti i dati personali raccolti sulle piattaforme, sia da parte dei giganti tecnologici stessi che da terzi che le utilizzano. È una sfida aggiuntiva per marchi e inserzionisti, che devono adeguarsi a queste regolazioni per garantire la conformità con la DMA ed evitare possibili conseguenze negative dirette su di loro.

Sebbene non ci sia una soluzione unica per conformarsi alle nuove leggi, le aziende devono cambiare approccio e cercare alternative ai metodi tradizionali. Altrimenti, i marchi incontreranno difficoltà nel segnalare conversioni e attirare audience, influenzando direttamente i loro risultati e il loro business.

Come prepararsi alla DMA?

Prepararsi per conformarsi ai requisiti della DMA dovrebbe essere una delle principali priorità per le aziende, poiché ciò influenzerà significativamente il futuro delle loro strategie digitali.

Innanzitutto è cruciale per le aziende conoscere il proprio ecosistema di dati: quali dati raccoglie e utilizza la propria organizzazione, dove, come e con chi vengono condivisi.

Poi devono verificare le proprie politiche interne, assicurandosi delle politiche di trattamento dei dati degli utenti, l’ottenimento del consenso e l’uso dei dati per vari scopi o per condividerli con terzi. Ogni “custode dell’accesso” dovrà adattare la sua tecnologia e i team di Marketing dovranno implementare le soluzioni proposte.

Conclusioni

Essenzialmente, l’entrata in vigore della DMA mira a un mercato digitale più equo e aperto, trasformando il panorama digitale. Prepararsi alla DMA è cruciale per le aziende, poiché l’impatto che può avere sul loro business sarà significativo se non vengono prese misure.

I nostri team di esperti possono consigliarti o risolvere i tuoi dubbi. 

Per maggiori informazioni, puoi consultare il comunicato ufficiale della Commissione Europea.

La SGE (Search Generative Experience) porterà un grande cambiamento nell’esperienza di ricerca e nel modo in cui i risultati vengono mostrati nelle SERP.

Ma prima di tutto, cosa intendiamo con SGE? Si tratta di un aggiornamento radicale di Google, che inizierà a utilizzare l’IA per generare risposte contestuali a domande complesse.

L’IA nei motori di ricerca

L’impatto di ChatGPT dalla fine del 2022 e la sua rapidissima integrazione nello status quo digitale, specialmente tra i giovani, ha portato i giganti tecnologici (come Google) ad accelerare ancora di più l’implementazione delle loro tecnologie legate all’IA.

Nel mercato dei motori di ricerca, Microsoft ha preso il sopravvento con l’integrazione di ChatGPT in Bing già nel 2023 e Google ha risposto rapidamente con l’annuncio di SGE, basato su Gemini, il suo LLM (Modello Linguistico di Grandi Dimensioni) che promette di essere più potente di GPT-4.

La formula comune è l’integrazione di un modulo di IA nella parte superiore del motore di ricerca che non solo risponde direttamente a domande complesse con precisione, ma consente anche ricerche più approfondite attraverso un’interfaccia conversazionale.

Cosa sappiamo finora dell’impatto di SGE sulla SEO?

SGE provocherà un’evoluzione nel modo di cercare informazioni su Internet, come ha già fatto ChatGPT.

SGE è in fase di test negli Stati Uniti e il team SEO di Making Science ha già testato questa nuova esperienza per trarre alcune conclusioni preliminari prima del suo definitivo lancio internazionale:

Fonti di informazioni diverse

Questo nuovo modulo di IA si nutre di numerose fonti per offrire un’informazione più completa:

• Media, intesi come mezzi di comunicazione: molto importante, soprattutto nelle ricerche di informazioni. L’attenzione ai media, attraverso i team di relazioni pubbliche, è fondamentale per gestire la conversazione attorno ai marchi.
• Fonti di acquisto: Pagine di dettaglio del prodotto nelle ricerche più vicine alla conversione. Per apparire qui è essenziale un buon feed di prodotto. Sembra che ottenere un’esperienza di acquisto più completa sia uno dei principali obiettivi di SGE.
• Recensioni: Google sa che le recensioni sono potenti fattori di conversione e le integra in SGE per le ricerche vicine alla conversione. Bisogna concentrarsi su un markup Schema ottimale e sulla gestione della reputazione online.
• Social media: La conversazione sui social media è particolarmente importante per le ricerche di attualità o di tendenza. Approccio stimolante.
• Google Maps / Profilo aziendale: Molte ricerche, anche quando non sono esplicitamente geolocalizzate a partire dalla query, restituiscono risultati di SEO locale.
• Multimediale: Testo, immagini, video, FAQ, social media…ciò che sembra evidente è che coprire le ricerche con molteplici formati sarà essenziale per catturare i termini chiave in SGE.

Impatto sulle strategie SEO

Ci sono alcune cose che sembrano chiare, e che in realtà non cambiano troppo gli approcci “tradizionali” delle strategie SEO:

• i risultati della SERP che appaiono in Top 3 determineranno cosa apparirà agli utenti 
• Ci saranno ancora annunci (dato che sono la principale fonte di guadagno di Google), ma in misura minore. Almeno al momento del lancio.
• Gli elementi o contenuti ottimizzati per la SEO saranno comunque rilevanti per coincidere con le ricerche degli utenti.

E come sarà il rendimento SEO?

Ci si aspetta che il traffico organico diminuisca perché si presume che i risultati SEO tradizionali appariranno ancora più in basso nelle SERP (con la conseguente caduta del CTR): Google come “mezzo di comunicazione” a sé stante, il che significa una caduta del CTR organico generale.

Tuttavia, l’utente ha l’opportunità di qualificarsi meglio in modo conversazionale prima di cliccare su un link, il che potrebbe beneficiare la conversione SEO.

Inoltre, gli utenti potrebbero fare un uso ancora più intensivo di Google, specialmente il pubblico più giovane, che ora ricorre a piattaforme come Tik Tok. In ogni caso, bisogna  vedere se questa ipotesi è certa e, in caso affermativo, se compenserà in termini di traffico la caduta di posizioni dei risultati organici tradizionali.

Tipi di contenuto che potrebbero essere più affetti dal SGE

Prevediamo che l’impatto del SGE sarà ancora maggiore per alcuni tipi di contenuto:

– Contenuto informativo generale: risposte dirette a domande oggettive, definizioni di concetti, spiegazioni generali su un tema, ecc. Il SGE potrebbe rispondere direttamente a molte domande di informazioni generali senza bisogno di portare l’utente a un altro sito web.

– Contenuti comparativi: come confronti di prodotti, ranking delle migliori opzioni, recensioni di pro e contro. SGE potrebbe generare questi contenuti comparativi in modo automatizzato.

– Contenuti semplificati: come riassunti, guide semplificate, spiegazioni passo-a-passo di un processo. SGE potrebbe estrarre e sintetizzare l’informazione più rilevante.

– Contenuti ripetitivi: come listati simili su un tema, domande frequenti, contenuto duplicato. SGE ridurrebbe la necessità di multiple pagine di informazioni ridondanti.

– Contenuto locale: risposte specifiche di una locazione, come orari commerciali, indirizzi di negozi locali, raccomandazioni geolocalizzate.

I siti web che dipendono da questo tipo di contenuto per la loro visibilità organica dovrebbero ripensare la loro strategia SEO con l’arrivo del SGE se non vogliono essere affetti negativamente.

Conclusione

Essenzialmente, il SGE di Google segna uno sviluppo rivoluzionario nella SEO. Con l’IA che dà forma al regno digitale, è fondamentale seguire il ritmo di questi cambiamenti e comprendere la loro importanza per mantenere un vantaggio nella presenza online.

In un’epoca in cui il footprint digitale (ovvero la registrazione delle nostre azioni online) è sempre più difficile da controllare, per i marketer diventa fondamentale comprendere le sfumature del monitoraggio delle conversioni. In questo scenario di cambiamento, la modellazione delle conversioni offre un modo innovativo per acquisire dati senza violare la privacy degli utenti.

Capire la modellazione delle conversioni

La modellazione delle conversioni è un metodo che utilizza dati aggregati e anonimizzati per prevedere conversioni non osservabili direttamente. Invece di basarsi esclusivamente sulla quantità decrescente di dati osservabili a causa delle modifiche alla privacy, colma le lacune, offrendo una visione più completa delle prestazioni della campagna. L’approccio di Google alla modellazione garantisce che le conversioni riportate presentino un quadro completo, non solo un’istantanea.

Presentazione delle conversioni avanzate

In un mondo in cui i cookie di tracciamento tradizionali si stanno sgretolando, le conversioni avanzate di Google emergono come un faro per la misurazione accurata delle conversioni. Questa funzionalità utilizza la modellazione delle conversioni per garantire che gli inserzionisti possano valutare l’efficacia delle loro campagne, anche quando i cookie di terze parti diventano obsoleti.

La necessità di conversioni avanzate

Man mano che la dipendenza dai cookie di terze parti diminuisce, il rischio che la misurazione delle prestazioni dei media digitali diventi meno affidabile aumenta. Le conversioni avanzate fungono da ponte necessario verso un futuro in cui le preoccupazioni per la privacy e l’analisi di marketing possono coesistere armoniosamente.

Come funzionano le conversioni avanzate

1. Un utente Google connesso fa clic sul tuo annuncio.
2. Effettua una conversione sul tuo sito web.
3. Il tag di conversione sul tuo sito acquisisce un pezzo predefinito di dati utente (come un’e-mail), lo codifica e lo trasmette in modo sicuro a Google.
4. Google quindi abbina questi dati codificati ai propri, indicando una conversione nel tuo account, preservando così l’integrità dei dati sulle prestazioni dei tuoi annunci.

Puoi saperne di più su come funzionano le conversioni avanzate cliccando qui.

I vantaggi delle conversioni avanzate

Adottare le conversioni avanzate non significa solo rispettare gli standard di privacy, ma anche ottenere vantaggi tangibili:

• 5% di aumento delle conversioni di ricerca: In media, i brand che adottano le conversioni avanzate per le campagne di ricerca notano un aumento del 5% delle conversioni.
• 17% di aumento delle conversioni su YouTube: Analogamente, si osserva un notevole aumento medio del 17% delle conversioni per le campagne su YouTube.
• Aumento del 10% e oltre per il settore immobiliare: Nel settore immobiliare, uno dei nostri clienti ha registrato un aumento di oltre il 10% del totale delle conversioni misurate dopo aver implementato le conversioni avanzate.

Cosa abbiamo imparato dall’implementazione di conversioni avanzate

• Allineamento degli stakeholder: è fondamentale mettere d’accordo marketing, legale, privacy e IT all’inizio del processo per ottimizzare l’implementazione e affrontare proattivamente le preoccupazioni sulla conformità.
• Inizia in piccolo e amplia: iniziare con un singolo sito consente di confrontare i risultati e rende più gestibile il processo di ampliamento. Tuttavia, se c’è coerenza tra brand o sotto-brand, potrebbe essere fattibile un lancio più completo.
• Definire il successo: è importante stabilire in anticipo come si prospetta il successo, considerando l’equilibrio tra i costi di implementazione e l’aumento previsto nel monitoraggio delle conversioni.

Sblocca il pieno potenziale delle tue campagne

Comprendere e sfruttare i dati di base è fondamentale per sfruttare il pieno potenziale delle conversioni avanzate.
La sezione “Dati di base” del nostro AI Essentials Playbook ti offre un approfondimento su strategie per creare una strategia dati solida, progettata per i marketer che mirano a raffinare il loro approccio digitale in linea con la checklist AI Essentials di Google.

Sei pronto a migliorare il monitoraggio delle conversioni e a raggiungere il livello successivo di maturità nel marketing digitale?

   Scarica la sezione “Foundational Data” del nostro AI Essentials Playbook e inizia oggi il tuo percorso verso una strategia di marketing sofisticata e accelerata dall’intelligenza artificiale.”

Che cosa sono le CDP e come migliorano la personalizzazione degli annunci?

La pubblicità personalizzata è diventata un viaggio intricato che mira a stabilire connessioni migliori con il pubblico di riferimento delle aziende. In questo senso, le Customer Data Platform (CDP) sono emerse come un potente strumento per trasformare la raccolta, la gestione e l’utilizzo delle informazioni sui clienti. Questo articolo esplora come le CDP svolgono un ruolo fondamentale nel migliorare la personalizzazione degli annunci.

Cosa sono le Customer Data Platform (CDP)?

Prima di addentrarci nei vantaggi delle CDP in pubblicità, è essenziale capire cosa sia una CDP. La CDP è una piattaforma progettata per raccogliere, archiviare e organizzare i dati dei clienti da diverse fonti, creando profili integrati e unificati. Questo consolidamento dei dati consente alle aziende di ottenere una visione olistica dei propri clienti, ponendo le basi per una personalizzazione più efficace.

La Chiave della Personalizzazione: Dati Principali e Connessioni Significative

Una personalizzazione efficace degli annunci si basa sulla capacità di comprendere a fondo il pubblico di riferimento. Le CDP eccellono nel fornire un repository centralizzato di dati sui clienti, inclusi comportamenti, preferenze e cronologia delle interazioni. Ciò consente ai brand di creare profili dettagliati e accurati, facilitando la creazione di annunci più personalizzati.

La Customer Data Platform (CDP) ottimizza le prestazioni dei dati proprietari (First Party Data) integrando una singola fonte di verità, consentendo la visualizzazione istantanea. Questa inclusione non solo semplifica la gestione dei dati, ma migliora anche la capacità di analizzare e rispondere in tempo reale alle preferenze dei clienti. Dal momento dell’integrazione, viene attivato un processo dinamico che trasforma i dati statici in conoscenza agile, facilitando decisioni rapide e accurate.

Inoltre, le CDP facilitano la connessione di dati da varie fonti, come social media, interazioni con il sito web e transazioni passate. Ciò si traduce in una comprensione più completa dell’utente, che a sua volta migliora la capacità dei brand di fornire messaggi pertinenti al momento giusto.

Il Ruolo delle CDP nella Segmentazione Precisa

Le CDP consentono una segmentazione più precisa classificando gli utenti in gruppi in base a dati specifici. Ad esempio, un marchio di moda può segmentare i propri utenti in base alle loro preferenze di stile, comportamenti di acquisto e posizione geografica. Ciò consente di creare annunci che risuonano più efficacemente con ciascun segmento, aumentando la probabilità di conversione.

Automazione e Ottimizzazione:

Le CDP non solo semplificano la raccolta e l’organizzazione dei dati, ma facilitano anche l’automazione dei processi. L’automazione consente ai brand di fornire annunci personalizzati in tempo reale, rispondendo dinamicamente ai cambiamenti nel comportamento degli utenti. Inoltre, le capacità di ottimizzazione continua delle CDP assicurano che le strategie di personalizzazione si evolvano in base alle tendenze e alle preferenze in continua evoluzione.

In breve, le Customer Data Platform stanno giocando un ruolo essenziale nell’evoluzione della pubblicità verso un approccio più personalizzato e incentrato sull’utente. Fornendo dati centralizzati, targeting preciso e capacità di automazione, le CDP stanno aumentando la pertinenza degli annunci, migliorando l’esperienza del cliente e, in definitiva, guidando il successo delle campagne pubblicitarie. La personalizzazione guidata dalle CDP conquista l’attenzione dei brand e la fedeltà degli utenti in un mondo saturo di messaggi.

In Making Science, disponiamo di team specializzati in Customer Data Platform per poter consigliare e assistere personalmente i clienti nella scelta della CDP che meglio risponda alle loro esigenze. Abbiamo esperienza con diverse piattaforme, come Zeotap e Tealium, e siamo impegnati a fornire soluzioni che guidino il successo del tuo business.

Il settore della pubblicità digitale è un ambiente in continua evoluzione, in cui piattaforme come Google Ads subiscono costantemente evoluzioni. Per questo motivo, è fondamentale essere a conoscenza dei cambiamenti che influenzano le nostre strategie di marketing. In questo blog affronteremo i recenti cambiamenti che riguardano le campagne Discovery e Demand Gen di Google Ads, e l’impatto che avranno su Campaign Manager 360 e Search Ads 360.

Cambio nelle campagne Discovery

Come annunciato da Google attraverso i diversi canali, dal 22 gennaio scorso le campagne Discovery vengono migrate automaticamente a Demand Gen. È importante sottolineare che le campagne Discovery attive continueranno a funzionare come Demand Gen senza interruzioni e che i dati storici delle campagne Discovery verranno trasferiti senza problemi alla nuova versione.

Un’altra nuova funzionalità delle campagna demand Gen è che potranno utilizzare pubblici look-a-like basati sul database email e quindi i dati di prima parte raccolti dai clienti diventeranno sempre più importanti in vista della dismissione dei cookie di terza parte.

Misurazione dei moduli di lead per le campagne Discovery

Tuttavia, ci saranno alcuni cambiamenti. Un cambiamento significativo è l’eliminazione dei moduli di lead in Demand Gen. Le campagne che hanno attivo questo formato migreranno, ma il modulo rimarrà inattivo. Sebbene i report storici continueranno ad essere disponibili, non potranno essere utilizzati come obiettivo di campagna per l’ottimizzazione e, invece, le campagne ottimizzeranno per altre azioni di conversione di Google Ads già incluse nella campagna.

Per superare questo ostacolo, si consiglia di esplorare le nuove funzioni di Demand Gen, come gli annunci video, i segmenti simili e i test A/B. Queste opzioni possono rappresentare nuove vie attraverso le quali poter massimizzare l’impatto delle tue campagne.

Cambio in Search Ads 360

Il cambio a Demand Gen ha anche implicazioni in Search Ads 360. Man mano che le campagne Discovery vengono migrate, noterai che si iniziano gradualmente a misurare clic e conversioni Floodlight in SA360 e in CM360.

In una prima fase, questi dati non potranno essere ottimizzati nelle strategie di offerta di SA360, ma potranno essere inclusi nei report di piattaforma. In una seconda fase, SA360 offrirà supporto completo per Demand Gen, consentendo l’ottimizzazione di queste metriche.

È essenziale sottolineare che il cambio a SA360 è graduale e non ha un’attivazione manuale. Pertanto, si consiglia di rivedere l’attività di queste campagne in Campaign Manager 360 dopo l’attivazione e mantenere i tag di misurazione fino a quando non si conferma la seconda fase, evitando così la perdita di dati durante la transizione.

Da Making Science, abbiamo team specializzati che possono aiutarti a risolvere i tuoi dubbi o a gestire il tuo processo di migrazione. Contatta i nostri specialisti!

È molto comune sentire la parola phishing nella nostra quotidianità, a volte siamo anche in grado di usarla senza sapere veramente cosa significhi. In questo articolo scopriremo in modo approfondito la tecnica di cyber-attacco più diffusa e pericolosa: il phishing.

Esplorando il mondo del phishing

Il phishing è un tipo di cyberattacco progettato per prendere di mira le persone tramite email, messaggi di testo, telefonate o altre forme di comunicazione. Il suo obiettivo principale è ingannare il destinatario nel compiere azioni desiderate dall’attaccante, come rivelare informazioni finanziarie o credenziali di accesso a sistemi aziendali o altre informazioni sensibili.

Come forma di ingegneria sociale, il phishing comporta manipolazione psicologica e inganno, dove gli attori della minaccia si spacciano per entità fidate per indurre gli utenti a compiere azioni specifiche, come cliccare su link dannosi, scaricare e installare file maligni o divulgare informazioni private come numeri di conto bancario o dettagli di carte di credito.

Ciò che distingue il phishing e lo rende particolarmente pericoloso è che il suo successo dipende dall’azione umana. Anche se vengono implementate misure di sicurezza avanzate, un semplice errore dell’utente può compromettere un’intera azienda.

L’impatto sull’organizzazione

Gli attacchi di phishing possono avere diverse conseguenze, le più comuni sono:

• Perdita di dati
• Compromissione di account e credenziali di accesso
• Infezioni da ransomware e/o malware
• Perdite finanziarie e frodi da transazioni bancarie

Strategie avanzate di phishing

Come tutte le tecnologie evolvono, così fanno le campagne di phishing. Gli attaccanti imparano dai loro errori e migliorano le loro strategie, rendendole più difficili da identificare. Recentemente, è stata scoperta una nuova strategia che vogliamo affrontare in questo articolo. Essa coinvolge un phishing che imita Meta for Business, usando un sito web di Salesforce come ponte per indirizzare l’utente verso un obiettivo apparentemente sicuro.

Inizia con un’email che finge di essere da Meta for Business, informando l’utente di una violazione delle regole della community che coinvolge la cancellazione dell’account (1). Questo tipo di campagna è mirato, poiché si rivolge all’utente per nome. Sebbene il mittente dell’email sia noreply@salesforce.com, che è sospetto, si tratta di un dominio fidato che evita il rilevamento dai filtri convenzionali e genera meno dubbi nell’utente. L’email include un pulsante per inviare un appello.

Se l’utente clicca sul pulsante, viene indirizzato a un sito web ospitato da Salesforce (2), che richiede una verifica dell’identità tramite hCaptcha (3). Una volta completata la verifica, l’utente è lasciato vulnerabile all’attacco (4).

In questo caso, la pagina era ospitata da Salesforce, ma qualsiasi altra piattaforma può agire come ponte. Questo schema è persistente e, nonostante gli sforzi tecnici, molti siti riescono a passare inosservati. Contattando il team di Salesforce, è stato possibile rimuovere la pagina intermedia e bloccare le mail provenienti da Salesforce.

Come identificare la minaccia?

Come abbiamo visto, il phishing è un tipo di attacco che si caratterizza per la sua versatilità, quindi non esiste un metodo esatto per identificarlo. Tuttavia, ci sono segni che ci daranno un’immagine più chiara se l’email che abbiamo davanti è legittima o meno:

1. Prestare attenzione al mittente: verificare che il mittente sia coerente con il contenuto dell’email. Nel caso sopra menzionato, l’email fingeva di essere da Meta for Business ma proveniva da un indirizzo Salesforce, un chiaro indicatore che non era legittima.
2. Esaminare immagini e link: passando il mouse sopra immagini, pulsanti o link, è possibile visualizzare l’indirizzo a cui reindirizzano. È fondamentale verificare che il dominio corrisponda al proprietario del cliente o partner. Piattaforme come VirusTotal possono aiutare a verificare la legittimità dei domini.
3. Controllare la tipografia e i caratteri speciali: le email legittime seguono standard tipografici specifici. Elementi atipici possono indicare un tentativo di phishing.
4. Verificare tramite canali regolari: se il mittente sostiene di far parte della propria organizzazione, utilizzare canali di comunicazione regolari per confermare la loro identità. Il caso della frode del CEO è anche un attacco molto comune.

Proteggerci nel mondo digitale

In sintesi, il phishing è una minaccia persistente che si adatta continuamente. Consapevolezza, educazione e l’uso di tecnologie di sicurezza sono essenziali per essere protetti. Essere informati e vigili aiuta a costruire un ambiente digitale più sicuro e resiliente contro questa minaccia in crescita.

In un mondo in cui la cybersecurity è cruciale, la prevenzione e l’attenzione ai dettagli sono fondamentali per evitare di cadere nelle trappole del phishing.