Google AI 2025 - Tutto quello che devi sapere sulle ultime funzionalità

Recommendation: Sperimentare le funzioni pilota di Google AI 2025 su un singolo sito per raccogliere interazioni concrete e quantificare l'impatto prima dell'implementazione su vasta scala. Eseguire un semplice query per verificare i risultati e creare un basato su query dashboard per monitorare i risultati e capire cosa vogliono i clienti veramente di ciò che apprezzi di più.

Il sistema spiega il ragionamento dietro le risposte, evidenzia una gestione delle query migliorata e offre nuovi strumenti di creazione che velocizzano la generazione di contenuti. Il set di funzionalità include capacità agentiche, inferenza di link più intelligente e la sicurezza rimane robusta sotto carico. Tieni traccia di ogni interazione, annota le insidie e mantieni un chiaro collegamento tra l'intento dell'utente e la risposta.

Passaggi pratici per il 2025: esegui un progetto pilota di quattro settimane sul tuo sito principale con 3–5 query fondamentali, mappa i risultati con le metriche di business e stabilisci delle linee guida per l'utilizzo dei dati. Misura il tasso di conversione finale, il tempo medio alla prima azione significativa e il livello di coinvolgimento. Per garantire l'affidabilità, utilizza la nuova API per estrarre i dati nel tuo stack di analisi e crea una dashboard che evidenzi i rischi e le opportunità per i clienti. Una cosa da tenere a mente sono la qualità e il versioning dei dati.

Considerazioni finali: molti team sottovalutano la qualità dei dati, interpretano male il comportamento dei modelli o non riescono ad allineare le funzionalità con le reali esigenze. Restano delle insidie legate alla privacy, ai pregiudizi e alle risposte inaffidabili; affrontatele con chiare misure di sicurezza, un monitoraggio continuo e un collegamento diretto di feedback dai clienti ai team di prodotto.

Approfondimenti Tech

Utilizza un'ottimizzazione del punteggio pubblicitario basata sui dati per l'e-commerce, puntando prima sui prodotti ad alto margine. Esegui 6 test controllati in laboratorio per misurare i CPC e i risultati e aumenta il ranking medio degli annunci del 18% entro 4 settimane.

Definire l'obiettivo: migliorare i titoli e la percentuale di clic; spostare gli investimenti verso i posizionamenti con le migliori prestazioni quando i segnali superano la linea di base.

I modelli agentici gestiscono le offerte, la rotazione delle creatività e la riallocazione del budget in tempo reale, ma con delle protezioni per tutelare la brand safety e la conformità.

Monitorare i miglioramenti del punteggio per segmento: categoria di prodotto, area geografica e dispositivo; utilizzare dashboard basati sui dati per confrontare i rendimenti tra startup e aziende più grandi.

Segnali da varie fonti indicano che un ciclo di ottimizzazione focalizzato produce risultati elevati: definire obiettivi, raccogliere segnali da siti, annunci e feed di commercio e modificare titoli, offerte e pagine di destinazione per migliorare il posizionamento e ridurre i CPC.

Cinque nuovi strumenti di misurazione dell'IA: funzionalità chiave e casi d'uso nel mondo reale

Raccomandazione: inizia con Campaign Insights Hub per individuare tre punti di ottimizzazione corretti entro sette giorni e imposta un piano di test dedicato con un budget definito. È adatto a un'ampia gamma di settori industriali.

Campaign Insights Hub: Le funzionalità principali includono l'attribuzione cross-channel scoring, suggerimenti attuabili generati automaticamente, rilevamento di anomalie e dashboard creati da fonti di dati di Google. In un implementazione reale, un commerciante ha lanciato 120 campagne e ha ottenuto un aumento medio del 141% del ROAS dopo aver implementato tre modifiche consigliate nella sua offerta.

Budget Impact Predictor: Modella la spesa tra strategie di offerta, test di scenario, calcolo del rendimento marginale e raccomandazioni basate su scenari per il budget giornaliero e i limiti di offerta. In pratica, i team che hanno testato questo strumento hanno ridotto gli sprechi del 22% e migliorato il CPA del 18% su 40 campagne, con risultati che si sono stabilizzati dopo due iterazioni.

Interaction Path Analyzer: Mappa i percorsi utente su tutti i dispositivi, identifica i punti di attrito e misura il tempo di conversione per guidare le ottimizzazioni. Un rivenditore ha ridotto gli abbandoni dell'11% e ha aumentato il tasso di conversione del 7% dopo aver modificato due passaggi ad alta frizione nel percorso.

Merchant Signals Engine: Sfrutta i feed di prodotti, le variazioni nelle linee di prodotti, i segnali di parità di prezzo e la disponibilità di magazzino per perfezionare il ranking e le offerte. Per un venditore con 40 varianti, l'allineamento della parità di prezzo e della disponibilità ha aumentato le impression del 191% e il click-through del 121% nelle campagne Shopping, generando entrate incrementali senza spese extra.

Orchestratore Test A/B: Coordina cicli di test rapidi, selezione automatica del vincitore e dashboard chiare per test multi-variante su tutte le campagne. Nei progetti pilota, i team hanno eseguito 3 round su 5 campagne, ottenendo un aumento medio del CTR dell'111% e un calo del CPA del 91%, con informazioni pronte per la loro prossima iterazione dell'offerta.

Accesso e Abilitazione: Come Attivare i Nuovi Strumenti in Google AI 2025

Abilita i nuovi strumenti all'interno di Google AI 2025 Labs e connetti il tuo stack di marketing per attivare funzionalità su ricerca, social e esperienze sul sito. Imposta budget e limiti di spesa, allinea i team e crea un'unica fonte di verità per le metriche. Concentrati sulle campagne più redditizie per massimizzare la copertura e l'engagement, rimanendo al contempo entro i budget approvati.

Passaggi per l'attivazione: apri il pannello Strumenti in Labs, attiva i Nuovi strumenti e conferma il tipo di attivazione (manuale o automatica). Collega gli account Google Ads, Analytics e Instagram per garantire il flusso di dati nella piattaforma. Crea un progetto iniziale con gruppi di parole chiave e un piano d'offerta semplice. Abilita le offerte a livello di parola chiave, traccia le pagine importanti e configura gli eventi di conversione per acquisire le azioni di conversione.

All'interno della dashboard, imposta le metriche che contano: le dashboard delle metriche devono coprire impressioni, ricerche, clic, coinvolgimenti e conversioni; monitora l'utilizzo e la frequenza di rimbalzo; confronta la spesa tra i canali per assicurarti di non superare i budget. Utilizza una visualizzazione di riepilogo concisa per vedere come le campagne raggiungono gli obiettivi sia su Instagram che nella ricerca e misura le conversioni rispetto al tuo modello di attribuzione back-end.

Guida più approfondita: esegui un pilot semplice con un budget limitato per capire come funzionano gli strumenti. Prova set di parole chiave e tipi di offerte, quindi perfeziona in base alle prestazioni osservate. Assicurati che l'intento delle parole chiave sia allineato alle landing page e monitora le conversioni per tipo di pagina per capire cosa converte meglio. Mantieni le campagne coese mappando tipo, portata e coinvolgimento a una singola linea di KPI.

Governance e abilitazione: assegna ruoli che controllano chi può attivare gli strumenti all'interno dei laboratori e chi può modificare i budget o le offerte. Mantieni l'utilizzo dei dati conforme e documenta le decisioni e i risultati in una nota centrale: questo aiuta il team a muoversi rapidamente e a rimanere allineato. Una sintesi concisa dei risultati dovrebbe essere condivisa con le parti interessate per confermare i cambiamenti più incisivi e i prossimi passi.

Progettazione dell'Esperimento: Metriche Raccomandate, Benchmark e Come Interpretare i Risultati

Inizia con un singolo set di metriche preciso e legato ai tuoi obiettivi, e implementa dashboard in tempo reale per tracciare i modelli di interazione, la valutazione dei contenuti e il punteggio finale utilizzato per classificare gli esperimenti.

Utilizza metriche come il livello di coinvolgimento, i percorsi di clic e il tempo alla prima interazione significativa per formare un quadro più approfondito del comportamento degli utenti nei flussi di e-commerce. Mantieni un tracciamento coerente tra le coorti per confrontare contesti simili ed evitare fattori di confusione quando interpreti i risultati. Questo approccio ti aiuta a rilevare quali cambiamenti fanno la differenza in un modo che sia attuabile per il team e per la strategia del fondatore del prodotto.

Per gli esperimenti che riguardano l'acquisizione e la monetizzazione, abbina le metriche di interazione con i segnali di conversione come gli eventi di aggiunta al carrello, l'avanzamento del checkout e il ricavo per utente. Negli scenari pubblicitari basati su aste, monitora sia la risposta immediata sia l'impatto a lungo termine su punteggio e posizionamento, in modo da poter decidere se scalare le campagne o cambiare tattica. Questa combinazione fornisce una base affidabile per il processo decisionale e ti aiuta a convalidare gli obiettivi con prove concrete.

Quando interpreti i risultati, confrontali con una baseline ben definita e considera la natura del cambiamento (modifica del contenuto, flusso dell'interfaccia utente o prezzo). Se una metrica cambia di pari passo con un gruppo di controllo, puoi attribuire l'effetto all'azione dell'esperimento piuttosto che al rumore esterno. Se il delta si inverte dopo un paio di giorni, ricontrolla l'integrità dei dati e la dimensione del campione prima di trarre conclusioni.

Struttura la tua interpretazione attorno all'azionabilità: traduci le intuizioni in passaggi successivi precisi, come ad esempio la modifica di un singolo elemento di una pagina, la rifinitura di un prompt di valutazione o l'aggiornamento di una regola di offerta basata su un'asta. Questo mantiene il team focalizzato su obiettivi concreti e sostiene lo slancio verso esperienze più performanti su tutti i canali.

Privacy, sicurezza e governance dei dati per gli strumenti di misurazione

Implementare una policy centralizzata di privacy e sicurezza entro 5 giorni e implementare il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) e l'autenticazione a più fattori (MFA) su tutti gli strumenti di misurazione. Definire una finestra di conservazione di 12 mesi per i dati grezzi degli eventi e 24 mesi per le metriche aggregate, con script di eliminazione automatica da eseguire mensilmente. Monitorare il numero di eventi di accesso e violazioni per promuovere il miglioramento continuo.

Adottare la protezione della privacy by design come impostazione predefinita: ridurre al minimo la raccolta di dati, pseudonimizzare gli identificatori e separare i dati dei visitatori dall'analisi interna. Utilizzare messaggi di consenso ove richiesto e tenere una traccia di controllo delle adesioni. Centralizzare i record di consenso nel centro di governance per garantire una gestione conforme a livello globale in tutti i mercati.

Definire policy di ciclo di vita dei dati: i dati generati dagli strumenti di misurazione devono essere archiviati in forma crittografata a riposo e in transito; implementare la mappatura della lineage dei dati e i controlli di prevenzione della perdita di dati (DLP). Impostare una policy di posizionamento dei dati che mantenga i dati all'interno delle regioni approvate; applicare la gestione del rischio dei fornitori con revisioni di sicurezza trimestrali.

Controlli di sicurezza: implementare la scansione delle vulnerabilità mensilmente, penetration test semestrali e playbook di risposta agli incidenti che si attivano entro 24 ore da un avviso. Mantenere un centro di risposta agli incidenti con personale addestrato. Utilizzare i log per monitorare la velocità di ingresso dei dati; se i picchi superano di 3 volte la baseline per più di 24 ore, avviare un'indagine.

Data governance per la misurazione: creare un consiglio di governance dei dati interfunzionale con rappresentanti di privacy, sicurezza, prodotto e marketing. Definire data owner chiari per ogni dataset, con percorsi di escalation per i problemi e una finestra di correzione di 30 giorni. Mantenere metriche di qualità dei dati: tasso di accuratezza, tasso di completezza e tempestività. Utilizzare dashboard per mostrare il ROAS e altri KPI senza esporre PII non elaborati.

Pratiche operative: assicurarsi che gli strumenti di misurazione evitino di esporre dati personali; utilizzare ID pseudonimizzati per i visitatori; implementare la tokenizzazione per i dati degli eventi grezzi; assicurarsi che i dati generati dagli strumenti rimangano conformi; condividere i dati con i partner solo in base ad accordi di condivisione dei dati con finalità definite. Documentare la lineage dei dati per evitare insidie e problemi.

Revisioni regolari ogni trimestre resettano i controlli se gli incidenti aumentano; traccia il numero di problemi di privacy e i giorni necessari per la correzione per migliorare la velocità e la fiducia a livello globale, consentendo migliori segnali ROAS per i laboratori di marketing.

Costi, licenze e suggerimenti per la migrazione di progetti Google AI esistenti

Mantieni i budget sotto controllo implementando un approccio di migrazione basato sui dati che mappa le spese per fasi e conversioni.

Individua subito i termini di licenza e documenta quali componenti devi conservare, quali possono essere sottoposti a backup nel nuovo ambiente e quali devono essere replicati per garantire la continuità.

1. Valutazione di base: modelli di inventario, risorse dati e licenze; contrassegnare quali componenti devono rimanere, quali possono essere sostituiti e quali devono essere replicati per parità; stabilire una base di costo basata sui dati per fase e per conversioni.
2. Licenze e conformità: verificare i termini per formazione, hosting e implementazione; controllare l'utilizzo dei dati e i diritti di condivisione; documentare chi può richiamare le API, quali autorizzazioni sono necessarie e qualsiasi restrizione relativa a pubblico e targeting per la ricerca o altri casi d'uso.
3. Piano di migrazione: invece di copiare l'intero stack, implementare una replica graduale dei dataset e dei modelli critici; questi devono essere testati nel nuovo ambiente, con prestazioni convalidate rispetto ai benchmark esistenti. Definire soglie chiare per il successo in ogni fase.
4. Controllo dei costi e governance: definire budget mensili, monitorare la spesa e adeguare i CPC per eventuali componenti a pagamento; monitorare i CPC e le conversioni per dimostrare il valore; mantenere uno stretto coordinamento con gli stakeholder tramite una call settimanale e dashboard.
5. Data governance e privacy: garantire la qualità, la provenienza, i termini di conservazione e i controlli di accesso dei dati; allinearsi ai futuri esperimenti e alle esigenze delle policy; assicurarsi che i dati utilizzati per la formazione corrispondano ai termini di privacy e implementare l'anonimizzazione ove richiesto.
6. Negoziazione con i fornitori e termini di licenza: valutare gli sconti per impegni a lungo termine, negoziare i termini per le quote di addestramento dei modelli, i prezzi di inferenza e l'uscita dei dati; confrontare i prezzi di Vertex AI con le alternative; documentare i fattori di costo per evitare sorprese; fare attenzione ai termini opposti che limitano la condivisione dei dati o il riutilizzo dei modelli; considerare la licenza per algoritmi o pipeline personalizzati.
7. Preparazione e test della migrazione: eseguire un rollout parallelo, convalidare i risultati nel nuovo ambiente e monitorare metriche quali accuratezza, latenza e costo per inferenza; assicurarsi che gli utenti critici non riscontrino regressioni; tenere informati gli stakeholder con call meeting settimanali e dashboard.
8. Riepilogo e prossimi passi: mantenere un elenco conciso di traguardi, budget e termini di licenza; garantire controlli sui costi continui e verifiche basate sui dati man mano che si procede verso il futuro.