Quattro cose che cambiano nel momento in cui smetti di realizzare ogni annuncio pubblicitario a mano

Introduzione

Ho trascorso gran parte degli ultimi sei anni nel marketing SaaS, e la creatività è sempre stata il collo di bottiglia. Non la strategia. Non il budget. La creatività.

Puoi avere il targeting più intelligente del mondo, ma se il tuo set di annunci mostra le stesse tre immagini per cinque settimane di fila, le prestazioni crollano e nessuno nel team è in grado di spiegarne il motivo abbastanza in fretta da risolvere il problema. Questo è il problema che continuavo a incontrare, ed è il motivo per cui alla fine mi sono deciso a utilizzare Adsmaker.ai per una campagna reale, invece di limitarmi ad aggiungerlo ai preferiti.

Quello che segue non è una panoramica delle funzionalità. È ciò che è realmente cambiato nella mia settimana una volta che un generatore di annunci basato sull’intelligenza artificiale ha preso in carico le parti del lavoro che prima mi rubavano ogni martedì.

I tempi di realizzazione delle creatività si riducono da giorni a minuti

Questo è l’aspetto più ovvio, quindi chiariamolo subito.

Un singolo annuncio di prodotto significava un thread su Slack con la nostra designer, due cicli di revisioni e un’attesa di 48 ore se lei era sommersa da altre richieste. Con Adsmaker.ai, ho caricato le foto del prodotto e in meno di tre minuti avevo cinque varianti pronte per la pubblicità.

Moltiplicatelo per dodici SKU e otterrete un risparmio di circa 20 ore in una sola settimana — ore che prima sprecavo semplicemente aspettando, senza nemmeno lavorare. Non si tratta di un piccolo guadagno in termini di efficienza. È un’intera giornata lavorativa in più recuperata dal nulla.

Testare dieci varianti non sembra più un lusso

È qui che la cosa si fa interessante, e onestamente un po’ scomoda all’inizio.

La maggior parte dei team testa due o tre varianti pubblicitarie perché è tutto ciò che il budget per il design consente. Non è una scelta strategica: è un vincolo di risorse mascherato da strategia. Una volta che un generatore di annunci basato sull’intelligenza artificiale elimina il costo di produzione dell’ottava variante, si inizia a testare cose a cui prima non ci si sarebbe mai preoccupati: uno sfondo diverso, un’angolazione diversa del titolo, un ritaglio diverso.

Il mese scorso ho testato dieci varianti su un prodotto invece delle solite tre. Due di quelle “strane”, che quasi non mi ero preso la briga di generare, hanno finito per superare di gran lunga le mie scelte più sicure. A quanto pare, i miei gusti e quelli dell’algoritmo non sempre coincidono, e l’ho scoperto solo perché testarne dieci non comportava più alcun costo aggiuntivo.

I designer diventano editori, non produttori

Questo è il cambiamento di cui nessuno ti avverte, ed è un po’ scomodo ammetterlo ad alta voce.

Il lavoro della nostra designer non è scomparso. Ha cambiato forma. Invece di produrre ogni singolo annuncio partendo da una tela bianca, ora esamina i risultati generati dall’IA, segnala ciò che non è in linea con il marchio e corregge quel 20% che richiede l’occhio umano — cose come un posizionamento del testo poco armonioso o uno sfondo che stride con la tavolozza dei colori di un prodotto.

Le ricerche di marketing di HubSpot hanno costantemente indicato il volume come una delle principali pressioni a cui sono sottoposti i team di marketing, con una grande percentuale di professionisti del settore che definisce la “produzione di contenuti sufficienti” una sfida persistente piuttosto che un problema occasionale. Ciò corrisponde a quanto ho osservato internamente: il vincolo non è mai stato la creatività, ma la produttività. Una volta che la produttività ha smesso di essere il collo di bottiglia, le competenze effettive della nostra designer — gusto, giudizio sul marchio, revisione — sono diventate la parte di maggior valore del suo lavoro, anziché quella che richiedeva più tempo.

Un targeting errato viene smascherato più rapidamente, ma non risolto

Ora passiamo a un punto che forse non dovrebbe nemmeno figurare in un elenco di “successi”, e voglio essere chiaro su questo.

Un generatore di annunci basato sull’intelligenza artificiale produrrà volentieri venti varianti curate di un annuncio rivolto al pubblico sbagliato. È veloce, non è un sensitivo. Quando una delle mie campagne continuava a registrare risultati deludenti nonostante la creatività fosse rinnovata ogni pochi giorni, il problema non erano gli annunci: era che mi ero rivolto a un segmento che, in primo luogo, non aveva mai voluto quel prodotto.

Una produzione creativa più veloce ha uno strano effetto collaterale: elimina la scusa del “non abbiamo avuto tempo di testare a sufficienza”. Se i tuoi risultati sono ancora scarsi dopo dieci varianti ben realizzate, la risposta onesta di solito riguarda il targeting, l’offerta o il prezzo — non l’esaurimento creativo. È una conversazione più difficile da affrontare con un cliente o un capo, ma è anche quella più utile. Aggiungo anche, per curiosità, che gli strumenti per gli avatar di Adsmaker.aifunzionano quasi come un generatore di avatar AI per annunci in stile testimonianza: utili, ma, ancora una volta, non sostituiscono la consapevolezza di chi si sta effettivamente cercando di raggiungere.

La parte che nessuno inserisce nel caso di studio

Niente di tutto questo mi ha reso uno stratega migliore. Mi ha reso più veloce, il che è una cosa completamente diversa, e penso che questa distinzione sia proprio il punto fondamentale da tenere a mente in questo contesto.