Nel panorama della pubblicità online, la rete di ricerca di Google è uno degli strumenti più efficaci per intercettare persone che stanno cercando attivamente un prodotto o un servizio. Non si tratta di contenuti editoriali pensati per il posizionamento organico, ma di campagne sponsorizzate gestite tramite Google Ads, progettate per mostrare annunci pertinenti nel momento in cui l’utente esprime un bisogno concreto attraverso una ricerca.

Farsi trovare in quel preciso istante è fondamentale. Eppure, per farlo in modo efficace, non basta più costruire strutture complesse e iper-segmentate. Oggi, semplificare è diventato un vantaggio competitivo.

L’intelligenza artificiale funziona meglio quando la struttura è semplice

Negli ultimi anni, Google ha integrato nei suoi strumenti pubblicitari diverse funzionalità basate sull’intelligenza artificiale: dalla gestione automatica delle offerte (Smart Bidding) alla corrispondenza più flessibile delle parole chiave. Questi sistemi sono progettati per apprendere dai dati e ottimizzare le campagne in tempo reale.

Tuttavia, quando le campagne sono troppo frammentate – con decine di gruppi di annunci e parole chiave isolate – l’AI fatica a raccogliere segnali utili. Il risultato è un apprendimento più lento, meno efficace, e spesso più costoso.

La vera sfida oggi non è “battere” l’intelligenza artificiale, ma metterla nelle condizioni di lavorare al meglio. Questo significa costruire strutture pubblicitarie che le permettano di raccogliere dati significativi, riconoscere pattern e agire in modo tempestivo.

Il caso Sephora UK: meno campagne, più risultati

Un esempio concreto arriva da Sephora UK, che ha deciso di riorganizzare radicalmente la struttura del proprio account Google Ads. Riducendo dell’85% il numero di campagne attive e raggruppando gli annunci per tematiche coerenti, il brand ha ottenuto risultati significativi: un incremento del 42% nel tasso di conversione, un aumento del 6% nel valore medio dell’ordine e un miglioramento del 13% nel ritorno sulla spesa pubblicitaria.

Questi dati dimostrano che una struttura più snella non solo semplifica la gestione operativa, ma migliora anche le performance. Il merito non è della semplificazione in sé, ma del fatto che l’AI può lavorare su volumi di dati più consistenti e su segnali più chiari.

Come costruire campagne che aiutano l’AI a lavorare meglio

Per sfruttare al massimo le potenzialità dell’intelligenza artificiale in Google Ads, è utile adottare alcune accortezze nella fase di progettazione delle campagne.

Per esempio:

  • raggruppare le parole chiave per tema, evitando dispersioni e duplicazioni che frammentano i segnali;
  • utilizzare strategie di offerta basate sul valore, concentrandosi su ciò che genera margine e non solo volume;
  • fornire segnali coerenti e ben tracciati, come obiettivi di conversione chiari e metriche affidabili.

Un e-commerce di fiori, per esempio, dovrebbe evitare di separare “rose rosse”, “mazzi da 12 rose” e “rose rosa” in campagne distinte. Riunire queste varianti in un’unica campagna tematica consente all’AI di raccogliere dati più consistenti e ottimizzare le offerte in modo più preciso.

Semplificare non significa semplificarsi

La semplificazione strutturale non è una scorciatoia, né una rinuncia al controllo. È una scelta strategica che permette di concentrare l’attenzione su ciò che conta davvero: la qualità dei segnali, la coerenza degli obiettivi, la capacità di interpretare i dati in modo utile.

In un contesto in cui ogni giorno milioni di persone formulano nuove ricerche su Google, la capacità di adattarsi rapidamente è essenziale. E oggi, adattarsi significa anche costruire campagne che parlano il linguaggio dell’intelligenza artificiale: un passaggio che incide direttamente sulla percezione del brand, sulla sua coerenza e sulla sua capacità di essere riconoscibile nel tempo.