C’era un tempo in cui bastavano sette interazioni per convincere un potenziale cliente ad acquistare. La celebre “Rule of 7” era il mantra dei marketer negli anni 2000: bastava avere un buon sito, qualche campagna display, un paio di email ben piazzate e il gioco era fatto.
Oggi? Quel paradigma è superato.
L’esperienza digitale si è fatta più complessa, frammentata e iper-personalizzata. Il modo in cui le persone scoprono un brand, lo valutano e decidono è diventato un viaggio fatto di decine di touchpoint, non più lineare ma ricco di pause, ritorni e deviazioni.
Secondo Gartner, per qualificare un lead B2B pronto all’acquisto servono oggi più di 20 touchpoint. Altri studi, come quelli di Forrester ed Exclaimer, parlano addirittura di 27 o più interazioni, distribuite tra social, email, advertising, ricerca organica, contenuti scaricabili, webinar e conversazioni con il sales team.
Il buyer moderno esplora, confronta, si distrae, torna. Lo fa su desktop e mobile, su canali diversi e in momenti della giornata che variano. Ogni singolo touchpoint è una micro-conversazione che può far avanzare o interrompere il percorso verso la conversione.
In questo scenario già complesso, l’intelligenza artificiale sta accelerando una trasformazione radicale: l’esperienza utente non è più passiva, ma guidata da algoritmi che apprendono e anticipano i bisogni.
L’AI sta riscrivendo le regole del marketing. Non si tratta più solo di “farsi trovare”, ma di anticipare le esigenze prima ancora che vengano espresse. Motori di ricerca, piattaforme pubblicitarie, CRM e assistenti virtuali diventano veri e propri assistenti intelligenti, capaci di suggerire contenuti, prodotti e soluzioni nel momento esatto e nel formato perfetto per ogni individuo.
Il classico funnel lineare si dissolve in percorsi non lineari e personalizzati. I contenuti si generano e si adattano in tempo reale al comportamento degli utenti, mentre il CRM si trasforma nel cuore strategico dell’ecosistema marketing-vendite.
Ogni interazione, ogni clic, ogni apertura email è un dato che l’AI usa per prevedere il prossimo passo del potenziale cliente. Non è più il brand a scegliere il percorso del cliente, ma è l’utente insieme all’intelligenza artificiale a guidare la conversazione.
Quando Google Ads è nato, il gioco era semplice: si sceglievano parole chiave, si scrivevano annunci testuali, si stabiliva un budget e si attendevano i clic. Chi padroneggiava le keyword vinceva.
Poi è arrivata l’automazione. Google ha introdotto annunci responsive, campagne display intelligenti, video YouTube targettizzati, shopping per e-commerce e Performance Max, la campagna cross-canale che utilizza l’AI per ottimizzare automaticamente creatività, target e budget.
Oggi Google Ads è un motore predittivo: è Google che decide come e dove mostrare gli annunci, ottimizzando l’intera esperienza sulla base dei dati e degli obiettivi forniti dai marketer.
Il suo obiettivo è chiaro: non essere solo un motore di ricerca, ma un motore di risposta e scoperta, capace di anticipare i bisogni dell’utente e guidarlo verso la soluzione migliore, grazie all’intelligenza artificiale generativa e a esperienze conversazionali sempre più naturali.
Fare pubblicità su Google Ads richiede oggi un cambio di mentalità.
Prima, il marketer controllava ogni dettaglio: keyword, annunci, segmenti di pubblico, offerte. Oggi, grazie a Performance Max e alle campagne AI-driven, il ruolo del marketer è più strategico: si impostano obiettivi, si forniscono dati e asset creativi, e l’AI si occupa di assemblare il messaggio perfetto, al momento giusto, sul canale più efficace.
Fondamentale è l’integrazione con i dati di prima parte, come quelli di un CRM (HubSpot è il miglior esempio per il B2B). Segmentare i pubblici basandosi sui dati reali del proprio database, conoscere il comportamento e la maturità del lead, è ciò che fa la differenza tra campagne efficaci e sprechi di budget.
Al Marketing Live 2025, Google ha lanciato la Power Pack, una suite di strumenti progettata per portare l’AI generativa al centro dell’advertising digitale.
La Power Pack non è un semplice aggiornamento: è un cambio di paradigma, pensato per creare campagne più intelligenti, creative e integrate, capaci di adattarsi in tempo reale ai bisogni e ai comportamenti degli utenti.
Performance Max potenziato dall’AI generativa: campagne automatizzate su tutti i canali Google, con creatività generate in tempo reale, scelte ottimali di canali e adattamento del messaggio al pubblico.
Gen AI Asset Builder: strumento per generare testi, immagini e video da pochi input, ideale per PMI B2B senza grandi team creativi.
Conversational Search Ads: annunci dinamici che si integrano con le nuove esperienze di ricerca conversazionale, rispondendo a prompt complessi.
Audience Insights 2.0: segmentazione predittiva basata su comportamenti, intenti e valore atteso, integrata con CRM come HubSpot.
Campaign Intelligence AI: copilota strategico che analizza dati, propone ottimizzazioni e suggerisce test in linguaggio naturale.
Per chi utilizza un CRM come HubSpot, la Power Pack è molto più di un upgrade tecnologico.
È la chiave per costruire una macchina “intelligente” di acquisizione clienti, che unisce:
I dati granulari del CRM (lead score, attività, customer journey)
La potenza predittiva e creativa dell’AI Google
L’intelligenza cross-canale di Performance Max
Con questa integrazione, si possono creare campagne iper-personalizzate, monitorare il reale impatto sul ciclo di vendita e ottimizzare il budget pubblicitario in base al ROI reale, non solo ai clic.
In pratica, si passa da “fare pubblicità” a fare revenue intelligence.
Non serve fare tutto, ma fare bene il giusto.
1. Campagne Performance Max con dati CRM
Obiettivo: generare lead qualificati, in target e tracciabili
Come: segmenti da HubSpot (contatti attivi, SQL, industry), creatività AI-driven, conversioni avanzate (MQL → SQL)
2. Campagne Search AI-driven con keyword broad
Obiettivo: catturare domanda latente, espandere la reach
Come: keyword match ampio, smart bidding, landing personalizzate
3. Campagne YouTube AI-powered
Obiettivo: fare brand awareness e posizionarsi in fase di discovery
Come: creatività generate via AI, targeting per job title, lookalike da CRM
4. Campagne remarketing con asset dinamici
Obiettivo: nutrire lead in valutazione o indecisi
Come: dati comportamentali da sito e CRM, creatività personalizzate per settore/funnel.
Il classico modello TOFU-MOFU-BOFU si evolve in 4 fasi, tutte AI-driven:
Esplorazione (Awareness + Discovery): YouTube, Display, Discover — farsi notare con contenuti visivi generati e segmenti simili.
Considerazione (Ricerca + Engagement): Search, Gmail, Performance Max — rispondere a ricerche e domande con annunci conversazionali.
Decisione (Conversione): Performance Max, remarketing dinamico — spingere il lead verso call, demo o contratto con offerte predittive.
Espansione e Customer Marketing: YouTube, Display, email — upsell e fidelizzazione con targeting clienti e contenuti educativi.
L’AI sta rivoluzionando il modo in cui i brand si avvicinano ai propri clienti. La pubblicità digitale non è più una questione di volume o di interruzione, ma di precisione, tempestività e personalizzazione.
Con strumenti come Google Power Pack e l’integrazione avanzata dei CRM, le aziende B2B possono trasformare ogni investimento pubblicitario in valore reale, misurabile e scalabile.
Per chi opera in mercati complessi, strutturare una strategia Google Ads efficace oggi significa saper integrare dati, tecnologia e creatività in un ecosistema capace di apprendere e ottimizzare in tempo reale.
In DMA supportiamo le aziende B2B nel costruire percorsi di advertising avanzati, su misura e orientati al risultato.
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