Le nuove regole di rilevanza negli acquisti assistiti dall'IA

I consumatori stanno adottando sempre più velocemente gli acquisti assistiti dall'IA di quanto molti esperti di marketing immaginino. Una ricerca di Horizon Futures ha rilevato che il 56% dei consumatori che già conoscono l'intelligenza artificiale la utilizza quotidianamente, mentre l'82% la usa per ricerche e confronti durante gli acquisti.¹ Allo stesso tempo, gli acquirenti delegano sempre più il carico cognitivo a strumenti di acquisto basati sull'IA, come Alexa for Shopping, per monitorare i prezzi, scoprire i prodotti e trovare le offerte migliori.

In effetti, il 70% degli intervistati si sente a proprio agio nel delegare all'IA la ricerca delle offerte e il 64% si affida all'IA per mettere a confronto i prodotti.² Poiché l'IA influenza sempre più la scoperta e le decisioni di acquisto, ad avere successo saranno i brand capaci di creare sistemi di fiducia e rilevanza, così da contribuire a orientare le preferenze dei consumatori prima che si attivino i consigli dell'IA.

È qui che la convergenza tra media in streaming, segnali di acquisto e ottimizzazione basata sull'IA diventa strategicamente importante.

Creare ambiti di misurazione orientati alla fiducia e non solo all'attribuzione

Uno dei risultati più evidenti della ricerca di Horizon è che i consumatori sono meno interessati a come funzionano gli strumenti di IA e più a sapere se mantengono il controllo quando qualcosa non va come previsto. "Il controllo del veto", la facilità dei resi, la trasparenza del processo decisionale e l'accesso a un'assistenza umana figurano tra i principali fattori di fiducia negli ambienti degli acquisti assistiti dall'IA.

Per gli inserzionisti, questo cambia il funzionamento dei sistemi di misurazione. I brand devono avere visibilità sui percorsi dei segmenti di pubblico attraverso più touchpoint, valutando gli effetti iniziali e alone associati a touchpoint come l'esposizione a contenuti premium in streaming, per capire quali segnali creano la fiducia e la familiarità che i consigli dell'IA premiano.

Amazon Marketing Cloud (AMC) rende tutto questo possibile. Consente agli inserzionisti di analizzare i modelli di coinvolgimento, le sovrapposizioni tra diversi segmenti di pubblico e le conversioni in modo sicuro per la privacy, dando priorità alla fiducia dei consumatori e fornendo al contempo dati concreti e utili.

Negli ambienti degli acquisti assistiti dall'IA, la fiducia stessa diventa una variabile di performance.

Costruire la salienza del brand prima che si attivino i consigli dell'IA

La ricerca di Horizon ha rilevato che gli acquirenti che utilizzano l'IA stanno diventando "ottimizzatori, non semplici esploratori". I consumatori si aspettano sempre di più che l'IA restringa le scelte, confronti le opzioni e mostri rapidamente i prodotti più rilevanti.

Questo significa che la fase di scoperta si sta spostando a monte. Per gli inserzionisti, questo trasforma il ruolo della TV in streaming e dei media interattivi premium da canali di conoscenza a touchpoint per la creazione di rilevanza.

Il grafo autenticato di Amazon Ads connette questi segnali, collegando il coinvolgimento nello streaming ai comportamenti d'acquisto reali attraverso relazioni di fiducia a livello di nucleo familiare. Amazon DSP e gli annunci per la TV in streaming creano opportunità per collegare l'esposizione a contenuti premium con risultati commerciali misurabili lungo l'intero percorso del consumatore. I brand che combinano TV in streaming e formati interattivi possono spostare il pubblico da una visione passiva ad ambienti di coinvolgimento attivo, in cui contenuti, commercio e partecipazione si rafforzano reciprocamente.

In pratica, ciò significa che gli inserzionisti dovrebbero organizzare la sequenza dei media in modo diverso. La TV in streaming dovrebbe stabilire la salienza a livello di categoria e la familiarità emotiva prima dell'arrivo dei momenti commerciali a elevato intento di acquisto. Il remarketing tramite Amazon DSP può quindi sfruttare i segnali di coinvolgimento dello streaming per rendere più efficienti le azioni a valle.

Stiamo inoltre osservando un numero crescente di brand che utilizza video interattivi e ambienti guidati da creator per generare segnali di coinvolgimento più forti prima dei momenti di acquisto. I formati interattivi che invitano alla partecipazione anziché alla semplice fruizione passiva producono spesso indicatori comportamentali più utili, che possono successivamente rafforzare la rilevanza dei consigli e l'efficienza delle conversioni.

Nel commercio assistito dall'IA, la scoperta avviene sempre più spesso, prima ancora dell'uso della barra di ricerca.

Usare l'ottimizzazione dell'IA per accelerare l'esecuzione, non per delegare la strategia

Gli strumenti di ottimizzazione delle campagne basati sull'IA stanno diventando un'infrastruttura operativa essenziale per i moderni professionisti del marketing. Ma l'automazione da sola non crea un vantaggio competitivo.

In effetti, uno dei rischi emergenti nella pubblicità mediata dall'IA è la convergenza strategica. Se tutti i brand si affidano agli stessi segnali di ottimizzazione, modelli di pubblico e consigli automatizzati, la differenziazione tende a ridursi rapidamente.

Il vantaggio nascerà dalla combinazione tra efficienza delle macchine e supervisione strategica dell'uomo.

Le soluzioni di Amazon Ads possono aiutare gli inserzionisti ad accelerare l'ottimizzazione dei media, migliorare la reattività e identificare più rapidamente i modelli di performance emergenti rispetto ai soli flussi di lavoro manuali. Ma i brand più performanti stanno definendo chiari framework di governance per l'utilizzo dell'automazione, ad esempio l'introduzione di passaggi di revisione umana per l'ottimizzazione del contenuto creativo, la separazione dei dati di ROAS a breve termine dagli indicatori di crescita del brand a lungo termine e il test continuo dell'aumento incrementale, anziché l'affidamento esclusivo ai consigli automatizzati.

Questo equilibrio è importante perché le aspettative dei consumatori rispetto all'IA sono ancora complesse. La ricerca di Horizon ha evidenziato che gli acquirenti si sentono molto più a proprio agio con la ricerca assistita dall'IA rispetto a decisioni di acquisto completamente autonome. Lo stesso principio vale anche per le soluzioni di marketing. L'IA funziona al meglio quando potenzia il processo decisionale umano, non quando sostituisce del tutto il giudizio strategico.

Il futuro non è il marketing autonomo, ma un'automazione strategicamente supervisionata.

Cosa i brand dovrebbero implementare nei prossimi 18/36 mesi

Nel corso dei prossimi anni, i brand che sapranno trarre maggior vantaggio dall'ascesa degli acquisti assistiti dall'IA avranno probabilmente alcune caratteristiche in comune.

Innanzitutto, uniranno in modo più efficace le strategie di brand e di performance. Poiché il percorso d'acquisto è diventato meno lineare e gli strumenti di IA stanno influenzando la fase di scoperta nelle fasi iniziali del percorso, la tradizionale separazione tra i media per la parte superiore del funnel e l'attivazione del commercio risulta sempre meno utile.

In secondo luogo, investiranno in soluzioni di misurazione integrate che collegano i segnali provenienti dallo streaming e dagli acquisti. Il commercio assistito dall'IA richiede continuità tra i diversi ambienti, non una reportistica frammentata per singolo canale.

In terzo luogo, progetteranno contenuti creativi ed esperienze di acquisto che lascino ai consumatori il controllo. La ricerca di Horizon ha evidenziato in modo costante che i consumatori preferiscono essere assistiti piuttosto che delegare. I brand che rafforzano trasparenza, rassicurazione e reversibilità riusciranno a mantenere meglio la fiducia man mano che l'automazione si diffonde.

Infine, i professionisti del marketing dovrebbero iniziare a testare già da ora. La ricerca suggerisce che l'assistenza basata sull'IA si diffonderà più rapidamente rispetto alla piena autonomia nei prossimi 18/36 mesi, in particolare nelle categorie a bassa difficoltà di acquisto e con acquisti ripetuti. I brand che sfrutteranno questo periodo per rafforzare i propri ambiti di misurazione, le strategie di streaming e la preparazione all'IA saranno più pronti ad affrontare la continua evoluzione dei comportamenti dei consumatori.

I brand che avranno successo nel commercio assistito dall'IA non si limiteranno ad automatizzare le transazioni. Creeranno sistemi di fiducia, rilevanza e rassicurazione che continuano a esercitare un'influenza prima, durante e dopo le decisioni mediate dall'IA.

Fonti

^1-2 Ricerca personalizzata di Horizon Futures. Agentic Commerce. Dati raccolti tra il 12 e il 19 marzo 2026. I dati si riferiscono agli Stati Uniti. N=1.001.

Informazioni sull'autore

Katie Comerford è presidente di Horizon Commerce & Client Transformation, con responsabilità sulla strategia dei dati aziendali, sulle iniziative di trasformazione dei clienti e sulle operazioni di Horizon Commerce. Dirigente nel marketing e nei media con quasi vent'anni di esperienza, si occupa di integrare la marketing intelligence con il modello Client Architect di Horizon, allineando tecnologia, dati e talenti per ottenere risultati aziendali misurabili e accelerare la crescita. Lavora in Horizon da più di 11 anni e in precedenza ha ricoperto il ruolo di EVP, Chief Strategy & Operations Officer presso Horizon Next, contribuendo alla definizione di soluzioni integrate tra media, dati e tecnologia.