Buongiorno a tutti,
riporto qui una sintesi della riflessione condivisa al Search Marketing Connect sabato - su cui mi piacerebbe confrontarmi.
In questi anni stiamo vedendo un'accelerazione importante sull'intervento dell'AI nel nostro lavoro, da diversi punti di vista
Volente o nolente, Google ormai tiene la barra dritta su questo punto (con tutti i rallentamenti e gli imprevisti del caso che conosciamo bene), ma soprattutto il mondo al di fuori di Google ha una crescente attenzione verso il tema. Poche settimane fa è stata presentata la strategia italiana per l'AI - e da ciò che sembra per ora il montante degli investimenti sarà assolutamente non banale. Noto inoltre che le aziende hanno sempre più interesse per le applicazioni specifiche dell'AI al business, in particolare negli ambiti di supporto all'analisi e di automazione (es. Robotic Process Automation, applicata ai più svariati contesti). Tutto questo nel contesto nazionale, che è fra gli ultimi in Europa (al netto di una produzione scientifica particolarmente importante, ma con scarsi risultati in termini di trasferimento). Se ci aggiungiamo che l'Europa è molto dietro a UK, US e Cina, la fotografia diventa ancora più rilevante.
Con l'accelerazione che stiamo vedendo, credo sia importante interrogarsi su quali siano le opportunità per questa professione. L'AI in ambito SEO permette per esempio di:
- automatizzare processi ripetitivi (es. classificazione keyword, mappatura di 301, check di "compliance" rispetto a linee guida tech)
- snellimento e velocizzazione di attività a basso valore aggiunto (es. il ruolo del copy di schede prodotto che si sposta da "mettere parole intorno a feature di prodotto" a "definire prompt per l'AI e arricchire il testo con use case ed elementi di creatività")
- supportare l'analisi identificando pattern nei dati e anomalie (es. identificazione di trend di ricerca, identificazione di drop di traffico e cannibalizzazioni "nascoste" nella Search Console)
- arricchimento di dati e modellazione dell'azione (es. Marketing Mixing Models, data enrichment tramite scraping, stime di traffico)
In questo senso a mio parere diventa importante saper cogliere l'opportunità e spostare il proprio ruolo. Diventano fondamentali così:
- specialisti che possano interpretare i fenomeni senza "enorme storico di dati", lavorando così dove l'AI difficilmente arriva
- specialisti che sappiano muoversi in contesti caotici e non digitalizzati - per digitalizzarli per primi e rendere l'AI applicabile
- specialisti che sappiano unire una forte conoscenza di contesto (quali metriche e dimensioni utilizzo per la SEO? Quali sono le leve che ho a disposizione) e che si concentrino su fare in modo che le cose avvengano davvero (davvero pensiamo che ogni volta che un sito non ha un title tag ottimizzato è perché "nessuno lo aveva notato"?)
Quali competenze sviluppare in questo senso? A mio parere saranno fondamentali la capacità di analisi e di relazione - sia in termini "soft", molto vicina alla negoziazione, sia in termini "hard", ovvero lo sviluppo di profili T-shaped che permettano di mantenere verticalità di ruolo ma consapevolezza di tematiche che permettano di dialogare con altre figure con competenza.
Ne parliamo?