Amazon Ha dedicato l’ultimo anno allo sviluppo di strumenti che consentono agli agenti di intelligenza artificiale di operare direttamente all’interno dei propri sistemi pubblicitari. Questa settimana, in occasione dell’evento unBoxed, ciò si è concretizzato in due risultati: un nuovo modo per gli strumenti di intelligenza artificiale di integrarsi con i dati pubblicitari di Amazone una nuova funzionalità specifica – già disponibile nell’ Pacvue Agent – che rivoluziona la velocità con cui un marchio o un’agenzia può ottenere una risposta d Amazon Marketing Cloud.
Questo progetto è stato al centro di una sessione tenutasi all’evento unBoxed, alla quale hanno partecipato Liz Joyce di Amazon Ads e Sunava Dutta, Chief Product Officer di Pacvue . Ecco cosa è emerso durante quella sessione, quali sono state le novità annunciate da Amazon , cosa significano concretamente per il vostro team e in che modo Pacvue sta già mettendo in pratica queste novità per voi.
Cosa ha annunciato l'Amazon
Per anni, per ottenere il massimo dai dati pubblicitari di Amazonera necessario affidarsi a uno specialista in grado di tradurre una domanda aziendale nel formato tecnico corretto e fornire un report. L’Ads MCP Server di Amazon, la cui versione beta è stata lanciata a febbraio, è stato progettato per eliminare questa fase di traduzione. Consente agli strumenti di intelligenza artificiale di connettersi direttamente ai sistemi pubblicitari di Amazone di agire per conto dell’utente, evitando che ogni azienda debba creare tale connessione da zero, un elemento alla volta.
Quello che Amazon ha annunciato all’evento unBoxed è stato il primo di quelli che definisce “Expert Tools” disponibili tramite il server MCP: l’ AMC SQL Generator. In parole semplici, l’ AMC SQL Generator trasforma una domanda aziendale formulata in linguaggio semplice in una query pronta per l’esecuzione.
Cosa significa questo, concretamente, per il tuo team? In breve, ti permette di porre una domanda di natura aziendale proprio come faresti con un collega (ad esempio: “Come stanno reagendo i clienti che non conoscono ancora il nostro marchio agli annunci in streaming di questo trimestre?”) e di ottenere una risposta verificata senza che nessuno debba sapere come scrivere una query.
Come Pacvue sta sfruttando il server MCP di Amazon
Questa novità è di enorme importanza per i marchi aziendali e le agenzie, poiché AMC ha sempre offerto risposte esaurienti a domande relative all’intero funnel. Tuttavia, per ottenere tali risposte era solitamente necessario attendere l’intervento di un team dedicato ai dati, adattare un modello esistente o ricorrere a un supporto esterno. Amazon Abbassare questa barriera significa che un numero maggiore di persone, che sono le vere responsabili delle questioni aziendali, potrà ottenere la risposta autonomamente.
Pacvue Abbiamo aderito sin dall’inizio alla versione beta di questa funzionalità, che è già disponibile all’interno dell’agente “ Pacvue ”. L’agente “ Pacvue ” funge da livello di collegamento: riceve la domanda in linguaggio naturale, la inoltra agli strumenti Expert di Amazone restituisce l’analisi e la query pronta per l’esecuzione. Insieme, trasformano la frase “Ho una domanda” in “Ecco la tua risposta” in un unico passaggio.
I risultati di questa integrazione parlano da soli: le risposte alle domande di “ AMC ”, che prima richiedevano ore o giorni, ora vengono fornite fino a 80 volte più velocemente, e il tempo impiegato per elaborare la query sottostante si è ridotto di circa il 90%. In pratica, questa è la differenza tra dover attendere un rapporto la settimana successiva e ottenere una risposta durante la riunione in cui è stata sollevata la domanda.
Vale anche la pena sottolineare ciò che non cambia , perché la velocità non deve andare a discapito del controllo. Una persona mantiene comunque il controllo su tutto ciò che riguarda le vostre campagne attive. Il generatore SQL di AMC e l’agente di Pacvue lavorano in sinergia per individuare un’intuizione, scrivere la query sottostante e persino creare un pubblico. Ma prima che quel pubblico venga aggiunto a una campagna attiva, qualcuno del vostro team deve confermarlo e decidere il momento giusto.
Sul palco di unBoxed
All’edizione di quest’anno di unBoxed, Sunava Dutta, Chief Product Officer di Pacvue , è salita sul palco insieme a Liz Joyce di Amazon Ads per discutere di ciò che serve realmente per mettere un agente di intelligenza artificiale al lavoro sui dati pubblicitari di un marchio. La loro conversazione ha messo in luce alcune delle considerazioni più importanti – e dei potenziali errori – che i marchi dovrebbero tenere a mente quando valutano e utilizzano agenti di intelligenza artificiale:
- La maggior parte degli agenti di IA fallisce a causa dell’accesso, non dell’intelligenza. Liz ha esordito individuando un modello ricorrente in tutto il settore. La maggior parte delle aziende che sperimentano agenti di IA non riesce mai a far sì che questi generino un valore duraturo, e il motivo è quasi sempre che l’agente non riesce ad accedere ai dati e al contesto corretti, non che l’IA sottostante non sia abbastanza intelligente. La stessa IA, se orientata verso i dati effettivi del proprio account piuttosto che meno, produce due esperienze molto diverse. Questo è un filtro utile da tenere presente la prossima volta che valuterete un nuovo strumento pubblicitario basato sull’IA. La domanda che vale la pena porsi non è «quanto è avanzato il modello?», bensì «cosa riesce effettivamente a vedere?».
- Per ottenere una risposta da AMC non è più necessario formulare una domanda completa. Grazie a una combinazione di strumenti come il generatore SQL AMC di Amazone Pacvue, ciò che in passato seguiva uno dei due percorsi (navigare attraverso una serie rigida di filtri o scrivere codice SQL) ora può avvenire sotto forma di conversazione, in cui i team lavorano insieme a un agente di intelligenza artificiale che Sunava ha descritto come una sorta di “sparring partner”. Invece di presentarsi con una domanda già completamente formulata, è possibile interagire con l’agente per affinare ciò che si sta effettivamente cercando di capire, per poi proseguire da lì.
- L’errore più comune che commettono i team è quello di formulare richieste vaghe. Alla domanda su cosa osservi più spesso, Sunava ha indicato richieste troppo generiche, come “aiutami ad aumentare il mio ROAS per questa campagna”. Ciò tralascia i dettagli che contano davvero (cosa si intende per successo, cosa è fuori discussione, quali presupposti adottare), costringendo l’agente a tirare a indovinare. A volte ciò porta a una risposta palesemente errata. Altre volte, invece, può portare a una risposta che sembra corretta ma non lo è, e potresti non accorgerti della differenza se non in un secondo momento. Il consiglio di Sunava è semplice: sii specifico su ciò che chiedi e conserva una serie di istruzioni e presupposti che hai già testato, in modo da non dover ripartire da zero ad ogni richiesta.
- La valutazione dei risultati di un agente non è compito di una sola persona. Sunava l’ha descritta come una suddivisione in base a chi è più coinvolto in ciascun tipo di decisione. Il fornitore tecnologico verifica che l’agente stesso funzioni correttamente, chi detiene l’autorità di bilancio è responsabile di tutto ciò che riguarda la spesa, mentre chi gestisce la campagna giorno per giorno è responsabile delle decisioni relative alle prestazioni.
- I team si affidano all’IA per pensare, non per spendere. Come ha affermato Sunava: «Ci siamo abituati a lasciare che gli agenti pensino per noi, ma non siamo ancora pronti a lasciare che siano loro a spendere». Ha poi aggiunto che questo è l’istinto giusto, vista la situazione attuale del settore. Liz ha proposto un’analogia che coglie perfettamente il concetto: un agente è molto simile a un nuovo membro del team. Non daresti mai a qualcuno l’accesso completo alle tue dashboard e ai tuoi report fin dal primo giorno dicendogli di prendere una decisione da un milione di dollari, e la stessa logica vale per un agente di IA che gestisce la tua spesa pubblicitaria.
Liz ha concluso la sessione con quattro consigli per la creazione di flussi di lavoro basati sull’autonomia. Tradotti in termini concreti per i marchi che adottano tali flussi di lavoro, vale la pena tenerli a portata di mano come lista di controllo rapida prima di lanciare qualsiasi iniziativa al proprio team:
- Metti prima in ordine i tuoi dati. Qualsiasi agente, per quanto competente, può essere utile solo nella misura in cui ha a disposizione le informazioni effettivamente visibili. Assicurati che la struttura del tuo account e la cronologia delle campagne siano in ordine prima di aspettarti una risposta precisa.
- Prima di iniziare, definisci cosa intendi per “migliore”. Chiarisci se il tuo obiettivo è risparmiare ore di lavoro degli analisti, individuare i problemi più rapidamente o far emergere informazioni che al momento ti sfuggono completamente.
- Stabilite le vostre regole prima che se ne presenti la necessità. Decidete insieme, come squadra, quali azioni un agente debba poter intraprendere autonomamente e quali invece debbano sempre essere approvate da una persona, prima di doverlo decidere sotto pressione nel bel mezzo di una campagna.
- Non accontentarti di una “scatola nera”. Qualunque strumento tu decida di adottare, che sia di Pacvueo di altri, dovrebbe essere in grado di spiegarti perché ha agito in un certo modo, non limitarsi a fornirti il risultato finale.
Cosa significa questo per il tuo team
Se avete provato a integrare uno strumento di intelligenza artificiale nei vostri dati pubblicitari ottenendo risultati generici, oppure avete visto un progetto pilota fallire dopo la demo iniziale, non siete i soli. Al momento questa è la norma, non l’eccezione, e solitamente il problema risiede nel fatto che l’agente non ha accesso ai dati e al contesto corretti relativi alla vostra attività specifica. Unendo le forze, Amazon’s AMC SQL Generator e Pacvue Agent colmano questa lacuna. Uno apporta una profonda competenza in materia di AMC , mentre l’altro fornisce il contesto dell’account a cui applicarla; il risultato è quindi una risposta concreta su ciò che sta realmente accadendo nella vostra azienda.
Per vedere come funziona all'interno di un Agent d Pacvue , prenota una demo.
Per saperne di più sul generatore SQL di AMC e su tutti gli annunci fatti da Amazon in occasione dell’unBoxed di quest’anno, unisciti a noi per l’evento “unBoxed unPacked: Keynote Breakdown & Live AMA” il 7 ottobre. Registrati qui.
