Corrispondenza generica

Definizione di corrispondenza generica

La corrispondenza generica è un tipo di corrispondenza per parole chiave utilizzata sulle piattaforme pubblicitarie sui motori di ricerca come Google Ads, Microsoft Ads e Amazon Ads che consente agli annunci di apparire per ricerche correlate a una parola chiave, inclusi sinonimi, varianti, errori di ortografia, termini correlati e ricerche con ordini delle parole differenti. È il tipo di corrispondenza predefinito per tutte le parole chiave in Google Ads, il che significa che quando crei una nuova parola chiave senza specificare il tipo di corrispondenza, essa viene automaticamente impostata come generica. Questa opzione offre agli inserzionisti la portata più ampia possibile, permettendo agli annunci di apparire su un’ampia gamma di ricerche degli utenti che l’algoritmo del motore di ricerca considera pertinenti rispetto alla parola chiave dell’inserzionista, anche se queste ricerche non contengono i termini esatti. Il principale vantaggio della corrispondenza generica è la capacità di aiutare gli inserzionisti a scoprire nuove ricerche di clienti ad alta intenzione che potrebbero non aver previsto, riducendo al contempo il tempo e lo sforzo necessari per costruire manualmente liste estese di parole chiave.

Contesto e background della corrispondenza generica

Il concetto di corrispondenza generica è emerso agli albori della pubblicità pay-per-click (PPC), quando i motori di ricerca hanno riconosciuto che gli utenti spesso cercano utilizzando una terminologia diversa da quella prevista dagli inserzionisti. Intorno al 2006, Google introdusse la corrispondenza generica espansa, che ampliò notevolmente la capacità dell’algoritmo di abbinare annunci a ricerche correlate oltre le semplici varianti delle parole chiave. Questa evoluzione rifletteva il crescente investimento di Google nel machine learning e nell’intelligenza artificiale per migliorare la pertinenza dei risultati di ricerca e degli annunci. Negli ultimi vent’anni, la corrispondenza generica è diventata sempre più sofisticata, incorporando segnali contestuali come la cronologia delle ricerche dell’utente, i contenuti delle landing page, i temi dei gruppi di annunci e le informazioni sul dispositivo per determinare la pertinenza. Secondo una ricerca di Adalysis che ha analizzato 16.825 campagne di ricerca, la corrispondenza generica rimane uno strumento potente se abbinata a strategie di offerta moderne, pur richiedendo una gestione attenta. Il passaggio alla corrispondenza generica guidata dall’IA è stato particolarmente marcato dal 2021, quando Google ha ritirato il modificatore di corrispondenza generica (BMM) e ha iniziato a consolidare la corrispondenza delle parole chiave attorno a tre tipi principali: corrispondenza generica, a frase ed esatta. Oggi, la corrispondenza generica rappresenta la visione di Google per il futuro della pubblicità sui motori di ricerca, dove sono gli algoritmi di machine learning a gestire la complessità dell’abbinamento delle query, anziché lasciare agli inserzionisti la costruzione manuale di liste di parole chiave restrittive.

Come funziona la corrispondenza generica: spiegazione tecnica

La corrispondenza generica opera tramite un sofisticato algoritmo di machine learning che analizza molteplici segnali per determinare se una query di ricerca dell’utente sia pertinente rispetto alla parola chiave dell’inserzionista. Quando aggiungi una parola chiave a una campagna con corrispondenza generica, il sistema di Google non cerca semplicemente corrispondenze esatte; valuta invece l’intento dietro la query di ricerca e lo confronta con l’intento della tua parola chiave. Ad esempio, se la tua parola chiave generica è “scarpe da tennis”, i tuoi annunci potrebbero apparire per ricerche come “sneakers da tennis”, “calzature sportive”, “scarpe da corsa per tennis”, “migliori marche di scarpe da tennis” o anche “come scegliere scarpe da tennis”. L’algoritmo considera fattori tra cui sinonimi (scarpe → calzature), forme singolari e plurali (scarpa → scarpe), errori di ortografia e battitura (sarpe → scarpe), variazioni nell’ordine delle parole (scarpe tennis → tennis scarpe) e ricerche correlate che condividono uno scopo simile. Il sistema di Google tiene conto anche del contenuto delle tue landing page e delle altre parole chiave nel gruppo di annunci per comprendere meglio il contesto e l’intento della tua offerta commerciale. Inoltre, il comportamento di ricerca degli utenti gioca un ruolo: se molti utenti che cercano un determinato termine convertono sul tuo sito, l’algoritmo di Google imparerà a far corrispondere quel termine più spesso. La piattaforma affina continuamente queste corrispondenze in base ai dati di performance, il che significa che la corrispondenza generica diventa più efficace nel tempo man mano che l’algoritmo apprende quali tipi di ricerche portano conversioni per la tua attività.

Corrispondenza generica vs altri tipi di corrispondenza

Il ruolo del machine learning e dell’IA nella corrispondenza generica moderna

La corrispondenza generica moderna è stata profondamente trasformata dai progressi nell’intelligenza artificiale e nel machine learning. L’ultima implementazione della corrispondenza generica di Google utilizza sofisticate reti neurali per comprendere l’intento dell’utente a un livello ben oltre la semplice corrispondenza di parole chiave. L’algoritmo ora analizza segnali contestuali quali tipo di dispositivo dell’utente, posizione geografica, ora del giorno, cronologia delle ricerche e persino i contenuti dei siti web visitati di recente. Secondo la guida tecnica Search Automation di Google, la piattaforma utilizza questi segnali per garantire che gli inserzionisti gareggino solo nelle aste pertinenti e ai livelli di offerta appropriati per ogni singolo utente e query. Questo approccio guidato dall’IA significa che la corrispondenza generica può ora identificare ricerche ad alta intenzione che sarebbe impossibile prevedere manualmente, rendendola particolarmente preziosa per gli inserzionisti con dati di conversione sostanziali. L’integrazione delle strategie di Smart Bidding—come Target CPA, Target ROAS e Massimizza il valore di conversione—con la corrispondenza generica ha creato una combinazione potente in cui l’algoritmo non solo identifica ricerche pertinenti ma ottimizza anche le offerte in tempo reale in base alla probabilità di conversione prevista. La ricerca di Adalysis dimostra che, con l’offerta Max Conversion Value, la corrispondenza generica ha superato gli altri tipi di corrispondenza in termini di ricavo per conversione, nonostante spesso abbia CPA più elevati. Questo risultato controintuitivo evidenzia come la corrispondenza generica guidata dall’IA, se configurata correttamente, possa generare risultati di business che vanno oltre i semplici indicatori di efficienza.

Varianti di corrispondenza generica e termini di ricerca correlati

Comprendere i tipi di ricerche che la corrispondenza generica cattura è essenziale per una gestione efficace delle campagne. I sinonimi rappresentano una delle varianti più comuni—se la tua parola chiave è “scarpe da corsa”, la corrispondenza generica abbinerà ricerche come “scarpe da jogging”, “scarpe sportive” o “sneakers”. Errori di ortografia e di battitura sono inclusi automaticamente, quindi ricerche come “sarpe da corsa” o “scarpe da cora” attiveranno comunque i tuoi annunci. Termini correlati che condividono uno scopo simile vengono abbinati, così una parola chiave come “servizi di digital marketing” potrebbe far apparire il tuo annuncio per ricerche come “agenzia di marketing online” o “consulente marketing internet”. Variazioni nell’ordine delle parole sono gestite con flessibilità, quindi “scarpe tennis” corrisponderà come “scarpe da tennis”. Forme singolari e plurali sono considerate equivalenti, e diversi tempi verbali vengono riconosciuti. Inoltre, la corrispondenza generica può abbinare ricerche che includono ulteriore contesto o modificatori—ad esempio, “migliori scarpe da tennis per campi in terra” o “scarpe da tennis economiche sotto i 100 euro” corrisponderebbero alla parola chiave generica “scarpe da tennis”. L’algoritmo considera anche modificatori di intento di ricerca come “come”, “vicino a me”, “recensioni” o “comprare”, riconoscendo che rappresentano diverse fasi del percorso cliente ma possono essere comunque rilevanti per il tuo business. Questo approccio completo alla corrispondenza permette alle campagne generiche di catturare una vasta gamma di ricerche dei clienti, dalle query di ricerca iniziale a quelle di acquisto ad alta intenzione, risultando particolarmente prezioso per le aziende che desiderano massimizzare la copertura e scoprire nuovi segmenti di clientela.

Best practice per la gestione delle campagne con corrispondenza generica

Gestire con successo le campagne a corrispondenza generica richiede un approccio strategico che bilanci copertura e pertinenza. La prima e più importante best practice è implementare lo Smart Bidding, che Google sottolinea essere essenziale per il successo della corrispondenza generica. Gli algoritmi di Smart Bidding analizzano i segnali contestuali in tempo reale per assicurare offerte adeguate per ogni query, evitando sprechi di budget su click irrilevanti e massimizzando conversioni o ricavi. La seconda pratica fondamentale è costruire e mantenere una lista completa di parole chiave escluse. Rivedendo regolarmente il report dei termini di ricerca—che mostra le ricerche effettive che hanno attivato i tuoi annunci—puoi individuare query irrilevanti e aggiungerle come parole chiave escluse per evitare futuri sprechi di impression. Ad esempio, se vendi scarpe da tennis di fascia alta ma noti che ricerche come “scarpe da tennis economiche” o “scarpe da tennis scontate” attivano i tuoi annunci, dovresti aggiungerle come escluse. La terza best practice è monitorare costantemente i report dei termini di ricerca, idealmente ogni settimana o ogni due settimane, per identificare nuove opportunità di parole chiave escluse e scoprire ricerche inaspettate ad alte performance che potrebbero diventare nuove keyword. In quarto luogo, struttura i gruppi di annunci in modo ponderato raggruppando keyword correlate, poiché Google utilizza il contesto del gruppo di annunci per comprendere meglio l’intento commerciale. In quinto luogo, ottimizza le landing page per comunicare chiaramente la tua proposta di valore, dato che l’algoritmo di Google considera anche il contenuto della pagina di atterraggio per valutare la pertinenza. Al sesto punto, utilizza un tracciamento delle conversioni accurato affinché il machine learning di Google abbia dati sufficienti per ottimizzare efficacemente—senza un tracciamento corretto, lo Smart Bidding non può funzionare in modo ottimale. Infine, testa la corrispondenza generica gradualmente, iniziando con un sottoinsieme di parole chiave o una campagna dedicata per comprenderne le performance nel tuo business prima di espandere l’utilizzo.

Corrispondenza generica e parole chiave escluse: una relazione strategica

La relazione tra corrispondenza generica e parole chiave escluse è fondamentale per il successo della campagna. Poiché la corrispondenza generica ha una portata molto ampia, le parole chiave escluse rappresentano il contrappeso essenziale, consentendo agli inserzionisti di escludere ricerche irrilevanti mantenendo la copertura offerta dalla corrispondenza generica. Pensa alla corrispondenza generica come a una rete da pesca con maglie larghe che cattura molti pesci (ricerche), e alle parole chiave escluse come a un filtro che rimuove le catture indesiderate. Aggiungendo una parola chiave esclusa, comunichi al motore di ricerca: “Non mostrare il mio annuncio per questo termine di ricerca.” Le parole chiave escluse possono essere applicate anch’esse con diversi tipi di corrispondenza—corrispondenza generica negativa esclude qualsiasi ricerca che contenga quel termine in qualsiasi forma, corrispondenza a frase negativa esclude ricerche che contengono quella frase nello stesso ordine, e corrispondenza esatta negativa esclude solo quella query esatta. La maggior parte degli inserzionisti utilizza una combinazione di tutti e tre i tipi per creare una strategia di esclusione a livelli. Ad esempio, un rivenditore di orologi di lusso potrebbe aggiungere “economico”, “sconto” e “budget” come parole chiave escluse generiche per escludere chi cerca prodotti a basso costo, aggiungendo invece “orologi falsi” o “contraffazione” come escluse esatte per escludere ricerche su prodotti illegali. La sfida con le parole chiave escluse è scoprire tutte le ricerche irrilevanti prima che sprechino budget—per questo l’analisi regolare dei report dei termini di ricerca è fondamentale. Molti inserzionisti di successo mantengono una lista principale di parole chiave escluse a livello di account, applicata a tutte le campagne, integrata da liste specifiche per singole campagne o gruppi di annunci per un controllo più granulare. Secondo le ricerche di settore, gli account che gestiscono attivamente le parole chiave escluse registrano miglioramenti significativi in CPA ed efficienza generale, rendendo questa pratica una delle attività di ottimizzazione con il ROI più elevato per i professionisti PPC.

Metriche di performance e misurazione della corrispondenza generica

Misurare la performance delle campagne a corrispondenza generica richiede di comprendere come questo tipo di corrispondenza influenzi le metriche chiave della pubblicità in modo diverso rispetto a tipi più restrittivi. Secondo una ricerca approfondita di Adalysis su oltre 16.000 campagne di ricerca, la corrispondenza esatta offre costantemente i CTR, i tassi di conversione e il ROAS più alti, ma con molte meno impression. La corrispondenza generica, al contrario, genera molte più impression e click ma tipicamente con tassi di conversione inferiori e costi per acquisizione più alti. Tuttavia, la ricerca ha evidenziato un dato sorprendente: con le strategie di offerta Max Conversion Value, la corrispondenza generica ha prodotto un ricavo per conversione più alto rispetto alla corrispondenza esatta, nonostante il CPA superiore. Questo suggerisce che la corrispondenza generica, se abbinata a strategie di offerta adeguate, può generare conversioni di valore superiore anche con un tasso di conversione più basso. Gli indicatori chiave di performance (KPI) da monitorare per le campagne a corrispondenza generica includono: quota impression (la percentuale di impression disponibili ottenuta), CTR, tasso di conversione, costo per click (CPC), costo per acquisizione (CPA), ROAS e ricavo per conversione. Inoltre, monitorare la performance dei termini di ricerca è fondamentale—identificare quali ricerche specifiche generano conversioni e quali invece sprecano budget aiuta a perfezionare la strategia delle parole chiave escluse. Molti inserzionisti monitorano anche il quality score, assegnato da Google in base a CTR previsto, pertinenza dell’annuncio ed esperienza sulla landing page. Per le campagne generiche, è importante segmentare la performance per strategia di offerta (Smart Bidding vs manuale), poiché le stesse parole chiave generiche possono performare in modo molto diverso in base all’approccio di offerta. Infine, l’attribuzione diventa importante con la corrispondenza generica, poiché la gamma più ampia di ricerche include query sia ad alta che bassa intenzione: capire quali ricerche contribuiscono realmente alle conversioni lungo il percorso cliente aiuta a ottimizzare la distribuzione del budget.

Corrispondenza generica sulle diverse piattaforme pubblicitarie

Sebbene Google Ads sia la piattaforma più nota per l’uso della corrispondenza generica, il concetto si estende su diversi ecosistemi pubblicitari. Microsoft Ads (ex Bing Ads) implementa la corrispondenza generica in modo simile a Google, permettendo agli annunci di apparire su ricerche correlate, inclusi sinonimi e varianti. Amazon Ads utilizza la corrispondenza generica per le campagne di prodotti sponsorizzati, abbinando le query di acquisto correlate alle keyword dell’inserzionista, sebbene l’algoritmo sia ottimizzato per l’intento e-commerce. Apple Search Ads impiega anch’essa la corrispondenza generica come opzione predefinita per le campagne di promozione delle app. Ogni piattaforma ha addestrato il proprio algoritmo di corrispondenza generica in base agli utenti e alle modalità di ricerca, quindi la stessa parola chiave può avere corrispondenze diverse a seconda della piattaforma. Ad esempio, una keyword generica su Google potrebbe abbinare varianti diverse rispetto alla stessa keyword su Microsoft Ads, a causa delle differenze nei comportamenti di ricerca e nei modelli di machine learning. Inoltre, le piattaforme di ricerca basate sull’IA come Perplexity, ChatGPT e Google AI Overviews stanno iniziando a integrare pubblicità e contenuti sponsorizzati, e comprendere come queste piattaforme abbinano le query ai contenuti degli inserzionisti sta diventando sempre più importante. Per i brand che utilizzano AmICited per monitorare la presenza sulle piattaforme AI, capire i principi della corrispondenza generica è utile per prevedere dove possono comparire menzioni del brand e contenuti dei competitor nelle risposte generate dall’IA. Il concetto di corrispondenza—trovare contenuti e varianti correlate—è fondamentale per il modo in cui i sistemi AI recuperano e classificano le informazioni, rendendo le logiche della corrispondenza generica rilevanti anche oltre la pubblicità PPC tradizionale.

Modificatore di corrispondenza generica (BMM) e suo ritiro

Il modificatore di corrispondenza generica (BMM) era un tipo di corrispondenza delle parole chiave intermedio fra generica e a frase, che offriva agli inserzionisti più controllo rispetto alla generica ma più copertura rispetto alla frase. Le parole chiave BMM venivano create aggiungendo un segno più (+) davanti alle parole che dovevano essere incluse nella query, come “+scarpe +tennis”, che avrebbe abbinato le ricerche contenenti sia “scarpe” che “tennis” in qualsiasi ordine. Il BMM era popolare tra gli inserzionisti che volevano un compromesso tra copertura e pertinenza, soprattutto prima dello sviluppo degli algoritmi moderni di Smart Bidding. Tuttavia, nel febbraio 2021 Google ha annunciato che avrebbe iniziato a incorporare i comportamenti BMM nella corrispondenza a frase e, da luglio 2021, il BMM è stato completamente ritirato. Le parole chiave BMM esistenti sono state automaticamente convertite in corrispondenza a frase espansa. Questa semplificazione riflette la strategia di Google di affidarsi maggiormente all’intelligenza artificiale invece che a restrizioni manuali sui tipi di corrispondenza. Il ritiro del BMM è stato controverso tra i professionisti PPC, molti dei quali ritenevano di avere meno controllo sulle corrispondenze. Tuttavia, Google sostiene che gli algoritmi moderni di Smart Bidding, abbinati a una migliore corrispondenza generica, possono ottenere risultati migliori rispetto al controllo manuale offerto dal BMM. Gli inserzionisti che si affidavano al BMM hanno dovuto passare alla corrispondenza generica con Smart Bidding o alla corrispondenza esatta per un controllo più stretto. Questa evoluzione dimostra come il settore pubblicitario si stia spostando verso una maggiore automazione e ottimizzazione guidata dall’IA, con minore dipendenza dalla gestione manuale delle keyword.

Corrispondenza generica e monitoraggio del brand nelle ricerche AI

Per organizzazioni come AmICited che monitorano la presenza del brand sulle piattaforme di ricerca AI e sulle reti PPC, comprendere la corrispondenza generica è cruciale per una protezione completa del brand e per l’intelligence competitiva. Quando i competitor fanno offerte su parole chiave generiche correlate al tuo brand, i loro annunci possono apparire per ricerche che includono il nome del tuo brand più termini correlati, come “il tuo brand vs concorrente” o “alternativa a il tuo brand”. Allo stesso modo, nel tracciare dove compare il tuo brand nei risultati di ricerca generati dall’IA su piattaforme come Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews e Claude, il concetto di corrispondenza generica aiuta a spiegare perché il tuo brand possa apparire in risposte a query che non menzionano direttamente il brand. I sistemi AI usano logiche simili alla corrispondenza generica—identificando concetti correlati, sinonimi e contesti rilevanti—per recuperare e classificare i contenuti nelle loro risposte. Ad esempio, se il tuo brand è un importante fornitore di “software di project management”, un sistema AI potrebbe includerlo in risposte a query su “strumenti di collaborazione per team” o “piattaforme di automazione dei flussi di lavoro”, anche se quei termini non erano presenti nella query iniziale. Questo rende la comprensione della corrispondenza generica essenziale per i brand che vogliono monitorare il posizionamento competitivo nelle ricerche AI. Inoltre, comprendere la corrispondenza generica aiuta i brand a individuare opportunità per creare contenuti che si posizionano per ricerche correlate, assicurando visibilità su tutto lo spettro dell’intento di ricerca dei clienti. Per gli inserzionisti PPC, monitorare le strategie di offerta generiche dei competitor—identificando su quali keyword fanno offerte ampie—fornisce preziose informazioni su segmenti di clientela target e posizionamento di mercato.

Futuro della corrispondenza generica e della pubblicità sui motori di ricerca

Il futuro della corrispondenza generica è strettamente legato all’evoluzione di intelligenza artificiale e machine learning nella pubblicità sui motori di ricerca. Google ha già manifestato l’intenzione di puntare su un’automazione ancora maggiore, con iniziative come le campagne AI Max for Search che trattano tutte le keyword come generiche e si affidano unicamente al machine learning per l’abbinamento delle query e l’ottimizzazione delle offerte. Questo rappresenta un cambiamento significativo rispetto al modello tradizionale centrato sulle keyword, verso un modello basato sull’intento, dove l’inserzionista specifica obiettivi di business e target, e i sistemi AI gestiscono la complessità dell’abbinamento delle query alle offerte commerciali. Gli esper