L'IA può già automatizzare completamente le traduzioni di marketing? Approfondimenti dalle ultime ricerche

L'automazione del marketing tramite IA non funziona per assoluti

L'automazione del marketing basata sull'IA è già qui, ed è facile lasciarsi prendere dall’entusiasmo. Ma fin dove l’IA può davvero portare i team di marketing? E dove è ancora richiesto l’intervento umano per proteggere il targeting, la credibilità e le prestazioni (soprattutto nella localizzazione, nella SEO e nella GEO)?

Noi di Acolad siamo fortunati a poter contare su un'esperta di IA multilingue, la nostra Responsabile soluzioni globali Leena Peltomaa, che si è prefissata di affrontare a livello accademico queste domande cruciali.

Presso l'Università di Scienze applicate di Haage-Helia, Leena ha approfondito l'argomento nella sua tesi AI and the Generation of Marketing Content – A Comparative Study of Certain AI Writing Assistants

Nel suo studio, ha messo alla prova strumenti ampiamente utilizzati come Jasper, Writesonic, Grammarly e ChatGPT, ponendosi una domanda fortemente incentrata sul marketing: tali strumenti sono in grado di produrre contenuti multilingue che non siano solo leggibili, ma anche adatti alla SEO e alla GEO?

Oltre il 90% dei professionisti del marketing intervistati ha utilizzato l'IA per la creazione di contenuti e quasi tutti hanno provato a utilizzare ChatGPT. Il motivo è semplice: velocizza il lavoro.

Ma la stessa ricerca ne mostra anche i limiti. L'IA è in grado di creare rapidamente delle bozze con testi scorrevoli, ma spesso non tiene conto degli ingredienti che rendono efficace il marketing: targeting, credibilità e un tono che ispira fiducia nelle persone. Questo divario è ancora più rilevante quando si pubblicano contenuti in più lingue e si compete sia nella ricerca classica (SEO) sia nelle risposte generative (GEO).

Qui approfondiremo le principali scoperte di Leena e il loro significato per i responsabili del marketing e della localizzazione che devono decidere fino a che punto automatizzare tali processi.

Argomenti principali trattati:

• Cosa ha testato la ricerca (e perché è un benchmark realistico)
• Come i professionisti del marketing utilizzano oggi l'IA e cosa non le affiderebbero
• In quali ambiti l'IA offre dei buoni risultati e dove compromette la qualità del marketing
• Output multilingue, SEO e GEO: cosa è ancora difficile automatizzare
• Un modello operativo pratico per contenuti IA + umani su larga scala

Cosa ha effettivamente testato la ricerca

Un caso d'uso realistico: contenuti di marketing pronti per la pubblicazione

La tesi pone una domanda pratica: quanto sono efficaci gli assistenti di scrittura basati sull'IA nel creare contenuti di marketing multilingue ottimizzati per SEO e GEO? Si tratta di un requisito più alto rispetto a "Sono in grado di scrivere un paragrafo?". Si avvicina di più a ciò di cui il tuo team ha effettivamente bisogno quando pubblichi delle campagne su più mercati.

Per rendere i test realistici, sono stati utilizzati prompt che rispecchiano le comuni esigenze B2B: tono autorevole, targeting specifico per gli acquirenti, creazione di fiducia e una CTA chiara. La valutazione ha inoltre incluso più lingue (inglese, finlandese, svedese e tedesco), poiché il marketing globale raramente è solo in inglese.

Gli strumenti e le fonti di dati

Lo studio ha confrontato tre assistenti di scrittura basati sull’IA dedicati (Jasper, Writesonic e Grammarly) e ha utilizzato ChatGPT come base di riferimento per scopi generali.

I risultati provengono da quattro origini differenti: test pratici di output, un sondaggio LinkedIn (18 addetti al marketing di tutto il mondo), quattro interviste semi-strutturate e analisi delle recensioni degli utenti su piattaforme come Capterra e G2. Si tratta di un'istantanea di ciò che ha funzionato nella pratica al momento dei test.

Come sono stati giudicati i “contenuti di buona qualità”

Gli strumenti non sono stati valutati solo in base alla grammatica. La qualità del marketing è stata valutata utilizzando:

• Il framework delle 4W (chi, dove, perché, cosa) per verificare la chiarezza del posizionamento
• Profondità e impatto (andando oltre la struttura superficiale “caratteristica + aggettivo”)
• La filosofia EEAT di Google (esperienza, competenza, autorevolezza, affidabilità)

Queste lenti corrispondono al modo in cui gli acquirenti decidono e al modo in cui gli ecosistemi di ricerca premiano i contenuti.

Come i professionisti del marketing utilizzano oggi l'IA

L'utilizzo dell’IA è molto diffuso, ma soprattutto per la creazione di bozze e l’ideazione

Dal sondaggio e dalle interviste è emerso un pattern evidente: l'IA è ampiamente utilizzata, ma di rado viene considerata attendibile come soluzione completa. Gli esperti di marketing hanno descritto l'IA come uno strumento di uso quotidiano, quasi come un membro aggiuntivo del team, ma si aspettano comunque di dover apportare delle modifiche prima della pubblicazione.

Non si tratta di riluttanza all’utilizzo di tale strumento, ma del voler garantire la qualità dei risultati. La maggior parte dei team cerca soluzioni veloci, ma non a scapito della credibilità del brand.

"Gli strumenti di IA vengono utilizzati più nella fase di ideazione che nella generazione effettiva dei contenuti. Spesso gli addetti al marketing preferiscono creare i propri prompt e perfezionare il processo, ad esempio aggiungendo le linee guida del brand come contesto."

"Bisogna sempre localizzare e rivedere, non ci si può mai fidare completamente."

La velocità è il grande vantaggio

Il “sì” più forte rilevato dai dati riguarda l’efficienza. Gli addetti al marketing utilizzano l'IA per passare da una pagina vuota a una prima bozza in pochi minuti, per poi generare più variazioni senza dover ricominciare da zero.

Questa velocità diventa ancora più preziosa nei flussi di lavoro reali, quando il messaggio di un prodotto cambia, il feedback legale arriva in ritardo o le vendite chiedono una proposta di valore più chiara. Invece di ripartire da zero, i team utilizzano l'IA per creare nuove versioni per diversi pubblici (ad esempio, acquirenti di approvvigionamento rispetto a acquirenti tecnici), canali (landing page, e-mail, social a pagamento) o persino piccoli esperimenti come variazioni di titoli e CTA, in modo che la campagna continui a procedere mentre gli esseri umani si concentrano sul risultato finale.

"Per me, la velocità è sicuramente il più grande vantaggio. Questi strumenti ci consentono di dare rapidamente forma alle idee, testare diversi approcci e apportare modifiche al volo. Questo tipo di flessibilità consente un enorme risparmio di tempo e supporta davvero i flussi di lavoro creativi."

L'abilità nel creare prompt è una ricchezza nascosta

La ricerca evidenzia anche un aspetto che molti leader sottovalutano: la qualità dell'output dipende dalle competenze dell'utente. Diversi intervistati hanno sottolineato che conoscenza del prompting e del dominio del mondo reale sono essenziali. Senza un buon contesto, l'IA ricorre a modelli generici.

Quindi, se da un lato l'IA può ridurre il tempo di scrittura, dall'altro può anche incrementare il tempo di revisione se il team non dispone delle conoscenze di prompting o delle competenze specifiche in materia necessarie.

"L'utente deve padroneggiare l’arte della creazione di prompt e conoscere il contesto e i fatti del mondo reale per poter valutare l'utilità dell'output."

In quali ambiti l'IA offre dei buoni risultati nei flussi di lavoro del marketing

La redazione di bozze in inglese offre in genere dei buoni risultati

Nello studio, gli assistenti di scrittura basati sull'IA (e i chatbot generici) hanno prodotto in genere dei buoni risultati nella creazione di testi in inglese scorrevoli. Ecco perché sono utili per le prime bozze, la delineazione generale di idee e la creazione di varianti per una campagna.

Questa capacità spiega anche perché l'adozione è aumentata tanto rapidamente: se si creano grandi volumi di contenuti, un generatore di bozze affidabile influenza la produttività.

L'IA offre buoni risultati nella generazione di contenuti in lingua inglese, ma i contenuti necessitano ancora di modifiche per funzionare bene come contenuti di marketing. Molti intervistati hanno affermato che, senza alcuna modifica, i risultati dell'IA risultano generici e non abbastanza tangibili per il pubblico di riferimento.

La revisione e l’ottimizzazione possono offrire grandi vantaggi in termini di produttività

Grammarly si è distinto nei feedback dei sondaggi come uno strumento di IA di supporto pratico per la revisione e l’ottimizzazione, soprattutto tra madrelingua inglesi e copywriter professionisti.

Ciò è in linea con il modo in cui molti team maturi utilizzano l'IA: non come sostituto di chi crea contenuti, ma come soluzione per velocizzare l’editing, la coerenza e la chiarezza.

"La maggior parte dei madrelingua inglesi e dei copywriter professionisti ritiene che [Grammarly] sia uno strumento valido o molto valido."

Dove la “piena automazione” compromette la qualità del marketing

Un output generico è la problematica ricorrente

Il problema più comune nei test degli strumenti non è la grammatica. È l’utilizzo di un linguaggio di marketing generico, che sembra plausibile ma dice poco. La tesi descrive ripetuti “clichè dell’IA”, aggettivi vaghi e strutture stereotipate che riducono l’attrattiva per il lettore.

In un contesto B2B, ciò è pericoloso. Un testo generico non si limita a essere poco efficace nel convincere. Può essere indice di scarsa competenza.

"I contenuti grezzi generati dall'IA mostrano spesso nello stile cliché tipici dell'IA e spesso rimangono di livello generico. Di conseguenza, l’output spesso non trasmette l'affidabilità e l'autorevolezza necessari per contenuti di marketing efficaci."

Il targeting e il posizionamento sono più ostici della formulazione di testi

Una delle informazioni più preziose è la frequenza con cui l'IA non coglie il "chi" e il "perché" nel posizionamento.

Di solito l'IA riesce a descrivere cosa fa un prodotto o un servizio. Ma spesso ha difficoltà a rivolgersi a un’esigenza specifica degli acquirenti, ad anticipare le obiezioni e a dimostrare la propria credibilità con prove tangibili.

In un esempio citato nei test condotti nell'ambito dello studio, anche quando il prompt specificava come pubblico di riferimento dei professionisti dell’approvvigionamento, il risultato spesso rimaneva generico e non coinvolgente.

È ancora difficile automatizzare il tono dei messaggi

Gli intervistati hanno spesso descritto il tono dei messaggi come un punto dolente, soprattutto quando il tono del brand è particolare o culturalmente radicato. Una citazione descrive perfettamente questo fenomeno: se il tuo messaggio è simile a quello di un "meccanico di trattori esperto della porta accanto", non puoi fare affidamento sull'IA per riprodurlo senza un pesante intervento umano.

Questo è il limite fondamentale dell'automazione: la voce del brand non dipende solo dalle parole scelte. Dipende dalla capacità di esprimere un giudizio.

"Tutti [i modelli di IA] sono carenti di sfumature, possono essere stilisticamente rigidi e tendono al “sovraccarico”, ad esempio applicando il tono del messaggio al testo. Questi strumenti forniscono molto spesso un'applicazione più aggressiva o entusiasta delle linee guida secondo modalità che uno scrittore umano esperto non seguirebbe."

Il supporto SEO e GEO non è uniforme

La ricerca mostra una fiducia non unanime nell'IA per quanto riguarda la Search Engine Optimization (SEO) o la Generative Engine Optimization (GEO). Circa il 60% di chi ha risposto al sondaggio ritiene che l'IA sia utile per l'ottimizzazione, mentre circa il 40% non la pensa così.

Durante i test degli strumenti, alcuni assistenti riuscivano a proporre parole chiave ragionevoli. Ma il lavoro più importante (allineamento all'intento di ricerca, selezione degli argomenti, creazione sulla base di prove e mappatura delle keyword del mercato locale) richiedeva comunque una strategia e una convalida umane.

Writesonic è un buon esempio di compromesso. Il flusso di lavoro strutturato e funzionalità "umanizzanti" hanno migliorato l'aspetto di una bozza per un blog, e lo strumento ha aggiunto fonti esterne per rafforzarne la credibilità. Tuttavia, tale strumento presentava anche dei problemi operativi: aveva difficoltà a rispettare i limiti di lunghezza, a volte era lento e alcune parole chiave suggerite non erano rilevanti.

"Quando testate [...] le parole chiave SEO identificate e gli approcci alla GEO erano tutt'altro che convincenti. La mancanza di consapevolezza culturale e contesto era chiaramente visibile nei risultati dell'IA. In altre parole, l'IA non elimina la necessità di un'adeguata ricerca SEO/GEO da parte di un addetto al marketing umano, anche se può rendere il processo significativamente più rapido."

Marketing multilingue: il divario nell'automazione si allarga

I risultati in inglese sono i più soddisfacenti, quelli in altre lingue sono meno affidabili

Un dato costante è che la qualità dell'output diminuisce al di fuori dell'inglese. E il problema non è solo grammaticale. Si tratta di naturalezza: frasi che danno l’impressione di essere tradotte da un’altra lingua, messaggi che non arrivano e terminologia che non corrisponde alle aspettative locali.

Nei test degli strumenti, le versioni multilingue spesso richiedevano un editing approfondito prima che fossero pronte per la pubblicazione e gli intervistati nutrivano forti dubbi sulla qualità degli strumenti di traduzione automatica integrati con assistenti di scrittura basati sull'IA.

Le traduzioni dei contenuti generati dall'IA presentavano spesso formulazioni e strutture grammaticali goffe, non scorrevoli e non naturali. Per ottenere buoni risultati, la maggior parte dei paragrafi richiedeva un editing approfondito.

I modelli generici possono tradurre meglio, ma non risolvono il problema della qualità dei contenuti

Gli intervistati hanno spesso preferito modelli generici come ChatGPT (e hanno menzionato positivamente Claude e Gemini per quanto riguarda le traduzioni). Durante i test, ChatGPT ha prodotto traduzioni relativamente naturali rispetto ad alcuni assistenti specializzati.

Ma il punto fondamentale è lo stesso: una traduzione migliore non significa automaticamente un marketing migliore. Se i contenuti originali sono generici, tradurli bene porta comunque a contenuti generici, solo in più lingue.

Perché la localizzazione non può essere "Un prompt → 20 mercati"

Il marketing multilingue non si riduce alla sola traduzione. Mercati diversi rispondono ad affermazioni diverse, prove diverse e livelli diversi di schiettezza.

È qui che un modello ibrido diventa una strategia per le prestazioni, non solo una rete di sicurezza. Gli esperti umani verificano se il messaggio è persuasivo in quel mercato, se le affermazioni sono conformi e appropriate e se le parole chiave e gli argomenti corrispondono al comportamento di ricerca locale.

"Gli strumenti di IA possono ignorare alcuni dettagli specifici nel prompt. Di solito, negli output mancano caratteristiche importanti di un marketing efficace: il risultato non è così credibile, approfondito e mirato come i professionisti del marketing vorrebbero. La soluzione tipica è progettare prompt migliori e fornire ai modelli più contesto [...] ma a volte questo non è sufficiente."

Un modello operativo pratico per contenuti di marketing basati sull’IA + umani

Come si traduce tutto questo nella pratica? La ricerca evidenzia uno schema semplice: lasciare che l'IA si occupi del grosso del lavoro in termini di velocità e struttura, quindi utilizzare le competenze umane per garantire accuratezza, prove e voce del brand.

Le lezioni seguenti traducono tali risultati in passaggi pratiche che i professionisti del marketing possono applicare a tutti i tipi di contenuti e di mercati.

Inizia con una definizione chiara di "pronto per la pubblicazione"

Se punti all'automazione, definisci il traguardo che vuoi raggiungere. Nella ricerca, la qualità significava credibilità, targeting e autorevolezza, non solo leggibilità.

Per molti team, "pronto per la pubblicazione" significa che la bozza deve superare alcuni semplici controlli: l'acquirente e l'intento sono inequivocabili, la copia include prove tangibili, il messaggio è in linea con il brand e puoi sostenere ogni affermazione

Crea dei limiti per ridurre le modifiche necessarie

La ricerca dimostra che le bozze dell’IA commettono errori se prive di contesto. Ecco perché dei limiti sono importanti.

Fornisci al modello le regole del tuo brand. Fornisci dettagli sul pubblico target. Aggiungi i punti di prova necessari. Quindi, applica la revisione umana dove è più importante: affermazioni regolamentate, accuratezza tecnica e sfumature legate al mercato.

Misura ciò che conta e non confondere il volume con l'impatto

Vale la pena sottolineare un punto importante della tesi: l'IA può aumentare il volume di output, ma la qualità può peggiorare se non viene effettuata una revisione umana. Se si procede in questa direzione, la qualità dei contenuti cala.

Un approccio migliore è la misurazione dei risultati: tasso di revisione, tempo di pubblicazione, visibilità organica, traffico qualificato, coinvolgimento, conversioni per mercato e coerenza del brand in tutte le lingue.

L'IA è dunque pronta per l’automazione completa del marketing?

Automatizza il ripetibile. Proteggi la differenziazione.

La ricerca non critica l'IA. Critica l’eccesso di fiducia in essa.

Gli assistenti di scrittura basati sull'IA sono già preziosi per la velocità, la stesura di bozze e l'iterazione. Tuttavia, in questo studio, non sono stati in grado di soddisfare sempre lo standard completo di contenuti di marketing efficaci, soprattutto in contesti multilingue e in casi d'uso B2B basati sulla credibilità.

Il modello vincente a breve termine è chiaro: l'IA per la scalabilità, gli esseri umani per la fiducia. Ecco come muoversi rapidamente senza sembrare generici, rischiare di non rispettare le normative o indebolire il proprio brand nei mercati globali.