Le 5 priorità della lead generation nell’era dell’IA

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La lead generation è sempre stata più complicata dell'e-commerce. I cicli sono lunghi e i dati sono sporchi, non essendoci un modo per distinguere subito lead buoni da quelli non validi. Come questo mondo cambia con la corretta implementazione dell’IA

Il problema dell’automazione

La lead generation utilizza vari canali per acquisire i contatti, e tra i più economici troviamo la SEO, l’email marketing e i webinar. (2) L’IA non va a sostituire questi strumenti, anche perché non è un canale vero e proprio, ma se implementata correttamente è in grado di portare fino al 55% in più di lead qualificati rispetto alla creazione di una campagna tradizionale. Il problema è che spesso non c’è una vera e propria coesione tra tutte le varie campagne di acquisizione contatti. (2)

Ricordiamo ad esempio che le campagne come Performance Max su Google Ads sono progettate per ottimizzare il valore delle conversioni, non il loro volume. (4)

Questo significa che, se inizio a registrare un tot di conversioni errate (lead sporchi, canali poco pertinenti, azioni di conversioni non corrette) il sistema impara da dati sbagliati, dove non c’è un tracciamento fatto bene e la macchina impara da dati sbagliati, portando a scalare il problema. Questo porterà la macchina a continuare nella direzione sbagliata, sempre più velocemente e in un modo sempre più efficace.

Ci sono una serie di errori che vengono fatti che portano dati sbagliati, lead non qualificate e campagne che invece di rientrare nell’investimento, ci fanno pensare che è tutto un costo ma senza un ritorno, e che quindi gli investimenti sono più delle truffe che delle campagne pubblicitarie

Adesso daremo dei consigli per migliorare le impostazioni di una campagna, quella per l’acquisizione di contatti, e che alla base di tutto deve avere la semplicità di essere specifica per qualcosa. Avere una pagina, una landing page, che ha più obbiettivi, dalla chiamata al form, dal whatsapp alle interazioni coi social, sembra più fatta per sperare che un utente ci clicchi sopra per sbaglio, e non che ci sia una ragione o una strategia dietro.

Avere troppi percorsi di conversione su una landing page non aiuta l'utente a decidere. (1) Crea ambiguità per i sistemi automatizzati. L'AI smette di capire quale azione stai cercando di ottenere e inizia a distribuire il budget in modo meno efficiente.

5 priorità per una buona lead generation

1. I dati di conversione vengono prima di tutto

Prima di toccare budget, creatività o targeting, controlla se le tue conversioni si stanno registrando correttamente. Verifica che i dati del CRM vengano passati alle piattaforme in modo pulito. Controlla che gli aggiornamenti degli stati dei lead tornino indietro come segnali. Se l'IA pensa di far bene quando in realtà sta sbagliando, ogni ottimizzazione successiva peggiorerà sempre di più il problema. (1)

2. Landing page semplici, non elaborate

Una pagina con tre call to action diverse non è una pagina ricca di opzioni. È una pagina che non sa cosa vuole. La pagina deve essere pensata per delle esigenze chiare, che parli all’utente e che spieghi in poche, pochissime frasi:

• Il problema che l’utente ha

• Come il nostro prodotto/servizio può risolverlo

• I risultati che si può aspettare dal nostro intervento

Fine. Aggiungere dettagli in più, può portare errori nell’identificazione dell’utente che è il tuo modello ideale, coloro che sono potenzialmente i lead qualificati. Altri dettagli in più, aumentano le probabilità di rivolgersi ad utenti non in linea

Per avere una prova di questo, prendi la landing page, e falla analizzare a Gemini o all’IA di Google Ads per la creazione di una campagna. Se questa ti crea dei titoli e descrizioni non in linea con quello che tu stai cercando, allora questo errore lo farà anche dopo che avrai lanciato una campagna. (1)

3. Budget su tutto il funnel, non solo sulla conversione finale

I sistemi IA si calibrano in base a quanto un potenziale lead può convertire (segnali di sentiment, visibilità e contesto), non solo quindi sul canale che poi ha portato l’effettiva conversione (performance sull'ultimo click). (4) Se tutto il budget è concentrato sul fondo del funnel, come una campagna brand o una ricerca su poche parole selezionate, stai perdendo dati preziosi che potrebbero migliorare la qualità dei lead in ingresso. Nel B2B questo è ancora più rilevante, visto che i cicli di acquisto sono lunghi per esigenze strutturali. E non fare l’errore di pensare che il B2B sia ancora un canale prettamente professionale, dove il professionista sceglie per ragioni puramente razionali. Anche il B2B ora è diventato emotivo. (6)

4. Anche la lead gen ha un feed = raccolta strutturata/schematica di informazioni

Anche se non hai un catalogo prodotti come un e-commerce (dove sono raccolte le info per prodotto), hai comunque dati strutturati sulla tua azienda, sui servizi offerti, sull'architettura del sito. Un feed ben costruito, anche semplice, aiuta i sistemi IA a capire chi sei e cosa offri. Lo stesso vale per i profili sulle mappe, come chi fa parte del settore HoReCa, che offrono vari tipi di servizi sparsi che se non vengono gestiti adeguatamente portano delle chiare conseguenze: informazioni incomplete o incoerenti creano confusione nell'attribuzione, soprattutto per le lead che arrivano via telefono. (1)

5. La creatività deve funzionare anche da sola

L'IA può spezzettare, ricombinare e accorciare le tue creatività. In alcuni placement potresti avere una solo headline per spiegare cosa fai e perché qualcuno dovrebbe contattarti. Se il tuo messaggio ha bisogno di tre titoli consecutivi per avere senso, è un problema. Ogni singolo asset dovrebbe comunicare qualcosa di utile, anche isolato dal contesto. (1)

Da dove partire

L'IA non ha cambiato i fondamentali. Ha reso i gap di performance meno perdonabili, (5) difatto:

• Chi aveva processi solidi sta vedendo i propri vantaggi amplificati;

• Chi aveva buchi nei dati o messaggi confusi sta vedendo i propri errori scalare automaticamente.

Il punto di partenza non è tecnologico, ma è editoriale. Capire cosa stai chiedendo all'utente, assicurarti che il sistema lo capisca allo stesso modo, e costruire un flusso di dati che rifletta la realtà.

Se vuoi capire dove sta il problema specifico nelle tue campagne, devi cominciare col chiederti se quello che chiedi all’utente è chiaro o no.

Noi di Duobu proviamo ogni giorno a fare un po’ meglio. Non è una cosa che accade in un giorno, richiede tempo e porta a risultati solo se vengono applicati. Lamentarsi che certi sistemi siano sbagliati a prescindere e che “rubino soldi”, lascia il tempo che trova. Sei tu a investire in un certo canale (come è Performance Max con Google Ads) ed è giusto che lavori bene, al meglio delle possibilità.

Smetti subito di “scommettere” con le ads, di “pagare per i risultati”. Prova ad essere più ordinato e a creare una struttura ordinata e chiara.

La risorsa più preziosa non è il denaro, ma è il tempo che impieghi in quello che fai. Dai che ce la si fa!

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Fonti

1. Search Engine Land (2026) - 5 priorities for lead gen in AI-driven advertising - Navah Hopkins - https://searchengineland.com/lead-gen-ai-driven-advertising-priorities-473660

2. Martal (2026) - Lead Generation Statistics 2026: Trends, Benchmarks & Insights - https://martal.ca/lead-generation-statistics-lb/

3. Digital Applied (2026) - B2B Lead Generation with AI: Complete Guide 2026 - https://www.digitalapplied.com/blog/b2b-lead-generation-ai-guide-2026

4. DM Cockpit (2026) - Demand Gen + PMax 2026: Better Lead Quality - https://www.dmcockpit.com/articles/demand-gen-pmax-2026-better-lead-quality

5. Hatch App (2026) - How AI is Reshaping Lead Generation & Conversion in 2026 - https://www.usehatchapp.com/blog/ai-reshaping-lead-gen-conversion

6. Duobu (2025) - Lead Generation 3.0: Why 'advanced' 2.0 strategies are already outdated - https://duobu.eu/en/lead-generation-3