Matteo Giorgi: «L’AI non sostituisce il marketer, lo amplifica. Chi non la usa oggi, domani è fuori mercato»

Intervista esclusiva con Matteo Giorgi uno dei professionisti italiani più attivi nell’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing: dalla SEO all’advertising, dalla data analysis alla strategia di crescita.

Matteo, parlaci di te. Come ti definiresti oggi, dopo anni di lavoro nel digital marketing?

Mi definisco un Digital Marketing Specialist con una forte componente analitica e una curiosità ossessiva per tutto ciò che è nuovo. Ho costruito la mia competenza attraverso anni di lavoro sul campo, toccando con mano ogni fase del funnel digitale: dalla ricerca organica all’advertising a pagamento, dall’analisi dei dati alla strategia di contenuto.

Ma se dovessi scegliere una parola sola per descrivere quello che sono diventato negli ultimi due anni, direi traduttore. Traduttore tra la complessità dei dati e le decisioni strategiche, tra le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale e le necessità reali delle aziende. Viviamo in un momento storico in cui la distanza tra chi capisce questi strumenti e chi li subisce sta diventando un vantaggio competitivo enorme. E io lavoro esattamente in quella distanza.

L’AI è diventata uno degli argomenti più discussi nel settore. Qual è stata la tua prima vera epifania con questi strumenti?

Il momento esatto lo ricordo benissimo. Stavo lavorando su un’analisi competitiva per un cliente, un processo che di solito mi portava via almeno due giorni tra raccolta dati, strutturazione, interpretazione e stesura del report. Ho deciso di coinvolgere un Large Language Model — in quel caso ChatGPT — non per delegargli il lavoro, ma per accelerare le parti più meccaniche e ripetitive.

Il risultato? Ho completato l’analisi in quattro ore. E soprattutto, avevo più tempo e energia mentale per concentrarmi sulle intuizioni strategiche, sulle domande da fare ai dati, sulle ipotesi da testare. Da quel momento ho capito una cosa fondamentale: l’AI non pensa al posto mio, ma mi libera spazio cognitivo per pensare meglio.

Come hai integrato concretamente i modelli AI come ChatGPT o Claude nel tuo workflow quotidiano di SEO?

L’integrazione è avvenuta in modo progressivo e molto pragmatico. Non ho mai adottato l’AI per il gusto della novità, ma solo quando risolveva un problema reale o migliorava la qualità del mio output.

Oggi uso i Large Language Model in più fasi della SEO. In fase di ricerca, mi aiutano a espandere i cluster di keyword partendo da un seed topic, a identificare angolazioni editoriali che non avrei considerato, a simulare le domande che un utente farebbe in diversi momenti del suo percorso d’acquisto. È un modo per ragionare con un interlocutore che ha una conoscenza enciclopedica ma ha bisogno della mia direzione strategica.

In fase di content production, uso Claude in modo particolare per la revisione e il rafforzamento semantico dei testi: non per generare contenuto dall’inizio alla fine — quello è ancora il posto sbagliato per l’AI senza supervisione umana — ma per ottimizzare la struttura, suggerire varianti di titoli, verificare la coerenza tra intento di ricerca e risposta fornita dall’articolo.

In fase di analisi tecnica, invece, i modelli mi aiutano a interpretare pattern anomali nel crawl budget, a suggerire ipotesi su cali organici, ad analizzare log di server con una velocità che manualmente sarebbe impensabile.

Il risultato complessivo è che riesco a gestire progetti SEO molto più complessi rispetto a prima, con la stessa qualità — anzi, spesso superiore — ma in tempi significativamente ridotti.

Parliamo di dati. GA4 e Looker Studio sono ormai i riferimenti per chi lavora con analytics. Come l’AI ha cambiato il tuo approccio all’analisi?

GA4 ha rappresentato una svolta importante nel modo in cui pensiamo i dati di traffico: il modello event-based è molto più flessibile del vecchio Universal Analytics, ma richiede anche una comprensione più profonda per essere sfruttato bene. Molti professionisti ancora oggi raccolgono dati senza estrarne vero valore.

L’AI ha cambiato il mio approccio in due direzioni complementari. La prima è la velocità di sense-making: quando osservo un dashboard su Looker Studio e vedo un’anomalia — un calo del tasso di conversione su un segmento specifico, una variazione del comportamento per sessione su determinati device — posso usare un LLM per generare rapidamente una lista di ipotesi plausibili da testare. È come avere un pensiero laterale sempre disponibile, un collega che non si stanca mai di fare brainstorming.

La seconda direzione è la comunicazione dei dati. Trasformare un’analisi quantitativa in un racconto comprensibile per un cliente o per un board è una delle competenze più sottovalutate nel digital marketing. Oggi uso i modelli AI per aiutarmi a strutturare narrative dai dati: parto dai numeri in Looker Studio, identifico il messaggio chiave, e collaboro con l’AI per trasformarlo in una storia con un arco logico chiaro, con insight azionabili, con un linguaggio accessibile ma preciso.

Il dato grezzo non ha mai preso decisioni. Le storie costruite sui dati, sì.

Google Ads e Meta Ads sono già piattaforme fortemente orientate all’AI. Quanto ha cambiato il tuo lavoro come specialist l’automazione algoritmica?

Tantissimo, e con un mix di entusiasmo e responsabilità. Le piattaforme hanno fatto un salto evolutivo enorme: Performance Max su Google Ads, Advantage+ su Meta — sono sistemi che gestiscono in autonomia placement, creatività, audience e offerta in modo che fino a cinque anni fa sarebbe sembrato fantascienza.

Ma c’è un rischio concreto che vedo spesso nei professionisti meno esperti: confondere l’automazione con la strategia. L’algoritmo è bravissimo a ottimizzare verso un obiettivo che gli dai, ma non sa dirti se quell’obiettivo è quello giusto per il business. Non sa interpretare il contesto di mercato. Non sa quando rallentare la spesa perché è in arrivo un cambio di posizionamento del brand. Non sa che il tuo cliente ha appena aperto un nuovo mercato geografico e che certi segnali storici non sono più affidabili.

Il mio ruolo oggi nell’ADV è molto più quello di un direttore d’orchestra che di un esecutore. Definisco le regole del gioco — struttura delle campagne, segnali di conversione, messaggi creativi, audience seed — e poi osservo l’algoritmo lavorare, intervenendo quando necessario. Integro l’analisi AI-driven delle performance con la mia lettura strategica del contesto.

L’integrazione tra i dati di GA4 e le piattaforme ADV attraverso connettori su Looker Studio mi permette di avere una visione unificata delle performance, che è il punto di partenza per qualsiasi ottimizzazione significativa. E usare un LLM per interpretare pattern di performance complessi — ad esempio, perché una campagna performa diversamente su audience con caratteristiche simili — mi permette di arrivare a insight che altrimenti richiederebbero ore di analisi manuale.

Molti colleghi hanno paura che l’AI possa togliere lavoro ai professionisti del digital marketing. Qual è la tua posizione?

È una domanda legittima, ma penso che il frame sia sbagliato. La domanda giusta non è “l’AI sostituirà i marketer?” ma “quale tipo di marketer sopravviverà all’AI?”

La risposta che ho elaborato dopo mesi di riflessione è questa: sopravviverà — anzi, prospererà — chi usa l’AI come moltiplicatore della propria intelligenza strategica, non chi cerca di competere con l’AI su terreni in cui l’AI è strutturalmente superiore.

Ci sono attività nel digital marketing che l’AI fa meglio di qualsiasi umano: elaborare volumi enormi di dati, generare varianti di testo in pochi secondi, ottimizzare campagne in real-time, identificare pattern in dataset complessi. Provare a competere su questi fronti senza usare l’AI è semplicemente inefficiente.

Ma ci sono dimensioni del marketing che restano profondamente umane: la comprensione del contesto culturale, l’empatia con il cliente finale, la visione strategica di lungo periodo, la capacità di costruire relazioni di fiducia, il coraggio di prendere decisioni in condizioni di incertezza. Queste non sono competenze che un LLM può sostituire — può supportarle, ma non replicarle.

Il professionista del futuro — e del presente, in realtà — è qualcuno che ha una solida base strategica e analitica, che usa l’AI per amplificare le proprie capacità operative, e che investe continuamente nello sviluppo delle competenze propriamente umane.

Chi non la usa oggi, domani è fuori mercato. Ma chi la usa senza capire cosa sta facendo, rischia di produrre lavoro mediocre a velocità industriale.

Parliamo di SEO in modo più specifico. L’arrivo dei risultati AI nelle SERP di Google sta cambiando le regole del gioco. Come ti stai adattando?

È una delle trasformazioni più profonde che abbia visto nel SEO da quando lavoro in questo settore. L’AI Overviews di Google, le funzionalità di ricerca conversazionale, l’integrazione sempre più stretta tra Gemini e la SERP — tutto questo sta ridefinendo cosa significa “posizionarsi” su Google.

Il traffico organico su query informazionali semplici sta diminuendo, questo è un dato di fatto che vedo nei report di GA4 di molti clienti. Google sta rispondendo direttamente alla domanda nella SERP, e l’utente a volte non ha più bisogno di cliccare.

Ma questo non significa che la SEO stia morendo. Significa che sta evolvendo verso qualcosa di più sofisticato. Le opportunità si stanno spostando verso le query ad alta intenzionalità commerciale e transazionale, verso i contenuti di approfondimento che l’AI non riesce a replicare con la stessa autorevolezza contestuale, verso la SEO di brand — essere citati come fonte affidabile nei risultati AI è diventato un obiettivo strategico.

La mia risposta pratica è stata duplice: da un lato ho affinato la capacità di produrre contenuti che rispondono a query complesse, multi-dimensionali, che richiedono expertise verticale che un modello generico non può simulare. Dall’altro ho intensificato il lavoro su tutto ciò che riguarda l’autorevolezza di dominio — backlink di qualità, presenza su piattaforme terze, citazioni autorevoli. Essere una fonte che l’AI cita è il nuovo “essere in prima pagina”.

Hai un approccio particolare per misurare l’impatto del tuo lavoro e dimostrare il valore ai clienti?

La misurazione è sempre stata il cuore del mio lavoro, e l’ecosistema GA4 + Looker Studio mi ha permesso di portarla a un livello di granularità e chiarezza che prima era molto più difficile da raggiungere.

Il principio che seguo è: ogni attività deve essere collegata a un obiettivo di business misurabile. Non porto mai al cliente un report di impressioni organiche o di click su un’inserzione come fine a se stesso. Porto la connessione tra quei numeri e i risultati che contano davvero: lead generati, contratti aperti, revenue attribuita, costo per acquisizione cliente.

Con GA4 riesco a costruire funnel di conversione molto più precisi rispetto al passato, tracciando micro-conversioni che mi permettono di capire dove si inceppa il percorso utente ancora prima che si manifesti un problema sulla conversione finale. Con Looker Studio creo dashboard personalizzate per ogni cliente, dove la narrativa visiva è costruita attorno alle loro priorità di business, non attorno alle mie metriche preferite.

E sempre più spesso uso i LLM per trasformare l’output di queste analisi in executive summary che un CEO o un imprenditore può leggere in tre minuti e capire esattamente cosa sta succedendo, perché sta succedendo e cosa bisogna fare. Il dato, da solo, non convince nessuno. Il dato raccontato bene — sì.

Una domanda finale: cosa consiglieresti a un professionista del digital marketing che vuole cominciare seriamente a integrare l’AI nel proprio lavoro?

Tre cose, molto concrete.

Prima: comincia con i tuoi problemi reali, non con le demo impressionanti che vedi sui social. Identifica un’attività ripetitiva nel tuo lavoro quotidiano — produzione di brief, analisi di performance, ricerca di keyword, scrittura di copy per A/B test — e usa un LLM per farlo insieme. Non per delegarlo completamente, ma per collaborare. Osserva cosa migliora, cosa no. Costruisci intuizione pratica.

Seconda: impara a fare buone domande. Il valore che ottieni da un modello AI dipende quasi interamente dalla qualità del tuo prompt. E un buon prompt non è una lista di istruzioni, è una conversazione progettata con intenzione. Studia il prompt engineering non come una tecnica esoterica, ma come una forma di comunicazione precisa. È una competenza che si traduce immediatamente in risultati migliori.

Terza: non smettere di sviluppare le competenze propriamente umane. L’AI è uno strumento, non un percorso di crescita professionale. Più sai di strategia, di psicologia del consumatore, di analisi finanziaria del marketing, di gestione della relazione con i clienti — più sarai in grado di usare l’AI in modo differenziante. Il livello della tua intelligenza strategica determina il valore che riesci a estrarre dall’intelligenza artificiale.

Il futuro del digital marketing è un futuro ibrido. E quelli che arriveranno più preparati sono quelli che oggi stanno già vivendo in quel futuro.

Matteo Giorgi è un Digital Marketing Specialist specializzato nell’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nei processi di SEO, Data Analysis e Advertising. Lavora con aziende e brand per trasformare i dati in strategie di crescita digitale misurabili e scalabili. Per collaborazioni e consulenze: https://matteogiorgi.com/