Evertune: l’AI per la GEO reinventa il programmatic targeting dei brand.

In questo scenario, la startup Evertune cerca di integrare l’ottimizzazione per i motori di ricerca conversazionali con il targeting pubblicitario tradizionale, monitorando e influenzando la visibilità dei brand nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale.

Il mondo della pubblicità programmatica, quello che compra e vende spazi pubblicitari online in millisecondi attraverso aste automatizzate, è da anni in una fase di profonda riorganizzazione.

La progressiva eliminazione dei cookie di terze parti, accelerata dalle mosse di Apple e dalle proposte di Google, ha reso obsoleti molti dei meccanismi di targeting basati sul tracciamento individuale.

In questo panorama in cerca di nuovi punti di riferimento, sta emergendo con forza una variabile inaspettata: l’intelligenza artificiale generativa.

Non più solo come strumento per creare annunci, ma come vero e proprio canale di scoperta dei prodotti, un luogo dove si formano le intenzioni d’acquisto.

Ed è qui che una startup come Evertune, fondata nel 2024, sta cercando di ritagliarsi un ruolo centrale, tentando un ponte inedito tra l’ottimizzazione per i motori di ricerca conversazionali e il targeting pubblicitario tradizionale.

La premessa di Evertune è che le risposte di ChatGPT, Gemini o Claude stiano diventando la nuova “pagina dei risultati” per milioni di utenti.

Se un modello linguistico raccomanda un brand piuttosto che un altro, quella menzione ha un valore commerciale enorme.

Il loro compito, quindi, è aiutare le aziende a monitorare e influenzare come vengono rappresentate all’interno di questi sistemi.

La piattaforma analizza oltre un milione di risposte AI mensili per brand, interrogando direttamente via API i principali modelli linguistici, per fornire un quadro statisticamente significativo della visibilità di un marchio.

Non si tratta di semplice sentiment analysis, ma di metriche strutturate come l’“AI Brand Score”, che combina la frequenza e la posizione in cui un brand viene raccomandato, o l’“AI Brand Index”, che offre un’istantanea della visibilità complessiva rispetto ai concorrenti quando il marchio non è incluso esplicitamente nelle domande.

I leader del marketing non possono ignorare l’impatto dell’AI. La nostra piattaforma fornisce gli insight per garantire che i brand rimangano visibili negli ambienti guidati dall’intelligenza artificiale

— Brian Stempeck, CEO e co-fondatore di Evertune

Ma il passaggio dall’analisi all’azione, nel gergo marketing, significa spesso pubblicità.

Ed è qui che la storia si fa interessante.

L’ipotesi di lavoro è che la profonda comprensione di cosa e chi influenza le risposte dell’AI possa essere convertita in strategie di targeting estremamente precise.

Se Evertune identifica che, per una certa categoria di prodotto, i modelli linguistici attingono regolarmente e positivamente a determinati siti di recensioni, blog specializzati o creator, quella informazione non vale solo per una strategia di relazioni pubbliche.

Diventa una lista di target per una campagna pubblicitaria contestuale o basata su dati di prima parte, in un’epoca in cui Google ha ritirato alcune tecnologie del Privacy Sandbox e il tracciamento tradizionale è sempre più complesso.

Il ritorno (indiretto) al programmatico

Brian Stempeck, CEO di Evertune, non è un nuovo arrivato.

Ha contribuito a costruire The Trade Desk, una delle principali piattaforme di acquisto pubblicitario (DSP) al mondo.

La sua esperienza nel lato “demand” del mercato programmatico gli fornisce una mappa mentale precisa di come i budget vengono allocati.

Il suo ragionamento sembra essere questo: se il percorso di discovery si sta spostando dentro le chat AI, allora gli investimenti pubblicitari dovranno seguire i segnali di valore che emergono da quel contesto.

In altre parole, Evertune non sta costruendo una DSP, ma sta creando il layer di intelligence che potrebbe dire a una DSP dove e come indirizzare gli investimenti per massimizzare la probabilità di apparire nelle raccomandazioni AI.

È un approccio laterale e sofisticato.

Invece di inseguire l’utente con cookie, si cerca di influenzare le fonti che l’AI considera autorevoli, per poi posizionare il brand negli spazi pubblicitari di quelle stesse fonti.

Una forma di “programmatico indiretto” che parte dall’analisi del contenuto per arrivare all’acquisto di spazio.

Questo meccanismo richiede integrazioni tecniche con l’ecosistema pubblicitario.

Sebbene i dettagli non siano pubblici, è plausibile che per “azionare” i suoi insight Evertune possa collaborare con piattaforme che già operano su grandi volumi di inventory, come PubMatic, che ha recentemente lanciato strumenti come il Creative Category Manager basato su AI per la trasparenza nel ciclo pubblicitario.

La partita si gioca sulla qualità dei dati e delle integrazioni

La credibilità tecnica di Evertune poggia su due pilastri.

Il primo è la scala e il rigore scientifico nella raccolta dati. Interrogare i principali LLM tramite integrazioni API dirette permette di costruire dataset significativi, andando oltre l’estrazione casuale da interfacce utente.

Il secondo è la capacità di tradurre queste montagne di dati in azioni concrete.

La piattaforma promette di fornire mosse specifiche di messaggistica e distribuzione per migliorare la visibilità nella ricerca AI.

Per un marketer, questo potrebbe significare ricevere l’indicazione di rivedere determinate pagine del sito web, di collaborare con un particolare network di publisher, o di adattare il tono di voce del materiale aziendale per allinearlo a come l’AI interpreta un certo argomento.

Tuttavia, il percorso è irto di sfide.

Il primo è la volatilità intrinseca dei modelli linguistici.

Gli algoritmi di OpenAI, Google o Anthropic vengono aggiornati frequentemente, e le loro fonti di conoscenza e meccanismi di risposta possono cambiare senza preavviso.

Una strategia basata sulle “preferenze” odierne di un LLM potrebbe diventare obsoleta da un giorno all’altro.

Il secondo è la trasparenza.

Le aziende che affidano budget significativi a questa strategia vorranno capire esattamente come vengono calcolati gli score e quali sono i margini di errore.

Infine, c’è la questione regolatoria: influenzare attivamente le risposte dei sistemi di AI potrebbe, in futuro, attirare l’attenzione di autorità che vigilano sulla trasparenza della pubblicità e sulla manipolazione dei contenuti.

La mossa di Evertune è sintomatica di un’era in cui il confine tra ottimizzazione per i motori di ricerca, public relations e acquisto pubblicitario programmatico si sta dissolvendo.

In un mondo senza cookie, il contesto – inteso come l’ambiente semantico in cui un brand vive – torna ad essere il re.

E l’intelligenza artificiale generativa sta diventando l’arbitro supremo di quel contesto.

La domanda che resta aperta è se le grandi piattaforme che controllano sia i modelli linguistici che gli inventory pubblicitari (pensiamo a Google) lasceranno a lungo a operatori terzi come Evertune il ruolo di intermediari in questo nuovo ecosistema, o se finiranno per internalizzare queste funzioni, riducendo ancora una volta il mercato a un gioco tra pochi grandi attori.

Per ora, startup come questa stanno provando a scrivere le regole di un gioco completamente nuovo.