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Regole statiche
La logica if/else non capisce perché lo stesso aggiustamento di offerta può portare più click in una campagna e meno in un’altra.
La scelta dei team retail orientati alle performance
Samsung
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AliExpress
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TEMU
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SHEIN
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Alibaba
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Booking.com
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Acer
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Xiaomi
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Honor
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El Corte Inglés
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El Corte Inglés
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Livello di crescita CSS
Crescita Shopping extra
Senza pressione di auto-bidding
Le tue Google Ads rimangono al 100% prioritarie. Utilizziamo la logica predittiva per catturare solo quella domanda Shopping che al momento stai perdendo.
Senza competere con le tue stesse aste
Le tue campagne Google Ads non verranno mai influenzate.
Protezione predittiva IA contro la sovrapposizione
I dati proxy e i margini determinano in tempo reale la probabilità di auto-bidding.
Solo domanda incrementale
Più volume Shopping, senza che i tuoi CPC aumentino inutilmente.
Workflow: mappa asta
Raccogliere segnali
Proxy di prezzo, margine e domanda prodotto.
Logica predittiva d’asta
Stima quanto è probabile che tu sia già visibile qui.
Overlap sopra soglia?
Troppo rischio per la tua asta?
Rischio
Sicuro
Salta asta
Nessuna azione.
Esegui bid
Layer di crescita separato.
La tua base
Google Ads
campagna
CSS classico
Copia
parallela
Stessa asta
Stesso feed e budget colpiscono la stessa ricerca.
Risultato
Pressione self-bid
Alzi il tuo CPC e paghi di più per domanda che potevi già intercettare.
Costruito per domanda incrementale
L’obiettivo è ricavo Shopping aggiuntivo da aste e opportunità che il setup interno normalmente non copre.
Da modifier statici a logica adattiva
Le regole restano importanti, ma diventano guardrail invece dell’intero cervello della campagna.
Feed intelligence inclusa
Titoli, attributi, categorie, stagionalità e contesto prodotto vengono analizzati prima di scalare traffico.
Controllo enterprise
Raccomandazioni, limiti, audit trail e monitoraggio performance mantengono responsabile l’automazione.
Il vecchio modello è troppo rigido
La maggior parte dei sistemi Shopping usa ancora modifier fissi.
I motori classici decidono spesso con regole statiche: se desktop performa, si alza desktop; se tablet cala, si abbassa tablet. È una base utile, ma perde sfumature quando i click oscillano, i mercati cambiano o un prodotto diventa trend.
📉
Budget sprecato
Offrire troppo o troppo poco danneggia la performance: uno brucia budget, l’altro nasconde prodotti quando la domanda c’è.
🔍
Potenziale prodotto perso
Prodotti forti possono rendere meno se titolo, timing, meteo, regione, cambi di domanda o segnali d’intento non sono collegati.
Il nostro modello operativo
Uno strato AI-tech controllato sopra performance marketing provato.
Combiniamo regole deterministiche con uno strato di AI reasoning. Non è una black box: è un sistema decisionale che spiega perché un prodotto, fascia, device, keyword cluster o budget merita più o meno pressione.
01
Analisi prodotto e feed
Analizziamo titoli, categorie, attributi, prezzo, disponibilità e completezza feed. L’engine può proporre titoli più puliti e dati Shopping più forti.
02
Analisi keyword e intento
Comportamento di ricerca, wording prodotto, linguaggio categoria e intento commerciale vengono analizzati per collegare domanda e prodotto.
03
Analisi marketing e mercato
Stagionalità, giorni speciali, meteo, rilevanza regionale, media, microtrend e concorrenza diventano segnali utilizzabili.
04
Raccomandazioni del reasoning model
Invece di vedere solo correlazioni, l’advisor valuta cause probabili: perché desktop ha funzionato qui, perché tablet è calato là e cosa testare dopo.
05
Esecuzione pronta per Google Ads e Bing
Le raccomandazioni possono fluire in bid adjustment, segmenti, gruppi prodotto, miglioramenti titolo e budget tramite API monitorata.
AI performance capabilities
Cosa ottimizziamo prima di scalare traffico.
L’engine guarda oltre il CPC. Studia prodotto, cliente, momento e contesto asta affinché ogni bid abbia una ragione più forte.
🧠
AI Bid Advisor
Uno strato di reasoning valuta performance storica e attuale per raccomandare azioni su bid, device, tempo e budget.
🛒
Ottimizzazione titoli prodotto
I titoli feed possono essere puliti, valutati e riscritti per chiarezza, rilevanza Shopping e intento commerciale.
📈
Trend e keyword intelligence
Rileva domanda prodotto, termini in crescita, linguaggio ricerca e microtrend prima dei report standard.
🌦️
Trigger meteo e stagionalità
I prodotti possono ricevere pressione diversa per caldo, freddo, pioggia, festività, scuola e picchi stagionali.
🎯
Segnali audience e persona
Mappiamo prodotti a profili di acquisto, momenti d’uso e sensibilità promo.
🛡️
Safety, audit e governance
Automazione controllata con limiti, approval, rollback e log decisionali trasparenti.
Arricchimento prodotto hyper-data
I prodotti diventano più ricchi di una riga feed.
Un feed normale dice cosa è un prodotto. Il nostro layer aggiunge quando può vendere, dove è rilevante, chi lo vuole e quali segnali esterni cambiano la domanda.
📆
Seasonality score
Rilevanza per mese, stagione e finestra commerciale annuale.
🎉
Giorni speciali
Festa della mamma, San Valentino, Black Friday, Natale ed eventi locali.
🌍
Rilevanza regionale
I prodotti si comportano diversamente per paese, clima e cultura shopping.
🌧️
Rilevanza meteo
Pioggia, freddo, caldo e tempeste influenzano ricerca e acquisto.
🌡️
Trigger temperatura
Condizionatori, coperte, giacche e solari possono reagire a soglie.
⚡
Microtrend detection
Picchi ricerca, social mentions e hype possono diventare segnali bid.
🕒
Previsione oraria
Alcuni prodotti performano meglio mattina, pranzo, sera o weekend.
📊
Timing promozionale
Saldi, clearance e sensibilità sconto guidano la pressione.
🎮
Gaming ed eventi
Launch e tornei possono sollevare categorie correlate.
🎬
Influenza media
Serie, film, influencer e viralità possono spostare domanda.
🧑🤝🧑
Personas clienti
Prodotti mappati a shopper type, dai genitori giovani ai tech lover.
🏷️
Sensibilità crisi
Energia, supply o pressione economica possono cambiare domanda.
Output esempio
AI Hyper-Data Prediction package
L’engine trasforma contesto grezzo in suggerimenti concreti di offerta e ottimizzazione da testare, approvare e monitorare.
{
"event": "Domanda Black Friday",
"bid": "+15%",
"reason": "maggiore intento d’acquisto e finestra conversione storicamente forte"
"event": "Ondata di caldo 30°C+",
"bid": "-10%",
"reason": "minor momentum shopping online per categorie selezionate"
"event": "Weekend piovoso",
"bid": "+5%",
"reason": "più momenti indoor e intento online in crescita"
}
Different by design
Altri aggiungono campagne. Noi aggiungiamo un sistema di performance incrementale.
La differenza chiave: generare reach aggiuntiva senza aumentare i costi delle tue aste. Ci concentriamo su opportunità su cui uno shop normalmente non farebbe offerte.
| Tema | Approccio CSS / agenzia tipico | ShopSailor CSS Performance |
|---|---|---|
| Auction strategy | Often launches extra Shopping campaigns that may compete with the merchant’s own campaigns. | Auction-safe lane: we do not intentionally bid against your own Shopping campaigns in the same auction lane. |
| Decision logic | Fixed rules and broad modifiers decide what happens. | Reasoned decisions: static rules become guardrails, while the advisor evaluates context and likely causes. |
| Product understanding | Campaigns are mostly managed at account, campaign or product group level. | Product intelligence: titles, attributes, category, seasonality, trend sensitivity and feed quality are scored per product. |
| Optimisation depth | Focus on CPC, ROAS and basic device/time adjustments. | Multi-signal engine: keyword, product, weather, region, time, persona and promotion signals can influence recommendations. |
| Control | Automation can become opaque or manual work remains heavy. | Enterprise workflow: recommendations, tests, safety limits, monitoring and audit logs keep the system accountable. |