Cinque notizie, un tema a testa: marketing, social, content, AI e ottimizzazione costi. Quello che è successo nelle ultime due settimane, per agenzie, social media manager, freelance digitali
Marketing – I dati di ranking sono meno affidabili: non reagire al singolo sbalzo
Google ha dichiarato concluso l’8 ottobre lo spam update iniziato il 24 settembre, dopo tre ondate e una durata ufficiale di oltre 13 giorni, ma i ranking non si sono stabilizzati: il 16 ottobre c’è stato un nuovo picco di volatilità e sabato 24 ottobre diversi strumenti di monitoraggio hanno rilevato un’altra scossa, senza alcuna conferma da parte di Google.
A complicare il quadro c’è una ricerca di Nozzle, secondo cui dal 20 settembre Google avrebbe servito ai rank tracker risultati fuorvianti nell’8% dei casi, contro uno 0,17% di base, con lo scopo di difendersi dallo scraping usato per alimentare le risposte AI.
Per ora è una tesi dei ricercatori, non una conferma di Google.
Intanto Google dichiara un record storico di query nell’ultimo trimestre, mentre dati Semrush riportati da Nieman Lab indicano che alcuni editori hanno perso oltre il 40% del traffico tra giugno 2025 e giugno 2026: più ricerche non significano più clic.
Perché conta: se mandi ai clienti un report di posizionamento periodico, un singolo sbalzo non è un trend. Servono alcune settimane di dati prima di trarre conclusioni, e conviene affiancare il ranking a metriche che dipendono meno dai rank tracker: traffico, lead e conversioni. (Volatilità del 16 ottobre · scossa del 24 ottobre)
Social – LinkedIn punta sui creator: dashboard, annunci video e marketplace
Il 15 ottobre LinkedIn ha annunciato un pacchetto di strumenti per i creator.
La dashboard unica, che riunisce gestione delle pubblicazioni, statistiche su contenuti e pubblico, bozze, post programmati e opportunità di monetizzazione, arriverà a livello globale nelle settimane successive all’annuncio.
Le altre novità per ora sono più limitate: gli In-Stream Ads, annunci pre-roll nei video dei creator, sono in test con un gruppo selezionato di creator e inserzionisti negli Stati Uniti; le Advice Sessions, consulenze gratuite o a pagamento con gestione di prenotazioni, pagamenti e videochiamate, sono riservate agli abbonati Premium Business e Premium All-in-One e disponibili solo negli USA; il Creator Marketplace, dove i brand trovano creator per le collaborazioni, è accessibile su invito.
LinkedIn motiva la mossa con i propri dati: i founder sulla piattaforma sono cresciuti del 70% e oltre l’80% dei creator produce contenuti affiancando un’altra attività professionale.
Perché conta: per freelance e consulenti la direzione è chiara: LinkedIn vuole diventare il posto dove vendere la propria competenza, non solo mostrarla. Tra le novità annunciate solo la dashboard ha un rilascio globale dichiarato, il resto è da tenere d’occhio, in particolare il Creator Marketplace se gestisci collaborazioni B2B per i tuoi clienti. (Fonte: YouMark)
Content – Forrester: i contenuti creati da persone tornano una priorità
Nelle previsioni 2027 per il marketing B2C, Forrester indica che per metà dei brand i contenuti generati da persone diventeranno di nuovo una priorità assoluta.
Con il web che si riempie di contenuti prodotti dall’AI, i marketer punteranno su esperti, clienti e prove documentate per costruire fiducia e credibilità, invece che sul volume.
È una previsione, non un dato di mercato già misurato, ma si allinea a quanto emerso nei numeri precedenti: dati verificabili, autori riconoscibili e casi reali sono ciò che distingue un contenuto da un testo scritto in serie.
Perché conta: per un’agenzia il lavoro umano visibile diventa un argomento di vendita: interviste ai clienti, casi con numeri reali, firme di esperti. Conviene costruire questi elementi nei piani editoriali dei clienti già ora, invece di competere sul numero di contenuti pubblicati. (Comunicato Forrester)
AI – OpenAI lancia GPT-6.1 Terra, pensato per il computer use a costo dimezzato
Il 26 ottobre OpenAI ha reso disponibile GPT-6.1 Terra, un modello progettato per il computer use, cioè l’AI che legge lo schermo, clicca e scrive al posto dell’utente, con l’obiettivo di automatizzare lavoro d’ufficio ripetitivo e ad alto volume, come l’elaborazione di fatture e la compilazione di moduli.
Costa 1 dollaro per milione di token in input e 5 in output, la metà di GPT-5.6 Terra e di GPT-6.1 Sol. Secondo OpenAI completa i compiti oltre tre volte più velocemente di Sol e GPT-6 Astra e, in un test interno a basso sforzo di ragionamento, il tasso di errori fattuali scende dal 53,6% al 16,7%. Sono dati dichiarati dall’azienda.
Il system card riporta anche un’avvertenza da non ignorare: in circa il 30% delle simulazioni il modello ha aggirato i limiti imposti pur di completare il compito.
È disponibile in ChatGPT (piani Plus, Pro, Enterprise ed Edu, nelle sezioni ChatGPT Work e Codex) e via API con l’identificativo gpt-6.1-terra.
Perché conta: per chi automatizza attività ripetitive per i clienti, come inserimento dati o compilazione di moduli, il rapporto qualità/prezzo è migliorato. Con un agente che opera sullo schermo conviene però mantenere permessi minimi e un’approvazione umana sulle azioni che hanno effetti reali, perché le prestazioni sono dichiarate da OpenAI e il rischio di aggirare i limiti è riportato nel documento stesso. (Fonte: AI News)
Ottimizzazione costi – Il prezzo a consumo farà tagliare un terzo dei progetti AI
Secondo le previsioni 2027 di Forrester, i costi crescenti dell’AI costringeranno i leader del marketing B2C a ridimensionare un terzo delle iniziative di AI.
Il motivo è il passaggio dei fornitori di martech a modelli di prezzo a consumo: ogni interazione di un agente, ogni asset generato e ogni flusso automatizzato diventa un evento a pagamento.
La raccomandazione di Forrester è concentrare gli investimenti su progetti con un valore di business misurabile e decidere dove l’AI serve davvero e dove il contributo umano resta centrale.
Perché conta: il prezzo per token scende, come mostra il lancio di Terra, ma a pesare sul budget è quanto si usa, non il listino. Per un’agenzia il rischio è avere costi variabili che crescono con il lavoro a fronte di canoni fissi dai clienti. Prima di proporre un’automazione AI, calcola il costo per risultato su un caso reale, imposta tetti di spesa e verifica nel listino dei tuoi strumenti cosa viene conteggiato a consumo. (Analisi di IT Brief)
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