In breve: Il 29 agosto 2026 ho tenuto un talk al PPC camp, vicino a Telč, la conferenza che la community PPC ceca e slovacca organizza per sé stessa, su come la nostra agenzia gira con l'IA. Questo è un breve resoconto dal camp, e sotto tutto il talk ricostruito in inglese per chi non parla ceco. Il video, un riassunto di ogni parte con i link al minuto e le slide in inglese.
L’ultimo fine settimana di agosto l’ho passato tre giorni in una sala di legno vicino a Telč, a raccontare come la nostra agenzia gira davvero con l’IA. La domenica sono tornato a casa con una coppa dorata sul sedile del passeggero, con inciso Nejlepší přednáška PPC campu, miglior talk del camp.
L’evento si chiama PPC camp, lo organizza uLab, e per me è il miglior appuntamento PPC di Cechia e Slovacchia. Il motivo sta nella porta d’ingresso. Il biglietto non si compra. È la community che vota chi entra, quindi la sala è piena di gente che questo mestiere lo fa davvero e ha qualcosa di reale da scambiare, e gli interventi sono talk veri invece di quaranta minuti di promozione aziendale. Questo era il diciottesimo camp, tre giorni dal 28 al 30 agosto 2026, circa settanta persone e ventuno talk. Il venerdì girava su social, feed e dati, il sabato è stato tutto IA, e la domenica è tornata sui dati e sulla misurazione.
Gli altri sette talk che valgono il tuo pomeriggio
La maggior parte dei relatori ha condiviso le slide dopo l’evento, e gli appunti di uLab sul fine settimana linkano i PDF. Ecco le sette che aprirei per prime, in poche frasi ciascuna.
Milan Cidilo (6clickz) (slide) manda avanti il creativo Meta come una catena di montaggio, dove un concept è una persona per un angolo per un formato. A governare tutto sono due numeri, la quota di annunci testati che arrivano a scalare e la reach incrementale. La sua routine del lunedì tagga ogni annuncio contro una tassonomia chiusa, scansiona i primi cinque concorrenti nell’Ad Library e dà un voto ai brief prima che qualcosa entri in produzione.
Anna Czarnoba (Knihobot) (slide) ha circa 1,5 milioni di libri usati nel feed, ognuno una copia fisica unica con il suo identificatore, cosa che azzera di continuo lo storico conversioni dello Smart Bidding. Ha ricostruito il feed intorno all’edizione invece che alla copia, ha limitato le offerte a quattro per opera e ha validato tutto su uno split casuale di 4.429 opere misurato con le differenze nelle differenze. Il ROAS è passato da 1,686 a 1,819 mentre il gruppo di controllo scendeva, e la pipeline se l’è costruita da sola.
Ľubo Kružliak (Wilsondo) (slide) guida il marketing in-house di dieci negozi online in sei paesi e ha fatto il talk sul data warehouse più concreto del fine settimana, dalle categorie di reporting e dalla nomenclatura delle campagne fino a come BigQuery ripartisce il costo di una sessione sul singolo prodotto. Ha anche pubblicato il numero che quasi tutti i relatori si tengono per sé, da 250.000 a 500.000 CZK per costruirlo e da 7.500 a 10.000 CZK al mese per tenerlo in piedi.
Lukáš Hvizdoš (6clickz) (slide) ha catalogato dieci flussi di media buying che ha automatizzato, e per ognuno indica il metodo statistico, la risorsa API che legge e l’output che produce. I cambi di budget sono valutati come event study, la segmentazione Shopping a livello di prodotto usa lo shrinkage bayesiano empirico, e l’affaticamento creativo viene datato con la changepoint detection. Una sola slide elenca tutta la sua cassetta degli attrezzi e funziona già da bibliografia.
Vito Nikolič (Mergado) (slide) ha mostrato che aspetto hanno i banner statici costruiti dal feed quando portano l’informazione che serve davvero a chi compra. Portata, dimensioni, condizioni di consegna e stelline, stampate direttamente sulla foto del prodotto. La sua tesi è che un manuale di brand e gli strumenti per sviluppatori del browser bastano per fare questo creativo senza designer.
Iveta Dudová (uLab) (slide) ha spiegato perché la misurazione su Shopify si rompe, dalla sedia di una specialista PPC e non da quella di un’analista. La checkout extensibility ha spostato la pagina di ringraziamento dentro una sandbox, quindi lei confronta le tre strade rimaste aperte e chiude con un albero decisionale su quando il tracking server-side vale la fatica.
Pavel Tomáš Řehák (M&M Reality) (slide) ha testato Viber, Telegram e X con creativi che funzionavano già sulle piattaforme grandi, misurando fino al passaggio alla rete commerciale nel loro CRM. Nessuna delle tre ha ripagato, ed è il resoconto onesto a rendere utile la presentazione. Telegram ha prodotto 926 clic, 22 aperture del bot e zero lead.
Perché esiste questo video
Il talk è stato registrato, la registrazione sarà pubblica e la versione ceca di questo articolo la incorpora. Solo che è in ceco, con slide in ceco, quindi per tutti gli altri resterebbe chiusa dentro una lingua sola. Questa ricostruzione è l’occasione per darlo anche a un pubblico internazionale, in audio, con la mia voce. Mi è costato circa un’ora del mio tempo e circa una giornata di lavoro di qualche agente IA.
Come è stata fatta la versione inglese
Il materiale di partenza era la traccia audio del talk in ceco e le slide originali. La registrazione è stata trascritta, poi riscritta come copione inglese scena per scena, 252 scene brevi con un’idea ciascuna, nello stesso linguaggio visivo scuro degli altri video di qui. La mia voce è stata clonata con ElevenLabs e il copione è stato narrato con quella. Ogni scena è stata poi costruita come pagina HTML animata e renderizzata in video. Il timing di ogni animazione è agganciato ai timestamp delle parole della narrazione, così un’evidenziazione cade esattamente sulla parola che la dice.
Sopra ci sono stati due giri di revisione. Io ho guardato il montaggio e lasciato commenti con il codice di tempo, e un revisore IA indipendente ha ripassato ogni scena e ogni slide a caccia di qualsiasi cosa non corrispondesse al copione. I prezzi nel video sono in euro. Le slide in inglese sono il download.
Preferisci le slide al video?
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Un file, una lista. Scrivo solo quando c'è qualcosa che vale la pena leggere.
- Tutti hanno gli stessi accessi agli account. La differenza è cosa vede la tua IA prima ancora che tu le chieda qualcosa. Il contesto batte l'astuzia.
- I paletti vanno nel codice, non in un prompt. Un'operazione di cancellazione che non esiste non la convinci a esistere.
- L'IA mente meno sui fatti che su quello che dice di aver controllato. Per questo un revisore guarda le prove, mai la conclusione.
- Il PPC è diventato un problema di sviluppo e di dati. Conoscere il mestiere ti fa entrare nella stanza. A farti vincere lì dentro è la portata su sviluppo e dati.
Il talk ha due metà. Prima le quattro cose che dovevano esistere perché tutto questo funzionasse, che descrivo come parti di un corpo perché così restano in testa. Poi cosa fa davvero la macchina sugli account, applicazione per applicazione. Ogni titolo qui sotto apre il video a quel minuto preciso.
Prima parte · L’anatomia
Cosa doveva esistere prima che qualsiasi cosa funzionasse
Mani. Accesso sicuro agli account 1:48
Tutte e quattro le parti pendono da una presa sola, il nostro server MCP, e scriverlo è stato il passo uno. Parla con ogni canale che gestiamo, legge e scrive solo dove gli è permesso, e arriva a BigQuery, Cloud Storage, il nostro timetracking, il registro clienti, Asana, la posta, Slack e le trascrizioni delle call con i clienti. Siccome scrive dentro account vivi, i limiti stanno nel codice. L’operazione di cancellazione non esiste, ogni scrittura passa prima da un dry run, l’account viene controllato prima di essere toccato e ogni specialista ha un tetto di spesa. Ogni modifica lascia una traccia con entrambi gli stati, prima e dopo. Le credenziali restano nel server. Il modello riceve il risultato, mai le chiavi.
Occhi. Il contesto che una chat non ha 4:38
Ogni piattaforma di marketing viene caricata ogni giorno in un unico database, con già calcolate le viste che usiamo di più, così una domanda sui termini di ricerca richiede secondi invece di centinaia di chiamate API. È anche un archivio, perché lo storico delle modifiche in Google Ads sparisce dopo trenta giorni e da noi resta per anni. Sopra ci stanno il nostro crawler sul sito del cliente, cinque anni di reporting di business che scende fino al margine del singolo ordine, PostHog per quello che i visitatori fanno davvero e DataForSEO per la concorrenza. DataForSEO ha sostituito una licenza Semrush da circa seicento euro al mese con ottanta o centosessanta euro per tutta l’azienda. Il contesto è tutto il gioco, e una parte di questi dati non è pubblica da nessuna parte.
Officina. Dove si fabbricano gli asset 12:31
Il creativo statico parte da un file di brand per cliente, con dentro il manuale, i font, i loghi, i creativi precedenti e quelli della concorrenza. Poi un collega scrive una frase su cosa deve dire il creativo. Il banner si costruisce in due strati, ed è il trucco che lo rende economico. Un modello di immagine genera solo lo sfondo, che è la parte cara, e tutto il resto è uno strato HTML sopra. Così puoi cambiare il font, ingrandire il bottone, spostare il logo o tradurre l’intero pezzo senza rigenerare niente. Il video funziona allo stesso modo, con circa venticinque modelli di sei fornitori scelti scena per scena. Due regole non si spostano mai, controfigure digitali solo con consenso firmato, e il prodotto arriva sempre dalla foto approvata del feed.
Cervello. Memoria, e qualcuno con cui litigare 14:47
Abbiamo scritto il nostro strato di orchestrazione invece di usare l’app di chat di qualcun altro. Una sessione può avviarne un’altra, e tutto è legato a un task. Quando una sessione finisce viene distillata in fatti, preferenze, lezioni e decisioni, che vanno nella memoria del progetto e non in quella della persona. La ricerca semantica gira su circa venticinquemila sessioni e più di diecimila ricerche, così offerte, puntate e strategia trovano tutte lo stesso vecchio lavoro. Ogni notte il sistema rilegge la giornata, invalida i fatti scaduti e ripesa quello che viene usato davvero. E siccome i modelli allucinano, ogni giro di lavoro riceve degli oppositori. Un guardiano è giudizio. Un paletto è una regola.
La cosa più utile che ci hanno insegnato gli oppositori è dove sbaglia davvero l’IA. Non tanto sui fatti, quanto sulle affermazioni riguardo al proprio lavoro. Uno script ha riferito che Google Ads aveva caricato i dati di margine in modo dimostrabile, mentre l’unica cosa verificata era che l’orologio aveva passato le dodici e mezza. Un altro ha invertito una conversione di ROAS e avrebbe scritto milleseicento per cento dentro una campagna viva. Un terzo ha scritto Vienna e Belgrado e prezzi di undici paesi, mentre il brief diceva Austria e Serbia e dieci mercati. Dichiarato non è verificato, e quel motivo è uno su cinque di tutto quello che i guardiani trovano.
Seconda parte · Otto applicazioni di base
Cosa fa ogni giorno
1. Reportistica, a centinaia 21:13
La prima cosa che chiunque costruisce appena ha questa roba sono i report. Un artefatto vivo è una pagina interattiva che l’IA assembla dentro la chat con i dati di piattaforma precalcolati e i dati di business del cliente, e adesso ce ne sono centinaia. Uno ricalcola ogni mattina i modificatori di offerta per dispositivo su cinquantacinque campagne, con il modificatore e il suo motivo sulla stessa riga, mobile meno 33%, desktop meno 45%. La stessa tabella un livello sotto apre una campagna sui suoi quattro creativi, Google e Meta affiancati. Ordinando per costo delle vendite, i margini vanno dappertutto. Traffico economico e traffico redditizio non sono la stessa cosa.
2. Un creativo, undici lingue 22:53
Ecco cosa ti comprano davvero i due strati. Il modello di immagine viene chiamato una volta per lo sfondo, e le undici traduzioni sono solo testo nello strato HTML, quindi niente viene generato una seconda volta. Il costo degli strumenti per l’intero set è di quattordici centesimi di euro, il nostro costo circa ottanta centesimi, e fatturiamo intorno ai due euro. La vittoria più grossa è che succede tutto in una sessione sola. Lo specialista chiede creativi nuovi. La stessa sessione guarda come hanno reso i creativi precedenti, guarda il prodotto, guarda quanto vende nel report di business, poi fa il creativo e lo carica. Nessuno apre uno strumento di design e nessuno apre un gestore di asset.
3. Il giro del mattino 23:39
Un insieme di regole controlla ogni account ogni mattina e alle sette e mezza le proposte sono già lì. Dove spostare i tetti di offerta e i target di ritorno, quali termini di ricerca escludere, dove aggiungere budget perché gli obiettivi vengono raggiunti. L’altra metà si limita a guardare, se Merchant Center è in salute, se il catalogo Meta si è aggiornato, se ci sono prodotti che nessuno sta targettizzando. Il giorno del video settantanove controlli sono passati e cinque chiedevano attenzione, e dietro erano in coda fino a ottantaquattro interventi. L’approvazione va riga per riga, e una riga che non hai approvato non parte mai. Io spunto, commento, e tutto questo resta come materiale per il giro successivo.
4. Preparazione della call 25:42
Siccome tutti vedono tutto, sai anche cosa ha fatto un collega. Prima di una call con il cliente ricevi una pagina. Cosa era stato concordato, preso dalle trascrizioni delle call e dagli obiettivi. Che lavoro è stato fatto, preso da Asana e dal diario degli interventi. Poi il riassunto onesto di cosa è stato fatto, cosa no e cosa manca. In pratica è una domanda sola, cosa abbiamo fatto su questo progetto negli ultimi trenta giorni e cosa era stato promesso all’ultima call. Due minuti e ce l’hai. La stessa domanda funziona anche da passaggio di consegne quando un collega va in ferie e tu prendi i suoi account.
5. Testi degli annunci scritti dal sito stesso 26:23
Voglio sitelink che stiano bene su ogni categoria, e di solito non posso averli, perché non conosco la struttura del sito. Qui l’intero sito del cliente viene scansionato, briciole di pane comprese, così un gruppo di annunci per le bici da bambino riceve sitelink che esistono davvero. Bici da 16 pollici per i più piccoli, disponibili. Da 20 pollici per i bambini dai sei agli otto anni, disponibili. Una chat senza quel contesto scrive offerta speciale, chi siamo, contatti per tutto l’account. Vediamo anche cosa gridano i concorrenti nell’asta, quindi se tutti gridano spedizione gratuita io rispondo da un’altra parte, su competenza, garanzia e disponibilità. Poi i guardiani verificano i fatti prima che entri qualsiasi cosa.
6. Prodotti rifiutati, sistemati in un colpo 27:47
Merchant Center rifiuta un prodotto perché l’immagine porta una scritta sovrapposta, un adesivo o una fascia promozionale. Una frase risolve. Prendi la foto originale come riferimento, genera l’immagine senza la sovrapposizione, mettila su Cloud Storage, metti il link pubblico in un feed supplementare e importalo. Nessun designer, nessuno sviluppatore lato cliente, e lo stesso giro attraversa l’intero feed in una volta. La riparazione è la metà noiosa. Poi cominci ad aggiungere, perché Google prende altre dieci immagini e cinque scatti lifestyle e Meta fino a venti, mentre quasi tutti i negozi online ne mandano una. Una seconda immagine è l’inventario più economico dell’account, e vale il 76% di impressioni e il 32% di clic in più.
7. Parole chiave escluse, prese dall’altra piattaforma 29:16
Questa poggia su una scoperta. Google nasconde buona parte dei termini di ricerca, Sklik no, e le persone cercano allo stesso modo su entrambi. Quindi le query che non vedi in Google sono visibili in Sklik, e da lì tiri fuori le radici da tagliare. Quattro passaggi. Aggrega i termini di ricerca di Google Ads, Sklik e Bing in un posto solo, poi estrai le radici da quelli visibili. Allarga ogni radice con lo strumento di suggerimenti DataForSEO se vuoi scendere più a fondo. Una sola scrittura spinge poi l’intera struttura di escluse in tutti gli account insieme. Un punto cieco su una piattaforma di solito è visibile su un’altra.
8. Attributi del feed compilati al posto tuo 29:57
Per Merchant Center compiliamo automaticamente diciassette attributi consigliati, titolo, descrizione, marca, codici prodotto, colore, materiale, fantasia, taglia, fascia d’età, genere e il resto. Il feed del cliente non deve portarne nessuno, e lo stesso arricchimento va su Meta tramite feed supplementari. Questo è un nostro prodotto più che uno strumento interno. Si chiama Boostora, è in produzione da più di un anno e mezzo con due anni di sviluppo alle spalle, e lo vendiamo a parte. Quindi è l’unico pezzo dello stack che nessuno deve costruirsi. Puoi semplicemente averlo.
La presentazione completa, in inglese
Tutte le 67 slide in PDF, comprese quelle che i riassunti qui sopra comprimono in un paragrafo. Lascia la tua e-mail ed è tua.
Un file, una lista. Scrivo solo quando c'è qualcosa che vale la pena leggere.
Seconda parte · Otto applicazioni avanzate
Le otto più pesanti
Queste sono le analisi che un cliente prima comprava a soldi veri, oppure non otteneva affatto, perché nessuno poteva permettersi di farle a mano.
1. Il piano annuale 30:54
Un cliente chiede un fatturato a una certa redditività, per l’anno. Sotto gira Greykite, il modello di previsione open source di LinkedIn, sopra il nostro report di business, con una correzione manuale sui mercati piccoli e nuovi dove i dati sono pochi. Ne esce un piano per mercato e per canale. Su un gruppo reale di nove mercati prevede quasi il quaranta per cento di crescita. Il simulatore di offerte della Google Ads API mette poi un prezzo a quella crescita, da ventinove a quarantanove centesimi di media per ogni euro di fatturato in più. Gli stessi dati misurano la retention come ordini per cliente nuovo entro trecentosessanta giorni. La retention è un importo che puoi mettere a piano. Alza fino alla linea di base ogni mercato che sta sotto e vale fino a 1,29 milioni di euro all’anno, senza un euro in più di media.
2. Analisi dei gap 33:44
Due direzioni si incontrano a metà strada. Verso l’esterno, il crawler tiene ogni pagina che il cliente possiede e il report di business sa come converte ciascuna, quindi tiriamo fuori le pagine che vendono bene e che non vengono pubblicizzate per niente. Verso l’interno, prendiamo le cento o duecento parole chiave centrali per quel cliente e troviamo i cinque concorrenti organici più vicini. Poi estraiamo ogni landing page con cui si posizionano e le parole chiave che ci stanno dietro. Incrocia le due cose e la differenza salta fuori da sola, landing page mancanti ordinate per domanda, buchi commerciali, temi di contenuto. Prima questa era un’analisi che il cliente doveva comprare, da mille euro in su. Adesso sono due ore di macchina mentre tu vai a pranzo, e venti minuti di controllo. La versione lunga sta in un articolo dedicato.
3. Analisi di export 34:47
Ogni negozio online ha un feed Merchant e il feed ha un attributo product_type, quindi lo deduplichi e hai le categorie vere del negozio. Quelle diventano parole chiave seed, tradotte in una decina di lingue dei mercati candidati, e ognuna entra in una ricerca di parole chiave per il suo paese. Tornano da dieci a ventimila suggerimenti, l’IA ne butta via circa la metà, e quello che resta è una tabella dove ogni parola chiave porta la sua categoria, il paese, la domanda di ricerca e il prezzo del clic. Nove pesi ordinano poi i mercati. Un paese è uscito otto per cento sotto il mercato con un ritorno previsto di 6,1, un altro quindici per cento sopra con 1,1. Con un ritorno di uno in un paese non ci entri. Tutto il metodo è raccontato qui.
4. Tutto quello che sappiamo di un singolo prodotto 36:20
Prendi un articolo, un tiragraffi per gatti, centocinquanta centimetri, novantotto euro. Sappiamo che il suo margine è del 31% e che vende quarantasette pezzi al mese. Sappiamo che il suo costo delle vendite è del 9,7% in Shopping e dell’11,2% nelle campagne catalogo Meta. Tutto pende dall’identificatore di articolo del feed. Sulla destra si siede il mercato, dove questo prodotto è diciassettesimo su ventitré negozi online per prezzo, con una scala di concorrenti da sessantanove a centodieci euro. Le etichette personalizzate ordinano poi i prodotti in fasce, così i migliori si prendono campagne dedicate. Il numero che serve a un cliente è il margine meno il costo delle vendite, mai il costo delle vendite da solo.
5. Lavoro sulla conversione da PostHog 37:29
L’ho fatto girare su tre o quattro clienti e ognuno è finito con un tasso di conversione salito in modo netto. Il primo strato è il comportamento tramite l’API di PostHog, profondità di scroll, clic, clic morti ed errori, per tipo di dispositivo. Sono dati pesanti, visto che centomila sessioni al giorno fanno quaranta gigabyte, quindi non ne teniamo un anno. Il secondo strato è la ricerca sulla conversione più l’analytics del cliente, e insieme propongono i cambiamenti piccoli. Questa pagina ha un problema su mobile, la gente non scrolla mai fino a lì, quel bottone non fa niente. Un’ora di quel lavoro è arrivata molto vicino a un audit a pagamento fatto da una delle migliori persone di UX che conosco, costato seimila euro.
6. Il sito come repository 38:17
Su qualche progetto abbiamo smesso di costruire il solito sito WordPress. Il sito è un repository, statico, fatto in Astro, e l’IA costruisce tutto quanto. Per clienti di servizi e software questo significa centinaia di strutture di landing page puntate su query precise, con test seri tra una e l’altra. Due cose arrivano gratis. Non c’è un’amministrazione CMS pubblica, quindi meno superficie di attacco e meno manutenzione, e il sito è veloce. Questo blog ne è la prova, sei o sette ore di design e sviluppo, e lo scrivo in quattordici lingue. Ogni modifica è versionata, quindi qualsiasi cosa si rimette a posto in pochi minuti.
7. Video di prodotto per il feed 39:37
Le campagne catalogo Meta accettano un video e anche Google, e quasi nessuno ce l’ha nel feed. Li facciamo dalla foto che c’è già, dieci o quindici secondi di prodotto da più angolazioni con qualche stacco, a uno o due dollari a video. Tutto quello che ci va sopra è un livello, benefici, recensioni, prezzo, fotogramma di chiusura, renderizzato in HTML esattamente come i banner. Poi il video entra nel feed supplementare come attributo del prodotto. Siccome il prezzo è solo un livello, un processo notturno trova dove prezzo o disponibilità si sono mossi e rigenera solo quel livello. Caro una volta, economico ogni notte.
8. Page feed che il cliente non deve mai mandare 40:39
Il nostro targeting DSA parametrico ha bisogno di un page feed, e se lo chiedi a un cliente aspetterai a lungo. Spesso non arriva mai. Noi non dobbiamo chiederlo. Il crawler ha già classificato ogni pagina come prodotto, categoria, parametrica o non commerciale, quindi i feed passano da Cloud Storage nelle campagne DSA e Performance Max di Google Ads. E siccome il crawler conta i prodotti su ogni pagina, il targeting si regola da solo. Una categoria che si è svuotata esce dal feed, una che si riempie rientra. Nella stessa scansione c’è un bonus. La pagina prodotto dice un prezzo e Merchant Center ne dice un altro, e vediamo la discrepanza prima che Google la trasformi in un rifiuto.
Quanto sono costati e cosa hanno prodotto otto mesi così
- Sistemi in produzione, usati da circa 20 persone 7
- Righe di codice nei sistemi vivi, test compresi 810.000
- Contando il predecessore sostituito anche quest'anno 1,3 M
- Il solo orchestratore, quotato alla vecchia maniera 2–3 anni
- L'intero ecosistema, quotato alla vecchia maniera 2 dev × 5 anni
Il PPC non è più un problema di PPC 41:44
Qualcosa come l’ottanta per cento del nostro tempo era routine. Export, clic, impostazioni a mano, passare in rassegna le query, controllare gli annunci. Questo finisce. Che finisca adesso o tra un anno cambia poco, perché a mano non si farà ancora per molto. E il lavoro non si è ridotto. Ce n’è più di prima. È solo che finalmente è il lavoro che non era mai stato possibile.
Ecco perché è successo, ed è un ragionamento economico prima che tecnico. Prima l’automazione doveva ripagarsi con i volumi, il che la rendeva sensata per un’azienda con cinquemila account e venti sviluppatori. Uno strumento per le parole chiave sulla Google Ads API, contro cui scrivo da dodici anni, erano tre o quattro mesi di lavoro per arrivare a qualità di produzione a uso interno. Oggi lo stesso strumento sono tre giorni, una nuova automazione è una settimana, e gira in parallelo con altre cinque cose. Adesso basta un senior con buoni strumenti.
Quindi il mestiere è il biglietto d’ingresso, e la portata su sviluppo e dati è il vantaggio. Il PPC devi ancora capirlo. Ti servono solo anche immaginazione, dati, orchestrazione e controllo. Il badile fa il resto.
Parti da quello che la tua IA riesce a vedere
Tutti hanno gli stessi accessi agli account, quindi la differenza non sta lì. Scegli l’unico set di dati che il tuo team continua a riscaricare a mano, caricalo dove un modello può interrogarlo in pochi secondi, e guarda quante delle tue domande aperte diventano una frase sola. Da noi è stato il caricamento quotidiano delle piattaforme, e ha cambiato ogni conversazione successiva.
Metti i paletti nel codice prima di dare accesso in scrittura
I prompt sono richieste. Il codice è una regola. Prima che qualcosa di tuo scriva dentro un account vivo, decidi cosa semplicemente non può esistere, cosa deve passare prima da un dry run e quale tetto di spesa spetta a ogni persona. Poi fai approvare riga per riga, così una riga non rivista non parte mai.
Riquota l'analisi che hai messo via tre anni fa
Prendi quel deliverable che hai smesso di offrire perché nessuno pagava le ore. L’analisi dei gap, lo studio di export, l’economia a livello di prodotto. Riquotalo contro una macchina che lo esegue di notte e una persona che lo controlla venti minuti. È di questo arbitraggio che parla tutto il talk, e la finestra è aperta adesso.
Altre quattro applicazioni non entravano nel talk. Il report Shopping che Google non ti dà, con i termini di ricerca a livello di singolo prodotto, è già raccontato qui. Il margine dentro le conversioni, i feed derivati e i codici sconto letti in background stanno arrivando.
Portati via tutta la presentazione
Tutte le 67 slide del talk del PPC camp 2026, in inglese, in PDF. Lascia la tua e-mail e il file è tuo.
Un file, una lista. Scrivo solo quando c'è qualcosa che vale la pena leggere.
Domande frequenti
Perché un server MCP e non chiamate dirette alle API delle piattaforme?
Un’API è scritta per un programma che sa in anticipo cosa vuole. Un modello decide mentre lavora, quindi metterlo direttamente sull’API significa lasciargli scrivere ed eseguire codice su un account cliente vivo. Il nostro server gli passa invece delle ricette, che si portano dentro i campi obbligatori e i limiti e hanno lo stesso aspetto su tutte le piattaforme.
Cosa impedisce all'IA di rompere un account?
Le regole vivono nel codice, perché un prompt è solo una richiesta. L’operazione di cancellazione non esiste, ogni scrittura passa prima da un dry run, l’account viene controllato prima di essere toccato e ogni specialista ha un tetto di spesa. Sopra a tutto questo ogni proposta viene approvata riga per riga, e una riga che nessuno ha approvato non parte mai.
Quali dati dei clienti finiscono nei modelli?
Nessun nome, nessuna e-mail, nessun indirizzo e nessun numero di telefono. Il cliente è un identificatore interno che non si può ricollegare a una persona. Quello che entra è l’economia dell’ordine e il comportamento di coorti e segmenti, su piani team e con un contratto di trattamento dati firmato.
Quanto tempo è servito per costruirlo?
Otto mesi a pieno regime, da gennaio al palco di agosto. Sette sistemi in produzione, circa 810.000 righe di codice nei sistemi vivi, usati da una ventina di persone. Senza IA, solo l’orchestratore lo quoterei due o tre anni di sviluppo.
Il video è la registrazione originale del talk?
No. Il talk è stato tenuto in ceco e questa è una ricostruzione in inglese, narrata con un clone della mia voce e rianimata scena per scena. La registrazione ceca originale esce sul canale YouTube di uLab.
