Report Strategico
A cura di
Marika Colosio
Una nuova grammatica
Indice
Fino a pochi mesi fa Meta funzionava così:
Target → Campagna → Risultato
Oggi il modello reale è diverso:
Categoria prodotto → Intento comunicativo → Cluster algoritmico → Distribuzione → Risultato
L'algoritmo (Andromeda update) non analizza più solo:
Analizza soprattutto:
Meta non vede più "campagne". Vede tipi di intenzione utente.
Prima di parlare di cluster bisogna chiarire un punto fondamentale. L'algoritmo distingue prima di tutto la categoria prodotto percepita.
Gerarchia reale dei segnali
Meta non parte dal cluster in senso astratto. Lavora così:
Categoria prodotto percepita
↓
Intento comunicativo
↓
Cluster algoritmico
↓
Distribuzione
Quindi:
Esempio settore arredo
Categorie di prodotto percepite:
Per Meta sono bisogni diversi. Per Meta:
Sono categorie comportamentali diverse. L'algoritmo crea automaticamente learning pool distinti. Non competono direttamente.
Il prodotto domina prima del cluster.
Se l'azione finale resta la stessa (es. vendita cucina), l'algoritmo ha già imparato:
La promo è variante commerciale, non cambio di intenzione.
Quando invece cambia davvero cluster?
Quando cambia lo stato mentale.
Esempio
| Promozione Standard | Fuori Tutto / Liquidazione |
|---|---|
| scelta | opportunità |
| progettazione | urgenza |
| valore | liquidazione |
Prodotto uguale. Cluster diverso.
Il prodotto NON basta da solo.
Due campagne cucina competono se:
Quindi:
Un cluster è: un gruppo di utenti che reagiscono allo stesso tipo di motivazione psicologica.
Esempio arredo
| Cluster | Stato mentale |
|---|---|
| Decisione | Sto acquistando |
| Confronto | Sto valutando |
| Ispirazione | Cerco idee |
| Visita showroom | Voglio vedere dal vivo |
| Cambiamento casa | Sto pensando di rinnovare |
Due campagne con lo stesso prodotto MA cluster diversi → NON competono.
Due campagne con offerta diversa MA stesso cluster → competono direttamente.
Quando più campagne convivono nello stesso account, Meta analizza l'insieme. Non importa:
Se il messaggio è simile → l'algoritmo vede duplicazione.
Risultato
Non è un problema di targeting. È un problema di cluster.
Prima: ogni negozio promuove la promo.
Adesso: ogni negozio occupa uno spazio mentale diverso.
Esempio pratico (stesso brand cucine)
| Store | Cluster |
|---|---|
| Store A | Scelta definitiva |
| Store B | Scoperta showroom |
| Store C | Ispirazione casa |
| Store D | Consulenza progettuale |
| Store E | Cambiamento abitativo |
Prodotto identico. Algoritmo felice.
Scenario 1 — Un solo showroom per area
Obiettivo: coprire più cluster con copy diversi. Non cambiare prodotto. Cambiare angolo comunicativo.
Scenario 2 — Due negozi nella stessa città
Stesso prodotto, stesso account. Soluzione: assegnare cluster diversi.
Esempio:
Scenario 3 — Più sedi dello stesso rivenditore
Campagne separate per punto vendita. La geolocalizzazione non basta. Ogni sede deve avere un ruolo comunicativo diverso dentro l'account.
La differenza nasce da:
Copy
CTA
Esempi
Piccolo cambiamento → enorme impatto algoritmo. Meta riconosce pattern linguistici prima del targeting manuale.
Non partiamo più da: "Che promo facciamo?"
Partiamo da: "che stato mentale occupa questa campagna?"
Workflow
Cosa cambia nel nostro metodo di lavoro
Da oggi:
La distribuzione intelligente dei cluster.