Cosa è cambiato
Fino a poco fa fare pubblicità dentro ChatGPT significava costruire ogni annuncio a mano, prodotto per prodotto: impraticabile per un catalogo vero. Oggi si può collegare il feed prodotti e lasciare che la piattaforma generi gli annunci partendo da nome, immagine, prezzo e attributi già presenti nel catalogo. Gli annunci restano dove erano: sotto la risposta, etichettati come sponsorizzati.
La differenza sostanziale rispetto a Google e Meta è il segnale che li attiva. Qui l'annuncio viene agganciato all'intento espresso nella conversazione, non alla cronologia di ricerca o al comportamento social. Se qualcuno chiede "quale lampada da tavolo senza fili per esterno?", è il feed a dover contenere una risposta comprensibile.
Ed è qui che quasi tutti i progetti si fermano: il feed passa i requisiti tecnici, ma non è scritto per essere interpretato.
Il processo, in ordine
1. Selezione dei best seller
Non porto l'intero catalogo. Estraggo i prodotti che hanno già venduto negli ultimi 12–24 mesi, incrociando dati di vendita e stagionalità, e costruisco un feed dedicato solo a quelli. Meno prodotti significa dati più leggibili nelle prime settimane e budget concentrato dove la domanda esiste già. L'ampliamento arriva dopo, quando so cosa funziona.
2. Pulizia e arricchimento del feed
Titoli che si capiscono anche fuori contesto — marca, modello, tipologia, caratteristica distintiva — attributi completi, categoria corretta, immagini che si leggono in miniatura. Un feed conforme alla specifica funziona tecnicamente; un feed con titoli chiari e attributi ricchi funziona commercialmente. Chi ha già un catalogo sano su Google Shopping o Meta parte avvantaggiato e non deve costruire nulla da zero.
3. Campagne divise per categoria
Un gruppo per famiglia di prodotto, mai un contenitore unico. Filtro quali prodotti può usare ogni gruppo e tengo separate le categorie con margini, prezzi medi e cicli d'acquisto diversi. Così leggo quale categoria genera ritorno e sposto budget su un dato, non su una sensazione. Un calderone unico restituisce una media, e la media non dice mai dove intervenire.
4. Tracciamento prima di spendere
Conversioni collegate e verificate prima di accendere qualsiasi campagna, con controllo incrociato tra piattaforma e GA4. Senza questo passaggio ogni numero letto dopo è inutilizzabile, e il rischio è ottimizzare per settimane nella direzione sbagliata.
5. Lettura e taratura
Nelle prime settimane guardo quali categorie assorbono budget senza generare ordini, quali titoli vengono selezionati più spesso e dove il costo per clic è sostenibile rispetto al margine. Le correzioni si fanno quasi sempre sul feed, non sulla campagna.
Il punto che quasi nessuno dice
Il catalogo non parla più soltanto ai clienti. Parla anche al sistema che decide quale prodotto mostrare in una conversazione. Titoli ambigui, categorie approssimative e schede incomplete non vengono penalizzate con un errore: vengono semplicemente ignorate a favore di qualcun altro.
È lo stesso lavoro che sta dietro alla GEO: rendere leggibile a una macchina ciò che per una persona era già chiaro. Con una differenza — qui c'è un budget che scorre, quindi gli errori si pagano subito.
Quando ha senso partire
Ha senso se vendi prodotti che le persone descrivono a parole prima di sceglierli: cataloghi tecnici, prodotti con specifiche, compatibilità o materiali che meritano un confronto. Ha molto meno senso se il feed è ancora da sistemare — in quel caso il primo lavoro è il catalogo, non la campagna.
Domande frequenti
Cos'è un feed prodotti per ChatGPT Ads?
Un file strutturato con ID, titolo, descrizione, prezzo, disponibilità, immagine e URL di ogni prodotto. La piattaforma genera gli annunci direttamente da quei dati: il feed è la creatività.
Serve un feed diverso da quello di Google Shopping?
No. Chi ha già un feed sano su Google Shopping o Meta riutilizza la stessa struttura. Quello che cambia è la qualità richiesta ai titoli e agli attributi.
Meglio caricare tutto il catalogo o solo alcuni prodotti?
Su cataloghi ampi conviene partire dai best seller reali degli ultimi 12–24 mesi: budget concentrato e dati più leggibili. Si amplia dopo, sui risultati.
Perché dividere le campagne per categoria?
Perché un gruppo unico restituisce una media. Separando per famiglia di prodotto si capisce dove sta il ritorno e si sposta budget con criterio.
In cosa è diverso dal targeting di Google o Meta?
Gli annunci sono agganciati all'intento espresso nella conversazione, non alla cronologia di ricerca o al comportamento social. Cambia il contesto, quindi cambia il modo di descrivere i prodotti.