Cos'è la RAG e perché gli esperti di marketing dovrebbero interessarsene?

"Cos'è la RAG e perché dovrebbe interessarmi? Ci sono così tanti acronimi che non riesco più a starci dietro." Molti di voi probabilmente la pensano così.

Facciamo chiarezza: la RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un principio fondamentale che influenza il modo in cui si ottengono informazioni quotidianamente, spesso senza nemmeno accorgersene. Sta trasformando il modo in cui i clienti effettuano le ricerche e il modo in cui i brand interagiscono con essi in ogni fase del percorso, dalla scoperta alla conversione.

Semplifichiamo il concetto: la RAG combina due elementi chiave per rendere l'IA più intelligente.

1. Recupero: estrae informazioni pertinenti e accurate da fonti affidabili come knowledge graph, siti web o recensioni.

2. Generazione aumentata: utilizzando questi dati, l'IA crea risposte dal tono conversazionale e basate sui fatti.

Immagina la RAG come un assistente efficiente che migliora le risposte recuperando informazioni reali e pertinenti prima di generare una risposta. Invece di ipotizzare o inventare, fonda le risposte su dati autorevoli per mantenere accuratezza e rilevanza. Se un cliente chiede alla chat IA di un ristorante: "ci sono opzioni senza glutine?", ad esempio, la RAG recupera le informazioni dal menu del ristorante, dalle FAQ e dalle recensioni dei clienti per generare una risposta del tipo: "Sì, offriamo diverse opzioni senza glutine, tra cui insalate e panini con pane senza glutine."

Suggerimento: una parte fondamentale di questo processo è il modo in cui i dati vengono archiviati e organizzati. È qui che entra in gioco un knowledge graph. Centralizzando i dati strutturati (come gli orari di apertura dei negozi) e i dati non strutturati (come le recensioni dei clienti), un knowledge graph garantisce che gli strumenti di IA possano accedere alle informazioni necessarie per fornire risposte precise e pertinenti al contesto. Senza una solida base di dati, la RAG non può esprimere tutto il suo potenziale.

La RAG sta diventando sempre più parte integrante di ogni punto di contatto nel percorso del cliente. Questa tecnologia potrebbe essere considerata uno dei più grandi cambiamenti che hanno influenzato il percorso del cliente negli ultimi anni, sicuramente dai tempi dell'automazione del marketing omnicanale, e appare ovunque:

• Scoperta: i risultati della ricerca basati sull'IA riassumono rapidamente le informazioni pertinenti, aiutando i clienti a trovare brand e prodotti che potrebbero non conoscere. Ad esempio, gli strumenti di IA generativa possono far emergere opzioni meno conosciute evidenziando le caratteristiche o i vantaggi del prodotto legati alla richiesta.

• Considerazione: la RAG migliora l'esplorazione dei prodotti raccogliendo descrizioni dettagliate, recensioni e confronti, fornendo la fiducia necessaria per valutare le opzioni disponibili. Invece di un elenco di link, i clienti ricevono approfondimenti curati, che rendono più facile prendere una decisione.

• Decisione: recuperando in tempo reale i dettagli sulla disponibilità, sui prezzi o sulla posizione, la RAG semplifica il processo decisionale. I clienti possono agire più rapidamente, sia che si rechino in un negozio o che completino un acquisto online.

• Assistenza post-acquisto: gli strumenti di IA della RAG offrono risposte rapide e precise alle richieste del servizio clienti, come le politiche dei resi o la risoluzione dei problemi. In questo modo si crea fiducia e fidelizzazione, trasformando gli acquirenti una tantum in clienti abituali.

Suggerimento: in ogni fase, la qualità dei dati recuperati dalla RAG è fondamentale. Strumenti come i knowledge graph forniscono la struttura e le connessioni necessarie per garantire che l'IA estragga informazioni accurate e affidabili, migliorando l'esperienza del cliente su tutta la linea.

1. Comprendi l'importanza dell'organizzazione dei dati: scopri in che modo strumenti come i knowledge graph possono centralizzare e ottimizzare le informazioni del tuo brand, migliorando il recupero dei dati da parte dell'IA e aumentando il coinvolgimento dei clienti.

2. Adotta gli strumenti di IA: esplora soluzioni che integrano le capacità della RAG, come le piattaforme avanzate di ricerca del sito, per migliorare l'esperienza del cliente.

3. Ripensa la SEO: modifica la strategia per dare priorità a rilevanza e profondità. Crea contenuti che si allineano alle domande conversazionali e alle esigenze di informazione in tempo reale.

Non è solo una moda passeggera: la RAG facilita il passaggio alla ricerca conversazionale e rende il percorso del cliente più fluido e intuitivo. Fornendo risposte più intelligenti, rapide e accurate, stabilisce un nuovo standard per l'esperienza del cliente.

I professionisti del marketing che si adattano fin da ora alla RAG saranno pronti a soddisfare le esigenze della ricerca anche in futuro. Con strumenti come i knowledge graph a supportare questa evoluzione, i brand che danno priorità a dati puliti e organizzati saranno quelli che guideranno il cambiamento.

Continua a leggere: il ruolo di un knowledge graph nel successo della RAG