Efficacia della pubblicità basata sull'intelligenza artificiale 2025: perché gli annunci creati dall'intelligenza artificiale battono gli esperti umani del 19% [NYU x Emory Study]

Perché i tuoi annunci modificati con intelligenza artificiale non funzionano e cosa stanno facendo invece i principali marchi di e-commerce

Uno studio innovativo della NYU Stern e della Emory University, pubblicato nell'ottobre 2025, ha appena infranto la saggezza convenzionale sull'intelligenza artificiale nella pubblicità. Il team di ricerca, composto da Hyesoo Lee, Vilma Todri, Panagiotis Adamopoulos e Anindya Ghose, ha testato 105.999 impressioni pubblicitarie attraverso vere campagne display di Google Ads e ho scoperto qualcosa di controintuitivo: Gli annunci completamente generati dall'intelligenza artificiale superano del 19% gli annunci creati da esperti umani, mentre gli annunci modificati dall'intelligenza artificiale non mostrano miglioramenti significativi.

Questa scoperta va contro quanto credevano molti leader del marketing. Per anni, il presupposto di lavoro è stato che l'IA funzioni meglio come Strumento di modifica—un modo per migliorare e perfezionare il lavoro creativo esistente. La ricerca dimostra il contrario. E per i brand che pubblicano annunci Shopping, feed di prodotti e campagne di e-commerce, questa distinzione potrebbe fare la differenza tra una scalabilità redditizia o una riduzione discreta del budget per i media.

In questo articolo, analizzeremo ciò che rivela lo studio Efficacia della pubblicità basata sull'intelligenza artificiale 2025, perché i risultati sono importanti per la tua azienda e in che modo piattaforme moderne come Dataïads Sono progettati per sfruttare questo vantaggio prestazionale basato sull'intelligenza artificiale rimanendo in linea con i vincoli del mondo reale come le regole di divulgazione e la coerenza del marchio.

La scoperta rivoluzionaria: gli annunci creati dall'intelligenza artificiale superano del 19% gli esperti umani

Cominciamo con il risultato del titolo: Gli annunci generati dall'intelligenza artificiale hanno ottenuto un aumento relativo della percentuale di clic del 19% rispetto agli annunci creati da esperti umani, portando il CTR dal 3,73% al 4,44% nei test sul campo sulla Rete Display di Google.

Questo non era un guadagno marginale osservato in una configurazione esclusivamente in laboratorio. Il team di NYU—Emory ha condotto una vera campagna Google Ads per marchi di cosmetici e bellezza con:

• 105.999 impressioni
• 4.026 clic
• 10 condizioni creative (esperto umano, modificato da GENAI, creato con e senza packaging progettato dall'IA)
  

L'aumento delle prestazioni degli annunci creati dall'intelligenza artificiale è stato coerente, statisticamente significativo e costantemente significativo.

Perché gli annunci creati dall'intelligenza artificiale vincono: tre meccanismi psicologici e visivi

I ricercatori identificano tre fattori chiave che spiegano perché gli annunci completamente generati dall'intelligenza artificiale superano sia i creativi umani che quelli modificati dall'intelligenza artificiale.

1. Un coinvolgimento emotivo più forte

Nella fase di laboratorio, gli annunci creati dall'intelligenza artificiale hanno suscitato Maggiore coinvolgimento emotivo rispetto alle linee di base umane. Il coinvolgimento emotivo è un fattore fondamentale dell'efficacia sia informativa che persuasiva nella pubblicità.

In parole povere: le immagini create da Genai hanno fatto sentire di più le persone, il che si è tradotto in una maggiore intenzione di acquisto.

2. Migliore fluidità di elaborazione e qualità estetica

Gli annunci creati da Genai hanno ottenuto punteggi più alti anche su:

• Fascino estetico
• Relazioni equilibrate tra prodotto e background
• Contrasto cromatico utile Ciò migliora la chiarezza percettiva
  

Quando la differenza tra le dimensioni del prodotto e dello sfondo è più equilibrata e la separazione dei colori è chiara, i consumatori elaborano l'annuncio più facilmente. Questo Fluidità di elaborazione Riduce il carico cognitivo e rafforza la persuasione, esattamente ciò che conferma lo studio sul campo.

3. Ottimizzazione creativa senza restrizioni

Quando l'IA genera annunci Da zero, può essere ottimizzato su tutte le dimensioni contemporaneamente:

• Composizione, layout e punti focali
• Illuminazione, texture e profondità
• Prominenza del prodotto rispetto allo sfondo
• Gerarchia visiva e chiarezza del messaggio
  

I designer umani spesso lavorano entro dei limiti: modelli, immagini delle campagne passate, librerie di marchi e flussi di lavoro di approvazione. I modelli di intelligenza artificiale, addestrati su enormi corpora visivi, sono liberi di cercare in uno spazio creativo più ampio e di convergere verso strutture ad alte prestazioni senza questi vincoli:A patto che tu lasci che creino in modo olistico.

I numeri concreti: risultati degli studi sul campo

In base ai risultati privi di modelli e alle stime di logit riportate nello studio, l'esperimento sul campo di Google Ads nel mondo reale dimostra un vantaggio prestazionale chiaro e statisticamente significativo per gli annunci creati dall'intelligenza artificiale. Human Expert Ads ha raggiunto una percentuale di clic di 3,73%, mentre gli annunci completamente generati dall'IA hanno raggiunto 4,44%. Ciò corrisponde a un Aumento relativo del 19% del CTR, o anno Ascesa assoluta di 0,71 punti percentuali.

Attraverso il 105.999 impressioni Incluso nel test sul campo, questo aumento di 0,71 punti si traduce direttamente in più clic per le varianti generate dall'intelligenza artificiale. Per renderlo più concreto: per un marchio che funziona all'incirca 1 milione di impressioni al mese, un analogo miglioramento assoluto produrrebbe circa 7.100 clic aggiuntivi, anche prima di tenere conto di eventuali miglioramenti del tasso di conversione, del valore medio degli ordini o delle entrate a valle.

Perché gli annunci modificati dall'intelligenza artificiale non sono all'altezza: il problema dei vincoli creativi

Il risultato più sorprendente dello studio è che Gli annunci modificati dall'intelligenza artificiale non superano in modo significativo gli annunci di esperti umani—e tende a ridurre l'intenzione di acquisto in laboratorio.

Ciò è contrario a quanto sappiamo dagli LLM basati su testo, in cui l'intelligenza artificiale è spesso migliore nell'editing che nella scrittura da zero. Per Visual GenAI, lo schema è invertito.

La trappola della modifica: come i vincoli uccidono l'efficacia

Quando l'intelligenza artificiale modifica un annuncio esistente, eredita tutti i vincoli di progettazione dell'essere umano originale:

• Layout e composizione fissi
• Rapporto prodotto/sfondo esistente
• Posizionamento predefinito degli asset del marchio
• Tavolozza di colori e stile bloccati
  

Questi vincoli limitano la capacità del modello di ottimizzare la creatività come Un insieme coerente. L'analisi del meccanismo del documento mostra:

• Annunci modificati da Genai Punteggio alto su Novelty,
• Ma Bassa validità ecologica—si sentono meno reali e credibili.
  

Gli spettatori percepiscono che qualcosa è «spento». Il risultato: novità senza adeguatezza e potere persuasivo più debole.

Prove di laboratorio: alta novità, bassa credibilità

In laboratorio, i ricercatori stimano un modello di equazione strutturale che collega:

• Caratteristiche visive (punteggio estetico, differenze di dimensioni, differenze di colore)
• Variabili percettive (validità ecologica, coinvolgimento emotivo, novità)
• Percorsi informativi e persuasivi
• Intenzione di acquisto
  

Principali risultati:

• Gli annunci modificati da Genai hanno un coefficiente negativo sulla validità ecologica (b = -0,52)
• Gli annunci e i pacchetti creati da Genai aumentano invece il coinvolgimento emotivo
  Sia gli annunci modificati da Genai che quelli creati da Genai sono classificati più nuovi rispetto alle linee di base umane, ma La novità da sola non spiega le differenze di prestazioni
  

In breve: gli annunci modificati dall'intelligenza artificiale sembrano nuovi, ma non «giusti». Questo disadattamento mina l'intenzione di acquisto.

Cosa significa questo per il tuo flusso di lavoro

Se il tuo processo attuale è:

1. Annunci Human Team Designs
2. L'intelligenza artificiale li «migliora» (filtri di stile, scambi di sfondo, modifiche minori)
3. Spedisci le varianti potenziate dall'intelligenza artificiale
   

... probabilmente sei seduto nel zona a basso impatto e ad alto vincolo Lo studio mette in guardia.

La ricerca suggerisce un nuovo modello: L'intelligenza artificiale al primo posto, gli umani raffinano, non gli umani al primo posto, l'intelligenza artificiale.

Il dilemma della divulgazione: quanto costa la trasparenza ~ 31,5% del CTR

Lo studio ha anche testato qualcosa che ogni operatore di marketing dovrà affrontare ai sensi della legge UE sull'IA: Divulgare che un annuncio è stato creato o assistito dall'IA.

Quando i ricercatori hanno aggiunto etichette come «progettato dall'intelligenza artificiale» o «generato dall'intelligenza artificiale» ad annunci altrimenti identici, il CTR è diminuito drasticamente:

• CTR stimato con informativa: 2,56%
  
• rispetto agli annunci di esperti umani: 3,73%
  
• → un calo di 1,17 punti percentuali, o − 31,5% Riduzione relativa del CTR
  

L'effetto negativo è stato Coerente tra le specifiche del modello e applicato indipendentemente dal fatto che l'annuncio sia stato modificato o creato dall'IA.

Perché la divulgazione danneggia le prestazioni

I meccanismi più plausibili:

1. Autenticità ridotta
   Le persone vedono «generato dall'intelligenza artificiale» e sottovalutano l'onestà o l'artigianalità percepite.
   
   
2. Attivazione dello scetticismo
   La divulgazione innesca la conoscenza della persuasione: «Questo è un trucco di marketing basato sull'intelligenza artificiale».
   
   
3. Riformulazione della novità come manipolazione
   Ciò che potrebbe sembrare creativo diventa sospetto una volta che l'IA viene deliberatamente nominata.
   
   

Lo studio sottolinea un conflitto molto reale: L'intelligenza artificiale migliora l'efficacia degli annunci, ma la divulgazione del coinvolgimento dell'IA la riduce significativamente.

Con l'articolo 50 della legge sull'IA dell'UE che richiede la trasparenza per i contenuti generati dall'intelligenza artificiale che possono influenzare le decisioni, questa tensione non farà che intensificarsi nel 2025 e oltre.

Cosa significa questo per gli inserzionisti di e-commerce

Per i professionisti del performance marketing nell'e-commerce, questa ricerca arriva in un momento cruciale:

• Performance Max, Shopping Ads e Meta Advantage Plus sono Sempre più automatizzato e visivo
  
• I feed dei prodotti, la creatività e le landing page sono più intrecciati che mai
  
• I flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale stanno passando da «progetto di innovazione» a «requisito di sopravvivenza»
  

Ecco come i risultati si traducono in azioni concrete.

1. Usa l'intelligenza artificiale per la creazione, non per le modifiche dell'ultimo miglio

I dati sono chiari:

• Annunci modificati da Genai: Nessun guadagno significativo; minore validità ecologica
  
• Annunci creati da Genai: Aumento del CTR del 19%; maggiore coinvolgimento emotivo e fluidità
  

Quindi invece di: Human Design → AI Tweak → Ship

Obiettivo: Dati di prodotto → L'intelligenza artificiale crea risorse complete → raffina l'uomo → nave

In altre parole: IA nella parte superiore dell'imbuto, non imbullonata alla fine.

2. Affidati agli imballaggi e alle immagini dei prodotti progettati dall'intelligenza artificiale

Quando i ricercatori hanno chiesto all'IA non solo di progettare l'annuncio ma anche Confezione del prodotto mostrata nell'annuncio, le prestazioni sono ulteriormente migliorate:

• Annunci creati dall'intelligenza artificiale
• Packaging creato dall'intelligenza artificiale
• → ~ 15% di aumento aggiuntivo del CTR Relativo agli annunci creati dall'intelligenza artificiale senza nuova confezione

Per l'e-commerce:

• Elementi visivi PDP
• Immagini sullo stile di vita per gli annunci del catalogo
• Pacchetti, confezioni stagionali o set regalo

... sono tutti candidati per la progettazione e il test nativi dell'intelligenza artificiale.

3. Scala i test creativi con l'IA multimodale

I marchi di e-commerce devono affrontare:

• Cataloghi di grandi dimensioni (centinaia o migliaia di SKU)
• Diversi mercati e lingue
• Molti posizionamenti (Search, Display, Discovery, Discovery, Social, YouTube, Retail Media)

Lo studio conferma che Visual GenAI è Più efficace quando si generano creatività olistiche su larga scala, che è esattamente ciò di cui hai bisogno per stare al passo con le piattaforme multimediali basate sull'intelligenza artificiale.

4. Think in systems: feed → annuncio → landing page

I meccanismi evidenziati nel documento (coinvolgimento emotivo, fluidità di elaborazione, validità ecologica) non si fermano all'annuncio. Inoltre modellano:

• In che modo gli utenti utilizzano le tue schede prodotto in Shopping
• Quanto è coerente il PDP o la pagina di destinazione dopo il clic
• Se il viaggio sembra coerente o disarticolato
  

È qui che il punto di vista di Dataïads Informazioni sul prodotto diventa fondamentale: i dati di prodotto, le risorse visive e le landing page devono essere ottimizzati come un unico sistema, non come tre silos separati.

Come Dataïads rende operative queste informazioni

Lo studio NYU-Emory non si limita a convalidare «l'intelligenza artificiale nella pubblicità». Convalida specificamente AI in flussi di lavoro creativi end-to-end a basso vincolo. Questa è esattamente la zona in cui opera Dataïads.

1. Smart Creative: annunci creati dall'intelligenza artificiale su larga scala, non modelli ottimizzati dall'intelligenza artificiale

Lo studio mostra che Visual GenAI brilla quando Crea Annunci interi, non quando li modifica. Smart Creative è progettato in base a questo principio:

• Genera annunci di catalogo e risorse video dai dati di prodotto
• Utilizza l'IA multimodello e multimodale (modelli di diffusione + LLM + modelli di visione)
• Produce creativi diversi e nativi dell'intelligenza artificiale che ottimizzano il coinvolgimento emotivo e la fluidità
• Supporta un'elevata velocità di test: molte varianti, cicli brevi, dati sulle prestazioni reali

Nessun «filtro AI sopra un modello». Invece, Risorse generate dall'intelligenza artificiale perfezionate dagli esseri umani, non il contrario.

2. Feed Enrich: rilevanza prima del clic che alimenta sia l'IA che i media

L'analisi del meccanismo del documento evidenzia che Adeguatezza e informatività Importante: immagini e messaggi devono essere pertinenti, realistici e facili da elaborare.

Feed Enrich supporta questo obiettivo:

• Arricchimento dei titoli, delle descrizioni e degli attributi dei prodotti con l'IA
• Aggiungere campi mancanti (dimensioni, materiale, colore, caso d'uso)
• Perfezionamento dei tipi e delle categorie di prodotti per una migliore corrispondenza
• Abilitazione dei test A/B sulle modifiche a livello di attributo (titolo vs. descrizione vs. tipo di prodotto, ecc.)

Feed migliore → creatività migliore generata dall'intelligenza artificiale → migliore rendimento degli annunci Shopping.

3. Pagine di destinazione intelligenti: fluidità e continuità dopo il clic

Lo studio torna ripetutamente a Fluidità di elaborazione e validità ecologica. Se l'annuncio sembra coerente e facile da elaborare ma la pagina di destinazione no, si interrompe la catena.

Le Landing Pages intelligenti ripristinano questa continuità:

• Pagine generate e commercializzate a partire dagli stessi dati di prodotto
• Raccomandazioni contestuali sui prodotti in linea con il punto di ingresso dell'annuncio
• Layout ottimizzati per dispositivi mobili a caricamento rapido
• Capacità di personalizzare le pagine per le vendite, le campagne stagionali o i territori del marchio, mantenendo la struttura di base coerente

Per pMax e Shopping, ciò significa il percorso dell'utente, da feed → annuncio → pagina di destinazione—si sente allineato, persuasivo e rassicurante.

4. Un livello unificato di intelligenza del prodotto

Mettendo tutto insieme:

1. Arricchisci i mangimi → dati di prodotto ricchi, strutturati e pronti per l'intelligenza artificiale
2. Creatività intelligente → Immagini e video generati dall'intelligenza artificiale per gli annunci
3. Pagine di destinazione intelligenti → esperienze post-clic ottimizzate e basate sui dati

Questa è la Product Intelligence in azione: utilizzare i dati di prodotto come livello centrale che alimenta Ottimizzazione prima, a metà e dopo il clic, esattamente in linea con quelli che lo studio NYU-Emory definisce come driver dell'efficacia della pubblicità basata sull'intelligenza artificiale.

Tendenze del settore che accelereranno la pubblicità basata sull'intelligenza artificiale nel 2025

Il documento colloca inoltre l'IA visuale generativa all'interno di tendenze più ampie di adozione e spesa:

• Quasi 90% dei marketer segnalano l'utilizzo di una qualche forma di GenAI nei loro flussi di lavoro e Circa il 45% utilizza già Visual GenAI per contenuti social e siti web.
• La spesa pubblicitaria digitale globale continua a crescere e si prevede che le entrate di GenAI aumenteranno da Da 137 miliardi di dollari a 1.304 miliardi di dollari In otto anni.

Strato sulla parte superiore:

• Di Google Modalità AI e panoramiche sull'IA
• Formati altamente automatizzati come PMax, Advantage+ Catalog Ads e Retail Media
• Concetti emergenti come Ottimizzazione generativa del motore (GEO)

... ed è chiaro che Efficacia della pubblicità basata sull'intelligenza artificiale 2025 non è un argomento di nicchia. È la nuova linea di base

Raccomandazioni attuabili: implementazione dello studio nel tuo stack

Per i decisori che scelgono le piattaforme pubblicitarie basate sull'intelligenza artificiale

• Favorisci le architetture native di GenAI, non strumenti precedenti con un «pulsante AI» imbullonato.
• Chiedi: La piattaforma è principalmente Modificare creativi esistenti, oppure Genera Li hanno fatti da zero?
• Verifica che supportino ottimizzazione multimodale (testo + immagine e, sempre più, video).
• Richiesta Risultati sul campo, non solo dimostrazioni di laboratorio——Lo stesso giornale NYU—Emory fa entrambe le cose.
  

Per i team di marketing che cambiano il loro flusso di lavoro

• Introduci l'IA In fase di ideazione e concept, non un filtro di finitura.
• Lascia che l'intelligenza artificiale generi più direzioni creative; chiedi al team di curare, perfezionare e allineare il marchio.
• Configurazione interna Governance dell'IA: guardrail del marchio, liste di controllo per le recensioni, regole di divulgazione.
• Stabilisci framework di test strutturati (esperimenti a livello creativo con budget multimediali stabili).
  

Per i team di performance che eseguono Shopping & PMax

1. Rigenera e arricchisci il tuo feed di prodotti, non limitarti a «rattopparlo».
2. Crea molte varianti creative native dell'intelligenza artificiale per prodotto o segmento e testali.
3. Assicurarsi Le pagine di destinazione fanno parte del ciclo di ottimizzazione, non un ripensamento.
   Misura e confronta: feed/creatività/landing page generati dall'intelligenza artificiale rispetto a quelli creati manualmente.

Il futuro dell'IA nella pubblicità: dove sta andando

Lo studio indica alcune indicazioni chiare per i prossimi anni:

Mondi di prodotti e imballaggi generati dall'intelligenza artificiale

Il packaging creato dall'intelligenza artificiale all'interno degli annunci creati dall'intelligenza artificiale ha portato a un ulteriore miglioramento del CTR di circa il 15% rispetto ai soli annunci creati dall'intelligenza artificiale.

Questo apre un percorso in cui:

• Le idee di packaging vengono prototipate prima negli annunci
• I vincitori vengono quindi lanciati in produzione
• I test creativi diventano un input per la progettazione del prodotto, non solo un livello di ottimizzazione dei media

Intelligenza artificiale agentica per le campagne

Il documento rileva che Visual GenAI funziona meglio con Vincoli di output bassi. In termini di campagna, questo è un segnale forte Agenti autonomi o semi-autonomi Presto:

• Genera creatività
• Avvia set di annunci
• Variazioni di rotazione
• Ottimizza i KPI (CTR, ROAS, AOV) all'interno dei guardrail che hai impostato
  

Ottimizzazione generativa del motore (GEO)

Man mano che la ricerca e la scoperta diventano più conversazionali e mediate dall'intelligenza artificiale, i marchi dovranno pensare a:

• Come i dati di prodotto vengono «letti» dai motori generativi
• In che modo immagini e testo contribuiscono congiuntamente ai consigli
• Come emergere nei riepiloghi dell'IA, non solo nei link blu

La Product Intelligence diventa la base di GEO.

Conclusione: il punto di svolta della pubblicità basata sull'IA

La ricerca NYU-Emory segna una svolta nel modo in cui pensiamo Efficacia della pubblicità basata sull'intelligenza artificiale 2025. Dimostra che:

• Gli annunci creati dall'intelligenza artificiale superano quelli degli esperti umani di circa il 19% in termini di CTR, in vere campagne Google Ads.
• Gli annunci modificati dall'intelligenza artificiale non offrono guadagni significativi e possono danneggiare l'intenzione di acquisto.
• La divulgazione del coinvolgimento dell'IA riduce il CTR di circa il 31,5%, creando una vera tensione strategica.

Per i marchi e i rivenditori di e-commerce, il messaggio è chiaro:

Il futuro appartiene ai flussi di lavoro creativi incentrati sull'intelligenza artificiale basati su ricchi dati di prodotto ed esperienze di atterraggio coerenti, non all'IA come strumento di editing estetico.

Dataïads è stato costruito esattamente attorno a questa visione: un Piattaforma di product intelligence nativa di Genai Che connette Arricchisci i mangimi, Creatività intelligentee Pagine di destinazione intelligenti In questo modo puoi attivare i dati dei tuoi prodotti nell'intero Shopping Funnel.

Se si desidera sfruttare i miglioramenti delle prestazioni che questo studio dimostra sono possibili, la domanda non è più «Dovremmo usare l'IA nella pubblicità?» scopo:

Stiamo utilizzando l'intelligenza artificiale nella modalità giusta (creazione a canalizzazione completa e a basso vincolo) o siamo bloccati nel ciclo di modifiche ad alto vincolo e basso impatto?

Questa è la decisione strategica che separerà i vincitori e i ritardatari dell'e-commerce basato sull'intelligenza artificiale nei prossimi anni.

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