In questi anni alla disciplina del marketing sono state affibbiate diverse etichette: web marketing, digital marketing, growth marketing e tante altre. L’ultima, in ordine di tempo, è “vibe marketing”. Si tratta di un termine nuovo che nasce male perché ha dato luogo a due definizioni contrastanti. Alcuni hanno associato al “vibe marketing” l’idea di un approccio che punti a restituire l’energia di un brand, il suo mondo di valori, un modo di raccontare il brand o il prodotto per emozioni più che per caratteristiche materiali (molto simile a quella di emotional branding, già sentita in passato). Altri, più di recente, hanno dato a questo termine un’accezione in linea con le nuove possibilità offerte dall’intelligenza artificiale generativa.
Dal vibe coding al vibe marketing
Tra i primi a popolarizzare questo nuovo significato di vibe marketing è stato l’imprenditore Greg Isenberg, traendo ispirazione diretta da un altro termine, “Vibe Coding”, introdotto all’inizio del 2025 dal co-fondatore di OpenAI, Andrej Karpathy.
Il Vibe Coding descrive un metodo di programmazione assistito dall’IA in cui lo sviluppatore, anziché scrivere manualmente ogni riga di codice, guida l’intelligenza artificiale attraverso istruzioni in linguaggio naturale, concentrandosi sulla direzione strategica e sull’obiettivo finale, lasciandosi andare al flusso creativo (“fully giving in to the vibes”).
Karpathy descrive il processo come conversazionale, quasi dimenticandosi che il codice esista (“I’m building a project or webapp, but it’s not really coding—I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works”).
Questo approccio mira ad abbassare la barriera d’ingresso alla creazione di software, permettendo anche ai non programmatori di costruire applicazioni e ai programmatori di farlo con più istintività e libertà creativa.
Mutatis Mutandis, il Vibe Marketing vorrebbe trasferire questa stessa filosofia di lavoro al mondo del marketing. In tal senso, i professionisti del marketing definiscono la strategia generale, la direzione creativa, gli obiettivi e il “vibe” desiderato, ovvero l’atmosfera, il tono emotivo, l’estetica, che la campagna o qualunque artefatto digitale devono incarnare.
L’esecuzione operativa, invece, viene delegata ai software di IA, siano essi semplici chatbot conversazionali o agenti, più o meno autonomi, che ormai sono economici e alla portata di tutti perché permettono di essere diretti attraverso il linguaggio naturale.
Software di Vibe Marketing
I software di supporto a questo marketing moderno sono ovviamente tutti basati su algoritmi di intelligenza artificiale generativa, ma non sono tutti uguali. Ecco come possiamo catalogarli:
- Software di GenAI: si tratta di un’ampia categoria che raccoglie tutti quei tool non pensati specificamente per aiutare i marketer, ma che possono essere molto utili al loro lavoro. Per esempio, i software text to text come ChatGPT, Gemini, Claude per attività di brainstorming e copywriting, quelli text to image come Midjourney, Recraft, Leonardo per la produzione di asset visivi o quelli text to video come Runway, Kling, HeyGen per creare filmati aziendali di vario tipo;
- Software di GenAI per il coding: sono quelli progettati per aiutare gli sviluppatori a velocizzare e ottimizzare la scrittura di codice. In realtà, software come Cursor, Bolt, Lovable, possono essere d’aiuto anche ai marketer per la creazione di prototipi di landing page, applicazioni mobile, ecc.
- Software di task automation basati su IA: sono delle piattaforme che permettono di progettare agenti all’interno di un workflow per automatizzare compiti ripetitivi, collegando uno o più Large Language Model a diversi servizi. Questa è la differenza tra strumenti di nuova generazione come Lindy, Gumloop, n8n e i tradizionali tool di automation come Zapier e Make (che ultimamente stanno evolvendo in questa direzione). Con essi è possibile progettare automazioni per ottimizzare una miriade di flussi di lavoro, dall’individuazione e arricchimento di lead fino alla creazione di contenuti partendo dalla ricerca degli argomenti di tendenza.
- Software con capacità agentive: in questa categoria ricadono strumenti come Manus che nascono come agenti in grado di sfruttare un LLM per portare a compimento un cerco task. Lo fanno attivando un ragionamento che porta alla pianificazione dei passi da compiere e poi attingendo, all’occorrenza, a strumenti di vario tipo, in background (accedere al web, creare immagini, scrivere codice).
Oltre a strumenti specifici, stiamo assistendo anche all’introduzione di funzioni agentive, all’interno dei classici chatbot. Ad esempio, Deep Research in ChatGPT e Gemini è un agente progettato per portare a termine ricerche approfondite. O ancora, la funzione Operator di ChatGPT non è altro che un agente programmato per utilizzare un browser remoto per compiere una certa attività.
Ha senso parlare di Vibe Marketing?
Onestamente, non amo il termine Vibe Marketing perché è poco comprensibile ai non addetti ai lavori e perché sposta l’attenzione sugli strumenti, come al tempo fece il digital marketing. Preferisco continuare ad usare un termine che ho coniato nel 2022: Marketing Aumentato che descrive una disciplina ancorata ai principi tradizionali, ma potenziata da un uso strategico di dati e tecnologia, al fine di ottimizzare i processi aziendali e progettare esperienze significative per persone e macchine (entità hardware e software).
In questa prospettiva, indubbiamente, la tecnologia attualmente più interessante è l’intelligenza artificiale generativa che sta aprendo un mondo di opportunità per i professionisti del marketing e della comunicazione. I motivi sono principalmente tre:
- Disponibilità di strumenti di IA di facile utilizzo perché basati su interfacce conversazionali, siano essi chatbot o strumenti di no code (che non richiedono competenze di programmazione), entrambi capaci di svolgere attività di marketing (creazione di copy, immagini, siti web, ecc.).
- Costi in discesa per l’utilizzo di questi strumenti e di modelli linguistici di grandi dimensioni che possono essere integrati nei propri progetti e nei software aziendali
- Evoluzione rapida verso gli agenti, ossia software complessi che usano un LLM come “cervello pensante” e “motore di orchestrazione” di diversi servizi.
L’evoluzione del ruolo del marketer
Tutto ciò porterà nei prossimi 12-24 mesi ad un’inedita ristrutturazione del lavoro del marketer e dei team di lavoro aziendali. In questo momento, soprattutto in Italia, molti marketer sono in una fase di sperimentazione, cioè di test di uno o più strumenti di GenAI.
La fase successiva è quella dell’adozione sistematica di uno o più strumenti specializzati. Nelle piccole realtà, un unico marketer prova a padroneggiare più tool per fare più cose ed ampliare le proprie capacità. Nelle grandi aziende, troviamo team di marketing composti da diversi professionisti focalizzati su singoli aspetti (il copywriter, il creativo, l’analista di dati, l’esperto di CRM, ecc.) che iniziano ad utilizzare strumenti di IA in maniera isolata, per output specifici su singoli canali. Ad esempio, il copywriter usa ChatGPT per la scrittura di testi creativi, il grafico usa Midjourney per creare visual d’impatto o Claude per il prototipo di una landing page, e così via.
L’evoluzione tecnologica dei software di IA verso capacità agentive, spingerà verso una trasformazione profonda del lavoro attuale.
Inizialmente il marketer dovrà imparare a creare agenti in grado di automatizzare specifiche attività ripetitive: per gestire la propria agenda quotidiana, per fare ricerche competitive approfondite, per creare contenuti automatici sulla base di un trend, e così via.
Successivamente, il marketer dovrà essere in grado di orchestrare agenti specializzati in diverse attività, orientate ad obiettivi specifici. Ad esempio, definendo l’obiettivo di “incrementare del 15% il tasso di conversione del funnel e-commerce nel Q3” si andrebbe a progettare un sistema multi-agente in grado di portare a termine diverse attività: dall’analisi predittiva dei segmenti a più alto potenziale, alla generazione e A/B testing continuo di landing page personalizzate dinamicamente, fino all’adattamento in tempo reale delle creatività pubblicitarie e dei messaggi di nurturing sui vari canali, riportando insight strategici e non solo metriche di output.
I benefici del marketing aumentato dall’IA
Tutto ciò potrebbe portare a fare più cose, con meno persone, aumentando l’efficienza complessiva, e l’efficacia, del lavoro. Se il vantaggio quantitativo è scontato, lo è meno quello qualitativo che richiederà sempre un contributo umano rilevante, seppure sulla base dei suggerimenti della macchina. Si pensi alla capacità di reazione strategica alla scoperta di nuove dinamiche di mercato da parte del’agente.
Tutto ciò porterà ad un nuovo ruolo per il marketer, da esecutore a orchestratore strategico del lavoro di persone e macchine. Questo vuol dire anche riuscire a focalizzarsi sugli obiettivi di business e sulla soddisfazione del cliente, senza essere oberati da compiti di ottimizzazione di canali e campagne. Si libererà più spazio per la creatività, non più egoriferita, ma arricchita dalla sinergia uomo-macchina, attraverso un utilizzo della tecnologia dialogico e collaborativo.
Questo cambio di paradigma porta a una maggiore integrazione degli strumenti utilizzati, consentendo ai team di ridurre le dimensioni grazie al supporto degli agenti digitali. Anche l’esecuzione ne beneficia, diventando più rapida, iterativa e meno dipendente da processi manuali, contribuendo a ridurre i costi, che si spostano dalle persone alla tecnologia. Infine, l’ottimizzazione diventa automatica e continua, favorendo una scalabilità che passa da lineare a esponenziale.
Verso il cyber-marketer
Al di là delle etichette, vibe marketing o marketing aumentato, è certo che il mondo del lavoro e delle professioni sta cambiando rapidamente. Quello che dobbiamo fare, per non trovarci spiazzati, è informarci, studiare e capire come sfruttare le innovazioni tecnologiche per potenziare le nostre capacità, liberare tempo per compiti a più alto valore e per aggiornarci continuamente.
Nel breve periodo, saper utilizzare le tecnologie di intelligenza artificiale può bastare per ottenere un vantaggio competitivo. Nel lungo periodo, invece, non basterà. Bisognerà capire come orchestrarle efficacemente per aumentare l’efficacia e l’efficienza delle nostre azioni sul mercato, nell’ottica di una collaborazione continua uomo-macchina tutta da immaginare.
