Case studies
Approfondimenti su problemi reali, metriche e decisioni di prodotto.
Auto ADS — Pipeline Autonoma Meta Ads
In progress — da campagne gestite a mano a un sistema che legge i segnali del sito, costruisce varianti, ottimizza lo scheduling e qualifica i lead — senza intervento manuale.
- Tipo
- Automazione marketing / AI pipeline
In immagini
Intent scoring in tempo reale: ogni 30 minuti il sistema rivaluta il punteggio per segmento e prende decisioni autonome su budget e scheduling.
Le quattro trigger band (A–D) determinano l'azione: lancio immediato, accodamento al daypart ottimale, inserimento in nurture o monitoraggio passivo.
Adaptive query engine: 6 domande a branching adattivo qualificano ogni lead post-form e indirizzano verso il percorso corretto in base a urgency e readiness.
Il sistema non sostituisce la strategia creativa: copywriting, posizionamento e identità visiva restano decisioni umane. Quello che automatizza è la parte operativa — decidere quando pubblicare, quanto spendere, quale variante lanciare e come filtrare chi converte davvero.
Il 30-day optimization loop è strutturato in 4 settimane con obiettivi distinti: week 1 baseline e tracking, week 2 hook e audience test, week 3 ottimizzazione follow-up, week 4 scaling selettivo. Un framework deliberato, non un set-and-forget.
Il documento di strategia completo (intent scoring logic, trigger bands, lead scoring rubric, KPI framework) è disponibile come reference document nel workspace del progetto.
Il problema
Gestire campagne Meta Ads per una label indipendente significa mantenere manualmente budget, scheduling, varianti creative e follow-up dei lead. Un lavoro ripetitivo che scala male: ogni campagna richiede aggiornamenti quotidiani, le finestre di performance cambiano, i lead arrivano senza qualificazione. Il risultato è tempo sottratto a strategia e creatività, con risultati spesso sotto le aspettative per mancanza di reattività al momento giusto.
La soluzione
Auto ADS è una pipeline (in progress) che converte i segnali comportamentali del sito in decisioni autonome di advertising. Un motore di intent scoring calcola ogni 30 minuti un punteggio 0–100 per segmento di audience basato su visite, profondità di sessione, pagine ad alta intenzione, form abbandonati e cluster tematici. Quattro trigger band (A–D) determinano se lanciare immediatamente, accodare al miglior daypart, inserire in nurture o monitorare. Un adaptive query engine con progressive profiling qualifica i lead post-form con 6 domande a branching adattivo, assegnando un lead score e indirizzando verso booking diretto, nurture assistito o educational track. Tutto tracciato con un KPI framework a ciclo di 30 giorni.
Stack
- Meta Ads API
- Intent Score Engine (custom)
- Adaptive Query Engine
- Daypart Scheduler
- Lead Scoring (0–100)
- Python / Node.js
- Make.com
- Google Analytics 4
Prossimi passi
Integrazione con CRM per chiusura automatica del ciclo lead→cliente. Dashboard unificata QLR + booking rate. Estensione del modello a Google Ads e campagne multi-piattaforma. Generazione automatica delle creatività via AI image generation.
Strumenti e risorse
- Meta Marketing API ↗Documentazione ufficiale per la gestione programmatica di campagne Meta Ads
- Google Analytics 4 — Behavioral Signals ↗API GA4 per estrarre segnali comportamentali degli utenti del sito
- Make.com — Automation Platform ↗Piattaforma no-code per orchestrare i nodi della pipeline