Miglior LLM per Google Ads: GPT-4 o Gemini? Il Dilemma 2025 e la Soluzione Operativa per Marketer
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Tempo di lettura: 5 minuti
Negli ultimi anni, la gestione di campagne Google Ads si è trasformata radicalmente grazie all’integrazione di Large Language Models (LLM) come GPT-4 e Gemini. Ma quale scegliere per ottenere il massimo da Performance Max e Dynamic Search Ads? In questo articolo analizziamo i pro e i contro di ogni soluzione, e ti guidiamo step-by-step in un workflow operativo per marketer avanzati.
1. Perché oggi serve un LLM per Google Ads
Google Ads è sempre più una piattaforma AI-driven. Headline, descrizioni, asset testuali e visivi: tutto ruota intorno a contenuti di qualità, generati rapidamente e ottimizzati per algoritmi che gestiscono aste, targeting e combinazioni in tempo reale.
I marketer più evoluti sanno che la differenza tra una campagna profittevole e una che brucia budget sta proprio nella capacità di fornire asset di valore e differenziati.
Qui entrano in gioco i Large Language Models: strumenti come GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google), e Copilot (Microsoft) che accelerano la produzione di copy, suggeriscono strategie, generano idee e ottimizzano il lavoro creativo a monte dell’automazione.
2. Il dilemma 2025: GPT-4 vs Gemini (vs Copilot)
GPT-4 (OpenAI): Creatività, brainstorming, varianti copy
- Punti di forza:
- Generazione di molteplici headline, description, sitelink, estensioni (massimizzando caratteri e varianti).
- Output creativo e personalizzabile, ottimo per brainstorming e A/B test.
- Integrazione via API, Zapier, plugin su workflow marketing complessi.
- Limitazioni:
- Non direttamente integrato in Google Ads.
- Asset da esportare e caricare manualmente.
Gemini (Google): Integrazione nativa, automazione asset
- Punti di forza:
- Integrato direttamente in Google Ads, Performance Max e nuove funzioni asset generation.
- Conosce policy e best practice Google, produce headline/description ottimizzate.
- Automatizza segmentazione, audience signal e suggerimenti campagne.
- Limitazioni:
- Meno creativo, tende a output “sicuri” e generici.
- Meno personalizzabile per esigenze fuori standard.
Copilot (Microsoft): Multi-channel, Bing Ads friendly
- Punti di forza:
- Ideale se lavori anche su Microsoft Ads (Bing).
- Genera copy compatibile con policy Bing/Google.
- Limitazioni:
- Meno evoluto rispetto a GPT-4 e Gemini per Google Ads puro.
Tabella Riassuntiva
| LLM | Creatività | Integrazione Google Ads | Multi-channel | Output Personalizzabile |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Gemini | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Copilot | ⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
3. Best practice 2025: La soluzione non è “o l’uno o l’altro”.
Le campagne moderne (Performance Max e DSA) sono pensate per assorbire e testare asset diversi forniti dal marketer. L’approccio più avanzato è sfruttare entrambi i mondi:
- Usa GPT-4 per generare rapidamente batch di varianti creative, testare headline fuori dagli schemi, produrre descrizioni e copy per extension.
- Carica gli asset in Google Ads, sfruttando Gemini (nativamente o tramite suggerimenti AI integrati) per guidare le combinazioni e il matching con le query reali.
- Ottimizza settimanalmente grazie ai report di asset performance, Search Term Insights e suggerimenti automatici.
4. Workflow operativo step-by-step (con suggerimenti screenshot)
Di seguito trovi una workflow pratica, che puoi seguire e customizzare per ogni cliente/campagna. Ogni step include un esempio di screenshot che puoi realizzare e caricare nell’articolo.
Step 1 – Generazione asset copy con GPT-4
- Descrizione: Inserisci nel prompt di GPT-4 i dati chiave della campagna (settore, USP, pubblico, lingua, policy Google Ads).
- Output: Chiedi headline (30 caratteri), descrizioni (90), sitelink, estensioni callout e snippet strutturati.
Step 2 – Revisione asset in base alle policy Google Ads
- Descrizione: Passa i copy generati attraverso lo strumento Policy Checker di Google Ads o usa Gemini per una revisione rapida.
- Output: Correggi automaticamente eventuali headline/descriptions non conformi.
Step 3 – Upload massivo asset su Google Ads
- Descrizione: Usa la funzione di upload multiplo di asset per Performance Max (fino a 15 headline e 5 description per asset group).
- Output: Asset inseriti nella campagna, pronti per l’ottimizzazione automatica.
Step 4 – Monitoraggio, insight, ottimizzazione
- Descrizione: Ogni settimana analizza Asset Performance Report, Search Term Insights e sostituisci asset low-performing con nuove varianti da GPT-4.
- Output: Workflow continuo di A/B test e miglioramento progressivo.
5. Conclusione: il marketer “ibrido” vince
Nel 2025 il marketer che ottiene risultati è chi unisce la potenza creativa dei LLM esterni (GPT-4, Copilot) alla precisione operativa delle AI integrate (Gemini).
Non si tratta più di scegliere un “campione” ma di orchestrare i punti di forza di ogni modello, automatizzando dove serve e personalizzando dove fa la differenza.
Hai domande su come personalizzare questo workflow o vuoi esempi di prompt per il tuo settore? Scrivici nei commenti!
Suggerimenti Screenshot da includere
- Prompt GPT-4: Una chat con il prompt per generare asset Google Ads.
- Google Ads Asset Upload: Schermata di caricamento headline/descriptions.
- Gemini Policy Suggestion: Suggerimento AI per correggere una description.
- Asset Performance Report: Report Google Ads con asset “Low” evidenziati.
Articolo redatto dal team di Pistakkio – Automazione e Performance Marketing, 2025.
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