Ultimo aggiornamento il 15 Giugno 2026 alle 08:59
Predictive Audiences è una funzione di Google Analytics che impiega l’apprendimento automatico per anticipare il comportamento futuro degli utenti. Questo strumento consente di creare pubblici basati su metriche predittive. Questi indicatori predittivi sono modelli computerizzati che stimano le probabilità di comportamento futuro in base ai dati comportamentali precedenti degli utenti. Ad esempio, è possibile creare un pubblico di previsione “probabile acquisto nei prossimi 7 giorni”. Questo pubblico contiene persone che si prevede acquisteranno nei prossimi sette giorni.
Quali tipi di pubblico si possono prevedere
Vediamo innanzitutto i tre indicatori utilizzati nel pubblico predittivo GA4:
Probabilità di acquisto: Si riferisce alla probabilità che un utente attivo nei 28 giorni precedenti registri un evento di conversione specifico (come un acquisto) nei 7 giorni successivi. Questa misura aiuta a determinare quali utenti hanno maggiori probabilità di acquistare a breve.
Probabilità di abbandono: È la probabilità che un utente attivo sulla vostra applicazione o sito web nei 7 giorni precedenti non sia più attivo nei 7 giorni successivi. Questo indicatore viene utilizzato per identificare gli utenti che stanno per abbandonare, consentendo di adottare misure per migliorare la fidelizzazione.
Entrate previste: Si tratta delle entrate previste per i prossimi 28 giorni da tutte le conversioni di acquisto effettuate dagli utenti attivi nei 28 giorni precedenti. Questa misura è utile per prevedere le entrate future e progettare strategie di marketing e di vendita.
Attualmente, solo gli eventi acquisto/ecommerce_acquisto e acquisto in-app (in_app_acquisto) sono supportati per le metriche di probabilità di acquisto e di previsione dei ricavi. Sebbene Google Analytics continui a elaborare gli eventi di acquisto e-commerce, ora si consiglia di utilizzare gli eventi di acquisto.
Sulla base dei tre indicatori del tasso di acquisto, del tasso di abbandono e delle entrate previste, GA4 fornisce gli utenti che probabilmente completeranno l’acquisto entro 7 giorni, gli utenti che probabilmente completeranno l’acquisto entro 7 giorni (utenti che acquistano per la prima volta), gli utenti che probabilmente abbandoneranno entro 7 giorni, gli utenti che probabilmente abbandoneranno entro 7 giorni e le previsioni di 5 tipi di pubblico in totale, compresi gli utenti che probabilmente abbandoneranno (utenti che hanno completato gli acquisti) e gli utenti che generano il maggior valore di acquisto entro 28 giorni.
Quanto siete idonei a utilizzare il pubblico predittivo GA4?
Per utilizzare la funzione Predictive Audiences di Google Analytics, sono necessari alcuni requisiti:
Qualità e quantità dei dati: Deve esserci un certo numero di istanze di comportamento positivo (come gli acquisti completati) e negativo (come gli acquisti incompleti) dell’utente, in modo che il modello possa imparare a distinguere i diversi modelli di comportamento dell’utente. Devono esserci almeno 1.000 utenti di ritorno che hanno attivato le condizioni di previsione pertinenti (come acquisto o abbandono) durante un periodo consecutivo di 7 giorni negli ultimi 28 giorni e almeno 1.000 utenti di ritorno che non hanno attivato tali condizioni.
Mantenimento della qualità del modello: La qualità di un modello predittivo deve rimanere stabile nel tempo per poter generare indicatori predittivi efficaci.
Impostazioni dell’account Google Analytics: L’account di Google Analytics deve essere configurato correttamente per raccogliere dati rilevanti sul comportamento degli utenti. Ad esempio, se si desidera utilizzare una metrica di probabilità di acquisto, è necessario assicurarsi di tracciare gli eventi di acquisto.
Privacy e conformità: Assicurarsi che la raccolta e l’utilizzo dei dati siano conformi a tutte le norme e gli standard sulla privacy applicabili.
Una volta soddisfatti questi criteri, è possibile creare e utilizzare i pubblici predittivi in Google Analytics per rendere le campagne di marketing più mirate ed efficaci.
Come costruire il vostro pubblico predittivo
Come per altri tipi di pubblico, se dobbiamo utilizzare i pubblici di Google Analytics, dobbiamo associare Google Analytics all’account di Google Ads, in modo che i pubblici creati in Google Analytics possano essere sincronizzati automaticamente con l’account di Google Ads.
Creare un pubblico predittivo è facile. Basta entrare nell’interfaccia creata attraverso il percorso Amministra-Data display-Audiences-New audience. Poi si può vedere il pubblico previsto selezionando Predittivo in Usa un riferimento. Se si soddisfano le condizioni di utilizzo, sotto l’audience verrà visualizzato “Pronto per l’uso”.
Fare clic sul pubblico previsto che si desidera creare e inserire le impostazioni del pubblico. Google Analytics ha impostato le condizioni per noi e possiamo dare un nome al pubblico e conservarlo direttamente.
Naturalmente, è possibile personalizzare le condizioni di previsione. È sufficiente fare clic sul testo blu delle impostazioni predefinite, ad esempio “95° percentile”, per accedere all’interfaccia di impostazione.
È possibile impostare le condizioni di previsione desiderate in base alle proprie esigenze. Quando si impostano le condizioni di previsione, si può osservare l’icona a destra in modo che i risultati impostati soddisfino le nostre esigenze.
La differenza tra i pubblici previsti da GA4 e gli altri pubblici
Esistono diverse differenze fondamentali tra il pubblico predittivo e altri tipi di pubblico in Google Analytics:
Basato su modelli predittivi
Pubblico predittivo: Utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per prevedere il comportamento futuro degli utenti in base ai loro dati comportamentali storici. Ad esempio, prevedere quali utenti probabilmente acquisteranno o abbandoneranno l’attività in futuro.
Altri tipi di pubblico: In genere, in base a criteri statici come la posizione geografica dell’utente, le pagine visitate, il tipo di dispositivo, ecc.
Proprietà dinamiche: proprietà dinamiche
Pubblico predittivo: I membri del pubblico possono cambiare in modo dinamico man mano che il modello continua ad apprendere e i dati vengono aggiornati.
Altri pubblici: Una volta definita, l’appartenenza rimane generalmente invariata, a meno che i criteri non vengano aggiornati manualmente.
Profondità dell’analisi dei dati: il risultato è un‘analisi di tipo “a caldo“.
Pubblico predittivo: Grazie all’analisi approfondita dei dati e al riconoscimento dei modelli, è possibile rivelare relazioni e tendenze complesse nel comportamento degli utenti.
Altri tipi di pubblico: Basarsi su caratteristiche più intuitive e superficiali del comportamento degli utenti.
Scenari di applicazione: il mercato
Previsione del pubblico: Particolarmente adatto per ambienti di mercato dinamici e modelli complessi di comportamento degli utenti, come le previsioni di acquisto per i siti web di e-commerce.
Altri pubblici: Per scenari più ampi, come le campagne di marketing rivolte a regioni specifiche o l’ottimizzazione per gli utenti su dispositivi specifici.
Nel complesso, il pubblico predittivo offre un modo più dinamico, approfondito e preciso per identificare e indirizzare i segmenti di clienti potenziali attraverso l’uso di tecniche avanzate di analisi dei dati.
Scenari di applicazione del pubblico predittivo GA4
Immaginate di poter sapere in anticipo quali utenti hanno maggiori probabilità di acquistare nei prossimi 7 giorni, o quali utenti sono sull’orlo dell’abbandono, come agireste? Vi spiegheremo come identificare e influenzare con precisione questi gruppi di utenti chiave grazie alla funzione di pubblico predittivo di Google Analytics.
Migliorare il tasso di conversione di un sito di e-commerce: Utilizzare i pubblici predittivi per identificare gli utenti “che probabilmente effettueranno un acquisto nei prossimi 7 giorni”. Rivolgetevi a questi utenti con promozioni e coupon personalizzati per aumentare la probabilità di acquisto.
Ridurre il tasso di abbandono degli utenti: Identificate gli utenti che “probabilmente si cancelleranno entro i prossimi 7 giorni”. Implementate strategie di reengagement per questi utenti, come l’invio di e-mail che ricordino loro gli articoli presenti nei loro carrelli incompleti o l’offerta di sconti speciali.
Ottimizzare la promozione delle applicazioni mobili: Individuate i nuovi utenti che “probabilmente effettueranno il loro primo acquisto nei prossimi 7 giorni” attraverso la previsione dell’audience. Mostrate a questi utenti annunci guidati che presentano le caratteristiche e i vantaggi principali della vostra applicazione.
Migliorare l’efficienza pubblicitaria: Identificate gli utenti che “si prevede spendano di più nei prossimi 28 giorni”. Spendete una parte maggiore del vostro budget pubblicitario su questo gruppo di utenti per aumentare il ROI.
Aumento della fedeltà dei clienti: Analizzare gli utenti che “potrebbero cambiare ma che in precedenza avevano un’alta frequenza di acquisto”. Rivolgetevi a questi utenti con premi fedeltà o servizi esclusivi per aumentare la loro fedeltà al marchio.
Grazie a questi esempi, è possibile capire come i pubblici previsti possano aiutare le aziende a indirizzare con maggiore precisione i potenziali utenti di alto valore e ad adottare strategie di marketing mirate per migliorare i risultati.