Questa mattina al Forrester B2B Summit, ho condiviso con una sala piena di responsabili marketing che uno degli acronimi più importanti del nostro settore si è appena riscritto in silenzio.
Come esperti marketing nel B2B, conosciamo e apprezziamo tutti l’ABM, Account-Based Marketing: per quasi un decennio è stato la colonna portante del nostro approccio al mercato B2B e nell’enterprise. Per molti di noi è stato una strategia, un’agenda di innovazione e una piattaforma GTM che ha fatto progredire la leadership nel marketing e le nostre carriere. Abbiamo costruito playbook, tech stack, organigrammi e KPI che hanno reso l’ABM la best practice di riferimento. Abbiamo imparato a personalizzare per il CMO, il CIO, il CFO, i decision maker e le figure operative all’interno dello stesso account, perché avevamo capito che nessuna decisione enterprise appartiene a una sola persona, ma a un intero gruppo d’acquisto.
E per un certo periodo avevamo ragione. Ma oggi saremo in errore se non ridefiniremo chi (o cosa) conta come membro del gruppo d’acquisto.
Perché il nuovo ABM è il marketing basato sugli agenti.
Non è uno scenario futuro. È già realtà.
La svolta… in cifre
Facciamo il punto sulle sfide concrete che, come esperti marketing B2B, dobbiamo affrontare oggi.
Uno. Secondo Bain & Company, l'80% dei consumatori si affida ora a risultati generati dall’IA per almeno il 40% delle proprie ricerche, riducendo il traffico web organico fino al 25%. Nel frattempo, il traffico guidato dall’IA verso i siti statunitensi è cresciuto del 269% anno su anno a marzo (Adobe Digital Index). La vecchia porta d’ingresso si sta chiudendo mentre se ne apre una nuova. Se non sei visibile attraverso di essa, sei invisibile. E se non sei pronto, rischi di diventare irrilevante.
Due. 1 cliente su 4 si rivolge ora ai motori di risposta IA come metodo principale per fare ricerche, scoprire e decidere (Adobe AI and Digital Trends 2026). La tendenza si fa più marcata ogni trimestre e quello che 18 mesi fa era un comportamento di nicchia si sta imponendo come nuova prassi. Il traffico referral dall’IA verso il sito registra inoltre un tempo di permanenza sul sito superiore del 48% rispetto alle visite provenienti dagli altri canali (Adobe Digital Insights, marzo 2026). Gli acquirenti non usano l’IA solo per iniziare il percorso d’acquisto: la usano anche per concluderlo.
Tre. Secondo Forrester, il 68% degli acquirenti B2B ha già un favorito all’inizio del processo di acquisto e, nell'80% dei casi, quel favorito vince. Quando un acquirente arriva sul tuo sito, ha già consultato un agente IA, scartato alternative di cui non saprai mai l’esistenza ed è arrivato già convinto e più informato. Meno traffico, intenzione più nitida, meno margine per conquistarli o perderli.
Leggi questi tre numeri insieme. La porta d’ingresso si è spostata, o meglio trasformata. Gli acquirenti la attraversano più in fretta, già carichi di intenzioni e contesto ben definito. E quando arrivano sulla tua proprietà digitale, la decisione è ormai quasi presa.
Non si tratta di un’anomalia passeggera. È un cambiamento strutturale nel modo in cui funziona il marketing B2B.
Cosa cambia e cosa no
Il percorso d’acquisto B2B non sta scomparendo. Scoprire, considerare, valutare, decidere: queste fasi sono ancora riconoscibili. Ciò che è cambiato è chi scopre e dove. Chi considera e come. E sempre più spesso, cosa valuta.
Nell’ultimo decennio, abbiamo costruito l’ABM attorno a un presupposto semplice: identificare gli account rilevanti, mappare il gruppo d’acquisto al loro interno e personalizzare l’esperienza per ogni persona di quel gruppo. Le tattiche si sono evolute — dati di intento, azioni basate su segnali, scoring basato su account e persone — ma il modello di fondo presumeva sempre un essere umano dall’altra parte di ogni interazione.
Oggi, quel presupposto non regge più.
Il gruppo d’acquisto è ora ibrido. Include ancora il CMO, il CIO, il CFO, i responsabili funzionali e il responsabile degli acquisti. Ma include anche ChatGPT. E Perplexity. E Gemini. E il Copilot integrato nella suite Microsoft. E, sempre più spesso, gli agenti personalizzati che i team IT interni implementano per svolgere la ricerca preliminare prima ancora che qualcuno apra una scheda o effettui una ricerca di persona.
Proprio come abbiamo imparato a personalizzare l’esperienza in modo diverso per un CMO rispetto a un CIO, ora dobbiamo fare lo stesso con ChatGPT rispetto a Gemini. Ognuno di questi sistemi cerca e presenta le informazioni a modo suo. Ognuno ha la propria ponderazione, le proprie preferenze di citazione, le proprie peculiarità. Sono, di fatto, un nuovo segmento di pubblico che esercita un’influenza attiva sulle decisioni all’interno degli account che già ti interessano.
Questo è l’Agent-Based Marketing.
I «Tre ‘Genti’
Ecco la chiave di lettura che ho usato con il mio team, con i colleghi e sul palco di Adobe Summit questo mese, per rendere tutto questo concreto anziché astratto.
Esistono tre relazioni che ogni responsabile marketing deve costruire con gli agenti oggi. Mi piace chiamarle i «Tre ‘Genti’:
Gli agenti come strumenti. Gli agenti ampliano in modo crescente le possibilità dei team: ci aiutano a produrre contenuti, generare varianti, analizzare le performance e liberarci dai flussi di lavoro legacy mai progettati per operare alla velocità agentica. Gli esperti marketing e i team che impareranno a usare questi strumenti come moltiplicatori di forza distanzieranno chi non lo farà.
Gli agenti come membri del team. La maggior parte dei leader non ha ancora pienamente assimilato questo aspetto. Gli agenti non sono solo un nuovo pubblico né semplici strumenti: sono veri collaboratori, capaci di gestire un flusso di lavoro al tuo fianco, in base agli obiettivi che stabilisci e con i punti di controllo che gestisci. Il ruolo dell’esperto marketing si sposta dalla produzione alla progettazione e alla governance: non più eseguire il lavoro, ma affinare la strategia e creare le condizioni ottimali per realizzarlo al meglio.
Gli agenti come pubblico target. È questo l’aspetto che mi tiene sveglio la notte. Se il brand non è strutturato per essere leggibile dalle macchine — se contenuti, metadati e segnali di terze parti non sono ottimizzati per il modo in cui i modelli LLM sintetizzano le risposte — diventi invisibile nella prossima ondata di scoperta dei brand. La porta d’ingresso non è più la homepage: è una risposta in una finestra di chat. E non ce ne sono due uguali.
Strumenti. Colleghi. Target. Tre relazioni. Un playbook da riscrivere.
Perché serve un playbook nuovo, non un’evoluzione di quello esistente
L’errore più comune in questo dibattito: considerare l’IA agentica come “solo” un altro canale, un ulteriore livello di ottimizzazione, un’altra tattica da aggiungere a ciò che già facciamo. Non è così. Ritengo che questo richieda un ripensamento radicale e onesto di quattro aspetti di cui ogni leader del marketing B2B è responsabile:
- Segnali e dati. I prompt ci forniscono un contesto più ricco rispetto a qualsiasi clic, ma avvengono sempre più su canali che non possediamo e per cui non possiamo pagare direttamente. Di conseguenza, la nostra visione a 360 gradi del cliente è diventata al contempo più sfumata e più interessante.
- Strategia dei contenuti. Poiché i modelli LLM citano fonti di terze parti, accademiche, social network e community più spesso della homepage di un brand, la proliferazione dei contenuti non riguarda solo il volume, ma anche la diversità: piattaforme diverse, formati diversi e nuove forme di influenza.
- Brand. In un mondo in cui i LLM sintetizzano le risposte a partire da ciò che gli altri dicono di te, i brand vincenti sono quelli che i clienti amano davvero, al punto da parlarne. Questa è una delle implicazioni meno considerate dell’intera trasformazione, e quella in cui ripongo maggiore fiducia, sostenuta dal lancio e dall’investimento nella nostra campagna brand Adobe CX Enterprise “It starts with Adobe.”
- Modello operativo. Nulla di quanto sopra funziona se l’organigramma, il mix di competenze dei team e il rapporto con il rischio sono ancora ottimizzati per una versione dell’IA di tipo probabilistico-assistito. I leader vincenti progettano flussi di lavoro end-to-end deterministici in cui esseri umani e agenti hanno ruoli chiaramente definiti.
Non vedo l’ora di esplorare e approfondire queste idee nei prossimi post.
Il ruolo di Adobe in tutto questo
Questo va oltre il mio punto di vista personale. Adobe CX Enterprise si articola attorno a tre casi d’uso: ampliare la presenza del brand, aumentare la velocità dei contenuti e coinvolgere i clienti in modo più profondo. Non è stata una scelta casuale: corrispondono ai tre ambiti in cui questa trasformazione colpisce con maggiore forza gli esperti marketing enterprise.
I siti web non sono più l’unico punto d’accesso a prodotti e servizi, e gli esperti marketing hanno bisogno di soluzioni concrete per essere presenti nel web agentico e nelle interfacce conversazionali, dove i clienti si informano sempre più spesso prima di ogni altra cosa. Gli strumenti Adobe per ampliare la presenza del brand integrano Adobe Experience Manager con app appositamente progettate per il web agentico: Adobe Brand Visibility (precedentemente Adobe LLM Optimizer), Adobe Brand Concierge e Adobe Experience Manager Sites Optimizer.
E a partire da ieri, siamo lieti di annunciare il completamento dell’acquisizione di Semrush da parte di Adobe, una delle principali piattaforme per la visibilità e la scoperta del brand. Questa acquisizione amplia la capacità di Adobe di supportare le aziende con soluzioni di SEO (Search Engine Optimization) e ricerca basate su dati e IA, in un momento in cui la visibilità del brand è più importante che mai.
Content supply chain è il campo in cui gli esperti marketing stanno ridefinendo ciò che è possibile con i contenuti: non si tratta solo di scalare la produzione, ma di elevarne qualità e rilevanza per raggiungere i clienti e conquistarli davvero. Una content supply chain agentica accelera questo percorso in modo esponenziale, offrendo più iterazioni, test, variazioni ed elementi di conoscenza di quanto si credesse possibile. L’IA generativa diventa commercialmente sicura da impiegare alla velocità e alla scala dell’enterprise, e restare in linea con il brand non è più un compromesso con la puntualità. Adobe Brand Intelligence è il collante — un sistema di apprendimento continuo che mantiene ogni risorsa fedele al brand, indipendentemente da quante varianti si producano o dalla velocità con cui si lavora.
Coinvolgimento dei clienti è il campo in cui il percorso dell’acquirente si riscrive in tempo reale. Un tempo, Personalization significava il messaggio giusto al segmento giusto nel momento giusto. Oggi significa orchestrare esperienze connesse in tempo reale su tutti i canali, anticipando le intenzioni, rispondendo ai segnali e ottimizzando continuamente per i risultati che contano. La soluzione Adobe per il coinvolgimento dei clienti si arricchisce ora di Adobe Engagement Intelligence e CX Analytics.
A unire tutto: Adobe CX Enterprise Coworker. È l’annuncio di Adobe Summit della settimana scorsa che mi ha entusiasmato di più — quello che porta in vita “il terzo tipo di agente”, ovvero gli agenti come compagni di squadra. Definisci il risultato. CX Coworker costruisce il flusso di lavoro, recupera i dati giusti, attiva gli agenti specializzati più adatti, sequenzia i passaggi e monitora le prestazioni rispetto all’obiettivo in tempo reale. Si coordina tra le applicazioni Adobe, le piattaforme IA di terze parti e i sistemi enterprise già in uso, mantenendo le persone saldamente al centro delle decisioni che contano. Non si tratta solo di un’esecuzione più rapida: si tratta di risultati migliori e del passaggio dall’esecuzione basata su campagne a un coinvolgimento continuo e intelligente. CX Coworker sarà disponibile in via generale nei prossimi mesi, ed è uno degli esempi più chiari che abbia incontrato di come si possa concretamente mettere l’IA agentica al servizio di un team marketing enterprise.
Visibilità del brand. Content supply chain. Coinvolgimento dei clienti. CX Coworker che unisce tutto. È così che Adobe entra in scena e ti aiuta a fare da ponte tra la vecchia e la nuova ABM — dall’account-based marketing all’agent-based marketing. È il sistema operativo CXO su cui sto puntando la strategia del mio team.
Cosa esploreremo in questa serie
Nelle prossime settimane esplorerò altri temi su come si presenta concretamente l’Agent-Based Marketing, coinvolgendo colleghi, clienti ed esperti:
- Parte 2: Il marketing alle macchine: perché la content strategy ha bisogno di una revisione radicale, non di un aggiornamento SEO (Search Engine Optimization).
- Parte 3: Prompt, non clic: ripensare segnali, intenti e customer journey quando i momenti più influenti avvengono in conversazioni a cui non hai accesso.
- Parte 4: Il grande equalizzatore? Perché il brand conta di più in un mondo agentico e la scommessa che sto facendo con il mio budget.
- Parte 5: Costruire l’organizzazione di marketing agentico: modello operativo, mentalità e il lavoro che ci attende.
Se hai avvertito che qualcosa stava cambiando sotto le fondamenta della tua strategia B2B, ma non riuscivi ancora a dargli un nome, questa serie è per te.
L’acronimo è lo stesso. Quasi tutto il resto è cambiato.
Benvenuti nel nuovo ABM.
Marissa Dacay è Global Vice President of Enterprise Marketing di Adobe, una leader che trasforma grandi ambizioni in risultati misurabili.
Marissa guida il field marketing enterprise globale e l’esecuzione delle campagne con un mix distintivo di intuito creativo, rigore basato sui dati e innovazione audace. È sempre concentrata su ciò che funziona, e sul perché. Il suo approccio fonde l’intelligenza dei dati con uno storytelling coraggioso, sviluppando strategie di marketing enterprise che superano le aspettative. Guida con determinazione ed empatia, sfidando i team a pensare in grande, a eseguire con maggiore precisione e ad alzare sempre l’asticella. Marissa non si limita a generare risultati: forma la prossima generazione di leader audaci nel marketing.
