Budget di marketing nel mondo dei LLM: come pianificare i ricavi dell'AI?

In questo articolo troverete un'analisi completa del ruolo dei canali AI nella struttura del P&L, compresa una panoramica dei principali tipi di soluzioni, dai chatbot ai sistemi di pricing, e del loro impatto diretto su ricavi, margine e costi CAC. Scoprirete inoltre perché le previsioni classiche falliscono con i modelli di apprendimento e come implementare un quadro di pianificazione del budget in 5 fasi basato su casi d'uso specifici e misurare l'incrementalità dei ricavi con strumenti come Semly.

Quali sono i canali AI nel marketing e nelle vendite dal punto di vista del P&L?

In pratica, i "canali di intelligenza artificiale" non sono un flusso di entrate astratto, ma diverse classi di soluzioni che si "inseriscono" nell'imbuto di marketing e vendita esistente.

Principali tipi di canali AI

• Chatbot e assistenti conversazionali (commercio conversazionale, bot per il servizio clienti)

• Luoghi di lavoro: chat sul sito web, WhatsApp, Messenger, IG DM, chat in-app, bot vocali.

• Caratteristiche:

1. rispondere alle domande prima dell'acquisto,
2. guidandovi nella scelta del prodotto e nel processo di ordinazione,
3. gestire lo stato degli ordini, i resi e i reclami.

La ricerca di Meta mostra che le aziende che utilizzano gli assistenti conversazionali su WhatsApp e Messenger registrano conversioni più elevate e percorsi di acquisto più brevi nel commercio mobile.

Caratteristiche:

• scoring e prioritizzazione dei contatti,
• riepilogo automatico delle chiamate e preparazione dei follow-up,
• raccomandazioni di cross-sell/upsell.

Gartner stima che entro il 2027 il 95% dei processi di ricerca delle vendite sarà avviato utilizzando l'IA e che le implementazioni di GenAI possono aumentare la produttività delle vendite del 25% e i ricavi del 12-13% circa.

Marketing generativo dei contenuti (LLM + IA generativa)

• Applicazioni: SEO, performance advertising, email, social media, landing page.

• Caratteristiche:

1. creazione rapida di molteplici varianti creative,
2. personalizzazione del copy per segmenti,
3. automazione di test A/B e multivariati.

• Effetto commerciale: più sperimentazione, migliore allineamento dei messaggi e maggiore CTR e CR, che si traduce in ricavi. Nell'e-commerce, questo vantaggio è ulteriormente rafforzato dai contenuti creati nell'ambito di LLM - descrizioni dei prodotti e FAQ.

Sistemi di raccomandazione dei prodotti e personalizzazione 1:1

• Applicazioni: e-commerce (sito web, app), e-mail, push, banner in loco.

• Caratteristiche:

1. "prodotto/offerta migliore"
2. elenchi e ordini di prodotti personalizzati
3. la vendita dinamica di prodotti in bundle.

• McKinsey indica che la personalizzazione avanzata può incrementare i ricavi del 5-15% e aumentare l'efficacia della spesa di marketing del 10-30%.

Campagne di performance autonome (gestione delle campagne AI)

• Applicazioni: Google Ads, Meta Ads, programmematic, retail media, marketing automation.

• Caratteristiche:

1. allocazione automatica del budget tra canali e campagne,
2. ottimizzazione delle tariffe e delle creazioni in base ai KPI (ROAS, CAC, ricavi),
3. test continui di centinaia di combinazioni.

• I casi di studio dimostrano riduzioni del CAC fino al 30% e aumenti significativi del ROI delle campagne.

L'intelligenza artificiale nella gestione dei prezzi e dei ricavi

• Applicazioni: prezzi dinamici, promozioni, gestione dei margini.

• Caratteristiche:

1. ottimizzare i prezzi per massimizzare i ricavi o i margini.
2. adeguamento automatico degli sconti in base alla sensibilità al prezzo.

• Gli strumenti di gestione dei ricavi (ad esempio PROS) comunicano i ricavi incrementali documentati con l'AI.

IA per analisi, previsione e attribuzione (marketing/analisi dei ricavi)

• Applicazioni: tutti i canali - il ruolo del "meta-strato" sulle attività di marketing e vendita.

• Caratteristiche:

1. modelli predittivi di CLV, churn e propensione all'acquisto.
2. modellazione del marketing mix (MMM).
3. attribuzione multicanale, misurazione dell'incrementalità.

• Gli strumenti di questa categoria, come Semly, consentono di stimare le entrate incrementali dei canali AI e di misurare le vendite generate dalla ricerca AI e da altre fonti di traffico, ottimizzando l'allocazione dei budget in base alle entrate, non solo ai clic.

Dove i canali AI "toccano" il P&L

• Ricavi: maggiore conversione, maggiore carrello medio (AOV), acquisti più frequenti, maggiore CLV.

• Costi di acquisizione (CAC): un migliore targeting e l'ottimizzazione delle campagne riducono il costo di acquisizione dei clienti.

• Costi operativi (OPEX): l'automazione del servizio clienti e delle vendite riduce il costo del servizio, ma richiede investimenti in dati e integrazioni.

• Margine: L'intelligenza artificiale nella determinazione dei prezzi e nella gestione delle promozioni consente di aumentare i margini mantenendo o aumentando i volumi.

Perché la classica previsione dei ricavi non funziona direttamente per l'IA

Trasferendo la logica del "aggiungiamo un nuovo canale in Excel" si finisce spesso per sopravvalutare o sottovalutare l'effetto dell'IA. Le ragioni sono tre.

Elevata variabilità ed effetto di apprendimento dei modelli

I canali AI non sono statici:

• i modelli imparano dai dati e dal comportamento degli utenti,
• i risultati dopo 2-3 settimane possono essere molto diversi rispetto ai primi giorni,
• le prestazioni aumentano a dismisura quando vengono introdotti nuovi prompt, dati o integrazioni.

Fare previsioni "rigide" (un CR, un AOV) è un'illusione pericolosa: ciò che è realisticamente necessario è fare previsioni in scenari e con periodi di "apprendimento".

Problema di attribuzione: L'intelligenza artificiale come "coprocessore", non come canale separato

L'intelligenza artificiale opera spesso in background:

• migliora il copy della campagna e quindi le prestazioni dei canali esistenti (Google, Meta).
• raccomanda i prodotti, ma le vendite sono attribuite alle "e-mail" o alla "ricerca organica".
• qualifica i contatti, ma le entrate appaiono come "dirette" o "vendite".

Nella classica attribuzione dell'ultimo clic, la maggior parte del valore dell'IA si "disperde" in altri canali. Pertanto, senza strumenti di attribuzione avanzati e modelli di incrementalità, il management vedrà solo una parte dell'effetto.

Rischio di confusione e sottostima dei costi organizzativi

I rapporti di BCG e Deloitte indicano che:

• solo una minoranza dei progetti di IA va oltre la fase pilota e raggiunge una scala con un ROI positivo

• Il TCO (Total Cost of Ownership) dei progetti di IA è spesso superiore del 40-60% rispetto a quanto ipotizzato, e il 60-80% dell'impegno è costituito dal lavoro sui dati

Se il management pianifica solo i costi delle licenze e della "distribuzione rapida", ignorando i dati, le integrazioni, le modifiche ai processi e le competenze, la previsione del ROI sarà sistematicamente gonfiata.

Quadro di previsione dei ricavi del canale AI per il management

Il management ha bisogno di un approccio semplice e ripetibile che possa essere applicato a diversi casi di utilizzo dell'IA. Di seguito viene proposta una struttura di questo tipo.

Fase 1. Definire il caso d'uso e la fase dell'imbuto CONCRETO

Invece di dire "stiamo investendo nell'IA", siate più specifici:

• Casi d'uso: ad esempio, raccomandazioni di prodotti nell'e-commerce, chatbot AI su una pagina di prodotto, assistente alle vendite nel B2B.

• Fase dell'imbuto: acquisizione, conversione, fidelizzazione, upsell.
• Principali KPI: CR, AOV, CLV, churn, numero di SQL/MQL, ecc.

Fase 2. Stabilire gli scenari: conservativo / di base / aggressivo

Per ogni caso d'uso, pianificare tre scenari per 12-24 mesi:

• Conservativo: adozione bassa, aumento moderato (ad es. +3 p.p. CR).
• Linea di base: in linea con i benchmark e l'esperienza di mercato (ad es. +5-7 bps CR).
• Aggressivo: ottimistico, ma comunque realistico (es. +10 p.p. CR, maggiore copertura del traffico).

Fase 3 Conteggio del "modello su un tovagliolo" - esempio numerico

Supponiamo di gestire un'attività di e-commerce con i seguenti parametri (al mese):

• Traffico: 500.000 sessioni,
• Conversione corrente (CR): 2,0%,
• Valore medio del paniere (AOV): 58,13 EUR
• Margine lordo: 40%.

L'implementazione di raccomandazioni di prodotti AI sul sito web e sulle e-mail ha:

• coprono il 60% del traffico (300.000 sessioni),
• nello scenario di base, aumentare il CR di +0,5 pp. (dal 2,0% al 2,5%).

Stato attuale (senza AI - solo traffico coperto):

• Approvvigionamento = 300 000 × 2,0% = 6 000,
• Ricavo = £6.000 × 58.13 EUR = 348,750 EUR
• Margine = 1 500 000 × 40% = 139,500 EUR.

Stato dopo l'implementazione dell'IA (scenario di base):

• Approvvigionamento = 300.000 × 2,5% = 7.500,
• Ricavo = 7.500 × 58.13 EUR = 435,938 EUR
• Margine = 1 875 000 × 40% = 174,375 EUR.

Effetto mensile incrementale (solo sul traffico coperto):

• Ordini aggiuntivi: 1 500,
• Reddito aggiuntivo: 87,188 EUR
• Margine aggiuntivo: 34,875 EUR.

Se il costo della soluzione AI (strumento + integrazioni + manutenzione) è di 13,950 EUR sterline al mese, il profitto lordo incrementale (prima di prendere in considerazione altri costi) è di circa 20,925 EUR sterline al mese. Gli scenari possono essere scalati (80-100% di copertura del traffico, diversi livelli di uplift) e si può prevedere un "corridoio" di ricavi.

Fase 4 Incorporare l'incrementalità e i gruppi di controllo

Il modello "su tovagliolo" si basa su un aumento presunto. Per renderlo più realistico:

• condurre test A/B con un gruppo di controllo (ad esempio, l'80% degli utenti vede le raccomandazioni dell'intelligenza artificiale, il 20% no).
• dopo 4-8 settimane, confrontare CR, AOV e margine tra i gruppi.
• contare le entrate incrementali come differenza.

È questo livello di ricavi incrementali che l'analisi del budget dovrebbe adottare, ed è qui che entra in gioco il ruolo di strumenti come Semly, che aiutano a integrare i dati dei test, a contare i ricavi incrementali e a tradurli in scenari di budget.

Fase 5 Dai casi d'uso ai portafogli di IA

A livello di consiglio di amministrazione, non vengono messi a bilancio singoli esperimenti, ma solo un portafoglio:

• 3-5 casi d'uso prioritari AI
• ciascuno con tre scenari di ricavi e costi

• tutti raggruppati in un modello di budget (12-24 mesi) con contributo visibile alle entrate, impatto su CAC e CLV e periodo di recupero per ogni caso d'uso.

In questo caso, Semly, in quanto piattaforma di analisi e distribuzione, può fungere da "fonte unica di verità": incasellare i dati provenienti dall'IA e dai canali tradizionali in un unico modello di ricavi, che è particolarmente cruciale nell'e-commerce per costruire un vantaggio competitivo attraverso l'IA.

Come pianificare i budget di marketing in un mondo LLM

1. Dividere il budget tra R&S e "core performance"

In pratica, la divisione funziona bene:

• Esperimenti di R&S/AI (5-15% del budget per il marketing) - progetti pilota, POC, test di nuovi casi d'uso.
• Core performance (resto del budget) - attività con ROI consolidato, compresi i canali di IA scalati che hanno superato la fase pilota.

Secondo McKinsey, le aziende "altamente performanti" spesso destinano più del 20% del loro budget tecnologico all'IA. Nel marketing, parte di questo budget "ritorna" sotto forma di spesa per i media e di strumenti ottimizzati per l'IA.

2. Pensate nella logica di un "portafoglio di test", non di un'unica grande scommessa

Piuttosto che un grande investimento una tantum in un "progetto di intelligenza artificiale":

• costruire una roadmap di 3-5 casi d'uso con diversi profili di rischio e potenzialità,
• ogni caso d'uso ha una fase pilota (3-6 mesi), criteri di successo (aumento, ricavi incrementali, ROI) e un piano di scalabilità (se funziona).

3. Concordare un orizzonte temporale di 12-24 mesi con il CFO

• Deloitte e McKinsey sottolineano che un orizzonte di ritorno realistico per i grandi investimenti in IA è di 12-24 mesi.
• I progetti pilota dovrebbero mostrare "prove di valore" in 1-2 trimestri, ma il ROI completo richiede tempo per scalare e migliorare i modelli.

4. Esempio di schema di budgeting AI per 12 mesi

Supponiamo che il budget annuale per il marketing sia di 4,650,000 EUR.

• Fondo di sperimentazione AI - 10% (465,000 EUR): 3-4 progetti pilota (ad es. raccomandazioni, chatbot, assistente alle vendite, contenuti AI). Ognuno con il proprio P&L (costi + ricavi incrementali previsti).

• Scalare i casi d'uso di successo - 10-15% del budget (465,000–697,500 EUR): Spostamento di parte della spesa da canali di performance meno efficaci a iniziative di AI scalabili. Decisioni basate sui dati grazie a strumenti come Semly (impatto reale sui ricavi).

• Il resto del budget - 75-80% (3,487,500–3,720,000 EUR): Canali classici (ricerca, social, affiliazioni, offline), ma sempre più gestiti e ottimizzati dall'IA (automazione delle campagne, gestione delle offerte).

Il ruolo dei dati, dell'attribuzione e di strumenti come Semly

Cosa deve vedere il consiglio di amministrazione per fidarsi delle previsioni dell'IA

• Visione coerente dei ricavi e dei costi per canale: dati sui ricavi (ordini, abbonamenti), costi mediatici e operativi, dati sui touchpoint (tra cui: esposizione a chatbot, raccomandazioni, contenuti AI).
• Attribuzione multicanale e incrementalità: il classico last-click non mostra il vero valore dell'IA; sono necessari modelli di attribuzione basati sui dati, modelli di marketing mix (MMM) ed esperimenti con gruppi di controllo.
• Cruscotti di gestione orientati ai ricavi e al CLV: non solo ROAS e CPC, ma: ricavi incrementali per canale, impatto su CAC e CLV, periodo di recupero per caso d'uso.

• consolida i dati provenienti dai canali tradizionali e dai nuovi canali AI in un unico modello.
• aiuta a misurare l'impatto incrementale dell'IA sui ricavi e sui principali KPI.
• consente di costruire e monitorare scenari di budget (cosa succede alle entrate se spostiamo l'X% del budget sui canali AI).
• fornisce al management quadri chiari per le discussioni con il CFO e il consiglio di sorveglianza.

In questo modo si garantisce che le decisioni di scalare i canali di IA non si basino sulle promesse dei fornitori o sulle "sensazioni" del team, ma su dati concreti.

Casi ed esempi numerici: come i canali AI si traducono in ricavi

Esempio 1: e-commerce - consigli sui prodotti da parte dell'intelligenza artificiale

Ipotesi (scenario di base):

• Margine mensile aggiuntivo dalle raccomandazioni AI (dopo aver dedotto il costo dello strumento): 20,925 EUR
• Scaling up per la maggior parte del traffico durante l'anno (effetto medio 1,5×) → 31,388 EUR/mese,
• Orizzonte: 12 mesi.

Effetto incrementale annuale: circa 377,100 EUR di margine aggiuntivo.

Se l'investimento iniziale per l'integrazione e l'implementazione è di 93,000 EUR e i costi operativi annuali sono di 167,400 EUR (licenze, manutenzione), allora:

• Costo totale nel primo anno: 260,600 EUR,
• Margine aggiuntivo: 377,100 EUR
• ROI nell'anno 1 ≈ 45%, periodo di ammortamento < 12 mesi.

Esempio 2: B2B SaaS - Assistente AI per SDR (qualificazione dei lead)

Presupposti:

• Il team SDR genera 1.000 MQL al mese,
• MQL attuale → SQL = 20% (200 SQL/mc),
• SQL → vinto = 25%,
• Ricavo medio annuo per cliente (ARR) = 9,300 EUR.

L'implementazione di un copilota AI aumenta l'efficacia delle qualifiche e dei follow-up:

• MQL → SQL sale al 26% (+6 p.p.),
• SQL/mc = 260,
• Vinto/mc = 260 × 25% = 65 (contro i 50 precedenti),
• 15 clienti aggiuntivi × 9,300 EUR = 139,500 EUR di ARR al mese.

Orizzonte annuale (supponendo che i parametri siano mantenuti)un ARR aggiuntivo di 1,674,000 EUR. Se il costo annuale della soluzione (strumento + integrazioni + manutenzione) è di 348,750 EUR, il ROI lordo è molto elevato. In pratica, una parte dei ricavi aggiuntivi sarà consumata dai costi di vendita e dal churn, ma anche dopo l'adeguamento il ROI rimane interessante.

Gli errori di gestione più comuni quando si stanzia un budget per l'IA nel marketing

• Mancanza di casi d'uso e KPI chiaramente definiti: i "budget per l'intelligenza artificiale" non sono sufficienti. Sono necessari obiettivi specifici: ad esempio, +X p.p. CR, +Y zl di ricavi incrementali, -Z% CAC.
• Troppo o troppo poco pilotaggio: Troppo grandi: difficili da controllare, senza conclusioni chiare. Troppo piccolo: statisticamente insignificante, difficile da generalizzare.
• Concentrarsi sull'implementazione della tecnologia anziché sul processo: L'IA senza cambiamenti nei processi (vendite, assistenza, produzione di contenuti) spesso non riesce a esprimere il suo potenziale.
• Ignorare i costi dei dati e dell'integrazione: Una sottostima del TCO del 40-60% è la norma nei progetti di IA senza un approccio maturo ai dati.
• Mancanza di uno strumento centrale per il monitoraggio degli effetti (analisi e attribuzione): Senza uno strumento come Semly, il management vede dati dispersi e non è in grado di calcolare in modo affidabile i ricavi incrementali, confrontare l'efficienza dei canali o modellare scenari di budget.

Lista di controllo per CEO/CMO/CRO: come affrontare il budget dell'IA

• Definire 3-5 casi d'uso chiave dell'IA nel marketing e nelle vendite (con fasi dell'imbuto e KPI).
• Assicuratevi di avere i dati per misurare il loro effetto (ricavi, costi, punti di contatto, CLV).
• Stabilire gli scenari dei ricavi (conservativi / di base / aggressivi) per 12-24 mesi.
• Progettare un progetto pilota con un gruppo di controllo e chiari criteri di successo.
• Fornire uno strumento di attribuzione e analisi (ad esempio Semly) che mostri l'impatto incrementale dell'IA sui ricavi.
• Concordare con il CFO l'orizzonte del ROI (in genere 12-24 mesi) e i principi di valutazione.
• Considerate l'IA come un portafoglio di test, non come un singolo progetto; verificate il ROI dei casi d'uso con cadenza trimestrale.
• Abilitare i canali AI per la reportistica gestionale continua (dashboard dei ricavi, CAC, CLV, payback per caso d'uso).

FAQ: le domande più comuni dei consigli di amministrazione

1. Quanta parte del nostro budget di marketing dovremmo destinare all'IA?

Non esiste un numero universale, ma la pratica degli "high performer" lo suggerisce:

• 5-15% del budget di marketing per esperimenti e progetti pilota di IA,
• un ulteriore 10-15% per la scalabilità di casi d'uso comprovati,
• nel tempo, l'intelligenza artificiale permeerà l'intero budget (automazione delle campagne, personalizzazione, attribuzione), quindi si tratta più di come che di "quanto".

2. Quando possiamo aspettarci un ritorno sugli investimenti nell'IA?

• I primi segnali di valore derivanti dai progetti pilota dovrebbero emergere entro tre-sei mesi.
• Un periodo di ammortamento completo realistico per i programmi di IA più grandi è di 12-24 mesi.

3. Come si fa a evitare l'"IA-hype" e l'esaurimento del budget?

• Utilizzare un approccio case-first e KPI chiaramente definiti.
• Richiedono esperimenti con un gruppo di controllo e la misurazione dei ricavi incrementali.
• Utilizzare strumenti come Semly per verificare le previsioni rispetto ai dati reali, anche nel contesto delle nuove fonti di traffico provenienti dai motori di ricerca basati su LLM.

4. Dobbiamo avere un nostro team di data science per utilizzare l'IA nel marketing?

Non sempre: molte soluzioni forniscono modelli già pronti. D'altra parte:

• è necessaria la competenza per comprendere, interpretare e utilizzare i risultati.
• è fondamentale investire nella qualità dei dati e in una piattaforma di analisi che colleghi l'intero ecosistema.

Sintesi

I canali dell'IA - dai chatbot alle raccomandazioni sui prodotti, dai contenuti generativi alle analisi avanzate - possono realisticamente aumentare i ricavi, ridurre il CAC e aumentare il CLV. I rapporti di McKinsey, Gartner, BCG e numerosi casi di studio dimostrano aumenti a due cifre dei ricavi e dell'efficienza delle aziende che implementano l'IA in modo diretto.

La chiave per il consiglio di amministrazione, tuttavia, non è "quanto spendiamo per l'IA", ma come colleghiamo l'IA ai bilanci e alle previsioni di fatturato:

• definizione di casi d'uso specifici
• scenari di reddito da costruzione
• condurre progetti pilota con un'incrementalità misurata
• integrazione dei canali di IA nei processi di budgeting e reporting

Senza una solida base di dati e attribuzione, che strumenti come Semly possono fornire, l'AI rimarrà solo un costoso esperimento. Con tali basi, invece, diventa una delle leve più importanti per aumentare i ricavi e il valore aziendale.

Fonti

• Meta - Vincere con le conversazioni (2024)
• Gartner - Il ruolo dell'intelligenza artificiale (AI) nelle vendite nel 2025
• Gartner - GM: Come utilizzare l'IA generativa nel GTM per incrementare vendite e produttività (2024)
• Northbeam - La guida del marketer all'intelligenza artificiale
• McKinsey - Agenti per la crescita: Trasformare le promesse dell'IA in impatto
• Adnan Masood - Bussola dei casi d'uso dell'intelligenza artificiale - Commercio al dettaglio e e-commerce: personalizzazione su scala planetaria
• SuperAGI - Automazione del marketing potenziata dall'intelligenza artificiale: Casi di studio su come gli agenti AI aumentano l'efficienza e il ROI nel 2025
• PROS - Software di gestione delle entrate delle compagnie aeree
• Averi.ai - La verifica della realtà del budget di marketing 2026
• Madanchian M. - L'impatto del marketing dell'intelligenza artificiale sulle vendite del commercio elettronico (MDPI, 2024)
• Envive.ai - 32 Statistiche sul valore di vita del cliente basate sull'intelligenza artificiale per l'e-commerce
• Cascadia Capital - Rapporto sull'industria delle tecnologie di vendita e marketing 1H 2024
• Wair.ai - IA per la pianificazione e l'esecuzione di promozioni strategiche
• Haptik - Lo stato del marketing su WhatsApp nel 2024
• McKinsey - Lo stato dell'IA nel 2025: Agenti, innovazione e trasformazione
• McKinsey - Come fanno le organizzazioni a cogliere il valore dell'IA su scala?
• Gartner - indagine sui benchmark del marketing tecnologico per il 2024: approfondimenti sull'IA e sull'IA generativa
• BCG - Adozione dell'intelligenza artificiale nel 2024: il 74% delle aziende fatica a raggiungere e a scalare il valore
• LinkedIn - Come l'intelligenza artificiale può evitare al vostro team di vendita di sprecare il 66% della loro giornata
• Sparkco.ai - Analisi dei tassi di conversione dell'imbuto di vendita 2025
• McKinsey - Lo stato dell'IA all'inizio del 2024: l'adozione dell'IA di genere
• Deloitte - AI e ROI degli investimenti tecnologici
• Mark Orsborn - Misurare ciò che conta: il ROI dell'IA al di là del clamore
• Wair.ai - Modellazione dell'uplift, previsione del ROI delle promozioni
• Sellforte - Scenari dinamici:
• PrescientIQ - Previsione del ROI dell'IA con Aether
• Spinta Digital - ROI predittivo: Il futuro oltre il ROAS e i modelli di ricavo AI
• LinkedIn - La vostra guida al budget GTM B2B per il 2026
• Tomi.ai - 2 volte il fatturato e l'LTV indotti dal marketing:CAC con AI predittiva e dati di prima parte

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