Machine Learning: il futuro dell’advertising

Machine Learning: il futuro dell’advertising

Sei interessato alle nuove frontiere del marketing digitale? Allora sicuramente vorrai sapere di più riguardo a quella che potrebbe rivelarsi una svolta epocale. Il Machine Learning (traducibile con “apprendimento automatico”) è un insieme di tecniche che permettono ai computer di eseguire determinati compiti senza che siano esplicitamente programmati, ma con la sola analisi di esempi di comportamento forniti dal programmatore. I modelli di apprendimento si possono distinguere in tre categorie: supervised learning, in cui è necessario un essere umano che fornisca alla macchina degli esempi di input e relativi output da cui trarre una regola generale; unsupervised learning, dove il computer definisce la regola estrapolandola dagli input forniti, senza che essi vengano etichettati a priori; reinforcement learning, in cui la macchina procede per tentativi, cercando di ottenere un output senza sapere se esso è corretto a priori, ma attraverso una forma di trial & error.

Questo insieme di tecniche viene utilizzato in numerosi campi, dalla ricerca sociale ai recentissimi sistemi di riconoscimento vocale o di immagini, come l’assistente digitale Siri di iOS oppure l’applicazione Google Foto, che permette di ricercare nella galleria le fotografie digitando parole che indicano oggetti o concetti astratti che sono presenti nelle immagini. Ma soprattutto, il ML è uno strumento innovativo nel campo dell’online advertising.

Oggigiorno la pubblicità sul web è sempre più invasiva: ogni volta che accediamo ad un sito web ci troviamo di fronte a numerosi banner pubblicitari. Vi siete mai chiesti perché tali annunci rispecchiano i nostri interessi? La risposta è che la pubblicità è oggi diventata targettizzata, ossia rispondente alle esigenze di ogni utente. Grazie a sistemi di profiling è possibile, quindi, identificare quali utenti siano veramente interessati a un prodotto o servizio analizzando le loro azioni sul web e mostrare loro la pubblicità relativa ad esso. La tecnologia che nel prossimo futuro aumenterà le potenzialità di questo sistema è proprio quella del Machine Learning che, affiancato all’Intelligenza artificiale – sistema che rende le macchine in grado di risolvere problemi complessi tramite processi simili a quelli del ragionamento umano – renderà sempre più rapido il meccanismo di selezione della pubblicità da mostrare agli utenti, dal momento che gli algoritmi non dovranno essere aggiornati ma potranno migliorare le proprie performance nel tempo in modo autonomo.

Le prime applicazioni di questa nuova logica dell’advertising online sfruttano, appunto, la capacità del sistema di posizionare le inserzioni in modo del tutto automatico in base alle preferenze dell’utente. Uno degli esempi più significativi è la piattaforma Logico ideata da MainAd basata su Google Open Bidder, la quale adopera una serie di valutazioni predittive usando dati digitali, ossia le tracce lasciate dagli utenti in rete, come ad esempio acquisti e accessi ai siti web, per fornire pubblicità targettizzata. Tali dati vengono poi elaborati dagli algoritmi di Machine Learning che decidono in una frazione di secondo quale annuncio mostrare sulla pagina dell’utente. Un altro innovativo sistema che utilizza la tecnologia dell’apprendimento automatico è Lituus, offerto da Ogury, il quale permette una netta riduzione dell’impegno umano, una migliore selezione del target e una diminuzione dei tempi nella fase di impostazione della campagna pubblicitaria, rilevando, per di più, “un aumento fino al 16% nella percentuale di completamento della visualizzazione video nelle campagne cost per view rispetto al target identificato con l’intelligenza umana”, come afferma Christophe Thibault, Chief Algorithm Officer di Ogury.

Un’altra rivoluzione dell’utilizzo del Machine Learning nella pubblicità risiede nella capacità di questo sistema di prevedere gli effetti che gli annunci avranno sull’audience prima che essi vengano pubblicati. Conoscendo quali prestazioni si vogliono ottenere da una pubblicità è possibile indirizzare così agli utenti annunci pubblicitari ad hoc. Il ML, inoltre, è in grado di identificare e coinvolgere il segmento di target più interessato per ogni prodotto o campagna pubblicitaria, come nel caso di DoubleClick, un algoritmo personalizzato che utilizza questa tecnologia per aumentare il numero di impression visibili, ossia il numero di volte che un annuncio viene mandato da un server al browser di un utente, o in altre parole, il numero di persone che l’annuncio pubblicitario riesce a raggiungere.

La tecnologia del Machine Learning è, quindi, un’innovazione molto importante nell’ambito della pubblicità, in quanto permette di semplificare il processo di profiling sostituendo l’intelligenza umana con sistemi sempre più automatizzati. Siamo però ancora agli albori di questa tecnologia, ed in futuro saranno sviluppate sicuramente ulteriori soluzioni per poter rendere l’advertising online, e non solo, sempre all’avanguardia.

Alessia Casati – Area Comunicazione

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