Comprendere l’IA e il machine learning nella pubblicità
Il machine learning e l’intelligenza artificiale, o IA, sono diventati termini in voga, soprattutto nell’ambito della pubblicità. Sebbene vengano spesso usati in modo interscambiabile, hanno significati e applicazioni distinti per il nostro settore. Partiamo dalle basi. L’IA è un concetto ampio che indica la capacità dei computer di eseguire compiti che, di solito, richiedono l’intelligenza umana, come riconoscere il parlato, riordinare i dati, prendere decisioni o comprendere il linguaggio.
Il machine learning, o ML, è un’applicazione specifica o una sottocategoria dell’IA. Permette ai computer di migliorare in modo autonomo senza ricevere istruzioni dettagliate per ogni compito.
Il machine learning utilizza algoritmi, ovvero insiemi di istruzioni progettate per analizzare grandi quantità di dati, riconoscere schemi e prendere decisioni basate su tali schemi.
Come funzionano gli algoritmi del machine learning?
Immaginate di dover insegnare a una macchina a riconoscere se un’immagine contiene un cane. All’inizio, fornirete molte immagini, alcune con cani e altre senza. L’algoritmo cerca schemi ricorrenti, come forme, colori o consistenze comuni alle immagini contenenti cani.
Più dati riceve l’algoritmo durante questo training, più questo diventa intelligente. In questo caso, più immagini l’algoritmo processa, più diventa preciso nel riconoscere i cani, anche in situazioni mai viste prima, come ad esempio un cane che indossa un cappello.
Ecco perché il machine learning rappresenta un’enorme opportunità nella pubblicità digitale. La tecnologia pubblicitaria alimenta l’open internet e gestisce una quantità enorme di dati. Presso Index Exchange elaboriamo circa due petabyte di dati ogni giorno, ovvero l’equivalente di guardare Netflix in HD senza interruzioni per circa 80 anni.
Perché il machine learning ha un ruolo importante nel programmatic advertising
Senza il ML, le piattaforme di tecnologia pubblicitaria, nonché i proprietari di media e i marketer che ne dipendono, sono limitati nella quantità di dati che possono analizzare rapidamente. In un tipico processo di bidding in programmatic advertising quella vasta quantità di dati viene rilasciata come un getto d’acqua ad alta pressione, dando al marketer il compito di raccogliere quello che si può, spesso perdendo informazioni preziose. Immaginate di avere la capacità di un ditale per gestire un volume di dati grande quanto un oceano.
Il machine learning consente di analizzare tutti questi dati e integrarli con quelli delle campagne pubblicitarie, aiutando i marketer a raggiungere il pubblico giusto, con il messaggio giusto, nel momento e nel luogo più adatti. Man mano che questi algoritmi vengono esposti a più dati, come i click rate, le metriche di conversione o comportamenti dei consumatori, più questi migliorano nel fornire annunci più pertinenti ed efficaci.
Il ruolo sempre più ampio del machine learning nell’ambito della pubblicità
Il machine learning fa parte dell’ecosistema in evoluzione del programmatic advertising già da diversi anni. Ad esempio, è stato utilizzato per creare algoritmi di bidding per i marketer, per la curation o per l’ottimizzazione del traffico. Tuttavia, i progressi nella tecnologia e nell’efficienza computazionale stanno aprendo nuove opportunità potenzialmente rivoluzionarie, ed è per questo che oggi si parla così tanto di ML.
Questo potenziale è particolarmente prezioso ora che il settore sta affrontando la perdita di segnali, come le restrizioni sull’uso dei cookie di terze parti e di altri identificatori. Gli algoritmi possono individuare in modo efficiente opportunità più performanti, aiutando i marketer a ottimizzare i budget, ottenere risultati migliori e offrire esperienze più efficaci ai consumatori.
Tradizionalmente, gli algoritmi di machine learning sono stati applicati sul buy-side dell’ecosistema, all’interno delle DSP. Oggi stiamo assistendo a un cambiamento significativo, con l’applicazione del ML anche sul lato sell-side attraverso le SSP. Questo cambiamento trasforma il processo decisionale da reattivo a proattivo, migliorando significativamente efficienza e precisione.
Per loro natura, le SSP hanno una visione completa di tutte le richieste pubblicitarie provenienti dai proprietari di media che supportano, rappresentando così l’intero open internet. Addestrando i modelli su questa scala, il ML può trasformare enormi quantità di dati in informazioni utili prima ancora che venga effettuata una bid, permettendo ai marketer di prevedere le performance e prendere decisioni più intelligenti in anticipo all’interno della supply chain. Pensiamo alle implicazioni circa la curation basata sul ML. L’attivazione di segnali di pubblico limitati su tutto l’open internet semplifica l’individuazione di opportunità più compatibili e consente di ottenere una copertura più ampia. Le campagne possono essere ottimizzate prima ancora di raggiungere le DSP, dove poi possono essere ulteriormente migliorate.
Un’altra opportunità deriva dai progressi nelle capacità del ML e nell’efficienza computazionale, che permettono alle aziende di avere un maggiore controllo sui propri dati e risorse uniche, generando così più valore per le loro attività. Oggi non è più necessario affidarsi ad algoritmi preconfezionati: le aziende possono personalizzare completamente i propri algoritmi in base ai loro dati specifici e attivarli sul lato della vendita, ottenendo prestazioni ed efficienza superiori.
I vantaggi del machine learning nell’ambito della pubblicità
Sfruttare la potenza del ML sia sul lato buy-side che quello sell-side crea più opportunità di ottimizzazione. Ciò garantisce risultati migliori per tutti gli attori dell’ecosistema pubblicitario. I benefici includono:
• maggiore efficienza, con una riduzione delle bid request superflue
• migliori prestazioni e un ROI più alto per i marketer
• maggiori ricavi per i proprietari dei media
• benefici in termini di sostenibilità, grazie a un minore consumo di potenza computazionale e a una riduzione dell’impronta di CO2
• esperienze pubblicitarie più pertinenti per i consumatori, assicurando che la pubblicità continui a finanziare l’accesso all’open internet e ai contenuti gratuiti
Il machine learning sta già trasformando la pubblicità così come la conosciamo. Man mano che continua a evolversi, abbiamo l’opportunità di creare strategie pubblicitarie più intelligenti, sostenibili ed efficaci a vantaggio di tutti.
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