Quantcast, AI e Machine Learning: ecco il segreto per una pubblicità digitale più umana

Articolo a cura di Ilaria Zampori, general manager di Quantcast Italia  

Noi esseri umani siamo incredibili. La nostra capacità di valutare velocemente le situazioni e assimilare i dati per trovare le soluzioni ai problemi è sorprendente. Applichiamo questo ingegno ogni giorno, quando calcoliamo in mezzo secondo tutta la complessità fisica e geometrica necessaria per catturare una palla o quando percorriamo in assoluta sicurezza una superstrada sotto la pioggia durante l’ora di punta. Questa versatilità e questo ingegno ci hanno portati a creare i computer e altre nuove forme di comunicazione che hanno determinato una crescita esponenziale delle informazioni condivise e dei dati che generiamo quotidianamente. A nostra volta, abbiamo inventato nuovi e più potenti computer e tecniche capaci di aiutarci a cogliere il potenziale di tali dati e applicarli per risolvere meglio sempre più problemi. Dopo la finanza, il settore della pubblicità, che a livello mondiale vale 500 miliardi di dollari, è probabilmente la fonte di dati che sta crescendo più rapidamente sul pianeta. Gli insight sulle preferenze e sui comportamenti dei consumatori stanno guidando miliardi e miliardi di transazioni tra brand e publisher ogni giorno in quanto gli inserzionisti cercano di raggiungere e influenzare un pubblico online sempre più numeroso e attivo. Negli ultimi anni, si è sviluppato un intero settore di intermediari proprio per colmare alcune lacune nelle competenze e recuperare la loro parte. Il sistema però è ancora lontano dalla perfezione. Il modo in cui la maggior parte delle aziende misura oggi le campagne pubblicitarie online - con tutte le loro complessità e sofisticate sfumature - si basa ancora su metriche sviluppate per la search advertising e nel periodo in cui Google iniziava la sua inarrestabile crescita. In quel momento era abbastanza facile vedere se un annuncio era rilevante per quello che gli utenti stavano cercando: perché lo cliccavano. Utilizzando una misurazione grossolana come il click e il, relativamente simile, last touch per misurare le campagne pubblicitarie moderne - e pianificare investimenti futuri sulla base di queste misure - è un po’ come scommettere i risparmi di una vita sul titolo di una società solo perché è salito un giorno. Certo, è una buona cosa se analizzata singolarmente, ma ci sono molti altri segnali che bisognerebbe considerare prima di puntare tutto su quella scommessa. Tuttavia, importanti brand multinazionali stanno investendo milioni di dollari basandosi su un solo segnale tra le centinaia che potrebbero e dovrebbero essere prese in considerazione. Questa incongruenza tra attività e misurazione sta creando dati poveri che, in mancanza di altro, gli inserzionisti sono costretti ad utilizzare. Pessimi dati portano a decisioni sbagliate e gli inserzionisti sono sempre più disillusi da quello che vedono. Naturalmente, i brand stanno respingendo le pratiche poche chiare e probabilmente hanno ragione. Nell‘opacità, la frode prospera. Di conseguenza però, la fiducia è compromessa, il potere e il potenziale delle innovazioni, come l'intelligenza artificiale, non sono attuati e non lo saranno mai a meno che non cambi qualcosa. Se l'industria pubblicitaria vuole evitare di essere ignorata da marchi che richiedono un impegno più trasparente e diretto con il pubblico o una migliore legislazione da parte dei governi, dobbiamo risolvere questi problemi. In questo modo, liberiamo un'enorme quantità di energia e immaginazione umana attualmente concentrate in una piccolissima parte del processo, indirizzandole verso ciò che la maggior parte di noi ha sognato entrando in questo settore: usare la capacità umana per trovare modi più efficaci e creativi per connettere i brand alle persone. Capire il consumatore è il cuore della pubblicità. Come persone, tendiamo a pensare i dati nelle dimensioni in cui li usiamo, come età, sesso, interessi e così via. Possiamo affrontare abbastanza tranquillamente un certo numero di variabili per un certo numero di persone. Con più dati possiamo costruire immagini più accurate del comportamento e delle preferenze dei consumatori. Con i dati che abbiamo e la velocità in cui crescono, abbiamo bisogno di macchine che ci aiutino a farlo in modo efficace. I computer non hanno i nostri limiti. Sono in grado di valutare istantaneamente milioni di potenziali variabili per milioni di consumatori e aggiornare costantemente i modelli e le previsioni basandosi su nuovi input provenienti da ogni campagna pubblicitaria che potrebbe coinvolgere i consumatori. Questo è ciò che abbiamo realizzato in Quantcast negli ultimi 10 anni: un modello in real time per internet basato sull’effettivo comportamento dei consumatori online su cui gli inserzionisti possono impostare le loro decisioni. Un modello che può essere calibrato all’infinito, attuato velocemente e su larga scala. Oggi, le persone giocano ancora un ruolo importante nel determinare i siti su cui erogare pubblicità, quali messaggi inviare e con quale combinazione di spazi pubblicitari, a quali prezzi, quando e con che frequenza per ciascuna campagna. Con i giusti input, i computer possono farsi carico di tutto questo lavoro noioso, ripetitivo, preciso e farlo pure meglio di noi. Questo consentirà alle persone di concentrarsi sul lato umano della pubblicità: sviluppare nuove strategie creative e innovative che richiedono un pensiero molto più alto. La tecnologia per farlo esiste già. Basta aggiornare il modo di pensare sui temi della misurazione della pubblicità online per procedere con il nostro progresso. I risultati per i brand - e per l'industria nel complesso - saranno campagne più efficaci, allocando i budget dei clienti per ottenere un maggior impatto di business e non soltanto un focus sui click. Da una situazione di oggi in cui ognuno compete accanitamente per un guadagno in efficienza del 10%, vediamo una concreta opportunità nell’ottimizzazione dell'efficacia di una campagna, dieci volte superiore a prima e con un tocco molto più umano.