BLOG
AAI e Advertising: tra presente e futuro
Introduzione
“The Best Minds of My Generation Are Thinking About How To Make People Click Ads”
Nel lontano 2011, con questa osservazione provocatoria, Jeff Hammerbacher, ex data-scientist di Facebook e fondatore di Cloudera, metteva in luce la grande quantità di talento e risorse investite nel campo dell’advertising da parte delle big-tech. Hammerbacher, in particolare si riferiva a professionisti esperti in Machine Learning e Data Science, i quali sono stati a lungo impiegati in questo ambito. Ciò si deve principalmente al fatto che l’advertising rappresenta la fonte di entrate principale per molte di queste aziende e perché in questo campo, più che in altri, disponiamo da sempre di vasti volumi di dati di alta qualità, un elemento fondamentale per lo sviluppo di modelli di Machine Learning complessi.
Ci si potrebbe dunque chiedere: cosa c’è di veramente nuovo in un settore che sfrutta l’intelligenza artificiale da tempo immemore? La risposta risiede nel cambiamento di prospettiva: se precedentemente l’AI era un motore delle big-tech per affinare i processi interni e potenziare le piattaforme a disposizione degli inserzionisti, ora si sta trasformando in uno strumento strategico nelle mani dei team di marketing.
In un mercato frammentato e in un ambiente competitivo, i marketer devono navigare una realtà sempre più intricata per raggiungere gli obiettivi aziendali. La necessità di strumenti in grado di gestire questa complessità, automatizzare i compiti e ottimizzare i processi non è mai stata così pressante. Infatti, si stima che più del 27% del budget pubblicitario venga sprecato in strategie e canali inefficaci, una percentuale non trascurabile. L’intelligenza artificiale si inserisce in questo contesto come un alleato fondamentale, offrendo soluzioni avanzate per il supporto alle decisioni complesse e l’automazione delle operazioni più ripetitive.
L’applicazione dell’AI nell’advertising si sta dimostrando una frontiera carica di potenzialità: dall’ottimizzazione in tempo reale delle campagne, all’ottimizzazione del target passando per l’analisi predittiva e l’ottimizzazione del budget. In questo articolo, esploreremo alcune delle principali innovazioni che stanno plasmando il futuro del marketing digitale e come i marketer possono sfruttare l’AI per trasformare dati in strategie vincenti.
Segmentazione dei clienti e ottimizzazione del target
La personalizzazione è il fulcro dell’advertising digitale, e la segmentazione accurata dei clienti ne è la premessa indispensabile. Tramite l’utilizzo di dati di prima parte, l’intelligenza artificiale consente di identificare con precisione i profili utente più inclini all’interesse verso un determinato brand. Questi avanzati strumenti AI non solo impostano automaticamente le campagne pubblicitarie su svariate piattaforme, ma ottimizzano anche continuamente le attive mediante tecniche di clustering e forecasting. Il risultato è un targeting ancora più sofisticato che evita la dispersione di budget in segmenti non redditizi, dirigendo i contenuti verso un pubblico accuratamente profilato.
Forecasting
La previsione delle performance diviene una domanda ricorrente in ogni team di marketing: quante vendite genererà un certo budget? Quanto investire per ottenere il volume di vendite desiderato? Strumenti di AI forniscono previsioni affidabili sulle principali KPI basandosi su dati di mercato, analisi dei competitor e performance storiche delle campagne. Questi strumenti non solo aumentano la produttività e l’efficacia delle strategie, ma guidano i team verso un approccio più allineato con gli obiettivi aziendali, minimizzando il rischio di inefficienze e mancate opportunità.
Creatività
La Generative AI sta rivoluzionando il campo creativo. Utilizzata per brainstorming, per rifinire testi o, nei casi più semplici, per automatizzare completamente la produzione di contenuti, questa tecnologia promette di potenziare la diversificazione e la personalizzazione dei contenuti. Dopo la segmentazione degli utenti con AI, i team possono sfruttarla per generare messaggi mirati per ciascun segmento. L’impatto è notevole: un significativo aumento della produttività e la capacità di creare un volume di contenuti precedentemente inimmaginabile per team di dimensioni ridotte. Con il miglioramento degli Large Language Models (LLM), inoltre, l’AI si sta avviando verso un’autonomia sempre maggiore nella generazione di immagini e video, spostando il ruolo umano verso compiti ad alto valore aggiunto e allontanandolo da quelli ripetitivi.
Ottimizzazione del budget
I team di marketing gestiscono budget imponenti, spesso divisi tra centinaia di campagne e molteplici canali digitali, dovendo reagire agilmente ai mutamenti di mercato e azioni dei competitor. L’AI offre un supporto strategico cruciale sia nell’allocazione del budget pubblicitario sia nell’automatizzazione del processo. Gli strumenti AI-based di Marketing Mix Modeling (MMM) suggeriscono la distribuzione del budget su canali online e offline e stimano l’impatto sugli obiettivi di vendita, altre soluzioni più tattiche gestiscono autonomamente la distribuzione del budget a livello più fine (di campagna o gruppo di annunci), adattandosi dinamicamente ai cambiamenti di mercato.
Misurazione delle performance
Determinare il vero ROI dell’investimento in advertising è una sfida costante. Gli strumenti di Marketing Mix Modeling forniscono non solo stime degli effetti diretti, ma anche di quelli indiretti degli investimenti online e offline sulle vendite. Queste soluzioni analizzano anni di dati di investimento, promozioni e variabili esterne per valutare il contributo di ogni investimento o attività sulle performance di vendita.
Ottimizzazione del bidding
Il real-time bidding è il motore che regola le offerte nelle principali piattaforme pubblicitarie come Google Ads e Meta Ads, adattando le proposte economiche in frazioni di secondo ogni volta che un utente potenzialmente interessato visita una pagina web. Questa tecnologia non è una novità; è da anni che agisce nell’ombra, ottimizzando in maniera invisibile l’acquisto di spazi pubblicitari. Tuttavia, vi è uno spazio crescente per algoritmi personalizzati che permettono ai marketer di affinare ulteriormente le strategie di bidding in base alle specificità del loro business. Questi algoritmi custom offrono la possibilità di estendere un approccio di bidding più mirato su una varietà di piattaforme e Demand-Side Platforms (DSP), garantendo che ogni centesimo del budget sia speso in modo da massimizzare il ritorno sull’investimento pubblicitario.
Il futuro dell'AI nell'advertising
Abbiamo esplorato il presente dell’intelligenza artificiale nell’advertising, evidenziando il suo impatto nel potenziare il ROI e l’efficienza operativa. Ora, volgiamo lo sguardo al futuro per anticipare le traiettorie di evoluzione dell’AI in questo settore dinamico. Le direttrici del cambiamento si intrecciano con l’evoluzione dei canali di intrattenimento e informazione, e il progresso continuo delle tecnologie AI.
Storicamente, l’advertising si è modellato sui canali di intrattenimento e comunicazione più popolari. Oggi, tecnologie emergenti come la realtà virtuale (VR/AR), i chatbot avanzati, gli assistenti vocali rappresentano le nuove frontiere per un advertising che deve ancora sbocciare. Seguendo il percorso tracciato dalle big-tech, è probabile che anche in questi ambiti vedremo innovazioni significative.
AI e Advertising nei Chatbot
I motori di ricerca tradizionali stanno cedendo il passo a nuovi formati ibridi che combinano la ricerca basata su parole chiave con l’interattività dei chatbot. Questo cambio di paradigma richiederà una riformulazione delle strategie di advertising, trasformando gli annunci statici in messaggi sponsorizzati integrati nelle risposte dei chatbot, creando un intreccio fluido tra contenuti organici e sponsorizzati.
AI e Advertising in VR/AR
Il crescente interesse per i visori VR/AR, specialmente con i recenti lanci da parte delle big-tech, suggerisce una futura migrazione dell’intrattenimento da TV e tablet a realtà virtuali immersive. L’AI generativa potrebbe portare a un cambio di paradigma anche in questo settore, sostituendo i banner invasivi con esperienze pubblicitarie integrate in modo non invadente all’interno di mondi virtuali—immaginate una automobile del vostro brand preferito che sfreccia accanto a voi in una città virtuale.
AI e Advertising e Assistenti virtuali
Con l’avanzamento delle capacità di riconoscimento vocale e l’evoluzione degli LLM, gli assistenti domestici virtuali stanno per subire una trasformazione radicale. Colti in una conversazione sempre più naturale con questi dispositivi, ci aspettiamo un salto qualitativo nella loro capacità di rilevare le nostre abitudini e bisogni, aprendo la strada a forme di advertising “nascoste” sotto forma di suggerimenti sponsorizzati.
Conclusioni
Questi sono soltanto alcuni scenari futuri di come l’AI potrebbe rivoluzionare il mondo dell’advertising, delineando un cambio di paradigma verso annunci meno intrusivi e più contestualizzati. Questo potrebbe significare la fine del banner fastidioso che ci segue online e l’avvento di un advertising che si integra con la nostra vita quotidiana in modo più armonico e meno invadente.
Nel futuro prossimo, in un contesto così dinamico e in continua evoluzione, le regole del gioco per le big-tech e i publisher dovranno essere riscritte. Emergeranno domande cruciali: come si evolveranno le aste per gli spazi pubblicitari? Gli annunci saranno integrati nei dialoghi dei chatbot? E qual è il confine tra un consiglio sponsorizzato e uno organico da parte di un assistente virtuale? Quali saranno le metriche da analizzare? Non possediamo ancora le risposte, ma possiamo essere certi che – e ne sarà felice Hammerbacher- le menti più brillanti delle aziende big-tech ci stanno già lavorando.
Author
AD cube team
CONTACT US
Get in touch!
Get in touch!
To learn more about AD cube and how we could improve your business write us a message. We will reach you back shortly!