Notizia

Jan 26, 2024

Come l'intelligenza artificiale sta risolvendo il problema della privacy degli inserzionisti

Join top executives in San Francisco on July 11-12, to hear how leaders are

Unisciti ai massimi dirigenti a San Francisco l'11 e il 12 luglio per scoprire come i leader stanno integrando e ottimizzando gli investimenti nell'intelligenza artificiale per il successo. Saperne di più

Sono finiti i giorni in cui si pubblicavano grandi e audaci articoli su una rivista popolare o si lanciava un'acquisizione della home page digitale su alcuni siti di editori ad alto traffico. Entro il prossimo anno, si prevede che il mercato globale della pubblicità mobile e multipiattaforma raggiungerà quasi i 300 miliardi di dollari. Pertanto, lanciare una campagna che abbraccia social, display, streaming e altro non è un'eccezione. È la (nuova) regola.

Sebbene questo approccio crei una rete più ampia e consenta ai brand di incontrare i consumatori ovunque si trovino, due sfide continuano a preoccupare molto gli inserzionisti: indirizzare gli annunci in modo coerente ed efficace al pubblico pertinente e, da lì, attribuire la performance ai risultati aziendali. Queste preoccupazioni esistono su tutte le piattaforme e, più sono le estensioni della campagna, spesso, più oscuri sembrano diventare gli sforzi di targeting e attribuzione.

Ora, però, c'è un nuovo livello. Le normative sulla privacy rafforzate fanno sì che gli inserzionisti stiano perdendo l’accesso a dettagli granulari che in precedenza aiutavano a perfezionare il targeting delle campagne e le prestazioni complessive.

Le politiche sulla privacy migliorate stanno rendendo la pubblicità digitale ancora più impegnativa. Sebbene identificare e raggiungere in modo efficace un pubblico discreto su larga scala sia sempre stato un compito arduo, i dati che una volta guidavano queste decisioni ora sono fuori discussione.

Trasforma il 2023

Unisciti a noi a San Francisco l'11 e il 12 luglio, dove i massimi dirigenti condivideranno come hanno integrato e ottimizzato gli investimenti nell'intelligenza artificiale per raggiungere il successo ed evitare le insidie ​​​​comuni.

Ma va più in profondità. La maggior parte dei dati che gli inserzionisti possono raccogliere sono puramente stimati: molti utenti disattivano il monitoraggio sul sito e in-app. Ad esempio, fino all’88% degli utenti Facebook a livello globale – e il 96% negli Stati Uniti – hanno rinunciato al monitoraggio delle app. Abbinando questi numeri sconcertanti alle politiche sulla privacy specifiche della piattaforma, gli inserzionisti si troveranno a fissare metriche incomplete il più delle volte.

Sempre più spesso i brand sfruttano l’intelligenza artificiale (AI) per migliorare il targeting e l’attribuzione. L'intelligenza artificiale può aiutare gli inserzionisti a raggiungere il pubblico desiderato in base agli input creativi. Confronta questo approccio con il vecchio gioco d'ipotesi in cui la segmentazione pre-pianificata del pubblico guidava la strategia.

Sfruttando l'intelligenza artificiale, sia le piattaforme che gli inserzionisti possono ottimizzare meglio un targeting su base più ampia, facendo affidamento sugli algoritmi della piattaforma multimediale per raccogliere innumerevoli punti dati fornendo al contempo i messaggi giusti agli utenti giusti al momento giusto.

L’intelligenza artificiale sta anche migliorando la misurazione e l’attribuzione, colmando le lacune informative che le moderne politiche sulla privacy stanno creando. Utilizzando la modellazione predittiva, gli inserzionisti possono ora colmare queste lacune in modo efficiente ed efficace.

Gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati, identificando modelli e approfondimenti che aiutano a trovare, coinvolgere e attivare i tuoi clienti ideali. Nessun media planner umano sarebbe in grado di operare a questo livello e a questa velocità.

Altrettanto importante, con l’intelligenza artificiale, gli inserzionisti possono andare oltre i dati demografici, sfruttando segnali comportamentali e contestuali per fornire annunci più pertinenti al pubblico. La modellazione simile può ancora applicarsi anche qui, lavorando su un set di dati specifico; gli inserzionisti possono creare segmenti di pubblico simili in base a quanto gli individui e i segmenti si allineano al pubblico originale. Molte intuizioni connettive che i moderni algoritmi dei media possono scoprire erano precedentemente nascoste agli inserzionisti e agli esperti dei media.

L’intelligenza artificiale può aiutare gli inserzionisti a fornire messaggi molto più pertinenti ai singoli consumatori in base ai loro interessi, alla cronologia di navigazione e ad altri fattori chiave. Questo approccio può contribuire ad aumentare il coinvolgimento e le conversioni fornendo contenuti più evidenti quando, dove e come è più probabile che i consumatori agiscano.

Poiché l'algoritmo trasmette molti elementi creativi diversi a un pubblico più ampio, apprende rapidamente chi risponde a quali tipi di annunci e in quali ambienti. Ciò consente ai sistemi basati sull’intelligenza artificiale di ottimizzare la consegna in base a segnali comportamentali. Riconosce che questo tipo di consumatore che vede questo annuncio su questa piattaforma in questo momento, ad esempio, è probabile che faccia clic, navighi e intraprenda un'azione critica, che si tratti di un acquisto, di un'attivazione tramite e-mail o di altri KPI.