Nei primi mesi di utilizzo limitato, il sistema di machine learning dell'azienda ha ridotto il cost per click in media del 35%, con picchi del 71%, rispetto a precedenti metodi d'acquisto. E il suo continuo apprendimento potrebbe migliorarne ancora le performance
Il futuro dell'ad-tech? Secondo IBM è il "cognitive bid optimization".
E' per questo che il colosso tecnologico da un anno ha iniziato ad utilizzare Watson, il "supercomputer" cognitivo che impara e prende immediate decisioni, per una parte dei suoi acquisti pubblicitari digital in Programmatic.
Apparentemente, il contributo di Watson è stato così positivo che IBM ha reso nota l'intenzione di utilizzare il programma di machine learning per tutte le sue campagne in Programmatic entro la fine di quest'anno.
Secondo quanto riporta AdAge, IBM ha dichiarato che Watson ha ridotto il cost per click in media del 35%, con picchi del 71%, rispetto a precedenti metodi d'acquisto. E considerando che l'azienda ha speso nel 2014 circa 53 milioni di dollari in pubblicità digital display, secondo dati Kantar, anche il risparmio di centesimi di dollaro diventa rilevante, come ha sottolineato Ari Sheinkin, VP of marketing analytics di IBM: «Visti i volumi e i dollari coinvolti, cercare di risparmiare queste frazioni di dollaro, o frazioni di centesimi, ci interessa molto», ha detto il manager, aggiungendo «La cosa davvero emozionante è che il sistema apprende. E' questa l'essenza delle tecnologie cognitive».
Dietro le performance di Watson c'è infatti l'apprendimento continuo dai casi precedenti, o dalle campagne precedenti in questa circostanza. Il che lo rende più simile a una mente umana. «[Watson] ha effettivamente cominciato ora ad apprendere. Ha già un gran numero di campagne da cui imparare, per cui migliorerà sempre di più perchè ogni volta che viene attivato impara dall'ultima cosa che ha fatto. Questa è la sua caratteristica più importante e distintiva».
Alla base del suo funzionamento naturalmente ci sono i dati: Watson infatti usa analytics avanzati per efficientare i processi di bidding, assimilando una grande mole di dati e assegnando valore al target potenziale in base al momento della giornata, al device, alla lingua parlata e al browser utilizzato. Il sistema, inoltre, ha anche accesso a quell'80% di dati, i cosiddetti "dark data", che non possono essere letti dalla maggior parte dei computer, ad esempio dare un senso a quello che gli utenti comunicano con testi in lingua casuale o con la condivisione di immagini, video o audio sui social media.
IBM sta lavorando anche a come rendere la tecnologia di Watson disponibile per agenzie e ad exchange.