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Machine learning: se alimentata da dati spazzatura, non corre neanche una bella macchina

Secondo il Chief Algorithms Officer di Ogury, la competizione tra i marketer si gioca sempre più sul piano dei dati, che devono essere di qualità e raccolti in modo sicuro e legale

di Christophe Thibault, Chief Algorithms Officer Ogury
01 dicembre 2017
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Christophe Thibault

Sin dalla sua nascita, sono quattro i principi che hanno guidato il mercato del digital advertising: il messaggio giusto, alla persona giusta, nel momento opportuno e attraverso il canale più efficace. Nel 2017 poco è cambiato di questi principi, ma oggi la sfida è riuscire a metterli in pratica in un panorama che offre quantità quasi illimitate di dati e un’offerta variegata di piattaforme.

Con il possesso degli smartphone che si è imposto ormai di fatto come stile di vita nei Paesi sviluppati – oggi in Italia la penetrazione è del 78,4% (dati Audiweb Giugno 2017) – si sono moltiplicate per i marketer le opportunità di sviluppare interpretazioni dei dati sempre più sofisticate e di alto livello. I dispositivi digitali, compresi telefoni e tablet, lasciano traccia dei percosi di un utente ogni volta che vengono utilizzati. Basta un click, un link, un commento, o anche semplicemente ricaricare il proprio dispositivo, per lasciare una traccia e creare un dato. Se correttamente raccolti e interpretati, questi dati, personalizzati e contestualizzati, possono essere utilizzati per capire e approfondire la conoscenza degli utenti attraverso il loro comportamento.

Dati profilati, da consumatori sempre più consapevoli

L’era degli smartphone ha creato maggiori aspettative da parte degli utenti, che non solo pretendono di più dai dispositivi che possiedono, ma chiedono anche una maggiore selezione della pubblicità alla quale sono esposti.

Nel 2016 il numero di dispositivi mobile su cui è stato installato un software di ad blocking ha superato i 380 milioni in tutto il mondo. Secondo un sondaggio condotto da Hubspot nello stesso anno, però, il 77% degli intervistati preferirebbe di gran lunga avere la possibilità di filtrare le pubblicità, piuttosto che bloccarle tutte. Sfortunatamente per i marketer, attualmente i software di ad blocking non permettono di selezionare le pubblicità da bloccare: o tutto o niente.

Di fronte a questa minaccia, ora più che mai, il mercato pubblicitario deve essere in grado di produrre messaggi più coinvolgenti e profilati. Se le performance più elevate non sono state uno stimolo sufficiente a profilare meglio e a realizzare messaggi più coinvolgenti, lo sarà sicuramente il fatto di trovarsi di fronte a un consumatore più esperto e preparato.

Competere su dati di qualità

Per questo motivo gli advertiser sono sempre più inclini a prestare maggiore attenzione alla qualità dell’interazione che si crea tra le persone e la loro esposizione al brand. Questo significa andare oltre le tipiche metriche di CPC (costo per click) e CPV (costo per visualizzazione) che fino ad oggi sono state lo standard di riferimento.

Algoritmi sempre più sofisticati sono in grado di far pervenire agli utenti annunci più interessanti e mirati, nel momento più opportuno. Seppur queste tecniche siano in qualche modo sempre esistite sin dall’origine del web, è da poco che i passi da gigante fatti nelle infrastrutture hanno reso possibile l’elaborazione di una quantità immensa di dati degli utenti, in tempo quasi reale. I migliori algoritmi di machine learning – quelli che utilizzano questo immenso e prezioso patrimonio di dati – permettono di mostrare pubblicità coinvolgenti che aumentano le performance nel breve periodo e la fidelizzazione dell’utente nel lungo periodo.

A vincere sarà chi riuscirà a combinare la completezza dei dati con gli algoritmi più innovativi; l’algoritmo in sé, seppur il migliore possibile, da solo non basta. Non esiste una soluzione miracolosa valida per qualsiasi circostanza; al contrario, ci saranno sempre diversi approcci da incrociare con diversi criteri, che a loro volta saranno scelti secondo determinati parametri combinati tra loro (solitamente, il grado di velocità e accuratezza). Come un bravo chef seleziona i giusti ingredienti per le sue ricette, così i marketer più efficaci combinano i dati più pertinenti con l’algoritmo appropriato per fornire risultati “appetitosi”.

E per quanto quello degli algoritmi rimarrà sempre il campo di battaglia più acceso per il mercato dell’advertising, sarà la qualità dei dati a determinare i risultati. Il vecchio detto “garbage in, garbage out” non è mai stato più adatto. Non esiste la possibilità di “aggirare” (o ingannare) i dati: se questi sono di scarsa qualità, anche il miglior algoritmo fornirà risultati ingannevoli. Non è un caso, infatti, che i leader del mercato del machine learning per la pubblicità, Google e Facebook, dispongono sempre di dati proprietari e di prima parte.

Agire rispettando la legge

A quanto pare, i dati più aggiornati non solo rappresentano il maggiore standard per il mercato pubblicitario, ma saranno anche la nuova base giuridica di riferimento.

Il regolamento generale sulla protezione dei dati dell’Unione Europea (GDPR) entrerà ufficialmente in vigore a maggio 2018, e rappresenta attualmente il primo argomento per chiunque raccolga dati di utenti e speri di fare business nel continente europeo. Nessuna eccezione per gli advertiser, ragione per cui sin dal primo giorno in Ogury ci siamo impegnati a raccogliere dati in maniera esplicita, trasparente e tramite il consenso dell’utente.

Se stai ancora pensando di partecipare alla gara del machine learning advertising, assicurati che il tuo provider non stia solo raccogliendo dati di prima, ma che lo faccia anche in modo sicuro e legale. Altrimenti ricorda: garbage in, garbage out.

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