{"id":8451,"date":"2019-04-03T14:16:11","date_gmt":"2019-04-03T14:16:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/it\/insights\/hyper-relevant-ai-powered-advertising\/"},"modified":"2025-03-03T03:00:07","modified_gmt":"2025-03-03T03:00:07","slug":"pubblicita-potenziata-dallia-dalla-personalizzazione-alliper-pertinenza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/it\/blog\/pubblicita-potenziata-dallia-dalla-personalizzazione-alliper-pertinenza\/","title":{"rendered":"Pubblicit\u00e0 potenziata dall\u2019IA: dalla personalizzazione all\u2019iper-pertinenza"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

I marketer lavorano giorno dopo giorno per mostrare ai consumatori i prodotti giusti nel momento in cui sono pi\u00f9 favorevoli all\u2019acquisto. Il progresso dell’Intelligenza Artificiale<\/a> nella pubblicit\u00e0 ha reso pi\u00f9 facile la realizzazione di questo obiettivo e oggi la personalizzazione non \u00e8 solo un vantaggio: \u00e8 un requisito fondamentale per i marketer e i loro clienti.<\/p>\n

Con l’aiuto dell’IA, la pubblicit\u00e0 basata sulle raccomandazioni sui prodotti<\/a> ha subito una trasformazione e ora svolge un ruolo indispensabile nel percorso di acquisto.<\/p>\n

Gli algoritmi di machine learning possono elaborare enormi set di dati storici in continua evoluzione e prevedere i prodotti che un utente desidera vedere successivamente. Idealmente quindi, saranno sempre meno gli annunci che seguono un utente su Internet mostrando un prodotto che non desidera acquistare.<\/p>\n

Ma se ti dicessimo che la pubblicit\u00e0 basata sulle raccomandazioni di prodotto personalizzate \u00e8 solo all’inizio e che possiamo spingere oltre l’Intelligenza Artificiale per creare annunci che siano iper-pertinenti, contestuali e pi\u00f9 influenti sui consumatori?<\/p>\n

In Criteo, il nostro AI Lab<\/a> sta studiando e testando nuovi modelli di machine learning che ridefiniranno il concetto di digital advertising. Il nostro lavoro nell’esplorazione dei sistemi di raccomandazione delinea un futuro promettente per gli annunci di raccomandazione sui prodotti.<\/p>\n

Ma prima di scoprire cosa succeder\u00e0 nel futuro, vediamo come l\u2019IA ha gi\u00e0 cambiato la pubblicit\u00e0 digitale e quali sono stati i progressi nel campo della raccomandazione dei prodotti.<\/p>\n

Come il Machine Learning potenzia la personalizzazione<\/strong><\/h2>\n

\"\"<\/p>\n

I marketer si sono lamentati per anni degli sforzi per ottenere i dati. Ma ora si chiedono: ho abbastanza dati? Ho i dati giusti<\/em>? E soprattutto, sto utilizzando i miei dati al loro massimo potenziale?<\/p>\n

La democratizzazione dell\u2019Intelligenza Artificiale attraverso le piattaforme pubblicitarie ha cambiato tutto. Pi\u00f9 sono i dati che possono essere elaborati con l’Intelligenza Artificiale, pi\u00f9 l\u2019IA ti pu\u00f2 aiutare a capire gli utenti a livello individuale e pubblicare annunci altamente pertinenti. Quindi i dati non sono mai troppi quando parliamo di IA.<\/p>\n

I modelli di machine learning sono pensati per ricavare modelli da enormi set di dati storici – tra cui il comportamento di acquisto online e i dati dei punti vendita offline \u2013 e dai risultati desiderati. Quindi prevedono il miglior risultato, che in questo caso \u00e8 il prodotto che ogni utente desidera acquistare successivamente.<\/p>\n

Gli annunci risultanti sono personalizzati per ogni singolo individuo e sono orientati a generare il risultato desiderato, sia che si tratti di un clic o di un acquisto. Ogni nuovo risultato produce feedback per il modello e ne migliora le prestazioni.<\/p>\n

La bellezza dell’IA \u00e8 che questo processo \u00e8 automatizzato, ma \u00e8 importante per i marketer capire alcuni elementi chiave:<\/p>\n

I benefici dell\u2019IA per advertiser e consumatori<\/strong><\/h3>\n

La personalizzazione a livello individuale consente ai marketer di ottenere il massimo dai dati e dai budget. I modelli di machine learning possono essere ottimizzati per obiettivi specifici e gli annunci sono progettati per ottenere il massimo valore dalla spesa pubblicitaria.<\/p>\n

Con l’Intelligenza Artificiale, sta diventando realt\u00e0 ottenere annunci iper-pertinenti per offerte, contenuti e annunci realmente 1:1. Gli annunci di raccomandazione sui prodotti potenziati dall\u2019IA aiutano gli utenti a scoprire i nuovi prodotti che desiderano acquistare, sfruttando modelli di apprendimento predittivo.<\/p>\n

Ulteriori informazioni sui dati nel motore Criteo.<\/p>\n

Comprendere l’iper-pertinenza: dalle raccomandazioni di prodotto alla progettazione<\/strong><\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

Gli annunci personalizzati offrono prodotti che hanno maggiori probabilit\u00e0 di interessare gli utenti. Gli annunci iper-pertinenti riguardano il contesto.<\/p>\n

Puoi sfruttare il potenziale dei tuoi dati utilizzando il machine learning per analizzare le interazioni di un utente con gli annunci passati e la cronologia di navigazione, e creare un annuncio con il colore giusto, il formato giusto e sul canale giusto. L\u2019IA \u00e8 in grado di mostrare annunci davvero unici per ogni utente.<\/p>\n

Ulteriori informazioni su Predictive Bidding<\/a>.<\/p>\n

L\u2019IA funziona solo con dati accurati<\/strong><\/h3>\n

Tutti i marketer vogliono dati precisi, ma con volumi cos\u00ec elevati, \u00e8 facile che dati di bassa qualit\u00e0 vadano fuori controllo. Quando \u00e8 coinvolta l’Intelligenza Artificiale, una fonte di dati di scarsa qualit\u00e0 pu\u00f2 moltiplicarsi e avere un impatto molto pi\u00f9 ampio rispetto a quando si trova in un foglio di calcolo.<\/p>\n

Quest\u2019anno l’IA otterr\u00e0 un’adozione pi\u00f9 ampia in molte aree del marketing<\/a> e i dati alimenteranno precisi modelli predittivi. \u00c8 importante quindi risolvere immediatamente eventuali problemi di qualit\u00e0 dei dati. Lavorando con partner di fiducia e inserendo in azienda analisti di dati, potrai trovare i punti deboli e filtrare i dati di scarsa qualit\u00e0.<\/p>\n

Pubblicit\u00e0 di raccomandazione di prodotti potenziata dall\u2019IA: a che punto siamo <\/strong><\/h3>\n

Il nostro report The State of Ad Tech 2019<\/a> ha mostrato che il display a pagamento \u00e8 il metodo di annunci pi\u00f9 utilizzato al mondo. E non c’\u00e8 da meravigliarsi: gli annunci di raccomandazione di prodotti accompagnano i consumatori lungo il percorso di acquisto e li avvicinano alla conversione.<\/p>\n

Ma l’efficacia della pubblicit\u00e0 di raccomandazione sui prodotti dipende dalla raffinatezza del modello di raccomandazione e dalla potenza del machine learning.<\/p>\n

I sistemi di raccomandazione sono costruiti sul concetto che pi\u00f9 conosciamo un utente, meglio possiamo consigliarlo su quale prodotto desiderer\u00e0 e vorr\u00e0 acquistare. L’industria ha fatto molta strada dai primi modelli di raccomandazione, che si basavano su un feedback esplicito da parte dell’utente. Ci\u00f2 che pi\u00f9 importava era il modo in cui un utente classificava un prodotto e le sue preferenze, e i prodotti venivano interpretati a livello di categoria.<\/p>\n

Negli ultimi anni sono accadute due cose che hanno cambiato i modelli di raccomandazione:<\/p>\n

\n

1.\u00a0<\/strong>Una migliore Intelligenza Artificiale<\/strong><\/h4>\n

Negli ultimi anni ci sono stati notevoli progressi nella potenza di calcolo e nel machine learning, con il risultato che i sistemi di raccomandazione possono lavorare sempre meglio e pi\u00f9 velocemente.<\/p>\n

Il nostro Criteo AI Lab<\/a> \u00e8 stato creato per testare i limiti del deep learning e dell\u2019Intelligenza Artificiale. Il nostro obiettivo \u00e8 creare modelli che generano prestazioni migliori per gli inserzionisti e creano esperienze straordinarie per l’utente.<\/p>\n

Dal momento che le aspettative dei consumatori cambiano in continuazione, il nostro lavoro nel campo dell\u2019IA non finisce mai.<\/p>\n

2. Modelli di raccomandazione avanzati<\/strong><\/h4>\n

I marketer hanno preteso di pi\u00f9 dai sistemi di raccomandazione e i modelli sono passati dall’utilizzo del feedback esplicito a quello implicito, ovvero la differenza tra i prodotti che un utente dice di amare e i prodotti con cui \u00e8 pi\u00f9 probabile che interagisca e acquisti.<\/p>\n

I prodotti sono anche interpretati oltre la loro categoria e fino al livello SKU, quindi i consigli sui prodotti possono essere pi\u00f9 granulari.<\/p>\n

Il nostro laboratorio di Intelligenza Artificiale sta studiando e testando modelli di raccomandazione per raggiungere, o un giorno, superare, il punto di iper-rilevanza.<\/p>\n

A causa di questi due fattori, esistono nuovi standard per gli annunci di raccomandazione sui prodotti, che mettono al centro il cliente e il suo percorso di acquisto, invece che i prodotti e le categorie di prodotti.<\/p>\n

La raccomandazione sui prodotti dovrebbe agire proprio come un personal shopper: aiutare i consumatori a scoprire il prossimo nuovo prodotto, che \u00e8 pi\u00f9 pertinente e utile per le loro necessit\u00e0 in un determinato momento. Lo scenario ideale \u00e8 la previsione di ci\u00f2 che gli utenti vogliono acquistare prima che gli utenti stessi lo sappiano.<\/p>\n

Per gli inserzionisti, i modelli di raccomandazione evoluti sono pi\u00f9 efficaci per raggiungere gli obiettivi e consentono di valorizzare l’esperienza digitale dei consumatori. Accenture Interactive ha rilevato che il 91% dei consumatori ha maggiori probabilit\u00e0 di acquistare prodotti di brand che li riconoscono attraverso i diversi canali e mostrano loro offerte e raccomandazioni pertinenti.<\/p><\/blockquote>\n

Le novit\u00e0 dei motori di raccomandazione: calcolare la causalit\u00e0 per migliorare l’efficienza<\/strong><\/h2>\n

I marketer pi\u00f9 smart vogliono sapere quali saranno gli sviluppi futuri e l\u2019AI Lab ha la risposta: i futuri sistemi di raccomandazione comprenderanno gli effetti causali delle raccomandazioni sui prodotti sull’utente.<\/p>\n

I motori di raccomandazione attuali si basano sulle correlazioni, ma grazie all’IA, i sistemi di prossima generazione useranno non solo i dati storici degli utenti, ma anche l’effetto di ogni annuncio di raccomandazione e la reazione dell’utente.<\/p>\n

Utilizzando questi dati, gli algoritmi avranno la possibilit\u00e0 di aggiornare le raccomandazioni future in tempo reale per un maggiore impatto sul consumatore. I marketer saranno quindi in grado di capire se i loro prodotti stanno effettivamente cambiando il comportamento dei consumatori che vedono gli annunci.<\/p>\n

Anche se siamo nella fase di test per il nostro modello di raccomandazione causale, i nostri ricercatori ritengono che trasformer\u00e0 ancora una volta la pubblicit\u00e0 sulle raccomandazioni.<\/p>\n

Per l’inserzionista, le raccomandazioni basate sulla causalit\u00e0 aumenteranno l’efficienza dei budget in adv e forniranno informazioni pi\u00f9 dettagliate sul comportamento degli utenti, generando alla fine un aumento delle vendite. Il nostro obiettivo \u00e8 ridurre la percentuale di pubblicit\u00e0 irrilevante che raggiunge l’utente e accertarsi che ogni annuncio sia strettamente allineato al percorso dell’acquirente.<\/p>\n

Per i consumatori, gli annunci iper-pertinenti generati attraverso questo nuovo modello saranno pi\u00f9 diversificati e sorprendenti. Li ispireranno lungo il loro viaggio personale e li guideranno verso i nuovi prodotti che vogliono acquistare.<\/p>\n

Liberare il potenziale dei dati<\/strong><\/h2>\n

\"\"<\/p>\n

L\u2019IA aiuta le aziende di qualsiasi dimensione ad attivare i propri dati. Con una piattaforma pubblicitaria alimentata dall\u2019IA avanzata, \u00e8 possibile competere con le pi\u00f9 grandi aziende del mondo sulla personalizzazione e la customer experience.<\/p>\n

Criteo sta investendo 23 milioni di dollari in 3 anni nell\u2019AI Lab per aiutare le aziende a liberare il potenziale dei loro dati. Il laboratorio unisce Criteo Research con il team di Machine Learning Platform Engineering per formare un’organizzazione con la potenza ingegneristica per sviluppare e integrare la ricerca all’avanguardia nell\u2019IA nei nostri sistemi di produzione e fare innovazione facendo evolvere tutto il settore.<\/p>\n

Vediamo un futuro in cui i marketer possono attingere ai dati degli acquirenti per creare annunci iper-pertinenti, esperienze utente migliori e relazioni pi\u00f9 solide con i clienti.<\/p>\n

Per saperne di pi\u00f9 sulla ricerca e le pubblicazioni dell\u2019AI lab, visita ailab.criteo.com<\/a> e rimani sintonizzato per ulteriori informazioni sulla nostra ricerca sulla raccomandazione causale.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  I marketer lavorano giorno dopo giorno per mostrare ai consumatori i prodotti giusti nel momento in cui sono pi\u00f9 favorevoli all\u2019acquisto. 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