Il prossimo anno non vi sarà alcuna “cookieless revolution”. La questione è semplicemente rimandata al 2024, almeno stando all’ultima comunicazione di Google. Ai marketer tocca dunque attrezzarsi per tempo sfruttando questo anno e mezzo per sperimentare nuove modalità per coinvolgere clienti e potenziali tali. Fortunatamente per loro, anche la tecnologia evolve velocemente e gli algoritmi di intelligenza artificiale promettono di contribuire a creare una pubblicità digitale sempre più coinvolgente e personalizzata senza l’ausilio di cookie di terze parti. L’Hype Cycle for Digital Advertising 2022 di Gartner (Hype Cycle è il modello sviluppato da Gartner per rappresentare graficamente la maturità, l’adozione e l’applicazione di specifiche tecnologie, ndr) individua alcune strategie emergenti per creare ads online performante grazie all’AI.
Digital Advertising e intelligenza artificiale: nuovi algoritmi per l’ads online
Sono 4 le tecnologie emergenti individuate da Gartner che dovrebbero avere un impatto trasformativo sulla pubblicità digitale: AI Marketing, Emotion AI, Influence Engineering e Generative AI.
AI Marketing
L’AI Marketing comprende sistemi hardware e software che modificano i comportamenti di una piattaforma di marketing in modo automatico, sulla base dei dati raccolti e della loro analisi. Le tecnologie abilitanti includono Machine Learning, Rule-based Systems, ottimizzazione, Natural Language Processing e tecniche di Knowledge Graph.
Esistono tre implementazioni specifiche della tecnologia nate dall’incontro tra Digital ADV e intelligenza artificiale che i marketer stanno iniziando a utilizzare per valutare la risposta contestuale degli utenti in modo anonimo, si tratta di Emotion AI, Influence Engineering e Generative AI.
Emotion AI
Le tecnologie di Emotion AI, chiamate anche Affective Computing, riguardano algoritmi di intelligenza artificiale in grado di analizzare e riconoscere le emozioni di un utente tramite la computer vision, input audio/voce e sensori e rispondere di conseguenza adattandosi ad esse. L’Emotion AI viene considerata “trasformativa”, perché converte gli attributi comportamentali umani in dati che hanno un impatto significativo su tutti gli aspetti della comunicazione digitale.
Per gli esperti di marketing e gli inserzionisti, l’accesso ai dati sulle emozioni offre approfondimenti sui fattori motivazionali che aiutano a testare e perfezionare i contenuti, personalizzare le esperienze digitali e creare connessioni più profonde tra persone e marchi, si legge nel report di Gartner, che tuttavia ricorda come anche in questo caso i problemi di privacy rientrano tra i principali ostacoli all’adozione, motivo per cui potrebbero essere necessari altri 10 anni perché questa tecnologia si affermi.
Influence Engineering
L’Emotion AI rientra nella più ampia tendenza dell’Influence Engineering, ovvero la produzione di algoritmi progettati per automatizzare elementi dell’esperienza digitale che guidano le scelte degli utenti attraverso l’apprendimento e l’applicazione di tecniche legate all’universo delle scienze comportamentali. Gartner prevede che la pratica diventi mainstream in 5-10 anni.
Generative AI
La Generative AI utilizza contenuti esistenti quali video, audio, testo o addirittura elementi di design di prodotto per generarne artificialmente di nuovi che siano originali pur riflettendo le caratteristiche della matrice dalla quale hanno attinto. A fronte della condanna dei cookie di terze parti, la Generative AI può aiutare a identificare le caratteristiche principali dei clienti e indirizzarli con contenuti personalizzati in modo conforme alla privacy. L’adozione diffusa di questa tipologia di algoritmi AI si prevedere venga raggiunta nei prossimi due o cinque anni.
