Con pubblicità sempre più invasive sul web, oggi è necessario avere sistemi di profiling estremamente mirati per essere effettivamente efficaci. Per raggiungere questi obiettivi, scende in campo il cosiddetto AIM, Artificial Intelligence Marketing, che utilizza l’intelligenza artificiale per studiare il mercato e i consumatori in maniera rapida ed efficiente allo scopo di affinare le tecniche di persuasione in modo tale che gli utenti rispondano alla call to action aziendale.
All’intelligenza artificiale, si aggiunge il Machine Learning o “apprendimento automatico” con cui si intende un insieme di tecniche che permettono ai computer di eseguire determinati compiti, come la pianificazione e il controllo di variabili e risultati, senza un’esplicita programmazione, ma con la sola analisi di esempi di comportamento forniti dal programmatore.
Il motore del machine learning sono degli algoritmi che, in un certo senso, imparano da sé stessi, identificando come crescere e cambiare quando esposti a nuovi dati.
Queste tecniche sono utilizzate in numerosi campi, dalla ricerca sociale al riconoscimento vocale o di immagini. Ma è nel campo dell’online advertising che il machine learning viene utilizzato come uno strumento estremamente innovativo.
AIM e machine learning trovano infatti applicazione nei cosiddetti sistemi di raccomandazione: imparando dal comportamento e dalle preferenze degli utenti che navigano sui siti web, piattaforme o applicazioni mobile, questi sistemi selezionano molto rapidamente le pubblicità da mostrare agli utenti. Questo processo dunque sfrutta le preferenze degli utenti posizionando in modo automatico le inserzioni in base alle loro preferenze, senza la necessità di aggiornamento dell’algoritmo, in quanto esso è in grado di migliorare le proprie performance in modo autonomo.
Le potenzialità del machine learning nell’online advertising sono dunque moltissime e i vantaggi sono indiscutibili: la creazione di inserzioni studiate sul profilo dell’utente target consente di massimizzare le prestazioni e il rendimento delle stesse oltre di ottimizzare il budget speso.
