In che modo il GenAI affronta il marketing e la pubblicità?
C’è già molto fermento in rete, ma per lo più prevedibile. Per intenderci, l’IA aiuta notevolmente a:
– Produrre grandi volumi di contenuti di alta qualità in formati come testo, immagini e video, con facilità.
– Analizzare i dati dei clienti e creare campagne pubblicitarie personalizzate con tassi di coinvolgimento e conversione più elevati.
– Aiutare gli inserzionisti nel processo creativo, suggerendo idee che li ispirino a esplorare nuove strade e curando campagne e messaggi freschi e innovativi.
– Creare facilmente più varianti di annunci, semplificare i test A/B e aumentare le prestazioni e il ROI degli annunci.
– Esplorare vaste serie di dati, valutare e ricavare informazioni su aspetti chiave come il comportamento dei clienti, le preferenze e le tendenze del mercato.
– La capacità di iper-personalizzare su scala utilizzando gli apprendimenti dell’IA.
– Automazioni di marketing AI cross-canale
Ma, a parte l’ultimo, che richiede la GenAI, non c’è nulla di nuovo. I pubblicitari lo fanno da decenni. Inoltre, sebbene la GenAI possa, in tutti i casi sopra citati, aumentare e accelerare il processo, è solo una differenza di grado quella che può apportare alla personalizzazione, al monitoraggio della privacy dei dati, all’analisi predittiva, alle strategie di prezzo o al marketing in tempo reale. Più che nel miglioramento dei contenuti, il vero valore si manifesta nella generazione di contenuti diversi, ad esempio ampliando ampiamente l’area di ricerca del prompt, riassumendo e organizzando grandi volumi di dati o creando un chatbot, non solo per l’inserzionista, ma anche per l’utente finale del servizio o del prodotto. La differenza fondamentale apportata dalla GenAI risiede nel fatto che la GPT, chat o altro, funziona su quantità sempre crescenti di dati precedentemente non correlati, in grado di raccogliere spunti contestuali pertinenti e insospettabili, mentre gli usi precedenti dell’IA erano limitati a un insieme di dati ben focalizzati. La differenza si chiama “targeting contestuale”, che integra gli spunti contestuali nella richiesta di informazioni:
– “Produrre contenuti di alta qualità e contestualmente rilevanti, analizzando il contesto di una pagina web o di un’app e generando creatività pubblicitarie che corrispondono al contenuto e al contesto della pagina.
– Analizzare il contenuto e il contesto delle pagine web o delle app per identificare parole chiave e frasi pertinenti che possono essere utilizzate per indirizzare meglio gli annunci a categorie di contenuti o argomenti specifici.
– Ottimizzare i testi degli annunci per adattarli al contesto e allo stile linguistico dei contenuti che accompagnano.
– Creare narrazioni in linea con il contenuto e il contesto in cui gli annunci appaiono e adattare il contenuto degli annunci in tempo reale in base a fattori contestuali in evoluzione.” I punti sono ripresi dal sito Seedtag
Per essere chiari, il targeting contestuale, anche se recente, non è tecnicamente nuovo e viene praticato già da diversi anni. Lo scopo di questa riflessione è quello di portare l’attenzione su un potenziale molto più ampio per la pubblicità di precisione, ovvero quello di includere dal Large Language Model non solo il contesto immediato del luogo in cui l’annuncio deve essere collocato, ma anche quello della situazione correlativa e della distribuzione che il prodotto sta vivendo.
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Direttore scientifico di Media Duemila e Osservatorio TuttiMedia. Visiting professor al Politecnico di Milano. Ha diretto dal 1983 al 2008 il McLuhan Program in Culture & Technology dell'Università di Toronto. È autore di "La pelle della cultura e dell'intelligenza connessa" ("The Skin of Culture and Connected Intelligence"). Già docente presso il Dipartimento di Scienze Sociali dell'Università degli Studi di Napoli Federico II dove è stato titolare degli insegnamenti di "Sociologia della cultura digitale" e di "Marketing e nuovi media".