Continua con Matteo Nisi, Managing Director Merkle Italia, e Angela Stillo, Media Innovation and Product Strategy Director, Dentsu, la raccolta di opinioni sul tema intelligenza artificiale e pianificazione media che Brand News ha avviato per capire quanto profondo sia l’utilizzo dell’intelligenza artificiale anche nel media, se sia plausibile il rischio di omologazione delle pianificazioni e in che modo e fino a che punto abbia già trasformato le pianificazioni media
A che punto è il percorso di Dentsu nell’approccio IA al media, in particolare in Italia?
“L’intelligenza artificiale è presente nel media da lungo tempo, si è iniziato ad applicarla in quest’ambito quasi contemporaneamente ai nascenti esperimenti del digitale”, spiega Matteo Nisi, Managing Director Merkle Italia. “Fin dai primi browser, la tecnologia è stata progettata per rendere ogni interazione unica e tracciabile, distinguendo così questo nuovo mezzo – potenzialmente altamente addressable – dalla TV, allora limitata a un modello lineare e broadcast. È in questo contesto che nascono i Big Data e che gli algoritmi di apprendimento continuo si affermano come lo strumento ideale per gestirli. Il principio chiave è che in un ambiente strutturato e controllato, come infatti è il digitale, l’IA supera nettamente le capacità umane grazie alla sua potenza di calcolo.
Un esempio lampante? Il mondo degli scacchi. Qui le regole sono ferree, la logica è dominante e i computer, da tempo, sono imbattibili. Dentsu utilizza da anni il machine learning applicato al media. In particolare, in Italia abbiamo sviluppato sistemi e piattaforme che ottimizzano gli investimenti dei nostri clienti. L’obiettivo più ambizioso è trasformare l’advertising in un servizio per le persone: utile, personalizzato e in linea con le aspettative del consumatore.
Questo percorso si è evoluto negli ultimi dieci anni in primis automatizzando sempre più flussi e processi ed in parallelo nel cuore della attività di attivazione: prima partendo dalle analisi di target con dati esclusivi e rappresentativi, passando per algoritmi di propensione per cercare il target sui prospect più probabili, fino ad arrivare a soluzioni di pianificazione media altamente ottimizzate.
Il nostro strumento chiave è la data&identity platform di Dentsu, che permette di gestire campagne omnicanale, dalla fase di analisi all’attivazione, rispettando le normative più severe sulla privacy e senza l’utilizzo di identificativi personali come i cookie”.
Si dice che per la creatività l’IA sia un ‘supercharger tool’. E per il media? Riesce a ridurre l’asimmetria con i vari Amazon, Google e Meta?
Angela Stillo, Media Innovation and Product Strategy Director, Dentsu, ricorda che in un recente articolo Brian Wieser ha analizzato la strada cha hanno intrapreso negli ultimi anni i grandi vendor di pubblicità. “Amazon, Google e Meta hanno sviluppato prodotti pubblicitari basati sul’IA che vantano la capacità di centralizzare la produzione di asset creativi e di ottimizzare gli investimenti tra diverse tipologie di inventory, amplificando di fatto tendenze verso il focus su KPI a breve termine basati sui risultati come le vendite. Sarà interessante, però, evidenziare anche come l’IA supporterà gli obiettivi a lungo termine come il brand building.
Considerando che il trend a cui si sta già assistendo è la sempre maggiore sofisticazione dei customer journey, risulta evidente come la vera sfida sia l’integrazione delle modalità tradizionali con l’efficienza offerta dall’innovazione”, aggiunge. “La strategia di Dentsu, ‘The Algorithmic Era’, si fonda sull’integrazione tra soluzioni proprietarie e le migliori tecnologie disponibili sul mercato. Questo approccio, per definizione interoperabile, ci consente di sfruttare le innovazioni delle big tech, combinandole con la nostra competenza nello sviluppo di algoritmi avanzati e personalizzabili”.
Aggiunge Stlillo che l’ultimo ad spend forecast di Dentsu “prevede che il 79% dell’ad spend a livello globale sarà trainato dagli algoritmi entro il 2027: in uno scenario in così rapida evoluzione sarà cruciale mantenere un elevato focus e bilanciamento tra automazione finalizzata all’efficienza, anche delle operations, e automazione in grado di creare valore aggiunto tramite i modelli predittivi, in ottica di crescita. Nell’Algorithmic Era, l’IA sarà l’abilitatore dell’uso strategico di volumi di dati crescenti, derivanti dalla moltiplicazione di canali e touchpoint. Il ruolo strategico dell’IA applicata al media è la garanzia di una sempre maggiore integrazione dei customer journey che diventeranno sempre più addressable e shoppable”.
La sua applicazione ha già trasformato la pianificazione media e in che modo?
“Gli ambiti di applicazione dell’IA alla pianificazione media sono molteplici”, sostiene Stillo, “dallo sviluppo di scenari dinamici per il miglioramento del budgeting fino alla possibilità di consultare dati per generare insight predittivi sulla crescita di segmenti di audience e di intercettare tendenze culturali emergenti sulle piattaforme digitali. Attraverso l’IA si possono attuare ottimizzazione real-time cross canale per massimizzare l’impatto overall di una campagna e fare leva sugli insight raccolti per implementare azioni di continuo miglioramento. L’agilità nel decision-making, supportata dall’IA, consente di focalizzarsi sugli output: ottimizzazioni di processo ed efficienza ed efficacia del media”.
Quanto è realistico il rischio di un’omologazione delle pianificazioni dovuta all’automazione?
Per Stillo il rischio dell’omologazione delle pianificazioni “è pressoché nullo: dati e tecnologia sono gli abilitatori di algoritmi custom. Questi si applicano a peculiarità di industry, di stagionalità, di singolo brand: l’Algorithmic Era si basa sulla creazione di esperienze di brand autentiche, adattive, azionabili e personalizzate, per raggiungere le target audience di ogni singola campagna e con un approccio di interoperabilità cross piattaforma”.
Vale ancora soprattutto per i nuovi canali digital o comincia a intravedersi qualche declinazione anche per la TV connessa?
“La sfida risiede nel valorizzare al contempo le nicchie di audience, identificabili e valorizzabili anche tramite l’IA, e la larga scala di canali quali la TV connessa”, ricorda la Media Innovation and Product Strategy Director, Dentsu. “Se da un lato l’Algorithmic Era consente di basare il brand storytelling su verticalità di comunicazione coerenti e rilevanti per audience granulari, facendo leva su linguaggi specifici, dall’altro l’IA è un ‘supercharger’ anche di strategie sempre più evolute su canali come la CTV: la combinazione dei benefici derivanti da ambienti addressable e la capacità di generare engagement attraverso l’esperienza premium tipica della TV aprono ad avanzate possibilità di audience planning, per aumentare la rilevanza tra il contenuto fruito e l’advertising. La data&identity platform di Dentsu, basata su moduli di IA, offre già la possibilità di raggiungere audience specifiche e personalizzabili sul canale digitale e i big screen, grazie all’integrazione diretta con le principali media platform di mercato”.
In che modo si occupa il tempo liberato dalla velocità di gestione di grandi data set da parte del machine learning? Come si governa l’eventuale surplus di posti di lavoro?
Per Stillo, le efficienze di processi, possibili attraverso l’uso dell’IA, “porteranno inevitabilmente a una ridefinizione di alcune delle skill presenti in agenzia. L’opportunità è rappresentata dalla possibilità di usare risorse crescenti per l’analisi dei dati, il pensiero strategico e quindi la crescita. Interpretare il cambiamento tramite un saldo governo e guida dell’IA diventerà negli anni uno degli asset game changer. Il modello ‘One Dentsu’ è alla base della creazione di valore anche in questo ambito per i nostri clienti: i team media, creatività e CXM si stanno evolvendo con approccio sinergico per sfruttare le possibilità offerte dall’IA e creare valore lungo tutto il customer journey”.
Quello che chiamiamo IA applicato alla pianificazione media è ancora solo machine learning o è già qualcosa di più?
“La pianificazione media basata sull’IA, uno dei due grandi capitoli di innovazione, si sviluppa in tre ambiti principali: l’analisi del target, la gestione delle campagne e la misurazione dei risultati”, spiega Nisi. “Queste fasi hanno diverse specializzazioni, ma tutte si avvalgono di sistemi IA di diversa natura, che partono da modelli statici e si evolvono in strumenti capaci di adattarsi dinamicamente a contesti in continua trasformazione fino alla frontiera della intelligenza generativa. Restano comunque alcuni punti fermi che mi preme sottolineare, in primis che la qualità di un output è fortissimamente legata alla qualità dei dati impiegati. E per questo aspetto viviamo in un mondo dove la varianza è enorme, si va da quelli preziosissimi (rari) a quelli di scarso valore. In Dentsu da molti anni abbiamo una area dedicata a testare continuamente i dati che utilizziamo e facciamo anche un continuo scouting di quello che esiste nel mercato. Il secondo è che l’intelligenza artificiale va guidata e questo può avvenire solo nella creazione e nella interazione profonda di gruppi misti che coniughino gli aspetti diversi necessari per un risultato davvero solido.
Quali sono le potenzialità dell’IA applicate alla misurazione nel media?
“Dentsu ha un avanzato sistema di misurazione delle campagne, frutto di oltre dieci anni di esperienza al fianco di grandi brand in diversi settori”, aggiunge Nisi. “Le nostre soluzioni IA combinano l’analisi di big data dettagliati con metodi di regressione su lunghi archi temporali, garantendo un equilibrio tra risultati immediati e impatto a lungo termine. Per quanto esperta, qualsiasi pianificazione umana si basa su euristiche e non può replicare, con la stessa precisione, la complessità di scenari che intrecciano obiettivi a breve e lungo termine, soprattutto in mercati caratterizzati da continue variazioni di prezzi, prodotti e concorrenza.
L’intelligenza artificiale, invece, può farlo, e le nuove generazioni di IA, basate su reti neurali adattive, sono in grado di risolvere scenari complessi anche senza una definizione esplicita di tutti i parametri qualitativi. In altre parole, non è possibile costruire modelli rigidi e universalmente validi, come in una partita di scacchi, ma l’IA di ultima generazione è in grado di apprendere dal contesto e formulare previsioni con un livello di dettaglio e profondità di dati ben superiore a qualsiasi metodo euristico umano. Questo approccio sta diventando sempre più strategico anche per canali come TV connessa e DOOH, che stanno evolvendo verso modelli sempre più avanzati e basati sui dati.
Per Nisi, inoltre, un approccio media sempre più personalizzato può far evolvere la CX sulle properties digitali dei brand, dando spazio a sinergie. “La customer experience si sta evolvendo sempre più verso la personalizzazione, spinta dalle aspettative dei consumatori, dall’aumento della concorrenza – spesso iper-personalizzata – e dalla disponibilità di tecnologie avanzate capaci di gestire in maniera differenziata ogni singola interazione. L’idea del ‘segment of one’, ovvero una comunicazione pensata e modellata su misura per il singolo individuo, è oggi una realtà tecnologicamente possibile. Non più regole statiche, come avveniva in passato, ma totale adattabilità al contesto e alla persone. Per questo molti brand stanno ridefinendo le modalità di interazione, sfruttando strumenti ormai maturi come interfacce conversazionali, UX adattiva, personalizzazione dinamica dei siti e degli ecommerce, insieme a proposte di prodotto predittive basate sui comportamenti di consumo pregressi”.
Il risultato, secondo Nisi, “non è solo un incremento dei KPI di efficienza, ma anche un’esperienza utente più fluida, veloce e coinvolgente, capace di generare maggiore engagement e fidelizzazione”. Per questo, dice, “i team di Dentsu stanno evolvendo non solo attraverso l’introduzione di business unit altamente specializzate, in grado di gestire nuovi strumenti e metodologie, ma anche grazie al ruolo sempre più centrale di profili analitici capaci di interpretare e valorizzare i risultati generati dall’IA”.
Figure trasversali, spiega, che stanno aiutando a ridefinire l’esperienza utente, “rafforzando in ultima analisi il rapporto tra brand e consumatori. Una sinergia profonda tra diverse aree, con interventi simultanei sulla clusterizzazione del CRM, i programmi di loyalty, la marketing automation, lo sviluppo creativo e la produzione di contenuti, garantisce la pianificazione di una interazione profondamente nuova e naturale.
A.C.
