Gartner ha identificato quattro tecnologie emergenti che dovrebbero avere un impatto trasformazionale sul digital advertising. Ci sono quattro tecnologie emergenti nell’Hype Cycle for Digital Advertising 2022 di Gartner che dovrebbero avere un impatto trasformativo sul digital advertising: intelligenza artificiale [AI] per il marketing, intelligenza artificiale per le emozioni, influence engineering e generative AI.
Intelligenza artificiale per il marketing:
L’intelligenza artificiale per il marketing comprende sistemi che modificano i comportamenti di una piattaforma di marketing senza essere programmati in modo esplicito, sulla base dei dati raccolti, dell’analisi dell’utilizzo e di altre osservazioni per casi d’uso di marketing. Le tecniche abilitanti includono l’apprendimento automatico [machine learning], i sistemi basati su regole, l’ottimizzazione, l’elaborazione del linguaggio naturale e le tecniche dei grafici della conoscenza.
Ci sono tre specifiche implementazioni della tecnologia che i marketer stanno iniziando a utilizzare in modi nuovi: emotion AI, influence engineering e generative AI.
Emotion AI per il digital advertising:
Le tecnologie di emotion AI – chiamate anche affective computing – utilizzano tecniche di intelligenza artificiale per analizzare lo stato emotivo di un utente tramite computer vision, input audio/vocali, sensori e/o logica software. Possono avviare risposte eseguendo azioni specifiche e personalizzate per adattarsi allo stato d’animo del cliente.
L’emotion AI è considerata trasformativa perché trasforma gli attributi comportamentali umani in dati che hanno un impatto significativo su tutti gli aspetti della comunicazione digitale.
Per i marketer e gli inserzionisti, l’accesso ai dati sulle emozioni offre insight sui driver motivazionali che aiutano a testare e perfezionare i contenuti, a personalizzare le esperienze digitali e a creare connessioni più profonde tra le persone e le marche.
Influence engineering:
L’emotion AI fa parte del trend più ampio dell’influence engineering, ovvero la produzione di algoritmi progettati per automatizzare gli elementi dell’esperienza digitale che guidano le scelte degli utenti attraverso l’apprendimento e l’applicazione di tecniche di scienza comportamentale.
Mentre le tecniche di personalizzazione consolidate si affievoliscono a causa delle restrizioni sulla privacy, le nuove fonti di dati e le capacità di machine learning rendono possibili nuovi sistemi di influenza per il digital advertising.
I progressi in aree come il rilevamento delle emozioni, la generazione di contenuti e l’edge computing stanno automatizzando gli aspetti influenti della comunicazione, nel bene e nel male, sostiene Gartner.
Le organizzazioni hanno bisogno dell’influence engineering come nuova forma di governance per supervisionare la ricerca e l’implementazione di programmi di intelligenza artificiale focalizzati a influenzare il comportamento su scala. Gartner prevede che questa pratica diventerà mainstream tra cinque o dieci anni.
Generative AI:
La generative AI apprende da artefatti esistenti per generare nuovi artefatti realistici come video, narrazioni, discorsi, dati sintetici e design di prodotti che riflettono le caratteristiche dei dati di training senza ripetersi. Gartner prevede che raggiungerà l’adozione mainstream nel digital advertising nei prossimi due-cinque anni.
A fronte della deprecazione dei dati di terze parti, l’AI generativa può aiutare a identificare le caratteristiche principali dei clienti e a indirizzarli con contenuti personalizzati nel rispetto della privacy. Può anche essere utilizzata per addestrare i modelli di media buying a evitare contenuti rischiosi come la disinformazione e i deepfake.
L’infografica sottostante fornisce il dettaglio del Hype Cycle for Digital Advertising 2022. Gartner fornisce anche le chiavi di lettura di ciascuna fase del ciclo di vita. È interessante notare come gli shoppable media, su cui puntano decisamente molte piattaforme social, vengano posizionati nell’abito della disillusione poiché gli esperimenti e le implementazioni non riescono a fornire risultati d’interesse.
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Dal 1987 in poi é stato responsabile del marketing e dell’organizzazione commerciale di grandi imprese [Star, Giuliani, Bonomelli].
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