Chiara Cilardo, Strategic Account Manager di Silverbullet-4D
In uno scenario tecnico in continua evoluzione, i brand sono alla costante ricerca di nuove soluzioni per individuare correttamente il giusto pubblico online. Le classiche soluzioni di targeting contestuale, basate su inclusion/exclusion lists ed elenchi di keyword, non sono più in grado di riflettere la scalabilità e la dinamicità tipiche delle moderne attività programmatiche.
Per garantire strategie più efficaci, Silverbullet ha sviluppato la piattaforma di contextual targeting 4D. Chiara Cilardo, Strategic Account Manager della società, ce ne illustra nel dettaglio il funzionamento.
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"Il motore semantico - spiega Cilardo - sfrutta i più avanzati algoritmi e soluzioni di NLP proprietarie per analizzare il contenuto testuale della pagina visitata dall’utente e individuare il momento in cui questo sia più recettivo sfruttando il posizionamento su contenuti affini a quelli del messaggio veicolato dai brand”.
L’analisi contestuale non si ferma al semplice testo presente in pagina. "4D, tramite algoritmi di computer vision e di speech to text personalizzati, permette il targeting contestuale anche sui posizionamenti video, tipicamente pre-roll, che precedono contenuti multimediali caratterizzati da luoghi, oggetti, personaggi famosi, testimonial e loghi in linea con gli obiettivi di campagna e con il Brand", dice ancora la manager, che aggiunge: "Con logiche simili, è possibile poi rafforzare la validità del contextual tramite altre dimensioni di targeting attivabili tramite la piattaforma di 4D, come il riconoscimento del Sentiment relativo ai contextual individuati o all’esclusione delle possibili Ad-Fraud dalle url individuate a target”.
Una buona strategia di contextual permette di massimizzare l’efficacia dell’intera campagna consentendo di efficientare i costi e migliorare le performance senza rinunciare alla brand safety e ad fraud. “L’intelligenza artificiale di 4D veicola anche l’expertise di Silverbullet durante la creazione dei singoli contextual, suggerendo categorie e keyword affini all’argomento ricercato. In questo modo, è possibile generare differenti contextual da testare in ambito programmatic, garantendo la maggiore reach possibile alle DSP per non limitarne le possibilità di ottimizzazione”.
A completare l’offerta tecnologica di 4D c’è la possibilità di tracciare i singoli annunci per ricostruire i contenuti delle pagine oggetto di delivery della campagna. In questo modo è possibile ottimizzare le linee di campagna che fanno affidamento al targeting contestuale di 4D, valutare e convalidare i dati di seconda o terza parte delle linee non-contestuali e recuperare interessanti e utili insight di marketing relativi al dato di prima parte. A partire da questi ultimi poi, la nuova frontiera proposta da 4D, è la sostituzione del cookie-based look-alike con il keyword-based look-alike.