Nella sezione Opinioni, Engage ospita contributi firmati da professionisti ed esperti del marketing e della comunicazione. In questo articolo, Serena Donato, Account Director, RTB House spiega come il deep learning stia migliorando le campagne performance in ogni loro fase
Con l’aumento della competitività nel performance marketing, le ottimizzazioni manuali e gli approcci basati su regole non sono più sufficienti. L’aumento dei costi di acquisizione, i percorsi cliente frammentati e la crescente complessità dei dati richiedono soluzioni più avanzate. Il deep learning sta trasformando le campagne performance, consentendo agli inserzionisti di prendere decisioni più rapide ed efficienti che portano a tassi di conversione più elevati. Elaborando grandi volumi di dati e individuando pattern comportamentali complessi, il deep learning migliora ogni fase del ciclo di vita della campagna — dal targeting, al bidding e alla raccomandazione di prodotto.
1. Previsione più accurata della probabilità di conversione
A differenza dei modelli tradizionali di machine learning, che si basano su interazioni limitate tra variabili, il deep learning analizza simultaneamente migliaia di segnali comportamentali e contestuali. Questo consente agli inserzionisti di stimare la probabilità di conversione a livello di impression con una precisione maggiore. I risultati sono concreti: nelle campagne di retargeting, il deep learning genera +57% di revenue incrementale.
Invece di reagire solo al comportamento passato degli utenti, il deep learning anticipa le intenzioni future, rendendo possibile concentrare gli investimenti media su utenti con maggiore probabilità di conversione. Nella pratica, l’analisi predittiva permette di andare oltre i comportamenti passati: le analisi condotte, mostrano che fino al 60% dei prodotti acquistati tramite le campagne RTB House non erano stati precedentemente visualizzati sul sito. Di conseguenza, le campagne diventano più efficienti, con il budget allocato dove può generare maggior ritorno di investimento.
2. Segmentazione avanzata del pubblico basata sul comportamento reale
Il deep learning costruisce segmenti dinamici analizzando in tempo reale abitudini di navigazione, sequenze di interazione, storico degli acquisti e segnali contestuali. Questi segmenti riflettono la reale propensione all’acquisto, andando oltre i modelli statici tradizionali. Questa capacità si traduce in una scoperta più efficace dei prodotti: il 68% dei prodotti cliccati non era stato precedentemente visualizzato dagli utenti, dimostrando un forte incremento nella rilevanza delle raccomandazioni.
3. Ottimizzazione creativa su larga scala e in tempo reale
La rilevanza delle creatività gioca un ruolo fondamentale nelle conversioni, ma le ottimizzazioni manuali e gli A/B test tradizionali sono limitati in termini di velocità e scalabilità. I modelli di deep learning possono valutare migliaia di combinazioni creative — inclusi visual, copy, layout e call to action — identificando automaticamente quali elementi performano meglio per ciascun pubblico.
Questo approccio consente di ottenere:
- Un aumento del valore medio del carrello, con un AOV superiore del +14% rispetto ai competitor
- Fino al +16% di incremento del CTR
Apprendendo continuamente dalle interazioni degli utenti, le creatività dinamiche permettono di presentare in tempo reale l’offerta giusta all’utente giusto, generando maggiore engagement e tassi di conversione più elevati.
4. Bidding in tempo reale più intelligente basato sul valore della conversione
Le campagne performance richiedono decisioni di bidding in pochi millisecondi. Il deep learning valuta in tempo reale sia la probabilità di conversione sia il valore potenziale di ogni impression, adeguando le offerte di conseguenza.
Dando priorità alle opportunità ad alto potenziale di conversione e riducendo la spesa sulle impression a bassa probabilità, gli inserzionisti massimizzano il ROI mantenendo al contempo il pieno controllo sui costi di acquisizione.
Trasformare i dati in conversioni con il deep learning
Il deep learning è diventato una leva fondamentale di crescita per i brand che pianificano efficacemente campagne di performance marketing. Combinando targeting predittivo, bidding automatizzato, segmentazione avanzata, ottimizzazione creativa in tempo reale, gli inserzionisti possono aumentare i tassi di conversione migliorando allo stesso tempo l’efficienza dei costi. I brand che integrano il deep learning nelle loro strategie performance ottengono un chiaro vantaggio competitivo, trasformando dati complessi in insight attivabili e risultati di business misurabili.