Come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno portando l'editoria a nuovi traguardi

Nella sezione "opinioni" Engage ospita articoli di approfondimento sui temi caldi della pubblicità online scritti da importanti esponenti dell'industria dell'advertising. In questo contributo Andrea Ceccoli, Head of Publishers di Outbrain Italia, fa il punto sullo stato dell’arte dell’editoria digitale alla luce della diffusione di un nuovo modello informativo online.

Mentre già oggi assistiamo a un calo delle pagine viste sui siti di notizie, o meglio, a una normalizzazione delle pagine viste, che tornano ai livelli pre-pandemici, la sfida principale per gli editori sembra essere quella di continuare a far crescere i ricavi con meno pagine viste; in altre parole, fare di più con meno.

Sono passati più di tre anni da quando i principali browser, come Safari e Firefox, hanno annunciato la loro intenzione di eliminare completamente i cookie di terze parti, i meccanismi chiave che hanno alimentato la personalizzazione degli annunci sul web moderno. Con Google che dovrebbe seguire l'esempio entro la fine del 2023, la morte dei cookie è ormai davvero vicina, ponendo il settore dei media owner in una posizione di insicurezza per quanto riguarda le strategie di monetizzazione successive.

Tuttavia, posso affermare con assoluta certezza che l'industria dei media digitali è adattabile, veloce e trova sempre un modo per sopravvivere. L'abbandono dei cookie sarà alla fine positivo, perché spingerà il settore ad affidarsi al machine learning e all'automazione per raggiungere gli obiettivi degli inserzionisti nel rispetto della privacy degli utenti.

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I canali social come YouTube e Facebook sono completamente guidati dall'intelligenza artificiale, il che significa che non c'è alcun contatto umano per le raccomandazioni di contenuti, e gli algoritmi controllano il feed. L'intelligenza artificiale sta rapidamente cambiando il panorama dei media grazie ai suoi numerosi benefici e alla sua capacità di diventare sempre più intelligente nel tempo.

Sfruttando l'apprendimento automatico, è possibile trovare modelli basati su una serie di criteri come il comportamento del pubblico, il contesto, le conoscenze aggregate, i dati di prima e di terza parte. L'intelligenza artificiale prende in considerazione tutte le informazioni relative a un determinato individuo, come i dati demografici e il comportamento online, per prendere una decisione informata sul tipo di contenuto che un utente vuole effettivamente vedere.

All’atto pratico questo significa che l'intelligenza artificiale può fornire insight che alimentano il processo decisionale editoriale e pubblicitario, andando oltre i tradizionali test A/B per fare previsioni basate sui dati su come le creatività e i messaggi entreranno in sintonia con i clienti. Ciò consente agli inserzionisti e agli editori di passare da un approccio reattivo a uno proattivo, riconoscendo l'importanza di indirizzare la persona giusta all'annuncio giusto per favorire le conversioni.

Facebook e Google sono cresciuti perché hanno personalizzato le loro raccomandazioni, rendendo l'intera esperienza coinvolgente e in qualche modo assuefacente. Gli editori possono utilizzare un modello simile, abbracciando il machine learning come metodo per massimizzare non solo i ricavi pubblicitari, ma anche per ottimizzare l’engagement degli utenti con i propri contenuti.

In fondo, pubblicare e creare contenuti è un'arte. Gli sviluppatori di contenuti hanno coinvolto il pubblico per secoli, dando vita a storie e narrazioni. La grande editoria e la narrazione hanno sempre riguardato sia l'arte che la scienza, e in nessun altro luogo questi due approcci possono collidere così fluidamente come nello spazio digitale. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono elementi relativamente nuovi per il settore, che possono aiutare gli editori ad applicare le tecnologie più recenti per individuare ciò che realmente guida l’engagement.