Il digital adverstising è alla base del modello di business di Internet, mantenendo i contenuti gratuiti e accessibili e, al tempo stesso, alimentando un ecosistema multimiliardario. L’ad tech lo rende possibile, abbinando i marketer al pubblico su una scala senza precedenti. Tuttavia, man mano che il settore si adatta alle richieste di una generazione di valore più elevato, la tecnologia che lo supporta deve evolversi. Efficienza, precisione e scalabilità non sono più vantaggi; sono necessità.
L’IA sta alimentando questa evoluzione, trasformando l’ecosistema dell’ad tech offrendo esperienze iper-rilevanti e promuovendo l’obiettivo dell’efficienza totale del mercato. Essendo una delle più grandi applicazioni commerciali dell’IA, l’ad tech è in una posizione unica per sfruttare le sue capacità e alimentare l’innovazione.
La portata dell’ad tech è un buon terreno di gioco per l’AI
La spesa per il digital advertising, superiore a quella del mercato del cloud computing, è destinata a superare i 700 miliardi di dollari all’anno e a crescere nel prossimo futuro. La notevole quantità di dati dell’ad tech, il budget di una certa importanza e l’applicabilità diretta alle esperienze dei consumatori sottolineano le ragioni dell’investimento nell’IA del settore. Le innovazioni hanno già portato a una maggior efficienza del mercato, a un valore migliore, alla capacità di elaborare set di dati più grandi e, in ultima analisi, a esperienze migliori per i marketer, i proprietari di media e i consumatori.
Tre caratteristiche chiave che alimentano il potenziale dell’intelligenza artificiale nell’ad tech:
1. Efficienza di calcolo: I recenti progressi nell’IA e nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models) hanno portato a progressi corrispondenti in termini di calcolo, scalabilità ed efficienza. I massicci investimenti hanno portato a notevoli miglioramenti dei prezzi e delle prestazioni, superando la previsione della Legge di Moore. Le innovazioni in merito a connettività e infrastruttura consentono di distribuire decine di migliaia di unità di elaborazione grafica (GPU, Graphical Processing Units) su un singolo carico di lavoro. A sua volta, ciò consente all’intelligenza artificiale di elaborare ed estrarre in modo economico le informazioni aziendali da set di dati sempre più grandi.
2. Enormi set di dati: Presso Index Exchange, ingeriamo due petabyte di dati ed elaboriamo 550 miliardi di transazioni al giorno, valore che cresce costantemente. Questi dati contengono preziosi segnali che, se interpretati in maniera corretta, si possono usare per offrire più valore ai clienti.Tuttavia, i sistemi tradizionali di big data e le architetture di streaming stentano su questa scala, spesso impiegando più tempo per generare informazioni dettagliate rispetto a quanto i dati rimangano rilevanti. Come dimostrato nei moderni LLM, il training e la messa a punto dei modelli ci danno modo di eseguire un’efficiente compressione con perdita su grandi quantità di dati, consentendoci di estrarre informazioni da un modello notevolmente più piccolo, facilitando un’elaborazione più rapida delle query e sistemi di dati più economici.
3. Riduzione dei margini: I carichi di lavoro globali del digital adverstising nel prossimo futuro continueranno a crescere. I media buyer si aspettano più valore dalla propria spesa, mentre i proprietari di media cercano di ottimizzare ancor di più il rendimento, con conseguente riduzione dei margini. I miglioramenti precedentemente menzionati nell’efficienza di computing abbasseranno i costi, consentendo all’ad tech di ridurre le spese di transazione e fornire un valore maggiore in tutto l’ecosistema.
In che modo l’ad tech può trarre vantaggio dall’innovazione dell’IA?
L’intelligenza artificiale permette di eseguire analisi più approfondite sui dati, consentendo sia al buy-side sia al sell-side di ottenere segnali precedentemente irraggiungibili e con maggiore rapidità. Storicamente, l’innovazione dell’intelligenza artificiale nell’ad tech si è concentrata sul buy-side, ottimizzando l’addressability attraverso una serie di segnali, tra cui i cookie, l’identificatore per gli inserzionisti (IDFA, Identifier For Advertisers), gli indirizzi e-mail con hash, gli indirizzi IP e migliorando la rilevanza contestuale analizzando URL, ambienti di app e altri metadati dei contenuti.
L’evoluzione delle normative sulla privacy e le restrizioni sulle piattaforme di Google, Apple e altre compagnie stanno limitando l’uso di determinati segnali di audience, rendendo l’addressability più impegnativa. Al tempo stesso, l’aumento dei contenuti video nel panorama digitale sta cambiando il modo in cui il settore acquisisce e condivide i segnali contestuali.
Finora, il sell-side è rimasto in gran parte una commodity, ma questa dinamica sta cambiando. Esiste l’opportunità d’incorporare più intelligenza basata sull’IA nel sell-side per migliorare ancor di più l’ottimizzazione del buy-side e fornire risultati più forti in mezzo alla continua perdita di segnali.
Risultati migliori per i media buyer
L’intelligenza artificiale consente un targeting più preciso, aiutando i marketer a raggiungere più velocemente il pubblico giusto, migliorando i risultati e riducendo gli sprechi di spesa pubblicitaria. La prossima generazione di intelligenza artificiale rivoluzionerà il targeting demand-side:
- Miglioramento della classificazione dei contenuti in cui i metadati sono scarsi, per esempio nei video
- Miglioramento della selezione e del posizionamento degli annunci con informazioni contestuali più approfondite
- Garanzia di un accurato targeting cohort durante la navigazione tra le tecnologie che migliorano la privacy
Resa migliorata per i proprietari di media
Oltre l’audience addressability, l’ottimizzazione sell-side deve riconoscere tendenze più ampie a livello di community che mutano nel tempo. Considera il comportamento di ricerca: Il 15% delle ricerche su Google effettuate ogni giorno non è mai stato visto prima, a dimostrazione di come l’intento dei consumatori sia in continua evoluzione.
L’IA può sbloccare capacità decisionali più intelligenti e migliorare l’inventory packaging e i prezzi, contribuendo ad aumentare i CPM e far salire la resa, soprattutto in formati di alto valore come i video. L’intelligenza artificiale può generare più valore per i proprietari di media nei modi seguenti:
- Analizzando i mutevoli trend dei contenuti e fornendo ai proprietari di media un feedback per migliorare l’attrattiva della propria inventory e ridurre il tempo necessario per un ciclo di feedback
- Classificando l’inventory in pacchetti pertinenti e facili da acquistare per i buyer, con l’intelligenza artificiale che li tiene aggiornati via via che i modelli di traffico si evolvono per mantenere la scalabilità e la pertinenza in un ambiente sicuro per i brand
Trasformando i dati inesplorati in informazioni fruibili
L’ad tech si basa su una grande quantità di dati inesplorati (modelli di traffico in tempo reale, informazioni dettagliate sulle bid e risultati delle aste) che spesso rimangono inutilizzati a causa di vincoli di storage e computing. L’intelligenza artificiale offre il potere trasformativo per sfruttare tali dati, fornendo algoritmi predittivi che perfezionano il targeting, ottimizzano i posizionamenti degli annunci in tempo reale e scoprono i comportamenti emergenti dei consumatori. Riducendo i costi e aumentando la pertinenza, l’intelligenza artificiale sta guidando un ecosistema di advertising più efficiente.
Sfruttare il potenziale dell’IA crea un futuro in cui sia il buy-side che il sell-side possono operare in modo più efficace e con maggior precisione, tutto preservando esperienze di alta qualità per i consumatori.
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