Le pubblicità online utilizzano cookie di prima parte, piccoli frammenti di file che sono memorizzati sul computer dal sito web che si sta visitando, e cookie di terze parti i quali, come suggerisce il nome stesso, sono inseriti da partner terzi e possono essere letti non solo dal sito web originale che si è visitato, ma anche da tutti i siti che utilizzano il codice del partner di queste terze parti. I cookie, specialmente quelli di terza parte, sono diventati il meccanismo principale per tracciare gli utenti sul web divenendo i cavalli di battaglia del business tecnologico globale multimiliardario. Essi sono infatti il tessuto connettivo chiave per mantenere l’intera cronologia delle attività svolte online dagli utenti non solo per promuovere annunci pubblicitari mirati, ma anche per misurare l’efficacia degli annunci digitali. Con la graduale eliminazione dei cookie e la maturazione delle tecnologie di intelligenza artificiale ora è un momento opportuno per l’industria per costruire approcci e tecniche migliori che rispettino le preferenze sulla privacy dei consumatori. Una cosa è certa, una strategia per dati e media a prova di futuro ha la privacy e l’intelligenza artificiale al centro e investe su un apprendimento automatico all’avanguardia.
Quindi è chiaro: il modello di business ad-tech sta subendo una rivoluzione. Ed è proprio in questa rivoluzione che editori, inserzionisti e professionisti del marketing devono iniziare a studiare e a implementare strategie lungimiranti, preparandosi per il cambiamento più ampio in arrivo in un futuro non troppo lontano.
La privacy e l’influenza sul digital advertising
Negli ultimi anni, le crescenti preoccupazioni dei consumatori sulla privacy hanno portato i legislatori dei differenti paesi ad introdurre politiche di protezione dati sempre più rigorose che limitano il modo in cui i dati dei consumatori possono essere raccolti, archiviati e utilizzati. Ad esempio, il regolamento europeo General Data Protection Regulation cd. GDPR include i “cookie” nella definizione di dati personali[1] e impone restrizioni su come questi possono essere raccolti e utilizzati. Al contempo oltreoceano il California Consumer Privacy Act (CCPA) definisce regole più stringenti sulla condivisione delle informazioni personali degli utenti, inserendo il diritto a “Do not sell my personal information“[2]. Questo cambiamento rimette il potere nelle mani degli utenti, i quali non solo devono fornire il loro consenso alla condivisione dei dati, ma spetta sempre a loro la scelta di cosa, come e quando condividere i propri dati[3].
Pertanto, sebbene in un certo senso, i cookie di terze parti siano diventati la “dipendenza da zucchero” per il mondo dell’ad-tech, le leggi sulla privacy stanno aprendo sempre di più gli occhi ai consumatori che richiedono tutele maggiori[4]. Per le aziende è quindi arrivato il momento di iniziare a puntare su qualcos’altro.
In che modo le informazioni predittive basate sull’AI potrebbero essere la soluzione ai cookie di terze parti
Se si vuole davvero creare valore dai dati grezzi, non è sufficiente captare i comportamenti online degli utenti, ma bisogna essere bravi osservatori e analizzare le interazioni, i gusti, le tendenze e così via. L’apprendimento automatico consente agli editor di creare valore dai propri dati, valore utilizzabile per la personalizzazione dei contenuti ma anche per il targeting degli annunci.
Il futuro sarà molto più complicato perché in realtà si avrà un’enorme varietà di potenziali identificatori: cookie classici di prima parte, alcuni cookie di terze parti, che saranno ancora supportati da alcuni browser, e sistemi di intelligenza artificiale in grado di identificare, ad esempio, quale articolo sta leggendo un utente o quale video sta attualmente guardando.
Il declino dei cookie di terze parti è qualcosa che è cresciuto negli anni, soprattutto perché i dati di terze parti sono molto spesso dati errati. Sono dati raccolti forse mesi prima, sono dati confusi, non puliti e condivisi con altri partner, e quindi di pessima qualità. Se si utilizzano dati proprietari in tempo reale aggiungendoli a previsioni effettuate da sistemi di intelligenza artificiale con previsioni, si è molto più vicino all’utente e si è in grado di fornire informazioni di qualità e realmente interessanti per il consumatore.
Se, ad esempio, si vuole prenotare un hotel da qualche parte e non si finisce il ciclo di prenotazione, e nello stesso momento si va a leggere qualcosa online da qualche altra parte, nel banner di quel sito che si sta visitando potrebbe apparire di nuovo l’hotel, e questo può essere fastidioso. Questa è la condivisione di dati di terze parti. Non si sa quanto effettivamente l’utente voglia vedere nuovamente quell’hotel, lo si ripropone senza sistemi di intelligenza artificiale alla base in grado di effettuare delle analisi predittive su gusti e preferenze e mostrare ciò che può essere realmente interessante per l’utente.
Diversamente, se un utente conferisce al sito che sta visitando il diritto di usare i suoi dati, è perché gli piacciono ed è interessato ai prodotti offerti. Si ricevono così consigli più precisi per il contenuto perché il sito è in grado di conoscere i gusti. Questa è un’esperienza che arricchisce la navigazione e la ricerca.
Il prossimo passo è quindi quello che le aziende media offrano ai consumatori un maggiore controllo sui propri dati e in futuro, forse, potremmo avere un framework in cui si potrà avere una dashboard in cui gli utenti possono impostare consensi e dinieghi, centralmente, in modo che abbiano il controllo. Si renderanno inoltre conto di come vengono utilizzati, comunicati e salvati i loro dati.
L’integrazione tra l’AI e le leggi sulla privacy e sulla condivisione dei dati
Con l’entrata in vigore del GDPR le aziende hanno dovuto implementare molteplici funzionalità rilevanti e hanno fronteggiato difficoltà sull’utilizzo di dati di terze parti. Tuttavia, questo ha dimostrato come fossero necessari dei nuovi modi per creare questo livello di dati di targeting in modo da poter servire i propri clienti.
Il terreno si sta dunque spostando sull’open web e la risposta a questo cambiamento (o gran parte di essa) potrebbe essere nell’intelligenza artificiale. In questo contesto, ovviamente, i cookie di terze parti non scompariranno completamente, ma le aziende dovranno ottenere un chiaro consenso dagli utenti prima di utilizzarli, al fine di conformarsi alle Linee-guida emanate dai Garanti privacy di diversi paesi, tra i quali il CNIL[5] e il Garante Privacy italiano[6].
L’intelligenza artificiale come soluzione alternativa ai cookie
Un approccio alternativo ai cookie, chiamato “soluzione ID”, si basa sull’AI. L’identità dell’utente potrà essere determinata mettendo insieme diversi frammenti di dati e l’apprendimento automatico potrà aiutare a creare l’identità dell’utente mettendo insieme tutti i suoi dati.
Gli annunci pubblicitari potranno essere mirati al contesto, non basandosi tanto sui dati personali ma su cosa e dove stanno visualizzando il contenuto. L’intelligenza artificiale potrà quindi essere utilizzata per analizzare il sito/la pagina e generare annunci pertinenti.
L’idea della pubblicità contestuale – e quindi offrire contenuti rilevanti per un brand o sito e in un luogo in cui gli utenti consumano contenuti simili – non è nuova, ma è stata trascurata a favore del targeting basato sui cookie.
L’intelligenza artificiale consentirebbe una nuova generazione di targeting contestuale permettendo di analizzare il contenuto del sito Web e determinare il sentimento degli utenti, analizzare il contenuto dell’immagine e del video e determinarne il tono, utilizzare l’elaborazione del linguaggio naturale per analizzare qualsiasi contenuto generato dall’utente e, infine, generare dinamicamente diversi elementi creativi in base al contesto così determinato.
Inoltre, l’intelligenza artificiale potrà aiutare a integrare i dati del mondo reale (come il meteo e gli eventi attuali) e aumentare la rilevanza e la ricchezza del contesto senza utilizzare i cookie.
Considerazioni finali: l’apprendimento automatico sostituirà i cookie?
L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono fiorenti aree di ricerca e la spina dorsale di innumerevoli nuove ed entusiasmanti innovazioni e modelli di business. Settore dopo settore viene rivoluzionato dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico, ed è probabile che le macchine daranno forma anche al futuro della pubblicità online. Google ha recentemente annunciato una serie di aggiornamenti al suo prodotto Analytics, il leader indiscusso nell’analisi dei siti Web, che monitora la stragrande maggioranza di Internet. Gli aggiornamenti, noti come GA4, introducono una serie di funzionalità avanzate di monitoraggio e reporting su tutta la linea. Tuttavia, cosa forse più interessante, GA4 vede l’introduzione di un modello di approfondimenti di machine learning più avanzato.
I modelli di intelligenza artificiale e machine learning possono così fornire una comprensione dei clienti in continua evoluzione e in costante miglioramento. Fornendo approfondimenti e previsioni basate su apprendimenti dai dati alimentati attraverso i modelli, le macchine ci aiuteranno a colmare le lacune nei set di dati, grazie alla crescente flessibilità degli utenti nella privacy e nella condivisione dei dati, con algoritmi e sistemi matematici. E l’intelligenza artificiale fornirà approfondimenti basati sui dati più intelligenti e previsioni avanzate che vedranno il mondo della pubblicità online diventare ancora più programmatico, automatizzato e gestito dalle macchine.
Note
- Cfr. art. 4 GDPR: «dato personale»: qualsiasi informazione riguardante una persona fisica identificata o identificabile («interessato»); si considera identificabile la persona fisica che può essere identificata, direttamente o indirettamente, con particolare riferimento a un identificativo come il nome, un numero di identificazione, dati relativi all’ubicazione, un identificativo online o a uno o più elementi caratteristici della sua identità fisica, fisiologica, genetica, psichica, economica, culturale o sociale. ↑
- Ai sensi del CCPA, i cittadini residenti in California (“consumatori”) acquisiscono il diritto di opporsi alla vendita dei propri dati a terzi, nonché di richiedere la comunicazione dei dati precedentemente raccolti e la loro cancellazione. Per vendita si intende “vendere, cedere, rilasciare, rendere pubblico, divulgare, diffondere, rendere disponibili, trasferire o comunque comunicare oralmente, per iscritto o con mezzi elettronici o di altro tipo i dati personali di un consumatore da parte di un’azienda a un’altra azienda o a terzi, a titolo oneroso o per valuable consideration“. ↑
- La privacy dei dati è stata di nuovo nelle notizie di recente con Apple che ha annunciato nuove funzionalità di privacy per i dispositivi alla Worldwide Developers Conference. Questi aggiornamenti consentono un controllo più preciso sulle preferenze di condivisione dei dati, nonché etichette per tutte le app nell’App Store, informando chiaramente gli utenti su quali applicazioni di dati richiedono e su come intendono utilizzarle. ↑
- Negli ultimi anni il pubblico in generale è diventato molto più consapevole della propria privacy online e dell’impronta dei dati a causa di numerosi scandali di hacking di alto profilo, del rilascio di dati personali nelle mani di criminali e dell’indignazione pubblica per lo scandalo dei dati Facebook-Cambridge Analytica del 2018. ↑
- Cookies and other tracking devices: the CNIL publishes new guidelines, 23 July 2019, https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000038783337 ↑
- Linee guida cookie e altri strumenti di tracciamento, Autorità Garante per la protezione dei dati personali, 10 giugno 2021, https://www.garanteprivacy.it/web/guest/home/docweb/-/docweb-display/docweb/9677876 ↑
