Machine learning, si pone il problema della qualità dei dati

Machine learning e big data sono le due leve su cui si gioca il futuro del mercato advertising, in cui si cerca di creare inserzioni sempre più personalizzate in base al comportamento degli utenti.

Punto di partenza è il cambiamento del mercato pubblicitario sotto l'influenza dei big data. I dispositivi digitali, compresi telefoni e tablet, lasciano traccia dei percorsi di un utente ogni volta che vengono utilizzati.

Se correttamente raccolti e interpretati, questi dati, personalizzati e contestualizzati, possono essere utilizzati per capire e approfondire la conoscenza degli utenti attraverso il loro comportamento.

Christophe Thibault, Chief Algorithms Officer di Ogury

È per questo motivo che l'anno scorso sono stati installati software di AdBlocking su 380 milioni di dispositivi mobili in tutto il mondo. Ma secondo un sondaggio di Hubspot. sempre l'anno scorso, il 77% degli intervistati ha detto di preferire di avere la possibilità di filtrare le pubblicità, piuttosto che bloccarla.

Però i software di AdBlocking non permettono di selezionare le pubblicità da bloccare: o tutto o niente. Così, il mercato pubblicitario deve essere in grado di produrre messaggi più coinvolgenti e profilati.

Ne parliamo con Christophe Thibault, Chief Algorithms Officer di Ogury, società specializzata in mobile data.

Con dati sempre più profilati i marketer si spingono verso un nuovo modello di adv, che preferisce la qualità alla quantità?

Gli advertiser sono sempre più inclini a prestare maggiore attenzione alla qualità dell’interazione che si crea tra le persone e la loro esposizione al brand. Questo significa andare oltre le tipiche metriche di CPC, costo per click, e CPV, costo per visualizzazione, che fino ad oggi sono state lo standard di riferimento.

Entra in campo l’importanza del machine learning. Gli algoritmi sempre più sofisticati sono in grado di far pervenire agli utenti annunci più interessanti e mirati, nel momento più opportuno. Seppur queste tecniche siano in qualche modo sempre esistite sin dall’origine del web, è da poco che i passi fatti nelle infrastrutture hanno reso possibile l’elaborazione di una quantità immensa di dati degli utenti, in tempo quasi reale. I migliori algoritmi di machine learning, quelli che utilizzano questo immenso patrimonio di dati, permettono di mostrare pubblicità coinvolgenti che aumentano le performance nel breve periodo e la fidelizzazione dell’utente nel lungo periodo.

Quindi chi si occupa di advertising deve concentrarsi sullo sviluppo del machine learning o sulla raccolta di dati di qualità?

A vincere la sfida sarà chi riuscirà a combinare la completezza dei dati con gli algoritmi più innovativi; l’algoritmo in sé, seppur il migliore possibile, da solo non basta. Non esiste una soluzione miracolosa valida per qualsiasi circostanza; al contrario, ci saranno sempre diversi approcci da incrociare con diversi criteri, che a loro volta saranno scelti secondo determinati parametri combinati tra loro (solitamente, il grado di velocità e accuratezza). Come un bravo chef seleziona i giusti ingredienti per le sue ricette, così i marketer più efficaci combinano i dati più pertinenti con l’algoritmo appropriato per fornire risultati appetitosi.

Per quanto quello degli algoritmi rimarrà sempre il campo di battaglia più acceso per il mercato dell’advertising, sarà la qualità dei dati a determinare i risultati. Il vecchio detto garbage in, garbage out non è mai stato più adatto. Non esiste la possibilità di aggirare o ingannare i dati: se questi sono di scarsa qualità, anche il miglior algoritmo fornirà risultati ingannevoli. Non è un caso, infatti, che i leader del mercato del machine learning per la pubblicità, Google e Facebook, dispongono sempre di dati proprietari e di prima parte.

Il GDPR influirà anche sulla raccolta dei dati degli advertiser?

Nel 2018 i dati più aggiornati non solo rappresenteranno il maggiore standard per il mercato pubblicitario, ma saranno anche la nuova base giuridica di riferimento. Sin dal primo giorno in Ogury ci siamo impegnati a raccogliere dati in maniera esplicita, trasparente e tramite il consenso dell’utente. Ragione per cui chi sta ancora pensando di partecipare alla gara del machine learning advertising, si dovrà assicurare che il suo provider non stia solo raccogliendo dati di prima qualità, ma che lo faccia anche in modo sicuro e legale. Altrimenti: garbage in, garbage out.

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