Pubblicità, media e tecnologia: la rivoluzione AI-driven

Dallo smartphone alla connected tv, passando per computer e tablet. La pubblicità deve ormai raggiungere consumatori che durante la giornata si spostano continuamente da uno schermo all’altro. E una creatività pensata per un formato non può essere semplicemente trasferita su un altro senza rischiare di perdere leggibilità, efficacia o qualità visiva. È anche qui che sta entrando l’intelligenza artificiale. Non soltanto nella generazione di testi, immagini e video, l’applicazione che negli ultimi anni ha conquistato maggiore attenzione, ma in una parte meno visibile della filiera pubblicitaria: la pianificazione delle campagne, l’analisi preventiva delle creatività e il loro adattamento ai diversi ambienti digitali. Il punto di partenza è la frammentazione dei consumi.

La stessa persona può leggere una notizia sullo smartphone al mattino, utilizzare il computer durante la giornata e guardare contenuti sulla connected tv la sera. Per chi pianifica una campagna significa confrontarsi con dispositivi, dimensioni dello schermo, contesti e modalità di fruizione differenti. Gli algoritmi consentono di mettere insieme una quantità di informazioni che difficilmente potrebbe essere elaborata con la stessa rapidità attraverso processi tradizionali. Possono entrare in gioco il tipo di dispositivo e le dimensioni dello schermo, il contesto nel quale compare il messaggio, le performance dei diversi posizionamenti, gli interessi e le modalità di interazione con i contenuti.

L'approccio omnicanale e l'ottimizzazione media

È su questo terreno che opera Teads, piattaforma tecnologica internazionale specializzata nella pubblicità digitale e nelle soluzioni omnicanale, che mette in relazione inserzionisti ed editori e consente di pianificare campagne su web, app e connected tv. Nel sistema sviluppato dalla società, segnali come dimensioni dello schermo, categorie contestuali, performance dei posizionamenti, dispositivo e caratteristiche della creatività alimentano i modelli utilizzati per comprendere le audience e ottimizzare le campagne sui diversi schermi.

L’intelligenza artificiale interviene così già nella fase di media planning: può contribuire a individuare contesti e formati e a modificare progressivamente la distribuzione della campagna sulla base dei risultati osservati. Una trasformazione che accompagna il passaggio da una pianificazione costruita per singoli mezzi a una logica sempre più omnicanale.

Dai test predittivi alla Gen AI

Uno dei cambiamenti più interessanti riguarda tuttavia ciò che accade prima che una pubblicità raggiunga il pubblico. I modelli predittivi possono essere utilizzati per sottoporre una creatività a una sorta di test preventivo, stimando parametri come la capacità di attirare l’attenzione e fornendo indicazioni sugli elementi che potrebbero essere modificati.

È l’approccio utilizzato, tra gli altri, da Teads Studio, che applica l’AI al pre-test degli asset pubblicitari prima della loro ottimizzazione. L’analisi viene utilizzata per prevedere l’attenzione degli utenti e altre metriche e ricavare indicazioni utili a intervenire sulla creatività prima della diffusione. Il passaggio successivo porta all’intelligenza artificiale generativa. In questo caso non si tratta necessariamente di chiedere a un algoritmo di inventare da zero un’immagine o una campagna. La tecnologia può partire da un contenuto già realizzato e trasformarlo per renderlo utilizzabile in ambienti differenti.

Da una singola immagine statica possono così essere ricavate diverse declinazioni destinate ai formati omnicanale. È il passaggio che Teads definisce dall’“AI Pre-Test” alla “Gen AI optimization”: l’asset originario diventa la base dalla quale sviluppare le versioni necessarie per raggiungere l’utente sui diversi schermi.

Oltre il ridimensionamento

Il problema, infatti, non è soltanto ridimensionare un’immagine. Passare dallo smartphone allo schermo di una tv significa lavorare su superfici e modalità di fruizione profondamente diverse. Elementi grafici, immagini e testi devono essere ricomposti senza compromettere la riconoscibilità della campagna e la qualità del messaggio.

L’AI generativa permette di automatizzare una parte di questo lavoro, accelerando la produzione delle diverse declinazioni. L’obiettivo è conservare l’identità visiva dell’asset originale e contemporaneamente sfruttare lo spazio disponibile sul singolo dispositivo. Una possibilità particolarmente rilevante in un mercato nel quale alla moltiplicazione degli schermi si accompagna quella dei formati pubblicitari.

Anche la misurazione cambia. I sistemi utilizzati nella pianificazione consentono di mettere in relazione il test delle creatività con l’attenzione ottenuta e con la copertura raggiunta tra mobile, desktop e connected tv, fino alla misurazione degli effetti sui principali indicatori del brand e, dove possibile, sulle vendite.

Automazione e identità di marca

L’aumento dell’automazione apre però una questione che va oltre l’efficienza. Se gli algoritmi imparano quali composizioni, immagini o formati hanno maggiori probabilità di ottenere attenzione, il rischio è che l’ottimizzazione finisca per spingere le campagne verso soluzioni sempre più simili.

È qui che resta centrale l’intervento umano. L’intelligenza artificiale può analizzare, prevedere, adattare e produrre rapidamente numerose varianti dello stesso contenuto. Ma l’identità di un marchio, l’idea sulla quale costruire una campagna e il linguaggio con cui parlare al pubblico continuano a richiedere scelte che non si esauriscono nell’ottimizzazione di una metrica.

La trasformazione più significativa potrebbe allora essere proprio questa: non la sostituzione della creatività con l’intelligenza artificiale, ma una nuova divisione del lavoro tra persone e algoritmi. Ai primi la definizione del messaggio e dei suoi confini, ai secondi una parte crescente delle operazioni necessarie per testarlo, adattarlo e distribuirlo in un ecosistema pubblicitario nel quale uno stesso contenuto deve ormai essere capace di vivere su molti schermi diversi.