Negli ultimi decenni, l'internet advertising ha subito una trasformazione radicale: da semplici banner stile inserzione sul quotidiano locale si è passati a sofisticate campagne basate su dati e algoritmi di intelligenza artificiale. Il panorama è in continua evoluzione per l'emergere di nuove tecnologie e una crescente preoccupazione per la privacy degli utenti. Due delle tendenze più significative in questa evoluzione sono l'adozione delle "Attention Metrics" e l'utilizzo dell'AI in un contesto sempre più orientato alla protezione dei dati, oro del web 5.0.
Attention Metrics: lo scrolling parla
Tradizionalmente, il successo delle campagne pubblicitarie online è stato misurato attraverso metriche come il click-through rate (CTR) e le visualizzazioni (impressions). Tuttavia, questi indicatori non riescono a catturare appieno l'effettivo coinvolgimento degli utenti. È qui che entrano in gioco le Attention Metrics. Queste metriche valutano quanto tempo e con quanta attenzione un utente interagisce con un annuncio, fornendo una misura più precisa dell'efficacia della campagna. Ad esempio, l'uso di tecnologie come il tracking oculare e l'analisi del comportamento di scrolling permette di capire non solo se un annuncio è stato visto, ma anche se ha catturato l'attenzione dell'utente.
Intelligenza Artificiale, ovvero personalizzazione e privacy at their best
Come abbiamo scritto poc’anzi, l'AI sta rivoluzionando il modo in cui gli annunci vengono creati e targetizzati. Algoritmi avanzati possono analizzare vasti insiemi di dati per creare esperienze pubblicitarie altamente personalizzate, aumentando la rilevanza e l'efficacia delle campagne. Tuttavia, questa capacità di customizzazione deve essere bilanciata con la crescente preoccupazione per la protezione dei dati personali. Con l'introduzione di regolamenti (come il GDPR), le aziende sono obbligate a gestire i dati degli utenti con maggiore trasparenza e responsabilità. L'AI, in questo contesto, gioca un ruolo cruciale nel garantire che le campagne pubblicitarie siano conformi alle normative sulla privacy. Attraverso tecniche come il federated learning e l'anonymization dei dati, è possibile sfruttare l'AI per migliorare l'efficacia della pubblicità senza compromettere la privacy degli utenti. Vediamo come, nel dettaglio.
Federated Learning, il machine learning distribuito
Il Federated Learning è una tecnica di machine learning che permette agli algoritmi di apprendere dai dati distribuiti su diversi dispositivi senza che questi dati debbano essere centralizzati. Come funziona?
- Distribuzione del Modello: Un modello di machine learning viene distribuito a vari dispositivi o server locali.
- Addestramento Locale: Ogni dispositivo o server addestra il modello sui propri dati locali. Questo significa che i dati non lasciano mai il dispositivo o il server locale, garantendo una maggiore privacy.
- Aggregazione dei Risultati: I modelli addestrati localmente inviano solo gli aggiornamenti del modello (e non i dati originali) a un server centrale. Questo server aggrega gli aggiornamenti ricevuti da tutti i dispositivi per migliorare il modello globale.
- Aggiornamento del Modello Globale: Il modello globale viene aggiornato con gli aggiornamenti aggregati e poi ridistribuito ai dispositivi locali per ulteriori cicli di addestramento.
I pro di questo modello sono molteplici: i dati non lasciano mai il dispositivo locale, dunque il rischio di violazioni della privacy è significativamente ridotto; inoltre, questa tecnica permette di diminuire i tempi di latenza. Il Federated Learning, infatti, consente l'addestramento del modello direttamente sul dispositivo, riducendo la necessità di trasferire grandi volumi di dati e quindi migliorando i tempi di risposta, comportando anche l’ottimizzazione della banda disponibile.
Quali sono le applicazioni che consentono l’ottimizzazione di questa tecnologia?
Un esempio semplicissimo per capire come le aziende utilizzino già questa tecnologia viene da Google, dove già viene utilizzato il Federated Learning per migliorare le funzionalità dei di alcuni programmi: quante volte il testo che state scrivendo si completa in automatico, come un suggerimento? Ci sono altri ambiti in cui l’applicazione del Federated Learning si sposa perfettamente, come ad esempio la sanità, dove dati medici possono essere distribuiti su vari ospedali e cliniche, permettendo la ricerca medica senza compromettere la privacy dei pazienti, oppure in campo automotive, dove i dati di guida possono essere utilizzati per migliorare i sistemi di assistenza e autonomia (alla guida).
Anonymization dei dati
L'anonimizzazione dei dati è un’altra modalità fondamentale per proteggere la privacy delle persone quando si condividono dati sensibili. Questo processo rende i dati personali non identificabili, assicurando che le informazioni individuali non possano essere ricondotte a persone specifiche. L'anonimizzazione è cruciale in vari settori, tra cui la sanità, la finanza e la ricerca, dove l'utilizzo di dati personali è essenziale per l'analisi e il miglioramento dei servizi. Purtroppo alcune tecniche sofisticate di analisi dei dati possono (potenzialmente) ricollegare dati anonimi agli individui, specialmente quando si combinano diversi set; riportiamo comunque brevemente le modalità di anonimizzazione più frequenti:
Cancellazione dei Dati Identificativi/Soppressione:
Consiste nella rimozione diretta di informazioni come nomi, indirizzi, numeri di telefono e altri identificatori unici. Si parla di soppressione invece quando cimozione completa di alcune voci nei dati che sono particolarmente sensibili o rischiose.
Randomizzazione:
Questa modalità introduce "rumore statistico" nei dati per alterare i valori originali. Ad esempio, le date di nascita possono essere leggermente modificate per impedire l'identificazione precisa.
Generalizzazione:
Anche qui abbiamo una modifica dei dati che vengono resi meno precisi: ad esempio, un indirizzo può essere sostituito con un'area più generale (da "via Messina 38" a "Cenisio").
Pseudonimizzazione:
Qui assistaimo alla sostituzione degli identificatori diretti con pseudonimi o codici. Un nome può essere sostituito con un codice casuale.
Aggregazione:
Riassunto dei dati a un livello più alto per prevenire l'identificazione. Ad esempio, anziché registrare dati individuali, si possono utilizzare medie o altre statistiche aggregate.
Un Futuro Privacy-Oriented
L'era della privacy-oriented advertising richiede un equilibrio delicato tra personalizzazione e rispetto della privacy. Le aziende devono adottare politiche etiche nella gestione dei dati e garantire che gli utenti siano consapevoli e abbiano il controllo sui propri dati personali. La strada verso un futuro in cui la pubblicità online sarà sia efficace ma soprattutto etica è ancora lunga, ma l'adozione di queste nuove tecnologie e metriche rappresenta un passo importante nella direzione corretta. Ormai gli utenti stanno diventando sempre più consci del fatto che la privacy vada tutelata e sono più inclini a utilizzare servizi che rispettino i loro dati personali; è indubbio che questa nuova e forte consapevolezza stia spingendo le aziende a migliorare le loro pratiche di gestione dei dati per mantenere la fiducia dei consumatori…
E chissà, magari un giorno riusciremo persino a ricevere pubblicità che non ci facciano sentire come se qualcuno ci stesse leggendo nel pensiero!
