SatyrnetGPT
Nel mondo della pubblicità digitale, siamo ormai abituati a sentire parlare di viewability, di impression, di CTR. Ma quanti di questi numeri ci raccontano davvero cosa succede nella mente di chi guarda un annuncio? Quanti ci dicono se l’utente ha prestato attenzione, se ha interagito mentalmente con quel contenuto, se ha colto il messaggio? Pochissimi. Ecco perché quando IAS (Integral Ad Science) ha annunciato il lancio di Snap Attention Measurement, abbiamo fatto un salto sulla sedia.
Parliamo della prima soluzione AI-based per misurare l’attenzione sui social media, e non su un social qualsiasi, ma su Snapchat. Sì, proprio quella piattaforma iperveloce, fatta di swipe, messaggi effimeri, interazioni visive continue e creative. Non il posto più facile dove misurare l’engagement vero, eppure… IAS ha deciso di provarci. Anzi, c’è riuscita, e lo ha fatto in collaborazione con Snap Inc. e Lumen Research, uno dei player più avanzati nel campo del tracciamento oculare (eye-tracking) predittivo.
Per capire la portata della novità, bisogna abbandonare per un attimo le metriche classiche e immergersi nel nuovo paradigma dell’Attention Economy. Qui, il valore non lo fanno le impression o le visualizzazioni in sé, ma l’attenzione che un utente reale dedica a un contenuto. E badate bene: l’attenzione non è un numero astratto. È una variabile concreta, misurabile con i giusti strumenti. In questo caso, con una combinazione nerdissima di intelligenza artificiale, eye-tracking e analisi predittiva.
IAS, che da tempo lavora per portare più trasparenza e qualità nella pubblicità online, ha messo a disposizione la sua piattaforma IAS Signal per integrare questi nuovi dati in modo fluido e centralizzato. Lumen, dal canto suo, ha fornito la sua tecnologia di tracciamento visivo basata su un enorme database opt-in — sì, gente reale che ha accettato di essere monitorata per capire dove guarda quando naviga. E Snap? Beh, Snap ha aperto le porte del suo ecosistema per rendere possibile tutto questo.
Il risultato è che ora è possibile calcolare un vero e proprio Snapchat Attention Score. Un punteggio che non ti dice solo se l’annuncio è stato visto, ma se ha attirato davvero lo sguardo dell’utente. Quanto tempo. Con quale intensità. Con quale probabilità di produrre un’azione. Roba da ingegneri cognitivi, applicata però a campagne pubblicitarie vere, nel feed di una delle app più rapide e visive del mondo.
La cosa più interessante, da nerd dell’AI, è che tutto questo funziona grazie a modelli predittivi alimentati da intelligenza artificiale. Non serve avere un sensore negli occhi di ogni utente Snapchat (anche se sarebbe figo in stile Black Mirror), ma basta allenare una rete neurale sui dati reali raccolti da migliaia di utenti per capire, con ottima approssimazione, dove cade lo sguardo in una determinata situazione, e quanto quell’interazione può essere considerata “attenzione vera”. È come dare al sistema una coscienza visiva.
Lisa Utzschneider, CEO di IAS, ha detto chiaramente che questa tecnologia rappresenta un passo avanti fondamentale per capire come i consumatori interagiscono con i media. E ha ragione. Perché una cosa è sapere che un annuncio è rimasto in pagina per 3 secondi, un’altra è sapere se in quei 3 secondi è stato realmente osservato. È un po’ come la differenza tra esserci e partecipare, tra vedere e guardare.
Anche Mike Follett, CEO di Lumen, ha colto il punto: “Ciò a cui le persone prestano attenzione è ciò che davvero influenza il comportamento”. E questo, se ci pensate, è il cuore dell’intera questione. L’attenzione è la risorsa più scarsa nel nostro mondo digitale. Capirla, misurarla, e soprattutto ottimizzarla — questo è il vero game changer.
E non finisce qui. Questa nuova funzionalità per Snap arriva dopo il lancio, a dicembre 2024, della suite IAS Quality Attention & Optimization, che già metteva a disposizione degli inserzionisti un modo per usare insight sull’attenzione in real time, in programmatic. Ma ora si entra nel vivo. Ora si parla di social, di mobile, di user experience veloce e frammentata — e di come cavarsela in un ambiente così competitivo.
Snap Attention Measurement sarà disponibile su IAS Signal, la piattaforma di reporting che già consente agli inserzionisti di visualizzare, confrontare e ottimizzare le metriche delle loro campagne digitali su vari canali. Con questa integrazione, si potrà avere una visione olistica dell’attenzione cross-platform: cioè vedere come performa l’attenzione su Snap rispetto, ad esempio, all’open web o ad altri ambienti digitali. Ed è qui che la faccenda diventa davvero potente.
Immaginate di poter sapere — davvero sapere, in termini scientifici — quale parte del vostro budget pubblicitario sta catturando attenzione reale. Non quella che “forse” funziona. Non quella che “probabilmente” è stata vista. Ma quella che ha provocato un sussulto nella mente dell’utente. Un picco di concentrazione. Un attimo di focus. Questo è il futuro della pubblicità, e — spoiler — è un futuro alimentato da AI.
Quindi sì, noi nerd dell’intelligenza artificiale siamo ufficialmente entusiasti. Perché questa non è solo una storia di advertising. È una storia di come l’AI, l’eye-tracking, il machine learning e i big data possano unirsi per decifrare qualcosa di profondamente umano: dove cade la nostra attenzione. E, con essa, il nostro interesse, il nostro tempo, il nostro comportamento.
Il nostro consiglio? Se siete nel marketing, nella pubblicità, o anche solo curiosi di capire come l’intelligenza artificiale stia rivoluzionando anche gli angoli più inaspettati del web, tenete d’occhio questa roba. Letteralmente.
Per approfondire, e se volete perdervi tra modelli predittivi e metriche nerdissime sull’attenzione, il link ufficiale è: integralads.com/solutions/attention.
L’articolo IAS, Snap e Lumen rivoluzionano la misurazione dell’attenzione sui social: nasce Snap Attention Measurement proviene da CorriereNerd.it.
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