Nella sezione Opinioni, Engage ospita contributi firmati da professionisti ed esperti del marketing e della comunicazione. In questo articolo, Gaetano Faleo, VP Strategic Partnerships EMEA presso Adlook, illustra le potenzialità del Deep Learning in uno scenario di mercato caratterizzato dalla proliferazione dei dati e dalla necessità di individuare soluzioni per generare risultati di business tangibili.
Oggi i professionisti del marketing dispongono di enormi quantità di dati, ma sono penalizzati dalla mancanza di chiarezza sui processi che generano risultati di business concreti. La proliferazione di segnali, piattaforme e metriche non ha semplificato il processo decisionale. Al contrario, ha creato frammentazione, rendendo sempre più difficile collegare le attività media a risultati di business tangibili.
È qui che entra in gioco il Deep Learning: non solo in fase di elaborazione dei dati, ma nel modo in cui vengono prese le decisioni, passando da pianificazioni statiche e ottimizzazioni manuali a sistemi che si adattano continuamente ai segnali di performance.
Piuttosto che affidarsi a regole predefinite o a segmentazioni statiche, il deep learning consente un sistema in cui ogni segnale - dal contesto al comportamento dell’utente - viene interpretato e trasformato continuamente in azione. Le decisioni non vengono più pianificate a priori e valutate successivamente, ma adattate dinamicamente mentre le campagne sono attive, sulla base di ciò che sta realmente generando performance.
In Adlook, questo approccio viene applicato lungo diverse fasi del customer journey, con un obiettivo chiaro: trasformare la complessità in risultati di business misurabili. Il punto centrale non è la tecnologia in sé, ma la sua capacità di influenzare i risultati. Precisione del targeting, qualità dei media, efficacia creativa e misurazione avanzata convergono verso un unico obiettivo: migliorare i KPI di business, non solo le metriche media.
1) Audience incrementali: intercettare l’intenzione, non solo descriverla
Il deep learning supera i segmenti statici e abilita un approccio predittivo basato sui segnali di intenzione. Analizzando contenuti, comportamenti e contesti, identifica gli utenti nel momento di reale interesse. Le audience diventano così dinamiche, più precise e realmente incrementali, ampliando la reach anche in ambienti ID-less, in particolare all’interno dell’ecosistema Apple e sui dispositivi iPhone, tradizionalmente più difficili da attivare con approcci convenzionali.
2) Media premium: trasformare la qualità in un driver di performance
L’inventory premium viene spesso trattata come un elemento fisso della pianificazione media. Con il deep learning, ogni impression viene valutata in tempo reale. L’inventory viene selezionata solo se soddisfa specifiche soglie di attenzione, qualità e brand suitability. Questo significa che la qualità dei media non è più una scelta statica, ma una decisione continua direttamente collegata ai risultati di performance.
3) Creatività ottimizzata sull’attenzione: dove branding e performance si incontrano
L’efficacia creativa viene spesso definita prima dell’avvio di una campagna, sulla base di ipotesi o apprendimenti passati. Un approccio basato sul deep learning cambia questa dinamica. Gli elementi creativi, dal formato alla struttura visiva, vengono valutati continuamente in base alla reale risposta degli utenti. Questo consente alle campagne di privilegiare ciò che cattura davvero l’attenzione, allineando l’impatto del branding con performance misurabili.
4) Misurazione e risultati: chiudere il cerchio
La misurazione viene spesso trattata come un livello di reporting separato dall’attivazione. In un framework basato sul deep learning, diventa parte integrante del motore decisionale. I segnali di performance alimentano il sistema in tempo reale, consentendo un’ottimizzazione continua su molteplici KPI, non solo click o impression, ma metriche che riflettono meglio l’impatto sul business. Questo approccio contribuisce a colmare il divario tra esecuzione media e risultati aziendali, superando le proxy metrics a favore di valutazioni più significative basate sugli outcome.
Un approccio unificato a un panorama frammentato
Ciò che rende distintivo questo modello non è una singola capacità, ma l’integrazione di tutti questi elementi in un unico sistema adattivo. Audience, media, creatività e misurazione non vengono più gestiti separatamente, ma si influenzano continuamente a vicenda.
Questo tipo di approccio mette in discussione la tradizionale separazione tra costruzione del brand e performance di breve periodo, dimostrando che i due aspetti possono essere affrontati simultaneamente quando le decisioni sono guidate da segnali in tempo reale.
In un mercato in cui i customer journey sono sempre più complessi e i dati deterministici sono in diminuzione, la capacità di interpretare l’intenzione, agire in tempo reale e misurare ciò che conta davvero diventa un vantaggio competitivo.
Da questa prospettiva, il deep learning non è solo una tecnologia abilitante: è un nuovo modello decisionale per il marketing, progettato per trasformare la complessità in risultati di business concreti.