Alla conferenza EMAC di quest’anno ad Amburgo, sono stato invitato dal Prof. Bernd Skiera e dal Prof. Klaus Miller (entrambi affiliati all’Università di Francoforte, Germania) per tenere un discorso sulla ricerca pubblicitaria online nell’era della privacy.
Nell’articolo di oggi metto a disposizione le mie slide e sviluppo i miei pensieri, nella speranza che aiutino gli accademici a trovare nuovi percorsi interessanti per i loro studi futuri.
Pubblicità online: dal 1994 ne sono successe di cose
Il primo annuncio online è apparso nell’ottobre 1994 nel tentativo di spingere le persone a fare clic su di esso. E sembra che abbia funzionato (probabilmente perché era così nuovo e mai visto prima che la percentuale di clic era alta). Da allora, la pubblicità online si è evoluta da “un po’ per tutti” alla pubblicità mirata. I dati vengono raccolti ovunque e su tutti, riconciliati e condivisi tra gigantesche piattaforme di gestione dei dati (DMP) che contano, a volte, centinaia di milioni di individui (Adobe sostiene che la sua DMP contenga più di un miliardo di utenti).
Focalizzazione sulla pubblicità video
I banner, il cui contenuto è oggi mirato al profilo dell’utente sulla base dei dati condivisi tramite DMP, rimangono oggi la principale forma di pubblicità. Mi sembra che la disponibilità di dati alimenti anche la maggior parte della ricerca accademica in quell’area (abbiamo visto molte di queste ricerche all’EMAC 2019). Resta, quindi, da chiedersi se la disponibilità di dati debba guidare la ricerca scientifica o se i ricercatori debbano concentrarsi su ciò che guiderà i comportamenti futuri.
Ricerca strade per la pubblicità online (mirata)
Ho delineato 5 strade per ulteriori ricerche sulla pubblicità online.
Pubblicità mirata e soddisfazione degli utenti
L’aumento della soddisfazione degli utenti viene spesso citato dai professionisti per giustificare l’introduzione di pubblicità mirata. Ma cosa ne sappiamo veramente? Non molto, temo e, secondo me, è un percorso di ricerca molto promettente con enormi implicazioni teoriche e manageriali. Esistono studi che dimostrano che i consumatori tenderebbero a preferire la pubblicità mirata rispetto alla normale pubblicità non mirata. Nel loro eccellente lavoro Zhu e Hang (2016), ad esempio, hanno mostrato che la rilevanza percepita è effettivamente correlata all’intenzione di uso continuo. In altre parole, la personalizzazione degli annunci sembra, infatti, aumentare la “soddisfazione”. Tuttavia, la realtà è più complessa e ricca di sfumature (e i praticanti trascurano queste sfumature). La prima sfumatura è che le intenzioni di uso continuo sono, in qualche modo, controbilanciate dalla percezione di violazione della privacy (vedi i risultati di seguito). In secondo luogo, i risultati sono stati ottenuti in un ambiente un po’ “artificiale” e, nonostante il loro interesse, dovrebbero essere confermati in condizioni reali.
I risultati ottenuti da Zhu e Hang (2016) sulla “soddisfazione” della pubblicità mirata
Pubblicità mirata e privacy
In linea con l’aspetto precedente (soddisfazione dell’utente), un targeting migliore può essere raggiunto solo con più dati. Esiste, quindi, una sorta di trade-off tra privacy e “precisione” di targeting. Questo compromesso deve essere studiato e il modello proposto da Zhou e Hang (2016) deve essere testato in altre condizioni. Alla luce della Belgian Data Alliance che condividerà i dati su milioni di utenti in Belgio per motivi di pubblicità mirata, questo ha ancora più senso.
Quali KPI per la pubblicità video
Il futuro della pubblicità è nei video. Tuttavia, la maggior parte della ricerca accademica è ancora focalizzata sulla pubblicità “statica” (banner) e il principale KPI utilizzato è il CTR (Click-Through-Rate). La ricerca accademica deve spostare la sua attenzione sulla pubblicità video e trovare nuovi KPI per dedurre l’intenzione e la soddisfazione degli utenti.
Efficienza della pubblicità video nel contesto
In linea con la sezione precedente, la definizione di nuovi KPI relativi ai video porterà, necessariamente, a misurare l’efficienza della pubblicità video mirata. Ho chiesto di misurare questa efficienza “nel contesto”, vale a dire tenendo conto del video stesso a cui è stato “allegato” l’annuncio (prima, dopo o durante il video). Alcuni tipi di contenuti (come le serie) fanno sì che le persone rimangano attaccate e gli annunci non vengano saltati, mentre altri possono portare all’abbandono. Quindi, è fondamentale capire il contesto prima di trarre conclusioni.
Utilizzo dei metadati
Infine, comprendere meglio il contesto comporterà, necessariamente, più metadati, cosa che, di solito, fallisce sulle piattaforme video. Ho chiamato ricercatori accademici in marketing per rafforzare i legami con scienziati informatici specializzati in NLP (Natural Language Programming) per ottenere una migliore categorizzazione dei contenuti video.
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