Nel 1993 Vernor Vinge, professore di matematica in pensione, informatico e pluripremiato autore di fantascienza, sostenne che la creazione di un'intelligenza artificiale sovrumana avrebbe segnato il punto in cui "l'era umana sarà finita". Questa idea, associata nel pensiero popolare al futurista Ray Kurzweil di "La singolarità è vicina" del 2005, ipotizza un momento in cui l'informatica progredisce al punto che i computer diventano autodiretti, dirigono le loro attività per rendersi sempre più intelligenti e superano la comprensione o la comprensione umana.

Forse sembra un concetto inverosimile nella sua forma più completa. Ma che dire dell'industria pubblicitaria, che ha visto così tante attività umane sostituite dai computer? C'è un'imminente singolarità pubblicitaria? L'intelligenza artificiale potrebbe far progredire la pubblicità e l'ottimizzazione dei media oltre la nostra capacità di comprendere le decisioni prese?

Non sono il primo a pensarla così. Per esempio, Matt Herman ne ha parlato (e per lo più cancellato) in relazione allo sviluppo creativo della pubblicità in un articolo di Ad Age del 2010 "Glitch in the Coming Advertising Singularity". Nel frattempo, Roger Toennis ha suggerito che "La singolarità del marketing è vicina" e che avrebbe riportato il marketing "al futuro" del passaparola one-to-one dei media pre-broadcast.

Per me, la risposta breve è che nel "creativo" la singolarità è improbabile. In tutto il resto, in qualche misura sta già arrivando, ma rimangono fattori che possono far sì che sia parte di un ecosistema più ampio che include ancora il coinvolgimento umano.

La singolarità creativa

Quando si parla di singolarità creativa in campo pubblicitario, io mi colloco chiaramente nella colonna degli scettici. In un recente post su Nielsen Newswire, ho scritto dei cinque fattori associati al successo creativo nella pubblicità. È difficile immaginare una singolarità creativa guidata dai computer in tempi brevi, data la natura unicamente umana della narrazione, dell'umorismo e di tutti gli altri elementi creativi che concorrono a creare una buona pubblicità.

Detto questo, sono stati sviluppati algoritmi per scrivere musica e notizie: si veda "Can Creativity Be Automated?" nella MIT Technology Review.

La singolarità dei media

In questo caso, i sostenitori della singolarità hanno un terreno più solido. A differenza della creatività, è molto più probabile che la pianificazione, l'acquisto e la misurazione dei media siano più automatizzati, più intelligenti, più veloci, auto-miglioranti e completamente al di là della capacità di comprensione degli esseri umani. In realtà, in alcuni casi è già possibile farlo attraverso piattaforme di offerta in tempo reale nel digitale. La singolarità dei media è alle porte.

I componenti sono per lo più presenti, anche se non funzionano pienamente in modo integrato e sono del tutto assenti in alcune aree dell'ecosistema dei media. Quali sono gli elementi di una singolarità di ottimizzazione dei media completamente automatizzata, più intelligente dell'uomo, e quanto è probabile?

Digitalizzazione. Il digitale consente ai dati di essere sfruttati appieno dall'informatica. Più i dati pubblicitari e mediatici sono digitalizzati, più la potenza di calcolo può acquistare, misurare e migliorare le prestazioni, automaticamente, in tempo reale e senza l'intervento umano.

1. Dati di esposizione e conversione. L'acquisizione di dati, compresi i driver (come pubblico, viewability, contenuti, frequenza di esposizione, posizionamento, ecc.) e i risultati (come l'impatto sul marchio e la conversione), rende sempre più facile capire cosa funziona, cosa non funziona e come migliorare. Gran parte di questa acquisizione di dati avviene oggi in sistemi altamente automatizzati e in tempo reale, molti dei quali sono stati introdotti dalle società di modellazione dell'attribuzione digitale, e possono sfruttare sia i dati degli inserzionisti di prima parte sia quelli di terze parti.
2. Modellazione dell'attribuzione. Da anni ormai misuriamo gli effetti della pubblicità e delle vendite dei media con analisi di covarianza (ANCOVA) a fonte singola e modelli di marketing mix. Entrambi sono molto validi in quello che fanno. L'emergere di dati di esposizione e conversione non-PII (non-personally identifiable information) a livello individuale consentirà di misurare l'impatto sul marchio o sulle vendite di ogni singolo punto di contatto e di tutte le combinazioni di punti di contatto, online e offline, a livello individuale e in tempo reale. Una volta che è possibile attribuire l'impatto sul marchio e sulle vendite all'esposizione dei punti di contatto, è possibile ottimizzare le prestazioni.
3. Apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale, che comprende l'insieme delle attività associate ai sistemi in grado di apprendere dai dati e di migliorare nel tempo senza l'intervento umano (una sorta di mini-singolarità). Le capacità di apprendimento automatico legate alla modellazione dell'attribuzione consentiranno alle macchine di imparare da sole per migliorare e ottimizzare continuamente le prestazioni pubblicitarie.
4. Programmaticità e Real-Time Bidding. Oltre il 20% della pubblicità su display è già transato attraverso piattaforme di real-time bidding (RTB). Le piattaforme, i processi e gli insiemi di dati sono già pronti per alimentare l'RTB al di là della pubblicità su display, anche se la TV e altri mezzi non digitali sono per lo più esclusi, almeno per ora. Gran parte dell'attuale RTB si basa sui tipi di pubblico, sul comportamento sul web, sull'invio di annunci a coloro la cui attività (ricevuta in forma anonima) li identifica come probabilmente reattivi, e così via. Tuttavia, non è un salto impossibile guidare l'RTB in base all'impatto sul marchio e sulle vendite attraverso le funzionalità di modellazione dell'attribuzione descritte in precedenza.

Ciò che potrebbe essere un mondo futuro in cui i dati di esposizione e di vendita a livello individuale sono digitalizzati e collegati tramite API alle piattaforme di dati, i modelli di attribuzione vengono eseguiti in tempo reale, l'apprendimento automatico migliora iterativamente i risultati e l'acquisto viene effettuato tramite piattaforme di offerta in tempo reale. Questo futuro esiste già, in forma limitata, in sacche dell'ecosistema pubblicitario di dimensioni inferiori. Il motivo per cui ha senso pensare a questa possibilità come a una singolarità è che tutto ciò avverrà alla velocità della luce, in millisecondi, e su scala massiccia, incorporando centinaia di milioni di punti di dati, in modo tale da essere al di là della capacità umana di comprendere ciò che sta accadendo, se non a livello concettuale.

Detto questo, ci sono certamente ancora ragioni per essere scettici riguardo a una singolarità pubblicitaria su larga scala, e non vanno minimizzate. I modelli di business esistenti, le piattaforme tecnologiche, i processi, la frammentazione dei media e dei dispositivi, le frodi e i bot pubblicitari digitali, le abitudini del settore, le relazioni personali e altri fattori sono tutti ostacoli molto reali alla realizzazione di questo stato futuro.

Quindi gli elementi tecnologici sono già in gioco, ma ci sono fattori che ostacoleranno l'arrivo della singolarità. Ciò significa che dobbiamo aspettarci che il progresso verso la singolarità sia rapido, anche se lungo un percorso frastagliato e non lineare. Gran parte della pubblicità, così come l'abbiamo conosciuta negli ultimi 100 anni circa, verrà stravolta.

Per quanto riguarda il raggiungimento di una vera e propria singolarità, tra tutti i fattori che la contrastano, l'elemento umano è forse il più potente. Da questo punto di vista, la singolarità potrebbe arrivare, ma più tardi di quanto ci si aspetti.

Qualunque sia il risultato finale, il futuro della pubblicità è alle porte e una cosa è certa: sarà un'esperienza singolare.