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title: "Machine Learning: qual è l'impatto sulla pubblicità online? | Blog Bizen"
description: "Machine Learning e Pubblicità Online: qual è l'impatto di questa nuova tecnologia sulle piattaforme di online advertising? Scopriamolo insieme."
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# Machine Learning: qual è l'impatto sulla pubblicità online?

22/11/2017  
Autore: [Bizen](https://blog.bizen.it/author/bizen) -  di lettura

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Nell'[articolo precedente](https://blog.bizen.it/machine-learning) abbiamo scoperto la natura del machine learning e il suo impatto nella nostra vita quotidiana. Abbiamo anche individuato 3 campi di applicazione a noi più vicini: *targeting*, *pubblicità online*, *assistenza online* attraverso i bot.

Approfondiamo il primo aspetto: **l'impatto del machine learning sulle campagne pubblicitarie online.**  
Per scoprire come un piano di promozione online si inserisce in una strategia Inbound puoi leggere l'articolo "[Come attirare i clienti giusti con l'Inbound Marketing](https://blog.bizen.it/inbound-marketing)”.

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Il machine learning e l'online advertising

Oramai acquistare spazi pubblicitari manualmente non è più efficiente: non permette di essere scalabili e l'ottimizzazione delle campagne diventa difficile e macchinosa. Ecco che entra in gioco il machine learning a rendere più efficaci le campagne e a fare in modo che queste ottengano **le performance che l’inserzionista si aspetta**. 

Grazie ad operazioni complesse, totalmente automatizzate che si migliorano da sole nel tempo, il machine learning determina l'**importo ottimale da offrire per ogni singola impression**. L'algoritmo deve conoscere le prestazioni che si vogliono ottenere – come ad esempio il *click-through rate*, analizza il *sentiment*, svolge operazioni di *opinion mining *sui social network, e valuta quindi la probabilità che ha ogni impression di ottenere il risultato desiderato.

> A parità di budget, si otterranno risultati migliori.

È proprio la capacità di predire le prestazioni dell'annuncio pubblicitario prima che questo sia pubblicato ad essere incredibilmente utile: l'inserzionista è in questo modo in grado di pianificare una selezione di creatività diverse. **Il sistema provvederà autonomamente a decidere quale creatività mostrare ai target audience, massimizzando così prestazioni e rendimento. **

Riassumendo, il machine learning dà all'inserzionista la capacità di proporre **annunci pubblicitari ad hoc a seconda del profilo del target obiettivo**. Già oggi piattaforme di online advertising - come Facebook - sono in grado di **migliorare le nostre campagne decidendo quale annuncio mostrare e come ottimizzare il budget speso**.

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