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L’intelligenza artificiale incontra il mondo del digital advertising. ML cube, spin-off del PoliMi, lancia AD cube, una piattaforma per l'ottimizzazione multi-canale delle campagne di advertising online

ML cube (www.mlcube.com) , spin-off del Politecnico di Milano e startup innovativa che fornisce soluzioni all’avanguardia di intelligenza artificiale, lancia AD cube, una piattaforma per l'ottimizzazione multi-canale delle campagne di advertising online che supporta gli advertiser nella definizione del target da raggiungere, del budget da impiegare e della sua distribuzione. L’universo del digital advertising è in continua crescita ma sono ancora molti i problemi da risolvere. Ad esempio, ancora soltanto il 22% delle aziende è soddisfatto dei tassi di conversione (Fonte: Econsultancy) e il 57% dei merketer (Fonte: Forrester) non possiede gli strumenti necessari per prendere decisioni rilevanti. Grazie all’intelligenza artificiale di AD cube, gli advertiser avranno un supporto a 360° e potranno gestire un mix di campagne su più canali (Google, Facebook, Instagram, Tik Tok, ecc.) all’interno della stessa piattaforma. Il tutto si traduce in un risparmio di tempo e, soprattutto, in una maggiore efficienza. Lo confermano anche i dati delle prime applicazioni su un gruppo di 10 early adopters italiani e internazionali, che hanno visto crescere il ROI del +30% e guadagnato oltre il +40% in termini di tempo.

Uno dei grandi problemi della gestione delle campagne di advertising riguarda proprio l’elevatissimo numero di task che richiede, specialmente quando le campagne sono tante. Proprio per questo AD cube si basa su algoritmi di IA, sviluppati dal team di ML cube, che ogni giorno analizzano i dati e impostano le modifiche per un risultato ottimale su ogni singola piattaforma. Basta semplicemente creare il nuovo progetto, aggiungere le proprie campagne da tutti i canali attivati e AD cube farà il resto.

Il nuovo prodotto della start-up milanese è composto da tre moduli: SpendOpt, BudOpt e TargOpt. SpendOpt riguarda l’ottimizzazione del piano di spesa e risponde alla domanda: “quanto devo investire?”. Questo modulo prevede le performance delle campagne in termini di ricavi e ROI e fornisce un output in curve predittive che suggeriscono agli advertisers quanto investire per raggiungere un determinato obiettivo, eliminando il problema del trade-off Revenue/ROI. BudOpt, basato su algoritmi di Machine Learning, riguarda invece l’allocazione del budget e risponde alla domanda “come devo distribuire il budget?”. Questo modulo distribuisce giornalmente il budget tra le diverse campagne massimizzando così i rendimenti o il ROI. Il tutto permettendo sempre all’advertiser di impostare dei limiti e di personalizzare il budget. TargOptsfrutta, invece, la potenza degli algoritmi di intelligenza artificiale per catturare i segmenti target che l’analisi dati tradizionale non riesce a raggiungere e risponde alla domanda: “qual è il giusto target?”. Il modulo processa i dati storici delle campagne già esistenti in background e restituisce un nuovo set di campagne nel momento in cui individua un segmento promettente. TargOpt può anche creare in automatico il nuovo pubblico per ogni piattaforma.

“L’intelligenza artificiale ha tutto il potenziale per rivoluzionare la nostra quotidianità, soprattutto nei modelli di business e del digital advertising – ha dichiarato Nicola Caporaso CEO di ML cube.  Con AD cube mettiamo a disposizione degli advertiser uno strumento unico, un compagno di lavoro che renderà ogni singola fase della campagna pubblicitaria più semplice ed efficace e permetterà di raggiungere gli obiettivi di awareness, traffico e conversioni prefissati. Siamo orgogliosi che il nostro progetto abbia già riscontrato l’interesse di alcuni colossi tech: è la dimostrazione che siamo sulla strada giusta. Ora vogliamo continuare a crescere e giocare un ruolo chiave creando strumenti di IA innovativi e affidabili, con performance elevate e durature. Per questo stiamo lavorando su alcune nuove funzionalità come i modelli di attribuzione, l'ottimizzazione dei canali offline, il real-time bidding e l'ottimizzazione delle creatività. Siamo convinti che l’intelligenza artificiale rappresenti il futuro e vogliamo metterla a disposizione dei nostri clienti per sviluppare il loro core business.”

AD cube non è l’unico prodotto realizzato dallo spin-off del PoliMi. ML cube, infatti, sta per lanciare il suo prodotto di punta, che prende proprio il nome della start-up e si chiama ML cube Platform – una piattaforma che rientra tra le soluzioni “AI per l’AI”, un trend che si sta affermando a livello globale nell’ultimo periodo. La piattaforma ottimizza il ciclo di vita dei modelli di Machine Learning già in produzione su diversi domini applicativi, fornendo funzionalità di monitoring, analisi delle performance, gestione della manutenzione (re-training, adaptation, decomissioning), la governance e il reporting per il cost management. Infine, ML cube sta lavorando a PriceIt, un sistema per l’ottimizzazione dinamica del prezzo per l’e-commerce. Con questa piattaforma sarà possibile ottimizzare il pricing in modo del tutto automatico per e-commerce con diversi modelli di business.