Taboola, la sfida delle nuove audience

La pubblicità ha davanti un consumatore che non percorre più una strada lineare. La scoperta di un prodotto può iniziare da un contenuto editoriale, passare da un motore di ricerca, attraversare un comparatore, fermarsi su una piattaforma e ripartire da un LLM. La customer journey diventa un mosaico di touchpoint, dispositivi e contesti differenti, mentre la crescita dell’AI modifica anche il modo in cui le persone cercano informazioni e prendono decisioni. Per gli inserzionisti il problema non è soltanto raggiungere più persone, ma capire chi hanno già incontrato, chi stanno perdendo per strada e soprattutto quali nuove audience possono ancora intercettare.

Lo studio The Data Advantage di Taboola fotografa bene il paradosso: i budget crescono di quasi il 10% e il 30% degli inserzionisti indica le nuove audience tra le principali priorità di investimento, ma l’81% dichiara di non riuscire a raggiungerle. Il 75% fatica inoltre a riconoscere lo stesso utente nei diversi touchpoint. Ne deriva una forte dipendenza dalle audience già conosciute, mentre l’open web potrebbe tornare a giocare un ruolo più rilevante: l’81% degli inserzionisti sarebbe disposto ad aumentare la spesa sui siti editoriali e sulle testate di informazione se venissero risolte le criticità legate all’identity.

Il punto, allora, non riguarda soltanto la capacità tecnologica di trovare nuovi utenti, ma la possibilità di interpretare correttamente i segnali che accompagnano una decisione d’acquisto sempre più dispersa. Ne parliamo con Adam Singolda, founder e CEO di Taboola.

L’81% degli inserzionisti non riesce a raggiungere nuove audience: dove si inceppa oggi il passaggio tra investimento e reale espansione della reach?

Al di fuori degli ecosistemi chiusi, gli inserzionisti si scontrano con un’importante lacuna nella capacità di identificare e comprendere gli utenti. Continuare a investire sulle stesse audience all’interno dei Walled Garden rischia di limitare le opportunità di crescita, rendendo più difficile intercettare nuovi segmenti di pubblico ad alto potenziale. L’open web offre invece l’opportunità di superare i limiti delle strategie di targeting tradizionali, grazie a una maggiore capacità di leggere i segnali degli utenti e misurare le performance lungo il loro percorso di navigazione.

La differenza è sostanziale: i Walled Garden possono ricostruire il percorso dell’utente all’interno dei propri ecosistemi, mentre Taboola consente agli inserzionisti di comprenderne il comportamento lungo l’open web, collegando le diverse fasi del percorso di acquisto e individuando nuove opportunità di contatto con audience qualificate. Il nostro nuovo report, The Data Advantage, evidenzia quanto questa sfida sia rilevante per il mercato.

Grazie a un’infrastruttura integrata sia sul versante dei publisher sia su quello degli inserzionisti, siamo in grado di analizzare il percorso dell’utente all’interno di una singola sessione, prima, durante e dopo l’esposizione pubblicitaria. La nostra piattaforma proprietaria Realize sfrutta questa tecnologia per individuare sistematicamente, all’interno del nostro network, i segnali che indicano un’elevata propensione all’acquisto e metterli in relazione con gli inserzionisti che possono valorizzarli maggiormente. In questo modo, i dati diventano uno strumento concreto per superare la frammentazione del percorso di acquisto, migliorare l’efficacia del targeting e, soprattutto, trasformare gli investimenti pubblicitari in una reale opportunità nel raggiungere nuovi consumatori, anziché continuare a intercettare le stesse audience.

Se il 75% fatica a riconoscere lo stesso utente tra touchpoint diversi, è ancora centrale identificare la persona o conta di più comprenderne intenzione e contesto?

Comprendere i consumatori e la complessità del loro percorso d’acquisto sono due aspetti ugualmente importanti. Oggi, chi si occupa di performance marketing deve confrontarsi con una customer journey frammentata e in rapida evoluzione, che si sviluppa attraverso dispositivi, canali e touchpoint differenti. Una singola decisione d’acquisto può coinvolgere e-mail, siti di informazione, motori di ricerca, comparatori di prezzo e, sempre più spesso, modelli di intelligenza artificiale generativa (LLM).

I consumatori oggi trascorrono quasi 13 ore al giorno fruendo di contenuti e media, distribuendo la propria attenzione tra decine di dispositivi e piattaforme. Prima di prendere una decisione d’acquisto, un potenziale cliente interagisce con diversi di questi canali. Inoltre, la ricerca basata sull’AI generativa è diventata un nuovo canale essenziale attraverso cui i consumatori entrano in contatto con i brand, sia organicamente che attraverso la pubblicità, aggiungendo un ulteriore livello di complessità al percorso d’acquisto. In questo contesto, l’identity è fondamentale perché consente agli inserzionisti di collegare i diversi punti di contatto e ricostruire il percorso del consumatore nella sua interezza.

Con gli LLM dentro la customer journey, quali nuovi segnali servono per intercettare l’intenzione prima che si trasformi in una conversione?

Combinando in modo conforme alle normative sulla privacy le informazioni relative al consumo dei contenuti, alle interazioni pubblicitarie e ai comportamenti d’acquisto ricorrenti sui diversi dispositivi e negli ambienti digitali, possiamo prevedere quali azioni i potenziali clienti potrebbero compiere successivamente. Questo ci permette di tradurre l’intenzione d’acquisto in un’opportunità concreta, mentre la decisione del consumatore è ancora in fase di formazione. Si tratta di un nuovo tipo di insight, sempre più richiesto dai marketer.

Lato editori possiamo analizzare metriche come la profondità di scorrimento della pagina (scroll depth), tempo di permanenza sui contenuti (dwell time) e contesto della pagina visitata. Le interazioni con gli annunci ci permettono invece di rilevare click e visualizzazioni. Infine, il nostro pixel integrato nei siti degli inserzionisti ci consente di comprendere i comportamenti d’acquisto, monitorando l’intero percorso, dalla generazione di lead fino all’abbandono del carrello.

L’81% degli advertiser aumenterebbe gli investimenti sull’open web: quali condizioni servono perché possa diventare una vera alternativa ai walled garden?

È proprio questa la sfida che affrontiamo con Realize ID, la tecnologia che oggi costituisce il cuore della nostra piattaforma proprietaria e su cui si basano le nostre capacità di targeting. Grazie a Realize ID, Taboola è in grado di riunire e mettere in relazione tutte le informazioni disponibili sulle intenzioni d’acquisto degli utenti, utilizzandole per rendere il targeting più preciso ed efficace. A queste si aggiunge Predicted Intent, il nostro layer tecnologico che trasforma i comportamenti osservati in previsioni.

La nostra intelligenza artificiale apprende continuamente dall’analisi di miliardi di percorsi d’acquisto, individuando le combinazioni di segnali che portano effettivamente a una conversione e utilizzando queste informazioni per costruire profili predittivi. In questo modo possiamo riconoscere l’intenzione d’acquisto ancora prima che diventi evidente.

Come deve cambiare la misurazione per valorizzare i segnali che precedono la conversione e capire quali touchpoint generano davvero nuova domanda?

Ogni segnale rappresenta una componente diversa del percorso dell’utente. I dati degli editori forniscono indicazioni sulla fruizione dei contenuti, le interazioni pubblicitarie offrono informazioni sul coinvolgimento verso un brand e relativi annunci, mentre i dati degli inserzionisti permettono di comprendere i comportamenti d’acquisto. Nel loro insieme, questi segnali alimentano il nostro sistema di previsione Predicted Intent, che si perfeziona continuamente grazie all’analisi di miliardi di percorsi dei consumatori.

È importante sottolineare che questi segnali non provengono da fornitori esterni, ma si trovano all’interno del nostro network. Inoltre, quando gli inserzionisti collegano i propri dati alla piattaforma, possono verificare direttamente i tassi di corrispondenza tra questi ultimi e le dimensioni delle audience risultanti. Non si tratta quindi di un sistema chiuso, ma di informazioni visibili e accessibili all’interno della piattaforma.