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NovitàTrascrizione
00:00Scopriamo come i dati possono essere utili per massimizzare l'attenzione insieme al Vice President Sales di Adlook, Stefano Leccese
00:07Renzetti.
00:15Ciao Stefano, mi ha mezzo confuso il doppio cognome.
00:18Capita, grazie mille. Una volta si diceva, lo chiedo internamente, adesso chiediamo, lo facciamo con l'AI, è un po'
00:24cambiata giustamente la frase tipica.
00:29Allora, è un piacere essere qui, tornare un anno dopo, che non è mai scontato e quindi ci godiamo questo
00:36momento e soprattutto è bello provare a segnare una linea comune tra la domanda che c'eravamo posti assieme l
00:46'anno scorso,
00:47che era quella di cosa succederà al targeting, diciamo, nell'era della privacy, mentre la domanda che vorrevo, diciamo, portare
00:56oggi è quella di
00:58Stiamo realmente comprando spazi pubblicitari che i clienti osservano e guardano oppure stiamo semplicemente comprando l'illusione che questi siano
01:10poi visti effettivamente?
01:12E quindi oggi, in questo primo pezzo di presentazione, volevo provare a dare la risposta di Adlook e probabilmente per
01:24noi la risposta è proprio attraverso l'ottimizzazione dell'attenzione
01:29E l'utilizzo delle tecnologie di deep learning e quindi di intelligenza artificiale combinate con dati di qualità per provare
01:38a massimizzare il brand impact
01:40Perché? Perché probabilmente in questo momento c'è un gap, c'è un gap appunto tra la viewability, l'impression,
01:51l'illusione un po' che i nostri spazi vengono acquistati e poi visti dall'utente
01:55e poi la reale performance delle campagne, sia esse nell'ambito del brand, sia nell'ambito appunto delle campagne più
02:02performance
02:04Inizio da un numero molto potente, un bold number, come direbbero in Inghilterra, che deriva appunto dalla ricerca che ha
02:14fatto EIB in UK
02:16e come l'attention e la misurazione dell'attention porta a un'efficacia sette volte maggiore nel predire la brand
02:26awareness
02:27Sette volte, non 7%, sette volte
02:32È un numero davvero molto considerevole, però sicuramente ne farò vedere qualcuno di numero nei prossimi 5 minuti
02:41Volevo anche segnalare come la industry in realtà si sta muovendo nel dare un framework di lavoro nell'ambito dell
02:50'attention
02:51Quindi se diciamo tra il 2024 e il 2025 ci siamo mossi soprattutto nell'ambito di sperimentare attraverso l'attention
03:00Adesso grazie alle guidelines di EIB e del MRC pubblicate a novembre del 2025 abbiamo finalmente degli standard
03:09Quello che secondo me è importante è che tutti noi in questa stanza come attori, provider, agenzie, addetti ai lavori
03:19Stiamo cercando di fare uno sforzo che possa portare davvero all'identificazione di guidelines, best practice
03:27Per quella che è l'utilizzo della metrica dell'attenzione
03:31Quindi secondo noi di Adlook il 2026 resta l'anno dell'ottimizzazione operativa di questa metrica
03:40Perché l'utilizzo di questa metrica che cosa importa?
03:44Importa soprattutto un miglioramento delle metriche di brand awareness
03:50Per esempio qui ci sono dei numeri realizzati attraverso delle nostre ricerche proprietarie
03:56Ma anche che derivano dall'Adelaide Outcomes Guide pubblicata nel 2025
04:01Bene, noi di Adlook abbiamo misurato i risultati di brand lift
04:08Lo vedete nell'ultimo numero, in quel 70%
04:10E la correlazione tra gli spazi pubblicitari che hanno gli score di attention più alti
04:18Bene, la correlazione è confermata nel 70% dei casi
04:22E quindi possiamo affermare che c'è correlazione tra gli spazi pubblicitari
04:26Che hanno un measurement di attention più alta
04:29E il miglioramento della brand awareness
04:33Inoltre portano un più 40% di brand lift versus i benchmark tradizionali
04:39E soprattutto in questo caso che vedete al centro, in questo più 95%
04:44Vediamo il caso pubblicato da Adelaide come di una airlines americana
04:49Ha addirittura ottenuto un più 95% di miglioramento nelle metriche di brand awareness
04:55Semplicemente andando a settare un floor minimo di acquisto di impression
05:02Con appunto un floor minimo di attention
05:05Quindi andare a utilizzare delle campagne in attention
05:11Ottimizzate attraverso l'attention
05:13Porta un miglioramento in tutte le metriche di ricordo del brand
05:19E questo è molto importante
05:21Ma molti di noi in questa stanza
05:26Non hanno nella loro area di responsabilità solo il brand
05:32Ma anche la performance
05:33Quello che secondo me è molto interessante andare a sottolineare oggi
05:37È come utilizzare il KPI dell'attention
05:41Comporta un miglioramento di tutti i KPIs downstream
05:44E quindi su tutto il funnel
05:47Nel caso che abbiamo pubblicato con il gruppo Toyota e Lexus
05:52Nell'avere campagne nel mid e nell'upper funnel
05:55Di attention ha appunto portato un miglioramento generale
06:00Del 38% nel cost per lead
06:03Quindi più economico rispetto a quello che era in precedenza
06:07Addirittura nel caso di una banca molto importante
06:10C'è stato un miglioramento delle conversioni
06:14Per tre volte
06:15Grazie appunto alle campagne ottimizzate per display
06:18Ma quello di cui siamo sicuramente più fieri
06:22È che abbiamo realizzato questo studio con Magda
06:25Con Magna
06:26Scusatemi
06:27Non Magda che è quella di Verdone
06:29Che appunto
06:32Dopo aver analizzato circa 28 milioni di impression
06:35Erogate attraverso la nostra DSP
06:37Abbiamo visto come le campagne ottimizzate
06:40Con il nostro algoritmo di pre-bid in attention
06:44Hanno un CPM più basso di circa il 14%
06:49Ora non voglio annoiarvi ulteriormente
06:52Giusto tre punti
06:55Prima di invitare un altro ospite sul palco
06:57Per parlare di questo
06:58Noi di Adlook
07:00Nella risposta del come fare tutto questo
07:02Vogliamo provare a fare tre cose
07:04La prima
07:05Integrare nella nostra DSP
07:07Dei dati di qualità
07:08Che vanno dall'eye tracking
07:10A più di 25 segnali di media quality
07:12E nell'approccio annostico
07:14Che ci contraddistingue
07:16Questi dati di qualità
07:18Sono integrati come unica piattaforma DSP
07:22Nel nostro algoritmo di pre-bid
07:24Questo vuol dire che andiamo a predire
07:26In maniera automatica
07:28Lo score dell'attention
07:30Su le singole auction
07:32Prima del bid
07:33E quindi ci porta ad avere poi
07:35Un bid più aggressivo
07:37Per quegli spazi che per noi
07:38Lo valgono di più
07:39E tutto questo è fatto
07:41Con un algoritmo proprietario
07:42Nativo all'interno
07:44Della piattaforma
07:45Il tutto ci permette
07:46Di avere dei risultati
07:47Più misurabili
07:48Per quello che riguarda
07:50Brand lift
07:50Conversioni
07:51Visite
07:52Lead
07:52Vendite
07:53Vendite
07:53E soprattutto
07:54Una cosa a cui teniamo molto
07:56Che è quello dello spreco
07:57Del media
07:58Perché andando a selezionare
08:00Le impression
08:01Le aste
08:01Che hanno già
08:02Un'attention molto alta
08:04Siamo in grado
08:05Di limitare
08:06Il media waste
08:07Ora
08:08Prima di richiamare
08:10Simone sul palco
08:11E il nostro ospite
08:12Giusto
08:13Un breve recap
08:14Secondo noi
08:15L'attention funziona
08:16Sul brand
08:17E funziona
08:18Sulle metriche di brand
08:19Secondo noi
08:20Funziona anche
08:21Nel miglioramento
08:22Delle performance
08:23E delle metriche
08:24Downstream
08:25All'interno del funnel
08:26Quindi
08:27La tecnologia
08:28Adesso c'è
08:30L'evidenza
08:31E soprattutto
08:32Gli standard di settore
08:33Ci sono
08:34E sono stati introdotti
08:35Quest'anno
08:36Adesso
08:37La scelta
08:38È nostra
08:39Di noi in questa stanza
08:40Di provare a scegliere
08:41Non solo la possibilità
08:43Di vedere un annuncio
08:44Ma la reale visione
08:46Di questo
08:46Grazie
08:47E chiamo Simone sul palco
08:59Introduzione
09:00E visto che
09:01La tecnologia
09:01Ci ha anticipato
09:02Chiamiamo
09:03Con noi sul palco
09:04Lead of media
09:05Di Tangoo
09:05Matteo Ferrario
09:06Un bel applauso
09:10Abbiamo avuto
09:11Un problema di sincro
09:12Ma
09:14Accomodatevi pure
09:15Allora
09:17Come volete
09:18Fermi là
09:18Mi adatto io
09:19Mi adatto io
09:20Senza nessun problema
09:21Allora
09:22Prima di cominciare l'intervista
09:23Vorrei lanciare una domandina
09:24Al nostro pubblico
09:25Si parlava di attention
09:26E quindi
09:27Vorrei sapere
09:28Se anche loro
09:29Sono stati attenti
09:30Ma c'è una domanda
09:31C'è una risposta
09:32Tra bocchetto qua
09:32Se anche loro
09:34Pensano che oggi
09:34Sia più difficile
09:35Catturare l'attenzione
09:36Delle persone
09:37Perché caspita
09:37Siamo preda
09:38Di mille stimoli
09:40Allora
09:41Abbiamo sentito
09:42Alcuni concetti
09:43Chiave di Adlook
09:44In particolare
09:45Come i dati
09:45Di deep learning
09:46Siano fondamentali
09:47Per ottimizzare
09:48L'attenzione
09:48Matteo
09:49Allora
09:50Voi come Tangoo
09:51Con Adlook
09:51Ci lavorate
09:52Vorrei sapere
09:52Come interpretate
09:53Oggi il concetto
09:54Di attenzione
09:55Del programmatic advertising
09:56Certo
09:56Allora
09:57Partiamo dal presupposto
09:59Che quando lavoriamo
10:00A pianificazioni media
10:01In programmatic
10:05Tendiamo
10:06Solitamente
10:07A ragionare
10:08In ottica
10:08Di quantità
10:09Quindi
10:09Abbiamo un determinato
10:11Budget
10:11Un certo volume
10:13Di impression
10:13Una certa reach
10:16Quando abbiamo iniziato
10:17A lavorare
10:18Insieme ad Adlook
10:19Anche in ottica
10:20Più qualitativa
10:21Quindi di impression
10:22E di attention
10:24Scusate
10:26Abbiamo iniziato
10:27A fare uno switch
10:28Anche internamente
10:30E col cliente
10:31Di linguaggio
10:32Quindi
10:32Non ragioniamo più
10:34In ottica
10:35Di puro cpm
10:36Che è comunque
10:36Una metrica importante
10:37Che va tenuta
10:38Sotto controllo
10:39Ma ragioniamo anche
10:41In una metrica
10:42Che grazie alle integrazioni
10:44Anche in prebide
10:45È disponibile
10:46Direttamente in dsp
10:47Che è il costo reale
10:50Per unità
10:51D'attenzione
10:51Una metrica
10:52Molto importante
10:53Che ci aiuta
10:54A capire
10:54Diversi fattori
10:56Sia a livello
10:57Del posizionamento
10:58Sia anche
10:59A che tipo di audience
11:00Stiamo andando
11:01Ad intercettare
11:02Quindi diciamo
11:03Che come
11:03Tangoo
11:04Utilizziamo
11:05L'attention
11:06Come proprio
11:07Ponte
11:07Tra
11:08La performance
11:38E l'efficienza
11:39Partiamo
11:40Partiamo da un settore
11:41Partiamo da un settore
11:41Che è un po' particolare
11:44Che è quello
11:44Del car rental
11:46Grazie alla nostra collaborazione
11:48Con Adlook
11:50Siamo riusciti
11:51A impostare
11:52Diverse campagne
11:53In programmatic
11:54Diversi formati
11:55Diversi canali
11:57Diversi canali
11:57Che però avevano
11:58Un unico messaggio creativo
12:02Che parlava
12:03A diverse
12:05Personas
12:06La famiglia
12:07La coppia
12:09Con un animale
12:10Domestico
12:10Chi preferiva
12:13Mete
12:13Esotiche
12:15E quant'altro
12:16Quindi
12:17Abbiamo utilizzato
12:19La metrica di attenzione
12:20Per normalizzare
12:21Il valore
12:22Dell'impression
12:23Quindi
12:23Settando questo
12:25Threshold
12:26Di valore
12:27Che può essere
12:27Poi a secondo
12:29Del partner
12:29Integrato
12:30Con Adlook
12:31Può essere considerato
12:33In unità di attenzione
12:35O secondi
12:36O microsecondi
12:36Di attenzione
12:37Abbiamo
12:38Siamo riusciti
12:39A valutare
12:40Le performance
12:41Aggregate
12:42Sul formato creativo
12:43Sotto
12:44Una
12:46Appunto
12:46Metrica
12:47Visione
12:47Di attenzione
12:48Questo ci ha permesso
12:49Di andare
12:49A identificare
12:50Realmente
12:51Qual era
12:52L'audience
12:53Che performava
12:54Di più
12:55In termini
12:56Di costo
12:57Per session
12:58Allocando poi
12:59Conseguentemente
13:00Il budget
13:01In ottica
13:02Appunto
13:02Di attenzione
13:04Correlata
13:04Alla performance
13:05Riducendo
13:06Di circa
13:07Nelle ultime
13:07Campagne
13:08Dell'anno scorso
13:09Un 60%
13:10Il costo
13:11Per un nuovo
13:11Utente
13:12Acquisito
13:12Insomma
13:13Dei dati
13:13Davvero
13:14Importanti
13:14Ma entriamo
13:14Un po' più
13:15Nel merito
13:15Della vostra
13:16Soluzione
13:16Tecnica
13:17Cioè
13:17Adlook
13:18Come può
13:18Sfruttare i dati
13:19Da tecnologia proprietaria
13:20Per ottimizzare
13:21L'attenzione
13:22E trasformare
13:23I risultati
13:23Certo
13:24Allora
13:25Noi
13:26Abbiamo puntato
13:27Forte
13:28Non nell'inserimento
13:30Diciamo
13:31Dell'attention
13:32Nel bidding
13:32E quindi
13:33Come un modifier
13:34Sull'asta
13:35Ma come
13:36Un meccanismo
13:38Che grazie
13:38All'analisi
13:39Di tutti questi dati
13:40Permette di selezionare
13:42Un subset
13:42Di impression
13:43Aste
13:44E quindi
13:46Già partire
13:47Da qualcosa
13:48Che ha un'attenzione
13:50Più alta
13:50Questo
13:51Permette di accorciare
13:53La supply
13:54Pet
13:55Optimization
13:56Quindi la supply
13:56Pet
13:57Verso
13:57Diciamo
13:58Tra il publisher
13:58Tra l'asta
14:00E poi
14:01L'offerta
14:02E soprattutto
14:03Focalizzarsi
14:04Già
14:04Dove l'attenzione
14:05È molto alta
14:06Quindi
14:07L'utilizzo
14:09Di questa tecnologia
14:09E di questi dati
14:11È molto importante
14:12Perché col deep learning
14:13Riesci semplicemente
14:14A masticare
14:15Una quantità
14:16Di dati
14:16Infinitamente
14:17Più grande
14:18Rispetto al machine learning
14:19Siccome
14:20Diciamo
14:21È un po'
14:21Lo stile della casa
14:22Quello di utilizzare
14:23Il deep learning
14:23In tutto
14:24Utilizzarlo
14:25In una maniera
14:26Così specifica
14:27In questo settore
14:28Riteniamo
14:29Che possa aiutare
14:30Moltissimo
14:31Il posizionamento
14:32Di Adlook
14:33Come una DSP
14:34Full funnel
14:35Come una DSP
14:36Che possa aiutare
14:37L'advertiser
14:38E le agenzie
14:40In ogni momento
14:41Ci piace definirci
14:42Un po' chiave in mano
14:42Ci piace definirci
14:44Diciamo
14:45Un po' in grado
14:46Di fare
14:46Le cose
14:47Che servono
14:48Nella industria
14:48Del programmatic
14:49E oggi
14:50Nel programmatic
14:50Day
14:50Importante ricordarlo
14:52Fatta meglio
14:53E in maniera
14:54Molto semplice
14:54Soprattutto
14:55Ok ma so che
14:56Chi segue
14:56Engage
14:57Insomma
14:57Sa che
14:57Siete sempre
14:58In prima linea
15:00Nell'innovazione
15:00Allora magari
15:02Chiederei quella regia
15:03Di curperclusità
15:04Vedere se qualcuno
15:05Ci ha dato qualche risposta
15:06Sull'attenzione
15:07Perché mi è utile
15:08A farvi l'ultima domanda
15:10Ecco
15:11Vedete
15:12Come mi aspettavo
15:13Tutti ritengono
15:15Che sia più difficile
15:15C'è attenzione
15:16Verso queste cose
15:17Quindi vi chiedo
15:18Quanto è maturo
15:19Oggi
15:21È un po' che parliamo
15:23Di attenzione
15:23Però all'inizio
15:24Non si capiva bene
15:26Di cosa si stesse parlando
15:27A che punto siamo
15:28Nell'evoluzione
15:29Di questo mercato
15:30Allora
15:31Entrambi
15:32Ok
15:33Beh come abbiamo visto
15:34Anche prima
15:35Nelle primissime slide
15:37Sono assolutamente
15:38D'accordo
15:39Che siamo
15:40Già usciti
15:41Dalla fase
15:41Di sperimentazione
15:42Credo che siamo
15:44In una fase
15:45Di
15:45Early adoption
15:47Aggressiva
15:48Quindi
15:48Sia brand
15:49Agenzie
15:50E programmatic
15:52Specialist
15:53Come noi
15:53Stanno
15:54Proponendo
15:55Anche i brand
15:56E i nostri clienti
15:57Di adottare
15:57Questa
15:58Questa metrica
16:00Comunque
16:00Questa ottimizzazione
16:01Del media
16:02Secondo me
16:03Ci sono
16:04Nei prossimi
16:06Due anni
16:07Ci sono
16:08Tre trend
16:09Principali
16:10Il primo
16:11È la sempre più
16:13Maggiore pressione
16:15Da parte dei clienti
16:16Sull'accountability
16:17Quindi
16:18Ti sto
16:20Dando un budget media
16:22Ho bisogno
16:23Di sapere
16:23Realmente
16:24Qual è il ritorno
16:24Dell'investimento
16:25Quindi
16:25L'attention
16:26Può
16:27Assolutamente
16:28Aiutare
16:29E in pre-bid
16:29Può aiutare
16:30Ancora di più
16:30Perché
16:32L'impatto
16:33Immediato
16:33Quindi
16:33Me ne rendo conto
16:34Subito
16:35E posso
16:35Anche agire
16:36Immediatamente
16:37Sull'allocazione
16:37Del media
16:38Il secondo
16:39Trend
16:40È la
16:40Semplificazione
16:41Tecnologica
16:42Quindi
16:42Anche con
16:43Adlook
16:43Per noi
16:44È molto più
16:44Semplice
16:45Andare a
16:46Settare
16:47Dei floor
16:47Che rispettino
16:48Dei valori
16:49Di attention
16:49Minimi
16:50O
16:51In fase
16:51Di reportistica
16:52Poi mostrarle
16:53Al cliente
16:53E infine
16:55Anche se
16:55È una cosa
16:56Di cui non si parla
16:57Più molto
16:58Che è
16:58La deprecazione
16:59Dei cookie
16:59Comunque
17:00Sempre meno
17:01Segnali
17:01A disposizione
17:03Nell'ambiente
17:04Digital
17:04L'attention
17:06È uno di
17:06Quei segnali
17:07Che invece
17:07Può aiutarci
17:08Tantissimo
17:09In l'ottimizzazione
17:10Anche del pubblico
17:11Perché
17:11Diciamo
17:12Sempre più
17:13Dati
17:13Però poi
17:13In realtà
17:14Alcuni
17:14Di
17:14Sistema
17:15Humano
17:15Che magari
17:16Sono molto
17:16Utilizzati
17:17Quindi
17:17Si perdono
17:18Magari
17:18Anche a riempire
17:19Un vuoto
17:19A te
17:20La chiusura
17:21Io
17:21Chiudo
17:22Dicendo
17:22Che
17:23Proprio
17:24Questa mattina
17:25Ho incontrato
17:26Uno stakeholder
17:27Molto importante
17:28Di
17:29Un centro media
17:31Molto importante
17:32E mi ha detto
17:33La vostra soluzione
17:34È interessante
17:35Per la parte
17:36Di attention
17:36E non è
17:37Stato
17:37L'ultimo
17:39A dirmeno
17:39Negli ultimi
17:40Tre mesi
17:40Quindi
17:40Il feedback
17:41Che c'è
17:42Dal mercato
17:43È davvero
17:43Di un qualcosa
17:44Che adesso
17:44È vera
17:45Rispetto alle
17:46Vanity metrics
17:47Di cui parlava
17:48Prima
17:48Matteo
17:49Secondo me
17:50È un qualcosa
17:51Su cui tutti
17:53Stanno iniziando
17:54A riflettere
17:54In maniera
17:55Molto più pratica
17:56Con degli strumenti
17:57Non solo i nostri
17:58Sicuramente
17:59Ma molto più avanzati
18:00Resta però
18:01Il passaggio
18:02Principale
18:02Che dobbiamo fare
18:03Tutti assieme
18:04Come industry
18:05L'educazione
18:06Del cliente finale
18:07Su questa metrica
18:08Perché
18:09Va spiegata
18:11Molto bene
18:11È una metrica
18:12Che prende in considerazione
18:14Diversi data point
18:15È una metrica
18:16Di sintesi
18:16Di questi diversi data point
18:18E dobbiamo tutti
18:19Prenderci un pezzetto
18:20Di questo fardello
18:21Di educare
18:22Il cliente finale
18:23Su questo
18:24Ok
18:25A proposito
18:25Di educazione
18:26Insomma
18:27Sarà un piacere
18:28Continuare
18:29Magari
18:30L'anno prossimo
18:30Se vorrai
18:31A spiegare insieme
18:33Come sta evolvendo
18:34Questo bellissimo settore
18:35Grazie per essere stati con noi
18:37Grazie per essere stati con noi
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