AI e Dark Data nel Digital Advertising
L’intelligenza artificiale trasforma il digital advertising, ma i Dark Data restano una minaccia invisibile. Scopri come affrontarli e sfruttarli al meglio.
Nel panorama in rapida evoluzione del digital advertising, l’intelligenza artificiale (AI) è diventata il nuovo standard. A detta di Dan Taylor, VP Global Ads di Google, l’impatto dell’AI è paragonabile a quello avuto dal mobile advertising: una rivoluzione profonda, pervasiva e definitiva.
Dati, algoritmi, machine learning e automazione stanno plasmando un advertising sempre più predittivo, personalizzato e performante. Tuttavia, mentre l’AI potenzia targeting, creatività e distribuzione, emerge una minaccia silenziosa e sottovalutata: i Dark Data.
Cosa sono i Dark Data?
Secondo Gartner, i Dark Data sono “le informazioni acquisite attraverso attività digitali quotidiane, ma che non vengono mai analizzate o utilizzate per estrarre valore”. In altre parole, sono dati “dimenticati”, archiviati in silos aziendali, strumenti scollegati o report mai letti.
Questi dati si generano ovunque:
- CRM mal configurati
- Analytics non integrati
- Log server e interazioni utente
- Campagne ADV senza feedback loop
- Informazioni su utenti anonimi o inattivi
Il problema? Occupano risorse, costano denaro e rallentano le decisioni.
L’AI nel digital advertising: più efficienza, ma non basta
Oggi, piattaforme come Google Ads, Meta Ads o LinkedIn Campaign Manager utilizzano AI per:
- Ottimizzare in tempo reale le aste pubblicitarie (smart bidding)
- Generare testi e creatività dinamiche
- Personalizzare l’ad delivery in base all’utente
- Segmentare i pubblici in modo predittivo (lookalike, interest-based, intent-based)
Eppure, per quanto sia potente, l’AI è tanto buona quanto i dati su cui si basa. Se una parte significativa dei dati resta inaccessibile o ignorata (Dark Data), anche le migliori campagne rischiano di non performare al massimo.
Dove nascono i Dark Data nel digital advertising
01.
Dati non integrati tra piattaforme
Molte aziende utilizzano strumenti separati per CRM, eCommerce, email marketing, adv e analytics. Senza un’integrazione connettiva (API, CDP, Data Layer), i dati restano chiusi in silos.
Soluzione Tidycode: integrazione tra CRM come vtenext, piattaforme eCommerce (Magento, Shopify Plus, WooCommerce) e strumenti advertising via API personalizzate o tramite Customer Data Platform.
02.
Eventi di tracking non configurati correttamente
Il passaggio a GA4 e alla cookieless era ha lasciato molte aziende con tracciamenti incompleti, obsoleti o non allineati con gli obiettivi di business.
Soluzione Tidycode: realizzazione di piani di tracking avanzati, con data layer su misura, tracciamento server-side e eventi personalizzati lato eCommerce.
03.
CRM con dati obsoleti o non segmentati
Un CRM con migliaia di contatti duplicati o non aggiornati può essere un peso più che un asset. Le campagne personalizzate richiedono segmentazione, punteggio, insight.
Soluzione Tidycode: implementazione CRM su misura (vtenext) con data enrichment, scoring dinamico, sincronizzazione con adv e automazioni marketing.
04.
Manca la cultura del dato
Spesso i Dark Data non esistono per mancanza di strumenti, ma perché non esiste una cultura organizzativa data-driven. I dati non sono centralizzati, interpretati o condivisi tra team marketing, sales e IT.
Soluzione Tidycode: formazione su KPI strategici, costruzione di dashboard su misura (es. Metabase, Grafana, GA4), consulenza per la trasformazione digitale.
Quanto costano davvero i Dark Data?
I dati inutilizzati non sono neutrali: hanno un costo reale.
- Storage inutile su cloud e server locali
- Opportunità perse su clienti silenti o inattivi
- Decisioni errate o basate su percezioni e non insight
- Campagne inefficaci per mancanza di feedback loop
- Team non allineati su metriche e performance
Secondo IDC, oltre il 90% dei dati aziendali non viene mai utilizzato. E ogni dato non utilizzato può generare inefficienze in ogni fase della customer journey.
Come recuperare e valorizzare i Dark Data
Recuperare valore dai Dark Data significa passare da un approccio “data collecting” a uno “data activating”. Ecco come:
01.
Mappatura e audit delle fonti dati
02.
Integrazione e normalizzazione
02.
Unificare le fonti in un’unica struttura coerente, tramite API, middleware o CDP. I dati devono parlare lo stesso linguaggio.
03.
Dashboarding e insight
02.
Costruire dashboard dinamiche e visuali in grado di restituire insight chiari, tempestivi e azionabili per ogni team.
04.
Automazione e AI
02.
Con dati puliti e integrati, è possibile implementare algoritmi predittivi, personalizzazione delle campagne e segmentazioni automatiche.
05.
Cultura del dato
02.
Formare i team, ridefinire i processi, stabilire KPI e workflow orientati alla misurazione.
AI e Dark Data sono due facce della stessa medaglia
L’intelligenza artificiale rappresenta il presente e il futuro del digital advertising. Ma per sfruttarla davvero, serve una strategia di governance del dato. Altrimenti, il rischio è costruire automazioni su una base incompleta, incoerente o addirittura dannosa.
I Dark Data non sono una condanna, ma un’opportunità sprecata. Recuperarli, integrarli e valorizzarli significa trasformarli in vantaggio competitivo reale.
In Tidycode siamo specializzati in CRM, data integration, Sviluppo eCommerce e digital advertising e offriamo:
- Progetti CRM su misura (vtenext)
- Data audit e integrazioni API
- Tracciamenti avanzati GA4 & server-side
- Campagne pubblicitarie AI-driven
- Dashboard KPI & automazioni marketing
Contattaci e scopri i nostri servizi:
Vuoi dare una svolta al tuo business?
Parliamone subito.