L’algoritmo sa cosa vuoi. È un problema, ma non per quello che pensi!  

Per secoli la pubblicità ha funzionato secondo una logica semplice: raggiungere il maggior numero possibile di persone e sperare che reagiscano al messaggio. La stessa comunicazione, lo stesso spot, lo stesso slogan distribuiti a milioni di individui. L’efficacia dipende dalla potenza del mezzo e dalla creatività del messaggio.

Oggi entriamo in un territorio diverso. La pubblicità non punta soltanto a conquistare attenzione, prova a prevederla. Non cerca più di persuadere una popolazione indistinta, ma tenta di adattarsi alla struttura psicologica del singolo individuo. E questa trasformazione non è soltanto tecnologica, è neuroscientifica.  Negli ultimi anni le neuroscienze attribuiscono un peso crescente alla personalità del consumatore. Le aspettative e le reazioni di fronte a un messaggio pubblicitario dipendono dal modo abituale che ogni persona ha di sentire, pensare e comportarsi.

È qui che la pubblicità cambia natura. Entrano i big data. E il gioco cambia. Ogni click, ogni pausa durante uno scroll, ogni ricerca online, ogni permanenza su una pagina web lascia una traccia della personalità. Singolarmente questi dati raccontano poco. Aggregati su larga scala, delineano profili psicologici sofisticati. La trasformazione forse più radicale è che il marketing smette di ragionare solo in termini demografici. Età, sesso, reddito e provenienza geografica continuano a essere rilevanti, ma non sono sufficienti. Due individui quarantenni possono condividere caratteristiche anagrafiche, ma avere strutture personologiche differenti. La vera frontiera si sposta verso la psicometria computazionale, con l’obiettivo di inferire caratteristiche psicologiche osservando i comportamenti digitali. Individui con strutture personologiche differenti reagiscono in modo differente a stimoli comunicativi differenti.  Non si tratta di un’idea nuova. Già in molte elezioni politiche, che rappresentano le più grandi campagne pubblicitarie della nostra era, questi meccanismi entrano in gioco. Basta pensare a Cambridge Analytica nella Brexit, per citare un esempio ormai storico. Ciò che ogni anno è la quantità di dati, la precisione temporale e la capacità dell’intelligenza artificiale di integrare milioni di informazioni, costruendo dataset sempre più accurati rispetto anche a pochi anni fa. Per certi versi accade qualcosa di strano. Si arriva a conoscere una persona più di quanto questa conosca sé stessa, delineando un profilo personologico ad altissima precisione. A questo punto sembrerebbe tutto risolto. Più dati, più precisione, più efficacia. Fine della storia. In realtà il problema inizia qui.

È proprio il cervello umano a spiegare perché questa precisione rischia di trasformarsi in un limite per la pubblicità, soprattutto quando vuole proporre novità. Se un contenuto genera attenzione, il sistema tende a proporne altri simili. Il risultato può assumere la forma di una camera dell’eco, un ambiente nel quale il cervello incontra contenuti coerenti con i propri schemi mentali. Il dibattito etico è forte su questi temi, ma molti hanno iniziato ad evidenziare il problema del far conoscere il “nuovo”.

I nuovi prodotti, per definizione, richiedono imprevedibilità. L’interesse verso un servizio appena introdotto non nasce da ciò che già conosciamo, richiede esposizione all’inaspettato. Ma cosa accade se l’intero ecosistema pubblicitario, come avviene oggi, è programmato per mostrare solo ciò che assomiglia alle nostre preferenze passate o prevedibili? Una pubblicità sempre più efficiente riduce le opportunità di scoperta del nuovo. Se gli algoritmi imparano a mostrarci solo ciò che probabilmente desideriamo, rischiano di ridurre lo spazio per ciò che ancora non sappiamo di desiderare. E un mercato che mostra soltanto ciò che sappiamo già di volere rischia di vendere meno, soprattutto nuovi prodotti, servizi appena usciti e brand sconosciuti. Un sistema pubblicitario capace di conoscere perfettamente ciò che siamo diventa meno capace di mostrarci ciò che potremmo diventare o potremmo desiderare. Perché i nuovi prodotti o brand, hanno un problema che gli algoritmi faticano a risolvere. Nessuno li cerca ancora, perché nessuno sa che esistono. Un sistema capace di anticipare ogni preferenza diventa efficiente, ma rischia anche di rendere progressivamente più statici ed ancorato al passato i consumi. Se vediamo solo ciò che ci assomiglia, chi ci mostra ciò che ancora non sappiamo di desiderare? E quindi la massima efficienza pubblicitaria diventa un cortocircuito nel lanciare la novità, quello per cui la pubblicità è sempre esistita. Questo porta ad un ritorno alle origini, che riguarda soprattutto i mezzi offline e le genericità del messaggio, quando si deve proporre un nuovo brand, prodotto o servizio. Con questo approccio chi avrebbe scoperto il grunge negli anni 90? Chi avrebbe cercato uno smartphone nel 2007? Chi avrebbe prenotato per le vacanze, una casa di uno sconosciuto? La ricerca dell’Ehrenberg-Bass Institute sostiene che la crescita dei brand deriva soprattutto dal raggiungere acquirenti potenziali, inclusi quelli non prevedibili, piuttosto che dal colpire sempre gli stessi segmenti iper-targetizzati. Le innovazioni più importanti raramente rispondono a una domanda esistente. Più spesso creano una domanda nuova. Per questo la pubblicità non è mai servita soltanto a trovare persone interessate a qualcosa. È sempre servita anche a far interessare le persone a qualcosa che ancora non conoscevano.

Forse il futuro della pubblicità non sarà scegliere tra personalizzazione e comunicazione di massa. Sarà trovare il punto di equilibrio tra le due. Perché se gli algoritmi sanno perfettamente chi siamo, qualcuno dovrà continuare a mostrarci chi potremmo diventare.