È capitato a tutti di cercare un prodotto sul proprio smartphone, per esempio un paio di scarpe da running. Solitamente la procedura è questa: si aprono due o tre siti, si guardano alcuni modelli, si confrontano i prezzi e poi si chiude tutto senza acquistare nulla.
Il giorno dopo, mentre si scorrono i contenuti di un social, compare proprio il paio di scarpe su cui ci si era soffermati qualche minuto la sera prima. Poi, la stessa pubblicità appare su un sito di informazione e, qualche ora più tardi, un video mostra un prodotto simile su una terza piattaforma. Quella ricerca, apparentemente rimasta confinata a pochi minuti di navigazione, sembra aver lasciato una traccia molto più lunga e la percezione è che ci stia inseguendo.
Il fenomeno delle «pubblicità che seguono» è una delle manifestazioni più visibili del modo in cui funziona oggi la pubblicità digitale. Dietro un annuncio che ricompare sullo schermo c’è un insieme di tecnologie e sistemi capaci di raccogliere segnali, interpretarli e utilizzarli per decidere quali contenuti mostrare.
Capire come funziona questo processo significa seguire il percorso di una semplice ricerca online: dal primo clic ai dati che vengono raccolti, dalla profilazione fino alla pubblicità che ricompare, apparentemente, proprio nel momento giusto.
«Mi stanno ascoltando?»
Quando una pubblicità sembra arrivare subito dopo una ricerca o una conversazione, il sospetto più immediato è che lo smartphone ci stia ascoltando. È un’ipotesi intuitiva, ma non è necessario ricorrere a questa spiegazione per capire perché un annuncio possa sembrare così preciso.
Durante una normale navigazione lasciamo infatti molti più segnali di quanto ci rendiamo conto. Una ricerca, una pagina visitata, un clic, il tempo trascorso a osservare un prodotto: sono informazioni che raccolte e messe in relazione tra loro possono diventare indizi utili per capire che cosa potrebbe interessarci.
Per raccogliere e collegare questi segnali, i siti e le piattaforme utilizzano diversi strumenti, spesso invisibili all’utente, tra cui cookie, pixel e altre tecnologie di tracciamento.
Dal clic al dato
Come fa un sito a ricordare che una determinata pagina è stata visitata o che un certo prodotto è stato osservato? Una parte della risposta si trova nei cookie, piccole stringhe di testo che un sito può memorizzare sul dispositivo attraverso il browser e che possono servire, per esempio, a mantenere una sessione attiva, ricordare preferenze o associare diverse visite allo stesso identificatore.
È un meccanismo molto più ordinario di quanto possa sembrare: lo incontriamo ogni volta che un sito ci mantiene collegati a un account o ricorda cosa abbiamo messo nel carrello.
Durante la navigazione entrano in gioco però anche altri strumenti, come i pixel di tracciamento e gli script inseriti nelle pagine che segnalano a un server che una determinata azione è avvenuta. Un pixel può, per esempio, contribuire a rilevare la visita a una pagina, a un prodotto o l’apertura di un contenuto.
Questi strumenti registrano comportamenti e interazioni. Il singolo evento, preso isolatamente, vale poco. Guardare una pagina dedicata alle scarpe da running non significa necessariamente essere appassionati di corsa. Ma se alla visita si aggiungono altre ricerche, altre pagine e altre interazioni sullo stesso argomento, i segnali iniziano a comporre un quadro più significativo.
È in questo passaggio che una semplice azione online può diventare qualcosa di più: un indizio su ciò che potremmo essere interessati a vedere. Ed è proprio da questi indizi che può partire la profilazione.
Dal dato al profilo
A questo punto il sistema ha a disposizione una serie di segnali su chi ha fatto la ricerca: le pagine visitate, l’interesse per le scarpe sportive e per determinati prodotti e contenuti legati alla corsa. Il sistema può quindi formulare un’ipotesi: forse quell’utente è interessato al running. Non è una certezza ma una previsione costruita a partire dai comportamenti osservati.
È questo, in sostanza, il principio della profilazione: utilizzare informazioni relative alle attività di una persona per ricavare caratteristiche, interessi o comportamenti probabili. La stessa logica può portare ad associare un utente a categorie più generiche, come «appassionato di sport», oppure più specifiche, come «interessato alla corsa» o «potenziale acquirente di scarpe sportive».
Non si tratta di un profilo personale con nome, cognome e una descrizione completa della persona. Spesso ciò che conta per molti sistemi pubblicitari è l’appartenenza di un utente a un determinato segmento di pubblico.
Ed è proprio questo il passaggio che rende i dati interessanti per chi vende pubblicità: non basta sapere che qualcuno ha guardato un paio di scarpe. Diventa molto più utile poter individuare un insieme di persone che, sulla base dei loro comportamenti, potrebbero essere interessate a quel prodotto.
A questo punto il dato diventa un’informazione utilizzabile per prendere una decisione pubblicitaria. Ma chi prende quella decisione e come fa un annuncio ad arrivare proprio a quel pubblico?
Chi usa i nostri dati?
È qui che entra in gioco l’advertising digitale, cioè l’insieme di tecnologie e sistemi che permettono agli inserzionisti di raggiungere determinati pubblici attraverso internet. Da una parte c’è, per esempio, un’azienda che vende articoli sportivi, dall’altra ci sono le piattaforme e i sistemi pubblicitari che possono mettere in relazione quell’annuncio con un pubblico adatto.
L’azienda chiede di raggiungere persone che presentano determinate caratteristiche o comportamenti: il sistema pubblicitario utilizza le informazioni disponibili per individuare, tra le opportunità di pubblicazione, quelle che possono essere più adatte a quell’obiettivo.
Dietro questo meccanismo può esserci una lunga catena di soggetti e tecnologie. Un sito può raccogliere informazioni sulle proprie visite, una piattaforma può utilizzare i dati relativi alle proprie attività e, in alcuni casi, possono intervenire anche aziende specializzate nell’aggregazione e nell’organizzazione di informazioni provenienti da fonti diverse, come i data broker.
Il risultato è un ecosistema nel quale dati e profili possono passare attraverso soggetti diversi prima di trasformarsi in una pubblicità. Così, quando una persona ha già mostrato interesse per un prodotto, il sistema può fare un passo ulteriore: provare a mostrarglielo di nuovo. È il meccanismo del retargeting.
Perché la pubblicità continua a seguirci
Le scarpe sono state cercate, confrontate e poi abbandonate senza acquisto. Eppure, nei giorni successivi, possono ricomparire: a volte è lo stesso modello, altre volte sono prodotti simili.
Non è un caso ma la strategia del retargeting. In pratica, un sistema pubblicitario può cercare di riconoscere o raggiungere nuovamente un pubblico che ha già interagito con un sito, un prodotto o un contenuto e mostrargli annunci collegati a quella precedente attività.
La logica è semplice: chi ha già mostrato interesse potrebbe essere più vicino a un acquisto rispetto a chi non ha mai cercato quel prodotto. Per questo la pubblicità può continuare a comparire anche quando noi abbiamo già smesso di pensarci.
Il sistema può inoltre tenere conto di ciò che è successo dopo. Se l’utente torna sul sito, aggiunge un prodotto al carrello o conclude l’acquisto, le informazioni disponibili possono cambiare e, di conseguenza, può cambiare anche la pubblicità mostrata.
Dal punto di vista dell’utente, il risultato può sembrare quasi inquietante ma dietro una pubblicità particolarmente insistente non c’è nulla di misterioso: il sistema pubblicitario utilizza un comportamento precedente per trasformare un interesse già espresso in una serie di occasioni per mostrare un annuncio.
Tra previsioni e coincidenze
A questo punto può sembrare che la pubblicità sappia praticamente tutto di noi. Ma c’è una distinzione importante: un sistema può prevedere un interesse senza conoscere davvero la persona.
Quando una piattaforma associa un utente alla categoria degli appassionati di corsa, per esempio, non significa che sappia con certezza che quella persona pratica running. Sta facendo un’ipotesi sulla base dei comportamenti osservati. E le ipotesi possono essere sbagliate. Una ricerca sulle scarpe da running potrebbe essere stata fatta per un regalo.
È anche per questo che alcune pubblicità sembrano incredibilmente pertinenti, mentre altre risultano completamente fuori luogo. Dietro la personalizzazione non c’è una conoscenza perfetta degli individui, ma un continuo lavoro di previsione e probabilità.
A rendere il fenomeno ancora più curioso sono le coincidenze. Quando una pubblicità appare proprio dopo che abbiamo parlato o pensato a un determinato prodotto, è naturale collegare i due eventi. Ma una coincidenza può sembrare molto più significativa di quanto sia realmente. Le volte in cui una previsione è sbagliata tendono a passare inosservate; quella volta in cui l’annuncio sembra leggere nel pensiero, invece, rimane impressa.
Le «pubblicità che seguono» sono quindi il risultato di una combinazione di dati, algoritmi, previsioni e, qualche volta, anche di semplice casualità.
Quanto controllo abbiamo sui nostri dati?
Capire come funziona il tracciamento non significa poterlo eliminare completamente. Durante una normale navigazione, alcuni dati sono necessari per far funzionare i servizi, ma questo non significa che non abbiamo alcun controllo.
Un primo strumento è il consenso ai cookie. Quando un sito propone cookie non necessari al funzionamento del servizio, possiamo in molti casi scegliere se accettarli, rifiutarli o modificare le nostre preferenze. Anche il browser può offrire diversi strumenti per limitare il tracciamento: è possibile cancellare i dati di navigazione, gestire i cookie e bloccare alcune forme di monitoraggio.
Un controllo simile è possibile anche sulle app e sulle piattaforme social che utilizziamo ogni giorno. Le impostazioni sulla privacy possono permettere di modificare la personalizzazione degli annunci o limitare alcune forme di raccolta dei dati. Controllare i permessi concessi alle applicazioni può inoltre ridurre l’accesso a informazioni che non sono necessarie per il loro funzionamento.
C’è poi un livello ulteriore: quello dei diritti riconosciuti dal Gdpr. In determinate circostanze è possibile chiedere a un’organizzazione informazioni sui dati personali trattati e sulle finalità del trattamento, chiederne la rettifica o la cancellazione e, nei casi previsti, opporsi a determinati utilizzi, compreso il marketing diretto.
Nessuna di queste misure rende completamente invisibili. L’obiettivo realistico, quindi, non è sparire dalla rete, ma ridurre il tracciamento non necessario e avere maggiore consapevolezza di ciò che viene condiviso.
Tornando alle scarpe da running dell’inizio, quella pubblicità comparsa il giorno dopo non è il risultato di una tecnologia capace di leggere nel pensiero. È il punto finale di una catena: una ricerca ha lasciato una traccia, quella traccia è stata interpretata, il comportamento è stato associato a un possibile interesse e un sistema pubblicitario ha deciso che valeva la pena riproporre quell’annuncio.
Dietro una pubblicità che sembra seguirci, insomma, non c’è necessariamente qualcuno che ci osserva. C’è soprattutto un sistema che osserva segnali, formula ipotesi e cerca di prevedere che cosa potrebbe interessarci.
