AI Interest: Profilazione Semantica e Affinità Comportamentale per una Personalizzazione AI-driven

Fino a pochi anni fa l’analisi degli interessi degli utenti si basava su dati di terze parti, regole statiche e classificazioni predefinite: sistemi che tracciavano la navigazione per categorie generiche, spesso poco aggiornate, e che offrivano segmentazioni approssimative e poco reattive al reale comportamento dell’utente. In un contesto dominato dai cookie e da modelli demografici, gli interessi venivano dedotti più per affinità presunte che per segnali concreti.

Con la fine del tracciamento cross-site e la crescente centralità del first-party data, l’analisi degli interessi evolve in chiave semantica, contestuale e personalizzata, grazie all’impiego di tecnologie AI-native. In particolare, modelli basati su Natural Language Processing (NLP) e machine learning permettono di analizzare ciò che l’utente realmente legge, esplora o acquista, e di costruire profili granulari basati su interessi reali e dinamici, aggiornati nel tempo.

È in questo scenario che si inserisce il modello Interest della Bytek Prediction Platform: pensato per estrarre, classificare e attivare interessi tematici e di prodotto a partire dal comportamento digitale degli utenti. Il sistema sfrutta algoritmi di topic detection e affinity modeling per analizzare la relazione tra contenuti fruiti e aree di interesse, assegnando a ogni utente una serie di etichette semantiche e commerciali, che possono essere utilizzate per:

• arricchire i profili CRM e i segmenti audience;
  
• personalizzare contenuti editoriali o promozionali;
  
• ottimizzare il targeting nei canali media.
  

L’obiettivo non è solo classificare gli utenti, ma comprenderne l’intento e l’affinità valoriale o d’acquisto, trasformando i segnali di interesse in insight attivabili, integrabili in tutte le fasi del customer journey, dalla discovery al re-engagement.

Come funziona il modulo AI Interest

Il modulo AI Interest della Bytek Prediction Platform analizza i dati comportamentali dell’utente (navigazione, interazioni, contenuti visualizzati, categorie consultate) e li trasforma in segnali semantici strutturati. L’analisi avviene tramite una pipeline proprietaria basata su modelli di Natural Language Processing, topic modeling e machine learning supervisionato, applicata a:

• testi delle pagine e metadati (es. tag, descrizioni prodotto, categorie CMS);
  
• contenuti fruiti su proprietà digitali (es. articoli, schede prodotto);
  
• azioni utente (es. click, scroll, dwell time, engagement micro-conversazionale).
  

A partire da queste informazioni, il sistema assegna etichette d’interesse a ciascun utente, aggiornate in tempo reale e associate a punteggi di rilevanza e persistenza.

Due livelli di interesse: tematico e di prodotto

L’output del modulo si articola su due livelli distinti ma complementari, entrambi fondamentali per costruire segmentazioni più rilevanti:

• Interessi tematici: derivano dalla relazione tra l’utente e macro-argomenti di contenuto (es. sostenibilità, innovazione, benessere, viaggi). Sono utili per orchestrare strategie editoriali, posizionamento valoriale e contenuti branded.
  
• Interessi di prodotto: si basano sulla consultazione attiva di categorie, brand, SKU o famiglie merceologiche (es. “laptop gaming”, “scarpe running uomo”, “mutui prima casa”). Sono ideali per recommendation, retargeting, strategie promozionali e bundle.
  

Questa distinzione consente di combinare il “cosa interessa” con il “come e perché”, generando profili più completi e utilizzabili in ottica omnicanale.

Casi d’uso: attivare gli interessi lungo tutto il customer journey

I dati di interesse raccolti e classificati tramite il modello Interest possono essere utilizzati in numerosi scenari operativi, tra cui:

• Personalizzazione dei contenuti: mostrare contenuti coerenti con gli interessi tematici e/o di prodotto dell’utente in tempo reale, su sito, app o email.
  
• Targeting media cookieless: esportare audience basate sugli interessi su piattaforme ADV per campagne ad alta pertinenza.
  
• CRM & automation: segmentare e nutrire la customer base in base all’evoluzione degli interessi, attivando flussi automatici o one-to-one.
  
• Reporting e insight strategici: analizzare la distribuzione degli interessi per orientare l’offerta, il posizionamento e le strategie editoriali.
  
• Retail media e monetizzazione: arricchire gli spazi pubblicitari digitali con segmenti semantici, valorizzando l’inventory tramite audience profilate.
  

Integrazione con gli altri moduli Bytek: da interesse a attivazione predittiva

Il vero valore del modulo Interest emerge quando viene combinato con altri modelli AI della Bytek Prediction Platform, per costruire segmenti evoluti, attivabili e ad alto impatto. Ad esempio:

• Con il Predictive LTV: per distinguere utenti interessati a determinati prodotti o temi in base al valore economico potenziale.
  
• Con Action Prediction: per isolare chi ha un interesse forte e anche una propensione concreta all’azione (es. lead, acquisto, prenotazione).
  
• Con AI RFM Clustering: per arricchire i cluster comportamentali con insight semantici e migliorare la rilevanza delle campagne.
  

In questo modo l’interesse non è solo un’etichetta, ma un segnale operativo che guida la personalizzazione, l’orchestrazione e la misurazione di ogni azione di marketing.