L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore aziendale, offrendo strumenti avanzati per analizzare i dati e comprendere il comportamento degli utenti. Attraverso tecniche di machine learning e di elaborazione del linguaggio naturale, le aziende possono estrarre informazioni preziose dalle interazioni digitali, personalizzare l’esperienza dei clienti e ottimizzare le strategie di marketing. <\/p> \n \n
In questo articolo esploreremo come l’IA consenta di identificare accuratamente gli interessi degli utenti a partire dai dati di navigazione, concentrandoci sulle sfide e sulle soluzioni tecniche associate a questo processo.<\/p> \n \n
Per identificare gli interessi di un utente che visita un sito web, \u00e8 sufficiente raccogliere e analizzare i dati di navigazione, ovvero le pagine visitate. Questi dati, essendo raccolti direttamente dal sito, rientrano nella categoria dei dati di prima parte (first-party data). <\/p> \n \n
Il processo prevede l’assegnazione di un’etichetta che indichi un interesse tematico e\/o di prodotto a ogni pagina del sito. Una volta assegnate queste etichette, basta analizzare come l’utente ha navigato tra i diversi interessi. <\/strong><\/p>
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\n Immaginiamo di voler identificare gli interessi di prodotto di un utente che naviga sul sito di Amazon. Utilizzando un semplice algoritmo che considera le pagine visualizzate e il tempo trascorso su di esse, possiamo dedurre che l’utente sia interessato, ad esempio, ai tappeti, semplicemente fornendo all’algoritmo le categorie di prodotto associate alle varie pagine. <\/p>
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\n Tuttavia, attribuire un interesse tematico agli utenti che visitano pagine diverse pu\u00f2 essere pi\u00f9 complesso. Supponiamo che lo stesso utente abbia visitato tre pagine che, basandosi solo sulla tipologia di prodotto, non hanno nulla in comune. Queste pagine, per\u00f2, potrebbero condividere un interesse trasversale o \u201cpersonalizzato\u201d, come l’attenzione alla sostenibilit\u00e0 e all’ambiente. <\/p>
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\n In questo caso, potremmo assegnare all’utente sia un interesse di prodotto che un interesse personalizzato, indicando la sua sensibilit\u00e0 alle tematiche ambientali. Di conseguenza, sarebbe opportuno proporgli prodotti legati a questo ambito. <\/p>
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\n Il processo di assegnazione di questo interesse sembra semplice: dobbiamo analizzare il contenuto testuale delle pagine e assegnare la stessa etichetta a tutte le pagine che trattano lo stesso argomento. Tuttavia, \u00e8 qui che emergono le sfide principali, poich\u00e9 sono necessarie una sofisticata analisi semantica e la capacit\u00e0 di riconoscere temi comuni all’interno di contenuti eterogenei. <\/p>
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\n Per categorizzare le pagine di un sito in base agli interessi tematici si possono adottare diversi approcci; qui ne proponiamo tre, cercando di evidenziarne vantaggi e svantaggi.<\/p>
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\n Il primo approccio, quello pi\u00f9 tradizionale, prevede l’uso di un classico modello di classificazione basato sul machine learning. In questo caso, \u00e8 necessario selezionare un algoritmo di classificazione tra i molti disponibili e procedere alla costruzione di un dizionario per l’addestramento dell’algoritmo. Ci\u00f2 implica avere una definizione chiara di tutte le etichette personalizzate con cui si desidera classificare le pagine del sito e fornire un numero adeguato di esempi, testi e descrizioni associati a ciascuna etichetta.<\/strong><\/p>
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\n Questi modelli presentano alcuni vantaggi significativi. In primo luogo, sono deterministici: applicando lo stesso algoritmo ai medesimi dati si otterr\u00e0 sempre lo stesso risultato. Inoltre, hanno costi contenuti e possono essere implementati internamente senza bisogno di provider esterni. <\/p>
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\n Tuttavia, vi sono anche dei limiti. L’addestramento del modello richiede la creazione di un dizionario spesso molto esteso; non basta fornire uno o due esempi per etichetta, ne servono molti di pi\u00f9. Ci\u00f2 significa che \u00e8 richiesto un impegno considerevole per creare un dizionario adatto all’addestramento del modello. Inoltre, questi modelli funzionano efficacemente quando il numero di cluster \u00e8 limitato. In un sito come Amazon, dove si possono identificare centinaia di cluster, l’approccio diventa meno fattibile. Ogni volta che viene aggiunto un nuovo cluster, etichetta o interesse, \u00e8 necessario aggiornare il dizionario e riaddestrare il modello, rendendo questo metodo insostenibile. <\/p>
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\n Il secondo approccio prevede l’uso di modelli di intelligenza artificiale generativa, che possono essere implementati in due modi: con limitazioni e senza limitazioni.<\/p>
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\n Utilizzando l’IA generativa \u201ccon limitazioni\u201d, si fornisce allo strumento l’intero elenco dei cluster desiderati e alcuni esempi per ciascuno, un numero significativamente inferiore ai 30-40 esempi necessari nei modelli di machine learning tradizionali. Questi modelli pre-addestrati eccellono nella gestione di un gran numero di cluster e richiedono poca manutenzione, poich\u00e9 piattaforme come OpenAI gestiscono gran parte del processo.<\/strong> Per aggiungere un nuovo cluster, basta modificare il prompt iniziale, includere il nuovo cluster e aggiungere un paio di esempi.<\/p>
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\n Tuttavia, questo metodo presenta due problemi fondamentali:<\/p>
\n\r\n In questo caso, invece di fornire tutti i cluster, si passano all’IA generativa solo alcuni esempi, chiedendo al modello di eseguire la classificazione basandosi su di essi e inventando altri cluster utili alla classificazione.<\/strong> La prima esecuzione pu\u00f2 funzionare molto bene: lo strumento legge, classifica e identifica cluster significativi. Con un prompt ben formulato, i risultati ottenuti possono essere molto soddisfacenti. Inoltre, l’IA pu\u00f2 identificare autonomamente nuovi cluster emergenti.<\/strong> Questo metodo \u00e8 efficace con molti cluster e richiede pochissimi esempi. Nonostante i vantaggi, ci sono alcune criticit\u00e0: <\/p>
\n\r\n In uno scenario ideale, avremmo un modello deterministico a cui poter fornire un dizionario relativamente limitato, evitando cos\u00ec di spendere troppo tempo nella sua costruzione. Il modello dovrebbe funzionare efficacemente con numerosi cluster, richiedere poca manutenzione e avere costi contenuti. <\/p>
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\n Per ottenere questo risultato, abbiamo adottato \u2013 e integrato nella nostra Bytek Prediction Platform<\/strong> \u2013 un approccio basato sugli embeddings. Questa tecnica \u00e8 ampiamente utilizzata nell’elaborazione del linguaggio naturale e in altre applicazioni di intelligenza artificiale per migliorare la comprensione del testo, la ricerca semantica, la classificazione e la generazione di contenuti. Gli embeddings trasformano il testo in vettori numerici ad alta dimensione, preservando il significato semantico del contenuto.<\/strong> Questa trasformazione \u00e8 fondamentale perch\u00e9 permette di confrontare i testi sulla base del loro contenuto semantico.<\/p>
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\n Una volta che ogni testo \u00e8 rappresentato come un vettore numerico, \u00e8 possibile calcolare la distanza tra due testi, analogamente al calcolo della distanza tra due punti in uno spazio numerico. Anche utilizzando la semplice distanza euclidea, si possono ottenere risultati significativi. Ad esempio, la distanza tra le parole \u201ctappeto\u201d e \u201ckilim\u201d (un tipo di tappeto) \u00e8 molto pi\u00f9 piccola di quella tra \u201ctappeto\u201d e \u201cvetro\u201d, poich\u00e9 gli embeddings catturano le relazioni semantiche tra le parole. <\/p>
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\n Questo metodo risolve efficacemente i problemi precedenti:<\/p>
\n\r\n Una volta assegnate le etichette a tutte le pagine, il passo successivo \u00e8 assegnare prodotti e\/o interessi a ciascun utente. Per farlo, abbiamo sviluppato un algoritmo proprietario che considera sia il comportamento del singolo utente sia il comportamento collettivo degli altri utenti.<\/strong> Ad esempio, un utente realmente interessato all’eco-sostenibilit\u00e0 tende a visitare molte pagine correlate, dedica tempo a leggere le descrizioni dei prodotti in dettaglio e interagisce profondamente con i contenuti. Di conseguenza, un accesso occasionale a una pagina sulla sostenibilit\u00e0 non \u00e8 sufficiente per concludere che l’utente sia interessato a questo argomento. <\/p>
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\n \u00c8 essenziale analizzare:<\/p>
\n\r\n Solo attraverso questa analisi approfondita \u00e8 possibile determinare i reali interessi dell’utente con un alto grado di fiducia. Questo approccio integrato consente una classificazione degli interessi pi\u00f9 accurata e affidabile, migliorando la personalizzazione e l’efficacia delle strategie di marketing e di interazione con l’utente. <\/p>
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Machine Learning<\/h3>
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IA Generativa<\/h3>
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IA generativa con limitazioni<\/h4>
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IA generativa senza restrizioni<\/h4>
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La nostra soluzione con gli Embeddings<\/h3>
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Vantaggi dell’approccio con gli Embeddings<\/h4>
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Assegnazione degli interessi agli utenti<\/h4>
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