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Think with ADCI – Machine After All

Cosa hanno in comune un gioco che riconosce gli oggetti mentre li disegnate, una mappa interattiva che cataloga e presenta le opere d’arte in base alle loro somiglianze e un software dedicato alla cernita di cetrioli? Sono tutte applicazioni del machine learning.

Il machine learning è una categoria della scienza informatica che dà ai computer l’abilità di imparare senza che siano stati esplicitamente programmati. Con il machine learning si prendono degli esempi, si estraggono i “pattern” e li si utilizza per fare previsioni su nuovi esempi. Si tratta di un’applicazione dell’intelligenza artificiale. Ed è l’argomento trattato da David Singleton, VP di Engineering presso Google a Londra, nel suo intervento di apertura al Festival dei Leoni di Cannes 2017.

Agli albori dell’era informatica il software corrispondeva a una serie di regole che trasformavano un dato input nel risultato desiderato. Ma i sistemi basati su regole arrancano di fronte al caos del mondo reale, che raramente si conforma a schemi precisi e ordinati. Il machine learning parte da una prospettiva praticamente opposta: all’algoritmo viene “insegnato” come creare regole proprie identificando schemi ricorrenti e somiglianze in un vasto insieme di dati. Nella pratica, questa capacità può essere applicata a innumerevoli scopi.

Qualche mese fa sicuramente vi sarete ritrovati anche voi a disegnare con poche e semplici linee un bus, una borsa, un piede, o degli oggetti simili, cercando di far indovinare l’oggetto in questione a un computer in meno di 20 secondi. Si tratta di Google Quick, Draw!, un A.I. Experiment in grado di imparare a riconoscere gli oggetti grazie al contributo di più di 15 milioni di giocatori e altrettanti milioni di disegni.

Google Quick, Draw!

La stessa tecnologia è stata impiegata da Google anche per realizzare AutoDraw. Ricordate quando da ragazzini abbozzavate le prime sagome su Paint? AutoDraw è una sua versione avanzata, un tool di grafica che riconosce gli oggetti mentre l’utente li disegna e propone le illustrazioni corrispondenti, per realizzare facilmente delle veloci composizioni.

T-SNE Map è una mappa interattiva in 3D che, grazie al machine learning, classifica e organizza migliaia di opere d’arte basandosi sulle similarità visive. In questo caso gli algoritmi analizzano l’immagine e trovano autonomamente la sua collocazione nella mappa.

Le applicazioni del machine learning sono davvero moltissime. In Giappone questa tecnologia (nello specifico TensorFlow, una libreria di machine learning open source) è stata impiegata da un agricoltore per creare una macchina in grado di selezionare i cetrioli migliori del raccolto: diritti, spessi, dai colori vivaci. Grazie a un sistema di riconoscimento visivo, Makoto Koike ha potuto affidare a una macchina un processo lungo e ripetitivo come la cernita dei propri prodotti appena raccolti.

Makoto Koike

Perspective, nata in collaborazione con il New York Times all’interno dell’incubatore di Google chiamato Jigsaw, sfrutta il machine learning per analizzare i commenti degli utenti, assegnare loro un punteggio di “tossicità” e migliorare le conversazioni online, limitando i commenti più offensivi e rendendo ogni dibattito più inclusivo e partecipativo. Nel sito dedicato potete anche scrivere il vostro personale commento e controllare il suo tasso di tossicità. Buon divertimento.

Google Perspective

Una delle campagne italiane più premiate a Cannes quest’anno è Chat Yourself, un chatbot ideato da Y&R Italia e sviluppato da nextopera per Italia Longeva, destinato ai malati di Alzheimer nella prima fase della malattia. Chattando con se stessi, i malati possono così ricordare informazioni fondamentali della propria vita. Per adesso Chat Yourself è un chatbot fruibile attraverso Facebook Messenger e, affinché il software possa apprendere le abitudini del malato, è necessario rispondere a una lista di domande.

Nulla esclude che, grazie al machine learning, bot come questi in un futuro molto vicino possano diventare degli assistenti virtuali autonomi e dinamici, con una propria intelligenza, in grado di acquisire informazioni dalle nostre azioni online e supportarci nelle nostre scelte quotidiane.

Se volete approfondire l’argomento, qui potete trovare l’articolo completo di David Singleton.


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Think with ADCI – YouTube, Your Pop.

Continua l’appuntamento con Think with ADCI, la rubrica nata dalla partnership tra il nostro Club e Think with Google.

Mentre probabilmente stai guardando in streaming su YouTube il Festival di Cannes, noi oggi parliamo – rullo di tamburi – proprio di YouTube, perché il contenuto è importante, ma senza contenitore non te ne fai granché, no?

Come avrà intuito ormai anche la persona più lontana dal concetto di “early adopter” (io, per esempio), la piattaforma di hosting video di Google è diventata un punto fermo all’interno del nostro sistema culturale e valoriale.

È inutile girarci troppo intorno: YouTube ha cambiato radicalmente la cultura pop, anzi, l’ha completamente reinventata.

Se mi avessero proposto, guardando il primo video nella storia di YouTube, di scommettere sul successo o il fallimento della piattaforma, avrei perso miseramente i miei denari.

Ma ti sei mai chiesto quale strada abbia portato YouTube dal video di un tizio allo zoo fino a diventare il punto di riferimento in cui tutti cercano ispirazione e informazioni per farsi un’idea di dove sta andando il mondo? Per capirlo devi analizzare il fenomeno da più punti di vista, in modo da comprenderne la complessità e i fattori che ne determinano il successo ogni santo giorno. Partiamo da un primo assunto: quando il tuo pubblico potenziale è l’intero pianeta, c’è la concreta possibilità che i tuoi contenuti possano risultare rilevanti per qualcuno, da qualche parte. Questo ha dato vita al fenomeno che Kevin Allocca, Head of Culture & Trends di YouTube, chiama delle nicchie di massa, vale a dire tutti quei fan dei contenuti più disparati e settoriali, che a seconda della tipologia possono contare numeri grandi, grandissimi o mastodontici. Dagli appassionati di bricolage estremo ai (più o meno) buongustai che aspettano la nuova puntata di Epic Meal Time, i pubblici che possono aver voglia di seguirti sono tantissimi. Basta (quasi) solo raggiungerli. 

Certo è però che la rivoluzione culturale di YouTube non la puoi considerare conclusa qui. Un ruolo altrettanto fondamentale e complementare ce l’ha anche l’elemento chiave alla base di ogni community, virtuale e non: l’interazione. YouTube è, per sua stessa definizione, un ambiente in cui la creatività vive grazie all’interazione. Io vedo il tuo video, ne parlo con la mia amica, che ne parla con un suo amico e, insieme, ne fanno una versione fuori di testa che diventa un cult. E se, per seguire l’esempio, tu sei un ballerino filippino e quell’amica con cui ne ho parlato è, ne dico una, Beyoncé* che decide di farne un video spettacolare, ti rendi conto benissimo che YouTube sta cambiando la percezione della cultura pop anche agli occhi di chi quella stessa cultura la crea ogni giorno.

Last but not least, ti ricordi qual è il payoff di YouTube? Esatto, Broadcast Yourself.

 

È proprio questo invito, tanto semplice quanto audace, che ci porta ad affrontare l’ultimo aspetto della faccenda. Su YouTube, in pratica, metti in scena te stesso, che sia la parte che preferisci o quella che odi di più non ha importanza. Quello che conta è che qualunque sia la porzione di mondo che ci offri attraverso il tuo video, sarà sempre filtrata dalle tue esperienze individuali, che andranno così a incontrarsi o scontrarsi con quelle degli altri utenti, dando vita ai fenomeni più disparati: da conversazioni infinite che si perdono nei meandri di pagine e pagine di commenti, alla creazione di format innovativi e capaci di superare barriere all’apparenza insormontabili. Vuoi un esempio? Visto che a Cannes si sta già facendo notare, è facile che tu conosca già la storia di questa ragazza che ha creato un talk show in cui intervista un sacco di persone famose nonostante un suo non esattamente trascurabile problema: è affetta da autismo.

Se vuoi sapere qualcosa in più di ciò che Google ha da dirti su YouTube, leggi direttamente l’articolo di Kevin Allocca qui.

 

*Nel caso te lo fossi chiesto no, non conosco davvero Beyoncé né credo la conoscerò mai. Ma una volta ho visto James Brown in aeroporto a Catania.


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Think with ADCI – Go short or go long?

Oggi sul blog inauguriamo una nuova rubrica, grazie alla partnership tra Google e ADCI. Periodicamente tratteremo un progetto, un’iniziativa, una ricerca portata avanti da Google e la presenteremo dal nostro punto di vista.

La chiameremo Think with ADCI. 

Apriamo questo nuovo format in grande stile, parlando di lunghezza e di performance.
Probabilmente è una domanda che vi siete fatti più di una volta.
In un epoca in cui l’utente viene bombardato ininterrottamente da messaggi e informazioni, tanto da parlare di disinformazione per inondazione, qual è la durata ideale di un annuncio video?

Diciamo subito che la risposta corretta non è gattini.

Su YouTube nel 2014 e nel 2015, nella classifica dei video più popolari, nessun annuncio durava meno di un minuto.

Quindi più lungo significa più efficace? Per avere una risposta esauriente, Google ha condotto un test utilizzando degli annunci reali di Honey Maid, confrontando le performance di tre versioni di diversa lunghezza dello stesso video.

Cosa hanno scelto di guardare gli utenti? Cosa hanno skippato? Quale versione ha avuto un miglior ritorno per il brand? Ecco i risultati:

1. Un annuncio più lungo può essere più efficace.
Le versioni più lunghe sono state guardate con più frequenza e sono state più efficaci nell’incrementare la preferenza del brand. Le storie complesse e ricche di dettagli permettono di creare una relazione più intensa col brand e coinvolgono le persone. Le storie più lunghe sono più adatte a far cambiare l’opinione degli spettatori.

2. La lunghezza va decisa in funzione degli obiettivi del brand.
Le versioni più brevi possono generare awareness, fanno ricordare più facilmente il brand e suscitano comportamenti decisivi come la ricerca di altre informazioni, ma non sono abbastanza forti per convertire l’utente e stimolare la preferenza di brand.

3. Non lasciate il brand per ultimo.
Parte del pubblico smette di guardare il video nel bel mezzo della narrazione. Solo il 15% degli spettatori ha guardato l’annuncio più lungo fino alla fine. Create le vostre storie in modo che il brand compaia per tutta la durata del video.

Ecco il video che spiega la ricerca in modo più approfondito.

Che esempi di annunci video ci vengono in mente leggendo queste raccomandazioni?
Non è necessario andare troppo indietro nel tempo per trovare un ottimo esempio di creatività che conferma i trend evidenziati da Google.
Un video web di quattro minuti, confezionato per un cliente che solitamente comunica sui mezzi tradizionali e con i codici più classici, premiato con il Best Use of Youtube 2015 e il Grand Prix agli ADCI Awards 2015.

Papà”, realizzato da Ogilvy & Mather per Wind, ha ottenuto un successo incredibile. Aggiungendo 240 secondi agli unskippable five, il brand ha avuto l’opportunità di narrare autentici valori umani e verità universali, come l’indissolubile rapporto tra padre e figlio.

La grammatica cinematografica, frame dopo frame, crea empatia, coinvolge, conquista, emoziona, dando origine a un video impossibile da ignorare. Durante la narrazione il brand è una presenza discreta, percepibile attraverso i diversi mezzi di comunicazione che il protagonista preferisce non utilizzare per rimettersi in contatto con il padre.

Difficilmente un montaggio da 15 o 30 secondi avrebbe ottenuto lo stesso risultato.

Cosa abbiamo imparato dunque in questo primo appuntamento?
Nonostante la costante presenza del pulsante skip e i tempi di attenzione degli utenti sempre più corti, una storia interessante e coinvolgente, che si snoda all’interno di un annuncio più lungo, si presta a catturare e mantenere vivo l’interesse del pubblico.
Usiamolo bene questo tempo.

Per avere maggiori informazioni su questa ricerca, potete trovare l’articolo completo su Think with Google.