Barometer e Katz, connubio vincente

Nuova partnership per Barometer e Katz, in nome dell’intelligenza artificiale e della pubblicità via podcast

Tutti parlano di intelligenza artificiale, e anche noi nei nostri articoli più recenti, perché l’IA è sulla bocca di tutti? Il motivo è semplice: aiuta i creator a realizzare contenuti professionali, senza sbavature e senza difetti, in poco tempo, con un risultato finale garantito. È ovvio, a questo punto, che gli addetti ai lavori si stiano attrezzando per non rimanere indietro, magari stringendo alleanze e partnership.

Intelligenza artificiale e pubblicità via podcast insieme per un unico obiettivo

Sta accadendo con Barometer, società di intelligenza artificiale specializzata nell’idoneità del marchio e nella tecnologia di targeting contestuale per l’audio digitale, e Katz Digital, la divisione digitale di Katz Media Group, che si occupa di pubblicità sui podcast.

Grazie a questa nuova collaborazione, Barometer fornirà a Katz l’accesso alla sua idoneità premium del marchio e alle informazioni sul targeting contestuale su larga scala. Si metteranno dunque in gioco da una parte la tecnologia di Barometer e dall’altra l’inventario di podcast in possesso di Katz, per la realizzazione di campagne pubblicitarie dedicate al settore dell’audio digitale.

L’entusiasmo di Tamara Zubatiy, CEO di Barometer

Tamara Zubatiy, Fondatrice e CEO di Barometer, ha voluto questa partnership con Katz Digital consapevole dell’enorme portfolio che porta con sé, sia come lavori effettuati sia come clientela, perciò la collaborazione si preannuncia molto stimolante, considerando poi che l’audio digitale sta ormai acquisendo un’importanza su larga scala.
Entrambi possono essere definiti pionieri nei loro settori e ciò porterà a brainstorming e soluzioni sicuramente interessanti.

La collaborazione avverrà in maniera trasversale, nel senso che Katz utilizzerà le informazioni basate sull’intelligenza artificiale di Barometer per ottimizzare le campagne dei clienti, con un approccio del tutto rivoluzionario.
Ciò sarà possibile grazie a controlli incrociati di dati demografici, sesso di appartenenza, posizione geografica, età, ma anche gusti personali. In queto modo, è possibile arrivare ad un targeting più preciso e di conseguenza agevolare il lavoro degli inserzionisti.

Questa stratificazione si sta rivelando necessaria, poiché i gusti personali, anche quando si ha la stessa età e la stessa posizione sociale, ad esempio, sono molto diversi, e a determinarli esistono tantissime variabili. È qui che agisce l’intelligenza artificiale, che permette di raggiungere un targeting estremamente personalizzato e quindi infallibile.

I numeri di Katz Digital e l’esperienza di Barometer

Si parte comunque da una base ottima, poiché il curriculum di Katz Digital è difficile da paragonare, in termini di spazio di streaming audio digitale. I dati testimoniano che l’azienda è in grado di raggiungere oltre 230 milioni di ascoltatori, con 250.000 podcast e oltre 5.000 flussi audio.

Sono numeri impressionanti che però hanno bisogno di essere supportati per diventare efficienti anche quando si tratta di pubblicità via podcast, impresa finora difficile da raggiungere. Ed è qui che entra in gioco Barometer, che utilizza la sua tecnologia per rendere abbordabile il mondo dell’advertising e per garantire più sicurezza ai marchi.

L’intelligenza artificiale è in grado di analizzare migliaia di nuovi spettacoli ogni mese, concedendo quindi più tempo per analizzare l’idoneità del marchio e, di conseguenza, il targeting, senza deludere i propri fornitori preferiti.

Questo potrebbe essere solo il primo passo, perché Zubatiy mira alla pubblicità programmatica. Il segreto è rimanere sempre al passo, poiché ci sarà sempre più bisogno di automazione e arrivare ad analizzare tutto l’inventario a disposizione in tempo, per poi passare alla fase del targeting.

Noi rimarremo certamente connessi, curiosi di sapere come si evolverà questa interessante partnership e ci aspettiamo che altre ne verranno nei prossimi mesi: nessuno vuole rimanere indietro!