Gli aggregatori, le grandi aziende e le piattaforme digitali usano sempre più spesso intelligenza artificiale e reti neurali per promuovere prodotti e lanciare nuove campagne pubblicitarie. L’analisi del comportamento degli utenti aiuta a costruire strategie più efficaci e a intercettare i trend del momento. In alcuni casi, però, gli algoritmi perdono stabilità: gli eventi recenti lo hanno mostrato con chiarezza.
La società di consulenza Nozzle segnala che su Amazon, di solito, tra i prodotti più richiesti c’erano cover per smartphone, set di costruzioni e caricabatterie per vari dispositivi. L’emergenza coronavirus ha cambiato questo scenario in meno di una settimana. Gli utenti hanno iniziato ad acquistare in massa disinfettanti, carta igienica, salviette e mascherine.
Questi articoli hanno scalzato del tutto quelli che guidavano la domanda, con un impatto diretto sui sistemi di intelligenza artificiale. In particolare, la piattaforma tendeva a dare priorità ai venditori che usavano i magazzini Amazon per stoccare la merce. Alcuni algoritmi hanno quindi richiesto modifiche per ridurre il carico operativo e favorire anche venditori con magazzini e logistica propri.
Quando il comportamento degli utenti esce dagli schemi abituali, i modelli di machine learning si trovano davanti a scenari in cui le regole standard non funzionano più. Ne derivano errori e anomalie che danneggiano sia gli utenti sia le aziende. Pactera Edge osserva che, in condizioni simili, l’automazione basata sull’IA non può funzionare in modo affidabile senza interventi manuali, rendendo più complesso anche il monitoraggio del sito.
Lo stesso problema riguarda molte altre aziende che integrano l’IA nei propri processi. Facebook, per esempio, ha introdotto un algoritmo per monitorare la diffusione di contenuti falsi nei post su COVID-19. Il sistema non riesce a valutarli in piena autonomia: per compensare questo limite, confronta costantemente i contenuti con materiali simili provenienti da oltre 60 fonti considerate affidabili.
Un cambio di trend così rapido su scala globale ha inciso anche sui risultati dei motori di ricerca. Chi si occupa di SEO può scegliere tra due approcci:
- aspettare che la fase più instabile passi senza modificare la strategia SEO;
- analizzare l’evoluzione dei trend e adattare le attività di conseguenza.
La pandemia di coronavirus ha già avuto un forte impatto sugli algoritmi di ranking e su diversi siti, anche nei servizi che offrono un dominio gratuito. Questi eventi potrebbero accelerare lo sviluppo di nuove tecnologie e strategie di posizionamento pensate per reagire meglio a situazioni impreviste.
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