Dedicata a un fiore nobile e audace, questa fragranza si schiude con i sentori dolci-agrumati del Bergamotto, sostenuti dalla delicata fragranza della Susina, poi il cuore, un’esplosione di note fiorite-cipriate sulle quali emergono i toni verdi del Mughetto, quelli leggermente speziati dell’Osmanto, quelli fruttati del Gelsomino e, infine, quelli intensi e frizzanti del fiore protagonista, il Narciso. Sul finire sopravvengono a infondere calore e pienezza le note del legno di Cedro, quelle del Patchouli e del Musk. L’insieme è armonioso, perfetto: una fragranza generosa ed elegante che avvolge morbidamente il corpo.
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Una casa automobilistica vuole promuovere i propri veicoli elettrici ad utenti attenti all’ambiente che permangono in città dopo l’orario di ufficio. La pubblicità viene presentata dopo le 18:30 su una pagina con contenuti correlati (come un articolo sulle azioni per contrastare il cambiamento climatico) a utenti la cui posizione approssimativa suggerisce che si trovino in una zona urbana.
Un grande produttore di vernici per acquerelli desidera realizzare una campagna pubblicitaria online per la sua ultima gamma di acquerelli, diversificando il pubblico per raggiungere il maggior numero possibile di artisti amatoriali e professionisti ed evitare di mostrare la pubblicità accanto a contenuti non in linea con questo obiettivo (ad esempio, articoli su come ridipingere la casa). Il numero di volte in cui la pubblicità è stata presentata all’utente viene rilevato e limitato, per evitare di riproporla troppo spesso.
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Se l’utente legge diversi articoli sui migliori accessori per bicicletta da acquistare, tali informazioni potrebbero essere utilizzate per creare un profilo sull’interesse dell’utente per gli accessori per bicicletta. Tale profilo può essere usato o migliorato in seguito, sugli stessi siti web o app o su siti web o app diversi, per presentare all’utente annunci su una determinata marca di accessori per bicicletta. Inoltre, se l’utente cerca un configuratore per veicoli sul sito web di un produttore di automobili di lusso, tali informazioni potrebbero essere combinate con il suo interesse per le biciclette per perfezionarne il profilo e supporre che all’utente interessi l’attrezzatura da ciclismo di lusso.
Un’azienda di abbigliamento desidera promuovere una nuova linea di lusso di abbigliamento per bambini. Si mette in contatto con un’agenzia che ha una rete di clienti ad alto reddito (come supermercati di fascia alta) e chiede all’agenzia di creare profili di giovani genitori o coppie per i quali si può supporre che siano benestanti e che avranno un altro figlio, in modo da potersene avvalere in seguito per presentare annunci basati su tali profili all’interno delle app dei partner.
La pubblicità presentata all’utente sul servizio può basarsi sui suoi profili pubblicitari, che possono riflettere l’attività sul servizio o su altri siti web o app (come i moduli inviati, i contenuti visualizzati), possibili interessi e aspetti personali dell’utente.
Un rivenditore online vuole pubblicizzare una vendita limitata di scarpe da corsa. Vuole rivolgere gli annunci agli utenti che in precedenza avevano guardato scarpe da corsa sulla sua app mobile. Il riconoscimento dell’utente che ha precedentemente utilizzato l’app mobile per guardare scarpe da corsa, al fine di presentargli la pubblicità corrispondente sull’app, potrebbe realizzarsi tramite tecnologie di tracciamento.
Un profilo creato per la pubblicità personalizzata in relazione a una persona che ha cercato accessori per biciclette su un sito web può essere utilizzato per presentare pubblicità pertinente di accessori per biciclette su un’app mobile di un’altra organizzazione.
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L’utente ha letto diversi articoli su una piattaforma di social media su come costruire una casa sull’albero. Queste informazioni potrebbero essere aggiunte al profilo per contrassegnare l’interesse dell’utente verso contenuti relativi all’outdoor e alle guide sul fai-da-te (con l’obiettivo di consentire la personalizzazione dei contenuti, in modo da presentare in futuro, ad esempio, più post di blog e articoli su case sull’albero e baite di legno).
L’utente ha guardato tre video sull’esplorazione dello spazio su diverse app TV. Una piattaforma di notizie non correlata, con cui l’utente non ha avuto contatti, crea un profilo basato su quel comportamento di visualizzazione, contrassegnando l’esplorazione dello spazio come un argomento di possibile interesse per altri video.
I contenuti presentati all’utente sul servizio possono basarsi sui suoi profili per la personalizzazione dei contenuti, che possono riflettere la sua attività su questo o altri servizi (ad esempio, i moduli inviati, i contenuti visualizzati), eventuali interessi e aspetti personali. Ciò può essere utilizzato, ad esempio, per adattare l’ordine in cui i contenuti vengono mostrati all’utente, in modo da rendere ancora più facile per l’utente trovare contenuti (non pubblicitari) che rispondano ai suoi interessi.
L’utente legge degli articoli sull’alimentazione vegetariana su una piattaforma di social media e poi usa l’app di cucina di un’azienda non correlata. Il profilo creato sull’utente sulla piattaforma di social media sarà utilizzato per presentare delle ricette vegetariane nella schermata di benvenuto dell’app di cucina.
L’utente ha guardato tre video sul canottaggio su diversi siti web. Quando l’utente usa l’app TV, una piattaforma di condivisione video non correlata consiglia altri cinque video sul canottaggio di suo possibile interesse in base al profilo creato sull’utente quando ha visitato i vari siti web per guardare i video online.
Le informazioni relative alla pubblicità presentata all’utente e al modo in cui l’utente interagisce con essa possono essere utilizzate per determinare il livello di efficacia di una pubblicità riguardo all’utente o ad altri utenti e se gli obiettivi della pubblicità sono stati raggiunti. Ad esempio, se l’utente ha visualizzato un annuncio, vi ha cliccato sopra, ha indotto l’utente ad acquistare un prodotto o a visitare un sito web, ecc. Ciò è molto utile per comprendere la pertinenza delle campagne pubblicitarie.
L’utente ha fatto clic su una pubblicità relativa a uno sconto per il “black Friday” da un negozio online sul sito web di un editore e ha acquistato un prodotto. Il clic dell’utente sarà collegato all’acquisto. L’interazione dell’utente e quella di altri utenti saranno valutate per sapere quanti clic sulla pubblicità hanno dato luogo a un acquisto.
L’utente è tra i pochi ad aver fatto clic su una pubblicità relativa a uno sconto per la “Giornata internazionale della riconoscenza” applicato da un negozio di articoli regalo online all’interno dell’app di un editore. L’editore desidera avere dei report per comprendere con quale frequenza una specifica inserzione pubblicitaria all’interno dell’app e, in particolare, l’annuncio “Giornata internazionale della riconoscenza”, è stata visualizzata o cliccata dall’utente e da altri utenti, al fine di ottimizzare le inserzioni pubblicitarie dell’editore e dei suoi partner (come le agenzie).
Le informazioni relative ai contenuti presentati all’utente e al modo in cui l’utente interagisce con essi possono essere utilizzate per stabilire se i contenuti (non pubblicitari) hanno raggiunto, ad es., il pubblico previsto e incontrato i suoi interessi. Ad esempio, se l’utente legge un articolo, guarda un video, ascolta un podcast o guarda la descrizione di un prodotto, quanto tempo trascorre sul servizio, le pagine web visitate, ecc. Ciò è molto utile per comprendere la pertinenza dei contenuti (non pubblicitari) che vengono mostrati all’utente.
L’utente ha letto un post di un blog sulle escursioni su un’app mobile di un editore e ha seguito un link a un post attinente consigliato. Le interazioni dell’utente registrate dimostreranno che il post iniziale sull’escursionismo si è rivelato utile e capace di suscitare l’interesse dell’utente per il post correlato. Tale circostanza sarà valutata per sapere se produrre più post sull’escursionismo in futuro e dove posizionarli nella schermata iniziale dell’app mobile.
All’utente è stato presentato un video sulle tendenze della moda, ma l’utente e molti altri utenti hanno smesso di guardarlo dopo 30 secondi. Queste informazioni vengono, quindi, utilizzate per valutare la giusta lunghezza di video futuri sulle tendenze della moda.
I report possono essere generati in base alla combinazione di set di dati (come profili utente, statistiche, ricerche di mercato, dati analitici) riguardanti le interazioni dell’utente e quelle di altri utenti con contenuti pubblicitari o (non pubblicitari) al fine di identificare caratteristiche comuni (ad esempio, per determinare quale pubblico di riferimento è più ricettivo a una campagna pubblicitaria o a determinati contenuti).
Il proprietario di una libreria online desidera un report commerciale che mostri la percentuale di visitatori che hanno consultato e lasciato il suo sito senza fare acquisti o hanno consultato e acquistato l’ultima autobiografia delle celebrità del mese, nonché l’età media e la distribuzione di genere per ciascuna categoria. I dati relativi alla navigazione dell’utente sul sito e alle sue caratteristiche personali vengono quindi utilizzati e combinati con altri dati di questo tipo per produrre le statistiche.
Un inserzionista vuole comprendere meglio il tipo di pubblico che interagisce con le sue pubblicità. Richiede a un istituto di ricerca di confrontare le caratteristiche degli utenti che hanno interagito con gli annunci con le caratteristiche tipiche degli utenti di piattaforme simili, su diversi dispositivi. Il confronto rivela all’inserzionista che il suo pubblico sta accedendo agli annunci principalmente tramite dispositivi mobili e si colloca probabilmente nella fascia di età compresa tra i 45 e i 60 anni.
Le informazioni sull’attività dell’utente sul servizio, come l’interazione con annunci o contenuti, possono essere molto utili per migliorare prodotti e servizi e creare nuovi prodotti e servizi basati sulle interazioni dell’utente, il tipo di pubblico, ecc. Questa specifica finalità non include lo sviluppo o il miglioramento dei profili utente e degli identificatori.
Una piattaforma tecnologica che collabora con un fornitore di social media nota una crescita degli utenti di app mobili e constata dai rispettivi profili che molti di loro si connettono attraverso connessioni mobili. Impiega una nuova tecnologia per fornire annunci formattati per i dispositivi mobili e a bassa larghezza di banda al fine di migliorarne le prestazioni.
Un inserzionista sta cercando un modo per visualizzare annunci su un nuovo tipo di dispositivo per consumatori. Raccoglie informazioni sul modo in cui gli utenti interagiscono con il nuovo tipo di dispositivo, per valutare la possibilità di costruire un nuovo meccanismo per visualizzare pubblicità su questo tipo di dispositivo.
I contenuti presentati all’utente sul servizio possono basarsi su dati limitati, come il sito web o l’app in uso, la posizione approssimativa, il tipo di dispositivo dell’utente o il contenuto con cui interagisce (o ha interagito) (ad esempio, per limitare il numero di volte in cui un video o un articolo viene presentato all’utente).
Una rivista di viaggi ha pubblicato un articolo sul suo sito web sui nuovi corsi online proposti da una scuola di lingue, al fine di migliorare le esperienze di viaggio all’estero. I post del blog della scuola vengono inseriti direttamente in fondo alla pagina e selezionati in base alla posizione approssimativa dell’utente (ad esempio, i post del blog che illustrano l’offerta formativa del corso per lingue diverse da quella del paese in cui si trova l’utente).
Un’app mobile di notizie sportive ha avviato una nuova sezione di articoli riguardanti le partite di calcio più recenti. Ogni articolo include video che mostrano i punti salienti di ogni partita, ospitati da una piattaforma di streaming a sé. Se l’utente manda avanti un video, tale azione potrebbe servire da informazione per selezionare un video più breve da riprodurre in seguito.
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Un intermediario pubblicitario mostra annunci provenienti da vari inserzionisti sulla propria rete di siti web partner. Nota un grande aumento dei clic sugli annunci relativi a un inserzionista e, avvalendosi dei dati relativi all’origine dei clic, giunge alla conclusione che l’80% dei clic proviene da bot e non da esseri umani.
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