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Some changes to our ad technology
The tools used by digital publishers and advertisers — often called ad tech — help websites and apps make money and fund high-quality content. Ad tech also helps our advertising partners big and small reach customers and grow their businesses. Our ad tech tools are built to work with our partners and competitors alike — it’s why we share access to advertising data to support publisher monetization and why we provide access to more than 700 rival advertiser platforms and 80 publisher platforms across our products.
Over the past two years, we have been working with the French Competition Authority (FCA) to answer their questions about our advertising technology, and more specifically about Google Ad Manager, our publisher platform.
While we believe we offer valuable services and compete on the merits, we are committed to working proactively with regulators everywhere to make improvements to our products. That’s why, as part of an overall resolution of the FCA’s investigation, we have agreed on a set of commitments to make it easier for publishers to make use of data and use our tools with other ad technologies. We will be testing and developing these changes over the coming months before rolling them out more broadly, including some globally.
Increased access to data
Today, when buyers use Google Ad Manager to participate in Google’s ad exchange, they receive equal access to data from our auctions to help them efficiently buy ad space from publishers.
As there are a lot of ad exchanges to choose from, publishers sometimes also use a technology called Header Bidding to run an auction among multiple ad exchanges. Because these Header Bidding auctions take place outside of our platform, it is usually not technically possible for Google to identify the participants, and therefore we cannot share data with those buyers.
With these commitments, we will work to create a solution that ensures that all buyers that a publisher works with, including those who participate in Header Bidding, can receive equal access to data related to outcomes from the Ad Manager auction. In particular, we will be providing information around the “minimum bid to win” from previous auctions.
Increased flexibility
Publishers using Ad Manager have always had the ability to sell ads via many different advertising platforms and the ability to negotiate terms with other publisher platforms to implement business strategies targeted to specific buyers. This flexibility allows publishers and advertisers to mix and match technology partners to meet their different needs.
We will further increase the flexibility of Google Ad Manager to meet the evolving needs of our partners, including allowing them to set custom pricing rules for ads that are in sensitive categories and implementing product changes that improve interoperability between Ad Manager and third-party ad servers. Also, we are reaffirming that we will not limit Ad Manager publishers from negotiating specific terms or pricing directly with other sell-side platforms (SSPs). And we will continue to provide Ad Manager publishers with controls to include or exclude certain buyers at their discretion.
Affirming our commitment to transparency
We have worked for years to bring increased transparency to programmatic advertising, including taking steps to simplify our platforms. This includes combining our publisher ad server and ad exchange to become Google Ad Manager and shifting to a unified first price auction in Ad Manager to help reduce complexity and create a fair and transparent market for everyone.
As part of these commitments, we are reaffirming our promise not to use data from other SSPs to optimize bids in our exchange in a way that other SSPs can’t reproduce. We are also reaffirming our promise not to share any bid from any Ad Manager auction participants with any other auction participant prior to completion of the auction. Additionally, we’ll give publishers at least three months’ notice for major changes requiring significant implementation effort that publishers must adopt, unless those are related to security or privacy protections, or are required by law.
We are always working on improving our ad tech products to help publishers fund their content and businesses and help advertisers efficiently reach customers. We recognise the role that ad tech plays in supporting access to content and information and we’re committed to working collaboratively with regulators and investing in new products and technologies that give publishers more choice and better results when using our platforms.
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Google per il Turismo: arriva in Italia Destination Insights
Con l’avvicinarsi della stagione estiva il settore del turismo, composto da milioni di piccole e medie imprese a livello globale, sarà impegnato ad affrontare nuove sfide; nell’ultimo anno abbiamo trascorso più che mai del tempo online e il settore dei viaggi, come molti altri, avrà bisogno di farsi trovare online per mettersi in contatto con i futuri clienti, gestire le prenotazioni, le recensioni. Per questo Google ha collaborato con aziende, istituzioni ed esperti di tutto il mondo per costruire le competenze digitali necessarie per un settore dei viaggi sempre più digitale, e intende continuare a farlo.
Strumenti senza costi per cogliere le opportunità del digitale
Per andare incontro alle esigenze degli operatori del settore turistico oggi Google lancia in Italia Destination Insights, un nuovo strumento che permette di ottenere informazioni utili per esplorare come cambia la domanda turistica nel tempo e monitorare le tendenze di viaggio. Così, attraverso Destination Insights, gli imprenditori, le agenzie di viaggio e le istituzioni potranno osservare l’andamento della domanda, per poter prendere decisioni di business e di marketing sulla base di informazioni e insight consultabili in tempo reale.
Destination Insights entra a far parte del nuovo Travel Insights with Google, da oggi disponibile anche in Italia, una guida che raccoglie informazioni e strumenti utili per raggiungere i viaggiatori, a disposizione di strutture ricettive, operatori del turismo e agenzie di viaggi. Fa parte di Travel Insights with Google anche Hotel Insights, la piattaforma lanciata in Italia a gennaio e presentata insieme a MiC, ENIT, UNWTO e a Confindustria Alberghi, Federalberghi e Federturismo Confindustria, che offre informazioni e risorse pensate per aiutare il settore alberghiero a intercettare la domanda turistica potenziale.
Gli strumenti senza costi che Google mette a disposizione degli operatori del turismo aiutano le aziende del settore a cogliere le opportunità del digitale per farsi conoscere, comunicare con i clienti potenziali e attuali e prendere decisione di business sulla base di dati aggiornati e sintetizzati in modo chiaro. Per esempio, l’Hotel Piazza Bellini di Napoli ha utilizzato diversi strumenti di Google, tra i quali anche Hotel Insights, per poter cogliere informazioni utili sulle preferenze dei turisti interessati alla loro zona, utilizzate poi per comunicare e promuovere la struttura in modo più preciso ed efficace. O ancora è il caso di Club del Sole, un’azienda attiva nell’industria dell’ospitalità con ventuno villaggi nelle principali località italiane, che ha accelerato il proprio percorso di trasformazione digitale e adeguato la propria offerta in base alle esigenze dei turisti, comunicandola online.
Hotel Piazza Bellini, Napoli
Le tendenze in Italia attraverso Destination Insights
Ma come utilizzare Destination Insights? Prendiamo per esempio l’Italia: la tendenza delle ricerche effettuate su Google da gennaio ad aprile 2021 registra un crescente interesse verso le mete turistiche nazionali, che passa da una quota del 55% nel 2019 a una del 79% del 2021.
Se si osserva inoltre l’interesse verso le destinazioni locali, da Google Trends si nota come le ricerche di luoghi da visitare “vicino a me” nel 2021 abbiano visto una crescita dell’8% a livello mondiale rispetto al 2019.
È possibile anche approfondire l’interesse proveniente dall’estero verso le destinazioni italiane, che negli ultimi trenta giorni è spinto dai Paesi Europei vicini, come Germania e Francia; tra i primi 10 paesi dai quali proviene l’interesse di ricerca ci sono anche gli Stati Uniti, mentre gli altri sono al momento europei.
L’impegno di Google per il turismo
Google è impegnata da tempo nel sostenere il turismo, mettendo a disposizione la tecnologia e gli strumenti che possono aiutare imprese, agenzie, operatori e istituzioni nel dare impulso a un settore così importante per l’Italia, che crea opportunità e dà lavoro a centinaia di migliaia di persone. A partire dall’anno scorso collaboriamo con imprenditori, istituzioni ed esperti di tutto il mondo per sviluppare le competenze digitali necessarie ad affrontare le sfide future, all’interno di un settore che vedrà crescere l’importanza dell’online.
A maggio abbiamo dato il via a una collaborazione con la Commissione Europea per il Turismo per sviluppare le competenze digitali degli operatori turistici europei e, più recentemente abbiamo annunciato una partnership globale con UNWTO, l’Organizzazione Mondiale del Turismo, per supportare la ripresa del settore. Sulla base dei risultati raggiunti dei nostri programmi di accelerazione delle competenze digitali in Africa Sub-Sahariana, in Medio-Oriente e nel Sud-Europa, i corsi organizzati da Google e dall’Organizzazione Mondiale del Turismo aiuteranno gli addetti al turismo e le agenzie turistiche a comprendere i trend di settore e ad adottare le decisioni strategiche necessarie per mettere in campo una migliore pianificazione del turismo.
Abbiamo avviato collaborazioni con le istituzioni culturali e governative per mettere in luce e stimolare i viaggi nei luoghi di interesse culturale. In Italia, abbiamo lanciato lo scorso anno Meraviglie d’Italia, il progetto di Google Arts&Culture per ispirare e favorire l’interesse nei confronti dell’Italia e del suo immenso patrimonio culturale. Mentre non era possibile varcare i confini o, addirittura, uscire dalla propria abitazione, le persone di tutto il mondo hanno potuto scoprire e visitare virtualmente un ampio numero di musei, luoghi d’interesse culturale e monumenti digitalizzati grazie alla tecnologia di Google Arts&Culture.
Mentre i confini riaprono, il turismo interno cresce e i viaggi internazionali ripartono, lavoriamo per rimanere vicini al settore. Non importa se la ripresa sarà graduale o più rapida, ci impegniamo a supportare il mondo dei viaggi e il turismo, con tutte le persone e aziende che lo compongono.
Scritto da: il Team Google Italia
G7, accordo per una tassa minima globale per le multinazionali
Il veliero Amerigo Vespucci compie 90 anni e issa il guidone IYFR
Navigare sul veliero più bello del mondo: Donatella Bianchi, conduttrice di “Linea Blu” su Rai1, sabato 5 giugno ha portato i telespettatori alla scoperta dell’Amerigo Vespucci. La squadra del programma è…
L’articolo Il veliero Amerigo Vespucci compie 90 anni e issa il guidone IYFR scritto da Paolo Brambilla proviene da Assodigitale.
Perché la guida autonoma è così difficile: la bufala dell’“intelligenza artificiale”
Vado subito al sodo per chi ha fretta:
- Il machine learning è semplicemente un riconoscimento di schemi (pattern recognition) e non costituisce “intelligenza” in alcun senso significativo della parola.
- Il riconoscimento di schemi fallisce in maniera profondamente non umana e in situazioni che un umano invece sa riconoscere in maniera assolutamente banale. Questo rende difficilissimo prevedere e gestire i fallimenti del machine learning.
- Qualunque sistema di guida autonoma o assistita basato esclusivamente sul riconoscimento degli schemi è destinato a fallire in maniera imbarazzante e potenzialmente catastrofica.
Sono asserzioni molto forti, e le faccio sapendo di non essere un esperto di questi settori ma semplicemente un loro osservatore con un pizzico di esperienza personale: se vi fidate di me, lo fate a vostro rischio e pericolo, e sono disposto a cambiare idea di fronte a smentite documentate. Però temo che ignorare queste riflessioni possa essere un grosso problema per molti.
Provo a spiegare cosa mi ha portato a queste conclusioni.
Prima di tutto riassumo cosa si intende per machine learning: in estrema sintesi, si dà in pasto a un software tantissimi esempi di una cosa, tantissimi esempi di cose differenti e lo si “premia” quando riconosce correttamente la cosa in questione. Questo apprendimento automatico può raggiungere livelli di affidabilità altissimi e in molti casi funziona egregiamente. Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e il riconoscimento vocale sono esempi di grande successo del machine learning.
Ma si può dire che un sistema di OCR sia intelligente? Capisce che sta leggendo un sonetto di Shakespeare o una mail di spam, e può adeguarsi di conseguenza? È in grado di considerare il contesto e capire che magnifica e magni fica sono due letture molto differenti e potenzialmente imbarazzanti, ma che la seconda potrebbe essere valida se lo scrivente si esprime in romanesco? Un lettore realmente intelligente lo capirebbe dal contesto. Un OCR no. Non è intelligente, perché non ha conoscenza del mondo reale, ma conosce soltanto delle forme (le lettere) e assegna loro una probabilità di corrispondere a uno dei modelli che conosce. Non sa nulla del loro significato e quindi non può correggersi di conseguenza. E non importa quanti miliardi di campioni di lettere o di parole gli dai: non acquisirà mai la comprensione del testo.
Ogni tanto questi sistemi di riconoscimento sbagliano, ma non è un problema. Se un sistema di OCR “legge” una parola al posto di un’altra non muore nessuno. Se Alexa crede che l’abbiate chiamata mentre stavate pronunciando il nome della vostra spasimata Alessia durante un momento di passione, il peggio che può succedere è che la registrazione del vostro amplesso finisca nel cloud di Amazon e venga scambiata fra i dipendenti dell’azienda che fanno il monitoraggio dei campioni audio. Imbarazzante, ma probabilmente non letale.
La ragazza che si chiama Alessia è un cosiddetto edge case: un caso limite, una situazione rara che però fa sbagliare il sistema di riconoscimento.
Questi sbagli avvengono in modi strani perché l’addestratore umano, quello che insegna al software a riconoscere una forma, non riesce a calarsi nella “visione del mondo” che ha quel software e non riesce ad anticipare tutti i modi possibili nei quali potrebbe prendere un granchio e a insegnargli a riconoscere tutti questi casi limite. Lo spiega benissimo uno che di queste cose ne capisce a pacchi, Andrej Karpathy, direttore del reparto di intelligenza artificiale di Tesla, in questa lezione magistrale del 2018. Due esempi fra tanti: un’auto caricata a coda in avanti su una bisarca è un’auto in contromano? Una bici montata sul retro di un’auto è una bici che mi sta tagliando la strada e devo quindi frenare?
Di recente su Reddit è stato pubblicato un bell’esempio di questi edge case: un camion ha dei cartelli di stop dipinti sul portellone posteriore, e il sistema di riconoscimento ottico dei cartelli di una Tesla li etichetta e li mostra come se fossero cartelli reali.
Cosa succede se il sistema di decisione dell’auto ritiene che quei cartelli siano reali e quindi inchioda in mezzo alla strada, creando la situazione perfetta per un tamponamento a catena? Ìl sistema è sufficientemente sofisticato da tenere conto del contesto e quindi “sa” che i cartelli stradali normalmente non si muovono lungo le strade, per cui rigetta il riconoscimento e lo ignora nelle sue decisioni di guida?
Un conducente umano, avendo conoscenza del mondo, non avrebbe la minima esitazione: sono cartelli dipinti sul retro di un camion, li posso tranquillamente ignorare. Un sistema di guida autonoma o assistita sarà altrettanto consapevole? E il conducente saprà anticipare questi possibili errori che lui non farebbe mai?
Beh, direte voi, dai, una cosa del genere sarà un caso raro. Poi succede questo:
Una Tesla Model 3 viaggia a 130 km/h e mostra un flusso costante di semafori che appaiono dal nulla sulla corsia del conducente.
Un essere umano sa in un millisecondo che questo è impossibile; il sistema di guida assistita di Tesla no, perché non “sa” realmente che cosa sono i semafori nel mondo reale e quindi non “sa” che non possono apparire dal nulla a 130 km/h.
Che cosa ha causato questo clamoroso errore di riconoscimento? Un camion che trasportava semafori.
Questo è esattamente il tipo di errore che un conducente umano non farebbe mai e che invece un sistema di guida basato esclusivamente sul riconoscimento delle immagini farà, e farà in circostanze imprevedibili. Con conseguenze potenzialmente mortali. Se state valutando un’auto dotata di questi sistemi, pensatevi bene. Se ne avete una, pensateci ancora di più.
Certo, gli umani commettono altri tipi di errori, per cui alla fine l’obiettivo non è creare un sistema di guida assolutamente infallibile, ma semplicemente uno che fallisca mediamente meno (ossia causi meno incidenti) della media dei conducenti umani.
Tutto questo vuol dire che la guida autonoma basata sul riconoscimento puro degli schemi è impossibile? No. Può darsi che estendendo il concetto di riconoscimento degli schemi all’asse del tempo (ossia imparando a riconoscere come cambia un oggetto nel corso del tempo) ed estendendo il concetto di schema a oggetti complessi (incroci, rotatorie, attraversamenti pedonali) si riesca a ottenere risultati accettabili. Ma questo richiede un database di esempi colossale, una classificazione vastissima e una potenza di calcolo ancora più colossale. Nessuno dei sistemi attualmente in commercio ci si avvicina. Siate prudenti.
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