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  • Immagine del redattoreAndrea Viliotti

LLM e Google ADS: Sinergia innovativa per moderazione pubblicitaria online

Google utilizza i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMs) per ottimizzare la moderazione dei contenuti pubblicitari su Google Ads, affrontando la sfida di gestire vasti volumi di annunci. L'approccio include un processo di "funneling" per selezionare annunci potenzialmente non conformi, seguito dall'analisi tramite LLMs che riconoscono violazioni delle politiche. Questa strategia riduce il carico di lavoro e migliora l'efficienza e la sicurezza dell'ambiente pubblicitario online, indicando l'importanza crescente dell'AI e dell'apprendimento automatico nella pubblicità digitale.


LLM e Google ADS: Sinergia innovativa per moderazione pubblicitaria online


Nell'era digitale odierna, la moderazione dei contenuti diventa sempre più una sfida cruciale per le piattaforme online. Google, leader mondiale nella tecnologia e nella pubblicità online, ha recentemente introdotto un metodo innovativo per ottimizzare la revisione dei contenuti pubblicitari, sfruttando i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMs). Questo articolo esplora l'approccio innovativo adottato da Google, delineando il problema, la metodologia proposta e i risultati ottenuti.

 

Contesto e Motivazione

La moderazione dei contenuti pubblicitari su larga scala rappresenta una sfida notevole per le piattaforme come Google Ads, a causa dell'enorme quantità di dati e delle risorse computazionali richieste. Google si è prefissata l'obiettivo di identificare le violazioni delle politiche pubblicitarie prima che gli annunci entrino nelle aste, garantendo un ambiente sicuro per utenti, inserzionisti e editori. La difficoltà principale risiede nell'applicare i Modelli di LLMs a tutto il traffico pubblicitario, data l'ingente richiesta di risorse computazionali.


LLM e Google ADS: Approccio proposto

La metodologia proposta mira a ridurre significativamente il numero di revisioni necessarie mantenendo al contempo un'elevata capacità di rilevamento delle violazioni delle politiche pubblicitarie. Questo approccio sembra particolarmente promettente data la sfida di moderare un volume elevato di contenuti senza compromettere la qualità o la precisione.


Per una maggiore comprensione, è opportuno analizzare meglio alcuni elementi fondamentali del metodo proposto e del contesto in cui si colloca:


Importanza della moderazione dei contenuti nei sistemi pubblicitari: La moderazione dei contenuti gioca un ruolo cruciale nell'ecosistema pubblicitario online, garantendo che gli annunci mostrati agli utenti siano sicuri, appropriati e conformi alle linee guida stabilite. Una moderazione efficace protegge gli utenti da contenuti potenzialmente dannosi o indesiderati e mantiene la fiducia nell'ecosistema pubblicitario.


Sfide della moderazione dei contenuti su larga scala: Con miliardi di annunci serviti quotidianamente attraverso varie piattaforme, la moderazione dei contenuti su larga scala presenta sfide significative. Queste includono non solo l'enorme volume di contenuti da esaminare ma anche la necessità di bilanciare precisione e velocità per garantire che gli annunci conformi possano essere serviti tempestivamente mentre quelli non conformi vengano filtrati.


Come utilizzare i LLMs per moderare i contenuti: L'uso dei modelli di linguaggio avanzati per la moderazione dei contenuti pubblicitari di Google rappresenta un metodo all'avanguardia che mira a migliorare sia l'efficacia sia l'efficienza di questo processo. La strategia adottata si basa su un insieme di tecniche mirate a ottimizzare la selezione e l'analisi degli annunci pubblicitari, riducendo il numero di contenuti da esaminare e aumentando la precisione nel riconoscere quelli non adeguati.

 

La prima fase del processo è il cosiddetto "funneling", che possiamo immaginare come un grande imbuto che raccoglie una vasta quantità di annunci e, attraverso l'uso di criteri specifici come la somiglianza tra contenuti o la reputazione degli inserzionisti, ne seleziona solo una parte ridotta. Questo passaggio è fondamentale per gestire l'enorme quantità di annunci pubblicitari, operando una prima scrematura che permette di concentrarsi sui contenuti che hanno maggiori probabilità di non essere conformi alle linee guida.

 

Dopo questa iniziale selezione, entra in gioco un modello di linguaggio avanzato (LLM), che viene "addestrato" per comprendere il contesto e le sfumature delle politiche pubblicitarie attraverso tecniche di prompt engineering e una regolazione efficiente dei parametri. È come se insegnassimo al modello a riconoscere gli annunci accettabili da quelli non accettabili, fornendogli esempi specifici e regolando il suo "apprendimento" per massimizzare la sua capacità di giudizio.

 

Un altro passo importante è la propagazione delle etichette. Immaginiamola come un effetto domino: una volta che un annuncio è stato identificato come non conforme, le caratteristiche che lo hanno reso tale vengono utilizzate per riconoscere altri annunci simili. Questo amplifica l'effetto del lavoro iniziale del modello di linguaggio, estendendo il raggio di azione della moderazione senza dover analizzare ogni singolo annuncio.

 

L'ultimo tassello del processo è un ciclo di feedback che affina continuamente la selezione degli annunci. Ogni volta che un annuncio viene etichettato (sia direttamente dall'LLM che attraverso la propagazione delle etichette), queste informazioni vengono utilizzate per migliorare la capacità del sistema di riconoscere annunci simili in futuro. Questo ciclo di feedback assicura un miglioramento costante e un utilizzo più efficiente delle risorse, riducendo i tempi e i costi necessari per la moderazione.

 

In conclusione, Google adotta un approccio complesso ma efficace, combinando modelli di linguaggio sintonizzati e tecniche di selezione e propagazione per filtrare gli annunci non conformi. Questo sistema supera le sfide legate agli elevati costi di analisi e ai tempi di attesa, tipici quando si utilizzano questi modelli su larga scala.


Tecnologie complementari e future direzioni

Il metodo principale che abbiamo discusso fino ad ora si concentra sull'utilizzo di grandi modelli di linguaggio (LLM) per controllare e filtrare i contenuti degli annunci pubblicitari. Tuttavia, questa non è l'unica tecnologia che può essere utilizzata per rendere questo processo più efficace. Esistono altre tecniche, legate al campo dell'intelligenza artificiale, che possono lavorare insieme agli LLM per migliorare ulteriormente la qualità della moderazione.


Per esempio, l'apprendimento automatico, una tecnologia chiave all'interno dell'intelligenza artificiale, funziona un po' come uno studente che impara studiando molti esempi. Se immaginiamo di mostrare a questo studente migliaia di annunci, alcuni accettabili e altri no, col tempo imparerà a distinguere i due tipi basandosi su ciò che ha visto in passato. Questo significa che può aiutare a riconoscere modelli o caratteristiche negli annunci che potrebbero non essere immediatamente evidenti, contribuendo a identificare quelli problematici con maggiore precisione.


Incorporare queste tecnologie complementari nel processo di moderazione non solo aumenta l'efficacia nel rilevamento degli annunci non conformi, ma apre anche la strada a nuovi miglioramenti. Integrando vari strumenti di intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico per l'analisi dei modelli e l'elaborazione del linguaggio naturale per la comprensione del testo, si possono ottenere sistemi di moderazione più sofisticati e precisi, capaci di adattarsi e migliorare continuamente nel tempo.


Risultati e Impatti

L'applicazione della metodologia ha permesso di analizzare un dataset estremamente ampio, costituito da oltre 400 milioni di immagini pubblicitarie raccolte nell'arco degli ultimi 30 giorni. Attraverso un processo rigoroso di “funneling”, si è riusciti a ridurre significativamente il volume di immagini da analizzare, portandolo a meno dello 0,1% del totale, corrispondente a circa 400.000 immagini. Queste sono state successivamente sottoposte all'esame di un Large Language Model (LLM) specializzato nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'analisi di contenuti multimediali.


Il passaggio successivo ha coinvolto la “propagazione delle etichette”, un processo che ha permesso di identificare e marcare con etichette positive un numero doppio di annunci rispetto a quanto ottenuto con un approccio precedente, basato su un modello multimodale non-LLM. Questo significa che il sistema è stato in grado di riconoscere e classificare con maggiore accuratezza le immagini pubblicitarie, soprattutto in relazione alla politica degli annunci “Non-Family Safe”, superando notevolmente sia in quantità che in precisione il modello multimodale tradizionale.


Complessivamente, l'adozione di questa metodologia ha portato a un miglioramento significativo nella capacità di filtrare e rimuovere le immagini pubblicitarie che non rispettano le politiche stabilite, eliminando più del 15% delle impressioni non conformi. Questo risultato sottolinea l'efficacia dell'integrazione di tecnologie avanzate di intelligenza artificiale nell'analisi e nella gestione dei contenuti pubblicitari, garantendo un ambiente digitale più sicuro e conforme agli standard richiesti.


Prospettive Future

Nell'ambito dei suoi sforzi continui per rafforzare la sicurezza e l'affidabilità dell'ambiente online, Google sta pianificando di espandere l'impiego di innovative tecniche di moderazione dei contenuti. Questa espansione mira a includere una varietà più ampia di politiche pubblicitarie e diversi formati multimediali, tra cui video, testi scritti e pagine web di destinazione. L'essenza di questa iniziativa è l'adozione di strumenti all'avanguardia e algoritmi sofisticati che permettano di analizzare e filtrare i contenuti con maggiore precisione ed efficacia.

 

Il fine ultimo di Google è quello di perfezionare e ottimizzare tutte le fasi del processo di moderazione, dalla rilevazione precoce di contenuti inappropriati o nocivi alla loro gestione e rimozione. Integrando tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale generativa e l'apprendimento automatico, Google aspira a creare un ecosistema digitale in cui gli utenti possano navigare, interagire e consumare contenuti in totale sicurezza, senza timore di incorrere in materiali dannosi o ingannevoli.

 

Questa strategia non solo migliorerà l'esperienza utente complessiva ma contribuirà anche a instaurare un clima di maggiore fiducia nei confronti della piattaforma e delle sue politiche pubblicitarie.


Conclusione

Google ha intrapreso un percorso pionieristico nell'adozione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMs) per la moderazione dei contenuti pubblicitari, rappresentando un cambiamento radicale per le piattaforme digitali. Questa iniziativa si confronta con le problematiche legate alla gestione di quantità imponenti di dati e alla richiesta di considerevoli risorse computazionali. L'impiego di LLMs non si limita a mitigare il carico di lavoro associato alla verifica dei contenuti, garantendo allo stesso tempo un'alta efficienza nel riconoscimento delle infrazioni, ma getta anche le fondamenta per un incremento sostanziale nella sicurezza e nella qualità dell'ambiente pubblicitario online.


Per esempio, immaginiamo una situazione in cui un sistema di moderazione basato su LLM esamina migliaia di annunci pubblicitari per identificare e filtrare quelli non conformi alle linee guida, come annunci ingannevoli o dannosi. Utilizzando tecniche di apprendimento profondo, il sistema può comprendere il contesto e il significato sottostante dei testi, superando così i tradizionali metodi basati su parole chiave che potrebbero trascurare sfumature importanti o generare falsi positivi.


Per gli imprenditori nel settore tecnologico e pubblicitario, l'evoluzione portata da Google enfatizza il ruolo cruciale dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) nella gestione efficace dei contenuti su ampia scala. L'integrazione di tecnologie sofisticate quali gli LLM non solo eleva la precisione e l'efficienza nella moderazione dei contenuti, ma contribuisce anche a ridurre i costi operativi e a ottimizzare l'esperienza degli utenti.


Un ulteriore sviluppo di questa strategia verso altre politiche pubblicitarie e formati rivela l'ampiezza delle potenzialità dell'AI nel settore della pubblicità online. Questo implica che le applicazioni dell'intelligenza artificiale potrebbero estendersi ben oltre gli attuali orizzonti, permeando vari aspetti della pubblicità digitale.


In sintesi, l'avanguardia tecnologica di Google rappresenta un esempio emblematico di come le nuove tecnologie possano essere impiegate per risolvere alcune delle problematiche più urgenti nell'ambito digitale odierno, offrendo insegnamenti e opportunità significative per gli imprenditori di diversi settori.

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