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13 Aprile 2022

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Scegliere le finestre in base all’orientamento dell’edificio

25 Febbraio 2022

Come aprire una finestra basculante o wasistas bloccata

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La bellezza del legno e la resistenza dell’alluminio: quali vantaggi

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    • 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).
    Misurare le prestazioni dei contenuti
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    • 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.
    Comprendere il pubblico attraverso statistiche o la combinazione di dati provenienti da fonti diverse
    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.
    Sviluppare e migliorare i servizi
    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.
    Utilizzare dati limitati per la selezione dei contenuti
    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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