Ciao Internet! Sono Matteo Flora e oggi voglio parlarvi di un fenomeno interessante che sta prendendo piede nei social network: la divisione sempre più marcata tra utenti paganti e non paganti. Questa tendenza sta cambiando i modelli di business delle piattaforme, influenzando sia le funzionalità disponibili che il modo in cui vengono gestiti i dati degli utenti.
Iniziamo con LinkedIn, il primo grande social a puntare sulle feature premium a pagamento. Da sempre, chi paga su LinkedIn ha accesso a funzionalità come contattare persone al di fuori della propria rete, che altrimenti sarebbero limitate. Con l'aumento delle piattaforme che richiedono un abbonamento, possiamo aspettarci che le feature gratuite diventino sempre più ristrette.
Passiamo a YouTube, che ha adottato un modello simile a quello delle televisioni a pagamento. Con YouTube Premium, gli utenti possono eliminare la pubblicità, ma non significa che non vengano profilati. La profilazione serve all'ecosistema di Google per offrire servizi personalizzati e non viene eliminata dal semplice pagamento del servizio.
Twitter, con il suo modello di utenti verificati, offre una doppia via: utenti premium e utenti standard. Qui, il pagamento può aprire la strada alla monetizzazione dei contenuti, con un sistema di revenue share per chi ha un ampio seguito. Tuttavia, il discorso sulla pubblicità rimane aperto, con promesse di meno contenuti pubblicitari per gli utenti premium.
E infine Meta, che si prepara a lanciare un servizio a pagamento. Le voci suggeriscono un costo superiore ai 10 euro al mese per evitare la pubblicità profilata, ma non per eliminare la profilazione in sé. È un discorso complesso che solleva questioni etiche sulla privacy e sulla possibilità di creare un divario socio-economico basato sulla capacità di pagare per la propria privacy.
Insieme a questi discorsi sui social, ho voluto affrontare anche un tema legato al retail e alla salute: Walmart e l'uso dei dati dei clienti per analizzare l'effetto di un farmaco come Ozempic sulle abitudini di acquisto. Questa pratica solleva questioni sulla fusione di dati sanitari con quelli di consumo e sull'adeguatezza delle normative attuali, come l'HIPA negli Stati Uniti.
Infine, ho discusso di un recente caso legale in California contro Meta, dove una sentenza ha sancito che il targeting pubblicitario basato su categorie protette viola le leggi antidiscriminazione. Questo caso evidenzia la necessità di un controllo più rigoroso delle capacità offerte agli inserzionisti.
Chiudendo con un aggiornamento sulle grandi piattaforme, Google si unisce a Microsoft e Adobe nell'offrire protezione legale ai clienti che usano la sua intelligenza artificiale generativa. Tuttavia, restano dubbi su come queste promesse si tradurranno nel contesto europeo, dove le leggi sono più severe.
Spero che queste riflessioni vi abbiano dato spunti di riflessione. Grazie per avermi ascoltato e non dimenticate di iscrivervi per rimanere aggiornati su tutti i temi tecnologici e di policy.
I contenuti dell'Episodio #1184
In questo episodio di Ciao Internet, esploro l'evoluzione dei modelli di business nei social network, concentrandomi su come piattaforme come LinkedIn, YouTube, Twitter e Meta stanno passando a modelli di monetizzazione a pagamento. Analizzo inoltre le implicazioni di queste transizioni per gli utenti, la profilazione dei dati e la pubblicità. Infine, discuto di un caso di studio controverso su Walmart e le sue pratiche di analisi dei dati, oltre a fornire aggiornamenti su importanti eventi legali nel campo del targeting pubblicitario.