Perchè il neuromarketing non può fare a meno dell'AI?

Il #neuromarketing sta entrando in una nuova fase. L’obiettivo non è più soltanto osservare come il cervello e l’organismo reagiscono davanti a un prodotto, una pubblicità o un’esperienza di consumo, ma utilizzare questi segnali per comprendere e prevedere meglio le decisioni del consumatore. Uno studio editoriale del 2025 di Bilucaglia, Mainardi, Ramsøy, Zak, Zito e Russo, pubblicato su Frontiers in Human Neuroscience, evidenzia il ruolo crescente dell’Intelligenza Artificiale, del Machine Learning (ML) e del Deep Learning nella consumer neuroscience.  Nel nostro Master di Neuromarketing and B.D. la tematica di ML è stata presente fin dal 2017 e oggi è parte fondamentale del programma della X edizione.

Uno dei limiti storici del neuromarketing riguarda la cosiddetta reverse inference', cioè  osservare un segnale cerebrale o fisiologico e attribuirgli direttamente uno specifico stato mentale può portare a conclusioni eccessivamente semplicistiche. L’AI introduce una prospettiva differente. Attraverso il pattern-based decoding, gli algoritmi possono apprendere configurazioni complesse presenti nei dati e utilizzarle per classificare o prevedere determinate risposte. Il passaggio alla quale si sta assistendo è dalla correlazione statistica alla predizione e questo passaggio concettuale  permette di dire non soltanto “che cosa accade nel consumatore?”, ma “quanto ciò che misuriamo ci permette di prevedere ciò che farà?”.

La forza dei dati multimodali. 
Questa evoluzione diventa particolarmente interessante quando vengono integrate diverse misure (EEG, eye tracking, conduttanza cutanea, battito cardiaco ed elettromiografia) che possono fornire informazioni complementari sul comportamento del consumatore. Un esempio è I-DARE, dataset multimodale descritto nell’editoriale, che raccoglie dati fisiologici ottenuti da 63 partecipanti durante l’esposizione a stimoli emotivi.
La disponibilità di dataset condivisi è fondamentale perché permette alla comunità scientifica di confrontare modelli, sviluppare nuovi algoritmi e verificarne la capacità di generalizzare oltre il singolo esperimento. Da tenere anche conto del fatto che i dataset multimodali sono essi stessi passibili di evoluzione.  Come evidenziato dall'articolo, questi strumenti non sono statici, ma si evolvono per rispondere a nuove necessità metodologiche e tecnologiche

Quanto può diventare predittivo il neuromarketing?
Gli studi richiamati dagli autori mostrano risultati molto promettenti. In specifici contesti sperimentali, tecniche di Machine Learning applicate ai dati neurofisiologici sono state utilizzate per prevedere fenomeni quali successo musicale, willingness to pay, decisioni finanziarie e preferenze. Questi risultati non significano che sia possibile “leggere la mente” del consumatore. Indicano qualcosa di scientificamente più interessante: le risposte neurofisiologiche contengono pattern che, opportunamente analizzati, possono contribuire alla previsione del comportamento. È proprio qui che AI e neuromarketing tendono a convergere.

Conclusione.
Il futuro della disciplina del Neuromarketing dipenderà quindi non soltanto dalla qualità dei sensori, ma dalla capacità di integrare neuroscienze, dati multimodali, Machine Learning e validazione nel mondo reale. Il neuromarketing più evoluto si sta così spostando progressivamente dalla semplice osservazione alla capacità predittiva.

Fonte scientifica
Bilucaglia M., Mainardi L., Ramsøy T.Z., Zak P.J., Zito M., Russo V. (2025), Editorial: Machine-learning/deep-learning methods in neuromarketing and consumer neuroscience, Frontiers in Human Neuroscience, 19:1638225.are.