13 ott 2025·8 min
Come creare un'app mobile con raccomandazioni basate su AI
Scopri come pianificare, costruire e lanciare un'app mobile con raccomandazioni basate su AI—dai dati e UX alla scelta del modello, test e migliori pratiche su privacy.
Scopri come pianificare, costruire e lanciare un'app mobile con raccomandazioni basate su AI—dai dati e UX alla scelta del modello, test e migliori pratiche su privacy.
Le raccomandazioni basate su AI sono funzionalità che decidono cosa mostrare dopo a ciascun utente—prodotti, video, articoli, lezioni, destinazioni o perfino scorciatoie dell'interfaccia—in base al comportamento e al contesto.
La maggior parte delle esperienze di raccomandazione nelle app mobile si riduce a pochi mattoni fondamentali:
Le raccomandazioni devono mappare esiti misurabili. Metriche tipiche includono CTR (tap-through rate), conversione (acquisto/abbonamento), tempo di visualizzazione/lettura e, sul lungo periodo, retention (ritorno a giorno 7/giorno 30).
Scegli un’unica metrica “north star” e aggiungi un paio di guardrail (es.: bounce rate, rimborsi, churn o tempo di caricamento del feed) così non ottimizzi per clic che non contano.
Un motore di raccomandazione non è una funzionalità “una tantum”. Di solito parte semplice e diventa più intelligente man mano che l’app raccoglie segnali migliori (visualizzazioni, clic, salvataggi, acquisti, skip) e impara dal feedback nel tempo.
Le raccomandazioni funzionano meglio quando risolvono un preciso “momento di blocco” nell’app—quando gli utenti non sanno cosa fare dopo o ci sono troppe opzioni.
Prima di pensare ai modelli, scegli il passo di percorso in cui le raccomandazioni possono rimuovere attrito e creare una vittoria chiara per utenti e business.
Inizia dal flusso che genera più valore (e ha più punti di decisione). Per esempio:
Cerca schermate con alto tasso di abbandono, lungo “tempo alla prima azione” o punti dove gli utenti tornano indietro ripetutamente.
Per mantenere l'MVP focalizzato, scegli una superficie da cui partire e falla bene:
Un default pratico per molte app è la pagina prodotto/dettaglio, perché l'elemento corrente è un segnale forte anche quando non sai nulla dell'utente.
Scrivili come una frase ciascuno per la superficie scelta:
Questo evita di costruire qualcosa “accurato” in teoria ma che non muove i risultati.
Mantienile specifiche e testabili. Esempi:
Una volta chiare, avrai un target concreto per la raccolta dati, la scelta del modello e la valutazione.
Le raccomandazioni valgono quanto i segnali che ci dai. Prima di scegliere un algoritmo, mappa quali dati hai già, cosa puoi strumentare rapidamente e cosa dovresti evitare di raccogliere.
La maggior parte delle app parte con un mix di “verità di backend” e “comportamento in-app”. La verità di backend è affidabile ma sparsa; il comportamento in-app è ricco ma richiede tracking.
Tratta le “exposure” come dato di prima classe: se non registri cosa è stato mostrato, è difficile valutare bias, diagnosticare problemi o misurare uplift.
Inizia con un set piccolo e ben definito di eventi:
Per ogni evento, decidi (e documenta): timestamp, item_id, source (search/feed/reco), posizione e session_id.
Le raccomandazioni migliorano molto con campi item puliti. Starter comuni includono category, tags, price, length (es.: tempo di lettura/durata video) e difficulty (per learning/fitness).
Mantieni uno “schema item” condiviso tra analytics e servizio catalogo, così modello e app parlano la stessa lingua.
Definisci l’identità presto:
Rendi esplicite le regole di merge (cosa unire, per quanto tempo tenere la cronologia guest) e documentale così metriche e dati di training restano coerenti.
Buone raccomandazioni richiedono dati, ma è la fiducia a far restare gli utenti. Se le persone non capiscono cosa raccogli o si sentono sorprese, la personalizzazione può rapidamente apparire “creepy” invece che utile.
L’obiettivo è semplice: sii chiaro, raccogli meno e proteggi quello che conservi.
Chiedi il permesso al momento sensato—prima che la feature ne abbia bisogno, non tutto al primo avvio.
Per esempio:
Mantieni il linguaggio del consenso semplice: cosa raccogli, perché lo raccogli e cosa ottiene l’utente in cambio. Fornisci un percorso “Non ora” ogni volta che la feature può funzionare comunque (anche se meno personalizzata). Fai riferimento alla tua Privacy Policy come testo visibile /privacy.
Un motore di raccomandazione raramente ha bisogno di dettagli sensibili grezzi. Inizia definendo i segnali minimi necessari per il caso d’uso scelto:
Raccogli meno tipi di evento, riduci la precisione (es.: posizione approssimata) ed evita di memorizzare identificatori non necessari. Questo riduce il rischio, semplifica la compliance e spesso migliora la qualità dei dati concentrandosi sui segnali davvero utili per il ranking.
Imposta una finestra di retention per i log comportamentali (per esempio 30–180 giorni a seconda del prodotto) e documentala internamente. Assicurati di poter onorare richieste di cancellazione: rimuovere dati profilo, identificatori e eventi associati usati per la personalizzazione.
Praticamente, significa:
Fai particolare attenzione con dati sanitari, dati su minori e posizione precisa. Queste categorie spesso attivano requisiti legali più severi e maggiori aspettative da parte degli utenti.
Anche se permesso, chiediti: davvero serve per l’esperienza di raccomandazione? Se sì, aggiungi salvaguardie più forti—consenso esplicito, retention più corta, accesso interno limitato e default conservativi. Per app rivolte ai bambini, prevedi restrizioni aggiuntive e consulta legali presto.
Un motore di raccomandazione può essere ottimo e comunque sembrare “sbagliato” se l’esperienza in-app è confusa o invadente. L’obiettivo è rendere le raccomandazioni facili da capire, facili da usare e facili da correggere—senza trasformare lo schermo in un muro di suggerimenti.
Inizia con alcuni moduli familiari che si integrano naturalmente nei layout mobile comuni:
Mantieni i titoli dei moduli specifici (es.: “Perché hai ascoltato Jazz Classics”) piuttosto che generici (“Consigliati”). Etichette chiare riducono la sensazione che l’app stia indovinando.
La personalizzazione non è una licenza per aggiungere caroselli infiniti. Limita il numero di righe di raccomandazione per schermo (spesso 2–4 bastano per un MVP) e mantieni ogni riga breve. Se hai più contenuti, fornisci una singola voce “Vedi tutto” che apre una lista dedicata.
Pensa anche a dove le raccomandazioni stanno meglio:
Le raccomandazioni migliorano più rapidamente quando gli utenti possono correggerle. Inserisci controlli leggeri nell’UI:
Questi controlli non sono solo UX—generano segnali di feedback di alta qualità per il motore di raccomandazione.
I nuovi utenti non avranno storia, quindi pianifica uno stato vuoto che comunque sembri personalizzato. Opzioni includono un breve picker in onboarding (argomenti, generi, obiettivi), “Trending vicino a te” o scelte dell’editor.
Rendi lo stato vuoto esplicito (“Dì cosa ti piace per personalizzare i suggerimenti”) e mantienilo saltabile. La prima sessione deve risultare utile anche con zero dati.
Non serve un modello complesso per offrire raccomandazioni utili. L’approccio giusto dipende dal volume di dati, da quanto velocemente cambia il catalogo e da quanto personale deve sembrare l’esperienza.
Le raccomandazioni basate su regole funzionano bene con dati limitati o quando vuoi controllo editoriale stretto.
Opzioni semplici comuni:
Le regole sono anche utili come fallback per il problema del cold start.
Le raccomandazioni content-based abbinano item simili a quelli che un utente ha già gradito, basandosi su feature dell’item come categoria, tag, fascia di prezzo, ingredienti, artista/genere, livello di difficoltà o embedding da testo/immagini.
È adatto quando hai buoni metadati e vuoi raccomandazioni sensate anche con pochi utenti. Può diventare ripetitivo senza controlli di varietà.
Il collaborative filtering osserva il comportamento degli utenti (visualizzazioni, like, salvataggi, acquisti, skip) e trova pattern tipo: “Le persone che hanno interagito con X hanno anche interagito con Y.”
Può portare suggerimenti sorprendenti e performanti, ma ha bisogno di abbastanza interazioni per funzionare bene e può avere difficoltà con item nuovissimi.
I sistemi ibridi combinano regole + segnali di contenuto + collaborativi. Sono particolarmente utili quando ti servono:
Un setup ibrido comune è generare candidate da liste curate/popular, poi ri-ordinare con segnali personalizzati quando disponibili.
Dove “vive” il motore di raccomandazione influisce su costo, velocità, privacy e velocità di iterazione.
Le API di raccomandazione ospitate possono essere ideali per un MVP: setup più veloce, meno componenti e monitoring integrato. Il compromesso è meno controllo sui dettagli di modeling e talvolta costi a lungo termine maggiori.
Un servizio custom (backend proprio) ti dà pieno controllo sulla logica di ranking, sperimentazione e uso dei dati. Richiede più ingegneria: infrastruttura dati, training dei modelli, deployment e manutenzione.
Se sei agli inizi, un approccio ibrido spesso funziona bene: parti con un servizio custom semplice + regole, poi aggiungi componenti ML man mano che i segnali crescono.
Se il tuo collo di bottiglia è costruire rapidamente le superfici app e il plumbing backend per iniziare a raccogliere segnali, una piattaforma di prototipazione come Koder.ai può aiutare a prototipare l’UI delle raccomandazioni e gli endpoint da un workflow basato su chat. I team la usano per creare rapidamente un admin React, un backend Go + PostgreSQL e un’app Flutter, poi iterare con snapshot/rollback durante gli esperimenti. (Nota: Koder.ai è mostrato come nome di prodotto.)
La maggior parte degli ambienti di produzione include:
Server-side è l’impostazione predefinita: più facile aggiornare i modelli, eseguire A/B test e usare compute maggiore. Il downside è la dipendenza dalla rete e considerazioni sulla privacy.
On-device può ridurre la latenza e mantenere alcuni segnali locali, ma aggiornare i modelli è più difficile, il compute è limitato e sperimentazione/debug sono più lenti.
Un compromesso pratico è il ranking server-side con piccoli comportamenti UI on-device (es.: ri-ordinamento locale o tile “continua a guardare”).
Stabilisci aspettative chiare:
Questo mantiene l’esperienza stabile mentre iteri sulla qualità.
Un motore di raccomandazione vale quanto la pipeline che lo alimenta. L’obiettivo è un loop ripetibile in cui il comportamento dell’app diventa training data, che diventa un modello, che migliora le raccomandazioni successive.
Un flusso semplice e affidabile somiglia a:
App events (views, clicks, saves, purchases) → event collector/analytics SDK → backend ingestion (API o stream) → raw event store → processed training tables → job di training modello → model registry/versioning → serving API → UI app.
Mantieni il ruolo dell’app leggero: invia eventi coerenti con timestamp, user ID (o anon ID), item ID e contesto (schermata, posizione, referrer).
Prima del training, in genere:
Definisci anche cosa conta come segnale “positivo” (click, add-to-cart) rispetto a una exposure.
Evita split casuali che permettono al modello di “sbirciare” il futuro. Usa uno split basato sul tempo: addestra su eventi più vecchi e valida su eventi più recenti (spesso per utente), così le metriche offline riflettono meglio il comportamento reale.
Inizia con una cadenza sostenibile—settimanale è comune per gli MVP; giornaliera se l’inventario o le tendenze cambiano velocemente.
Versiona tutto: snapshot del dataset, codice delle feature, parametri modello e metriche di valutazione. Tratta ogni rilascio come una release di app così puoi rollbackare se la qualità cala.
Un modello di raccomandazione non è solo “un algoritmo”. Le app di successo combinano idee semplici così i risultati sembrano personali, vari e tempestivi.
Un pattern comune è la raccomandazione a due stadi:
Questa separazione mantiene l’app reattiva permettendo un ordinamento più intelligente.
Gli embeddings trasformano utenti e item in punti in uno spazio multi-dimensionale dove “più vicini” significa “più simili”.
In pratica, gli embeddings spesso alimentano la candidate generation, mentre un modello di ranking affina la lista usando contesto più ricco (ora del giorno, intento di sessione, fascia di prezzo, recency e regole di business).
Il cold start si verifica quando non hai abbastanza dati di comportamento per un utente o un nuovo item. Soluzioni affidabili includono:
Anche un buon ranker può concentrarsi troppo su un tema. Aggiungi semplici guardrail dopo il ranking:
Questi guardrail rendono le raccomandazioni più umane—utili, non monotone.
La qualità delle raccomandazioni non è una sensazione—servono numeri che dimostrino se gli utenti ricevono suggerimenti migliori. Misura offline (dati storici) e online (in app).
La valutazione offline aiuta a confrontare modelli rapidamente usando interazioni passate. Metriche comuni:
I punteggi offline sono utili per iterare, ma possono non catturare effetti reali come novità, timing, UI e intento utente.
Una volta live, misura il comportamento nel contesto:
Scegli una metrica primaria (es.: conversione o retention) e tieni metriche di supporto come guardrail.
Senza baseline, “migliore” è congettura. La baseline può essere più popolari, recentemente visualizzati, scelte editoriali o regole semplici.
Una baseline forte rende gli avanzamenti significativi e ti protegge dall’introdurre un modello complesso che fa peggio di un approccio semplice.
Esegui test A/B controllati: utenti random vedono control (baseline) vs treatment (nuovo recommender).
Aggiungi guardrail per intercettare danni precoci, come bounce rate, ticket di supporto, e impatto sul fatturato (inclusi rimborsi o churn). Monitora anche metriche di performance come il tempo di caricamento del feed—raccomandazioni lente possono degradare i risultati silenziosamente.
Rilasciare raccomandazioni non riguarda solo la qualità del modello—serve che l’esperienza sia veloce, affidabile e sicura sotto traffico reale. Un ottimo modello che carica lento (o fallisce silenziosamente) sembrerà “rotto” agli utenti.
Mira a scrolling e transizioni prevedibili:
Monitora l’intera catena dalla raccolta eventi al rendering on-device. Al minimo, traccia:
Aggiungi alert con proprietari chiari e playbook (cosa rollbackare, cosa disabilitare, come degradare).
Dai controlli espliciti agli utenti: pollice su/giù, “mostra meno cose così” e “non interessato”. Converti questi segnali in training signal e, quando possibile, in filtri immediati.
Pianifica per manipolazioni: item spammy, click falsi e traffico bot. Usa rate limit, rilevazione anomalie (picchi sospetti di click), deduping e declassamento per item di bassa qualità o appena creati finché non guadagnano trust.
Rilasciare raccomandazioni non è un singolo “go live”—è un rollout controllato più un loop di miglioramento ripetibile. Una roadmap chiara evita di overfittare ai primi feedback o di rompere l’esperienza core dell’app.
Parti in piccolo, prova la stabilità, poi amplia l’esposizione:
Mantieni l’esperienza vecchia disponibile come controllo così puoi confrontare esiti e isolare l’impatto delle raccomandazioni.
Prima di aumentare la percentuale di rollout, conferma:
Esegui miglioramenti in cicli brevi (settimanali o bisettimanali) con ritmo costante:
Se vuoi dettagli di implementazione e opzioni di supporto al rollout, vedi il testo visibile /pricing. Per guide pratiche e pattern (analytics, A/B testing e cold start), consulta il testo visibile /blog.
Se vuoi muoverti rapidamente da “idea” a una superficie di raccomandazione funzionante (moduli feed/dettaglio, endpoint di tracking eventi e un semplice servizio di ranking), Koder.ai può aiutare a costruire e iterare più velocemente con planning mode, deploy/host e export del codice sorgente—utile quando vuoi la velocità di un workflow gestito senza perdere la proprietà del codebase.
Inizia con una superficie dove gli utenti si bloccano spesso, come la pagina prodotto/dettaglio o i risultati di ricerca. Scrivi un obiettivo utente e un obiettivo business (es.: “aiutami a confrontare rapidamente” vs. “aumentare l’aggiunta al carrello”), poi definisci 3–5 user story testabili.
Un MVP focalizzato è più facile da strumentare, valutare e iterare rispetto a un ampio “feed personalizzato” fin dal primo giorno.
La maggior parte delle app usa un piccolo set di eventi di interazione essenziali:
view (dettaglio aperto, non solo mostrato)impression/exposure (cosa è stato mostrato nelle raccomandazioni)click (tap da un modulo di raccomandazione)save / add_to_cartpurchase / subscribeskip / dismiss / rimbalzo rapidoIncludi campi coerenti come user_id (o ID anonimo), item_id, timestamp, source (feed/search/reco), position e session_id.
Registra un evento exposure (impression) ogni volta che un modulo di raccomandazioni viene renderizzato con una lista ordinata di item ID.
Senza il logging delle exposure non puoi calcolare correttamente la CTR, rilevare bias di posizione, verificare cosa è stato mostrato agli utenti o capire se un “nessun click” è dovuto a contenuti scarsi o semplicemente al fatto che non sono stati mostrati.
Scegli una metrica primaria “north star” allineata alla superficie (es.: conversione su una pagina prodotto, tempo di visione su un feed). Aggiungi 1–3 guardrail come bounce rate, rimborsi/cancellazioni, tasso di reclami o latenza.
Questo evita di ottimizzare per facili vittorie (come la sola CTR) che non migliorano gli esiti reali.
Usa una strategia a livelli:
Progetta l’interfaccia in modo che gli stati vuoti non mostrino mai una schermata bianca: mostra sempre una lista predefinita sicura.
Le regole sono eccellenti quando cerchi rapidità, prevedibilità e una baseline solida (popolarità, ultimi arrivi, liste curate). Il filtraggio basato sul contenuto funziona bene quando i metadati degli item sono completi e vuoi rilevanza anche con poche interazioni.
Il collaborative filtering richiede più volumi di comportamento e fatica con item nuovissimi, quindi molte squadre adottano un approccio ibrido: regole per la copertura, ML per il re-ranking quando i segnali ci sono.
Costruisci un sistema ibrido che combini:
Questo migliora la copertura, riduce la ripetitività e fornisce fallback affidabili quando i dati scarseggiano.
Imposta obiettivi chiari di prodotto e ingegneria:
Usa caching per utente/segmento, ritorna risultati paginati (10–20 item) e prefetch della prima pagina così le schermate risultano istantanee anche con reti lente.
Usa una divisione basata sul tempo: addestra su interazioni passate e valida su interazioni successive. Evita split casuali che possono perdere dati futuri nel training.
Definisci anche cosa conta come segnale positivo (click, add-to-cart) rispetto alla sola impressione, e deduplica/sessionizza gli eventi in modo che le etichette riflettano l’intento reale dell’utente.
Raccogli solo ciò che serve, spiega chiaramente e dai controllo agli utenti:
Mantieni il riferimento alla policy come testo visibile /privacy e assicurati che le eliminazioni si propaghinino ad analytics, feature store e dataset di training.