L’AI fa tornare Tinder alla ribalta: i nuovi algoritmi negli USA fanno aumentare gli utenti annuali

Un trend inversione che il gruppo attribuisce in gran parte a una leva tecnologica, ovvero gli algoritmi migliorati con l'aiuto dell'intelligenza artificiale

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L’AI fa tornare Tinder alla ribalta: i nuovi algoritmi negli USA fanno aumentare gli utenti annuali

Dopo tre anni e mezzo di declino, Tinder ha ritrovato il soffio. Gli utenti attivi giornalieri negli Stati Uniti sono tornati a crescere su base annuale a ottobre, ha rivelato a Reuters il direttore finanziario di Match Group, la società che possiede l’app, in quella che rappresenta una pietra miliare nel lungo percorso di rilancio del servizio di incontri più famoso del mondo. Il segnale arriva dopo un altro passaggio simbolico, perché già a settembre gli utenti attivi giornalieri a livello globale erano tornati a crescere per la prima volta dal 2022. Un trend inversione che il gruppo attribuisce in gran parte a una leva tecnologica, ovvero gli algoritmi migliorati con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.

Il meccanismo, ha spiegato il CFO Steve Bailey, è semplice da raccontare. L’AI viene usata per analizzare dati non strutturati, come le conversazioni e i comportamenti degli utenti, e identificare persone più compatibili tra loro, mostrando profili che hanno maggiori probabilità di trasformarsi in un match vero. Lo swiping a caso, il gesto meccanico di scorrere centinaia di profili, ha stancato soprattutto i più giovani. La Gen Z, si legge nella ricostruzione di Reuters, manifesta una crescente disillusione verso lo scorrimento infinito di profili, e quell’affaticamento si traduceva in un’engagement più debole e in utenti che abbandonavano l’app. Non a caso il settore intero si sta convertendo all’AI, e non solo Match Group.

I numeri del terzo trimestre raccontano un gruppo in transizione ma in netto miglioramento. Il calo globale degli utenti attivi giornalieri di Tinder nel trimestre si è fermato all’1 per cento, contro un calo del 10 per cento registrato un anno prima. Il quartier generale punta a tradurre il ritorno degli utenti in una crescita sostenibile dei ricavi dal 2027. Il chief executive Spencer Rascoff ha detto che le funzioni Tinder Sparks ed Events, insieme ai Group Hangouts, hanno mostrato la migliore performance trimestrale da quando l’azienda li traccia. Match Group ha poi stimato per il quarto trimestre ricavi tra gli 865 e gli 875 milioni di dollari, praticamente in linea con le attese degli analisti di LSEG, che puntavano su 871,4 milioni.

La scommessa sull’AI ha però un costo. La società prevede di spendere circa 10 milioni di dollari in strumenti di intelligenza artificiale nel 2026 e, per assorbire la spesa, ha deciso di rallentare le assunzioni, senza però arrivare a licenziamenti. Una scelta prudente in un momento in cui gli investimenti in AI delle grandi società tecnologiche sono sotto la lente degli investitori, scottati dai bilanci record di Alphabet e Amazon e dai dubbi sulla velocità con cui quella spesa tornerà a produrre profitti.

Nel frattempo anche il resto del gruppo mostra segnali contrastanti ma incoraggianti. Nel terzo trimestre i ricavi complessivi di Match Group sono stati di 891 milioni di dollari, in calo del 3 per cento, ma l’EBITDA aggiustato è balzato del 14% a 344 milioni, mentre Hinge, l’app rivale più diretta di Tinder nel gruppo, è cresciuta a doppia cifra. Il consiglio ha inoltre approvato un dividendo di 0,20 dollari per azione, un segnale di fiducia verso i mercati. E fuori dai confini di Match, il settore si sta consolidando, con Bumble che a ottobre ha accettato un’offerta da 1,3 miliardi di dollari di Ithaca Holdings per uscire dalla borsa dopo anni di difficoltà nel rilanciare la crescita.

La lezione per chi segue il mondo dell’AI è che l’intelligenza artificiale non serve solo a generare testo o immagini. Nel dating funziona come un motore di compatibilità, capace di leggere segnali che nessun algoritmo tradizionale poteva cogliere. Se la ripresa di Tinder si confermerà nei prossimi trimestri, il caso diventerà un esempio concreto di come l’AI applicata ai dati degli utenti possa rivitalizzare un prodotto maturo. Il prossimo appuntamento è già fissato, perché occorrerà capire se gli utenti tornati a ottobre resteranno e soprattutto se torneranno anche a pagare.

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