Andrea Ruboni – è un esperto di advertising e analisi dati con una vasta esperienza nel settore del B2B, e-commerce e turismo.
Scopri quali sono le nuove frontiere del programmatic advertising e come ottimizzare le campagne con l’advertising dinamico basandolo sulle performance.
“Pillola azzurra, fine della storia… Pillola rossa, resti nel Paese delle Meraviglie e vedrai quant’è profonda le Terra del Bianconiglio”. Nel 1999 Morpheus, interpretato da Laurence Fishburne, nel futuristico film Matrix offriva a Neo, impersonificato da Keanu Reeves, la scelta di affrontare la realtà.
La stessa scelta è quella che viene proposta oggi ai brand, che si trovano a fronteggiare una rivoluzione nel campo dell’advertising. L’evoluzione a ritmi serrati dell’intelligenza artificiale, il graduale abbandono dei cookie di terze parti e nuovi canali da presidiare sono i propulsori del cambiamento. Il suo nome è programmatic advertising.
Nel 2026 il 69% della spesa pubblicitaria globale, che supererà per la prima volta la soglia di un trilione di dollari, sarà destinata al digital. Solo cavalcando le nuove tendenze, gli investimenti potranno trasformarsi in reali occasioni di business.
Quali sono le nuove frontiere del programmatic advertising?
Il programmatic advertising è il nuovo modo di creare sponsorizzazioni per raggiungere e attrarre gli utenti. Questo nuovo paradigma di concepire gli investimenti pubblicitari poggia su alcune fondamentali tendenze.
La prima è il ruolo attivo dell’IA agentica nella selezione e nel pricing degli annunci da diffondere. Ricordiamoci che l’intelligenza artificiale è una macchina e ragiona come tale. Ciò significa che agli annunci emozionali saranno preferiti quelli con descrizioni più accurate in ottica SEO e GEO.
Dati più strutturati, il confronto tra prezzi e l’efficienza delle transazioni sposteranno il peso della bilancia tra i competitor. Così come lo farà il presidio di nuovi canali preferiti dagli utenti.
Il 2026 sarà contrassegnato da una forte predominanza della Connected TV (CTV) e dei mobile game. Ugualmente, i Digital Out-of-Home (DOOH) si evolveranno grazie all’integrazione mobile e al geofencing, per creare percorsi personalizzati di programmatic advertising.
Infine, una terza tendenza è la crescente rilevanza dell’advertising RMN (Retail Media Network). Si tratta di rivenditori che mettono a disposizione i propri spazi pubblicitari, sia fisici che online, forti di una mole enorme di dati first-party.
Sono un’alternativa più allettante rispetto ai wallet garden, non solo in termini di reach, ma anche di personalizzazione.
Privacy sandbox e gestione dei tracciamenti di prima parte
In ambito di programmatic advertising è necessario affrontare il tema della privacy e dei cookie di terze parti. La Direttiva ePrivacy e il GDPR in Europa e il Codice privacy e le Linee guida del Garante in Italia, hanno ridisegnato i confini delle sponsorizzazioni.
Dopo una prima fase di spiazzamento, molti brand hanno cominciato ad abbandonare o limitare l’uso di cookie di terze parti per potenziare i dati proprietari. Sono tali informazioni ad essere oggi gli unici che contano.
Ma accanto ad essi, si è fatto strada un nuovo modello di profilazione: la privacy sandbox, lanciata da Google nel 2019. La Privacy Sandbox ha l’obiettivo di sostituire i cookie di terze parti trovando un equilibrio tra privacy e l’advertising dei brand. Non riguarda, invece, i cookie di prima parte.
Fonda la sua funzionalità su API distinte (come Topics API, Protected Audience API, ecc.) che raccolgono informazioni nei browser e rilasciano dati aggregati e temporanei.
È anche a fronte di questo nuovo metodo di tracciamento che i marchi stanno rivalutando l’addio ai cookie di terze parti come un’opportunità di fidelizzazione.
Dimostrare agli utenti di rispettare i loro dati personali crea quel consenso necessario per ottenere più informazioni di prima parte e fiducia.
Come usare il cross selling per incrementare le vendite
Come usare la misurazione incrementale nell’advertising
La misurazione incrementale nel programmatic advertising risponde alla domanda: quante conversioni sono avvenute realmente grazie agli annunci? Per rispondere bisogna sottrarre al numero di utenti che hanno compiuto un’azione quelli che l’avrebbero fatto ugualmente anche senza promozione.
Per saperlo, ci si affida al lift test. Si creano due gruppi: il primo (gruppo test) riceve l’annuncio, mentre il secondo (gruppo di controllo) non lo visualizza. Terminata la prova, si confrontano le conversioni dovute agli annunci e quelle totali registrate. La differenza rappresenta l’incremento attribuibile all’advertising.
Esistono differenti tipologie di test. Il primo è il conversion lift, procedura offerta da molte piattaforme (Meta, Google, ecc.) che prevede la creazione di gruppi randomizzati dalla piattaforma stessa. Il vantaggio è una targettizzazione precisa degli utenti, lo svantaggio è che le misurazioni sono prodotte dai publisher stessi.
Quando è più complesso randomizzare a livello utente o quando gli annunci sono diffusi su canali generalisti (Tv, radio, out-of-home), si può ricorrere al geo-testing. Il confronto, in questo caso, viene effettuato su differenti aree geografiche simili tra loro. È meno preciso del conversion lift, ma rappresenta comunque un’ottima alternativa.
Lo scopo per entrambe è calcolare il ROAS incrementale al fine di allocare il budget in maniera ottimale.
Quando ottimizzare l’advertising dinamico basandolo sulle performance?
La misurazione incrementale nell’advertising è funzionale all’ottimizzazione delle performance degli annunci. I test combinano una serie di fattori, tra cui creatività, copy, prezzo e call to action.
Grazie al programmatic advertising dinamico, è possibile calibrare gli elementi delle campagne basandosi sui risultati raggiunti dalle differenti alternative. A fronte dei dati di conversione registrati sulle diverse combinazioni, è possibile modificare gli annunci in tempo reale prediligendo i mix più performanti.
È un processo continuo, per massimizzare i risultati in base ai comportamenti degli utenti e per ottimizzare l’allocazione delle risorse. Esiste, però, il momento giusto per avviare tale revisione.
Innanzitutto, occorre disporre di volumi adeguati di conversioni. L’errore dietro l’angolo è intervenire dopo pochi giorni di campagna, quando i dati raccolti sono esigui per essere significativi. Il rischio è quello di escludere combinazioni che avrebbero potuto rivelarsi più efficaci con un campione più ampio.
Secondo accorgimento: scegliere la metrica corretta. Lo scopo è capire quanto rende il programmatic advertising. Quindi, il KPI più indicato è il ROAS incrementale. Se si optasse, ad esempio, per il CTR (click-through rate) i risultati potrebbero conteggiare pure coloro che avrebbero compiuto un’azione anche senza l’annuncio.
Adv Media Lab struttura e gestisce per i propri clienti misurazioni di advertising con un approccio pratico, data-driven e orientato ai risultati.
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Andrea Ruboni è un esperto di advertising e analisi dati con una vasta esperienza nel settore del B2B, e-commerce e turismo. La sua competenza in strumenti come Google Analytics, Google Ads, Meta Ads e Google Tag Manager, insieme alla sua conoscenza approfondita delle soluzioni legate a Cookie Policy e privacy, lo rendono una figura tecnicamente esperta nel campo, pronto a sviluppare sempre nuove soluzioni alle sfide di oggi.
