Google ha promesso un 7% di conversioni in più

Il costo per conversione però è più che raddoppiato in alcuni casi documentati, mettendo a rischio la redditività.

Sette per cento in più di conversioni. È il numero che Google ha scelto per vendere il passaggio a AI Max per le campagne di ricerca, uscito dalla fase beta la scorsa settimana. Un numero abbastanza preciso da sembrare credibile, abbastanza vago da non dire quasi nulla. Perché la domanda che nessuno nel comunicato stampa si è posto è questa: se il costo per conversione raddoppiasse, quel 7% varrebbe ancora qualcosa? Spoiler: in almeno un caso documentato, il costo non è raddoppiato. È più che raddoppiato.

Il paradosso annunciato

Google ha costruito la narrativa attorno a AI Max come se si trattasse di un aggiornamento naturale, quasi inevitabile. Quindici anni di Dynamic Search Ads — una delle funzionalità storiche di Google Ads — vengono archiviati e sostituiti da un sistema basato sull’intelligenza artificiale che espande automaticamente la corrispondenza dei termini di ricerca, personalizza i testi degli annunci e allarga gli URL di destinazione. A partire da settembre, le campagne ancora configurate con le impostazioni legacy verranno aggiornate automaticamente senza che gli inserzionisti debbano fare nulla. Entro la fine dello stesso mese, il processo sarà completato per tutte le campagne idonee.

Il tempismo non è casuale. Google sa benissimo che i DSA erano già stati abbandonati di fatto: la spesa dei clienti sugli annunci dinamici era scesa quasi a zero, e molte agenzie avevano già disattivato la funzione autonomamente, senza aspettare un ordine dall’alto. Deprecare qualcosa che nessuno usa più è facile. La domanda più interessante è un’altra: perché presentarlo come un passo avanti, invece di ammetterlo come una normalizzazione di tendenze già in atto?

I numeri scomodi

Prendiamo i dati di Google alla lettera: il 7% di conversioni in più “con un CPA/ROAS simile”. Quella parola — “simile” — è dove si nasconde il problema. Un’analisi condotta su oltre 250 campagne retail, risalente allo scorso novembre, ha rilevato che AI Max generava conversioni con un ritorno sulla spesa pubblicitaria inferiore di circa il 35% rispetto ai tipi di corrispondenza tradizionali. Non è una variazione marginale. È la differenza tra una campagna profittevole e una che brucia budget.

Il caso più imbarazzante per Google è quello documentato da Xavier Mantica, che ha tracciato un confronto diretto su quattro mesi di test: con AI Max, il costo per conversione si è attestato a 100,37 dollari. Con la corrispondenza a frase tradizionale, lo stesso parametro era 43,97 dollari. Più del doppio. Se questo fosse un prodotto finanziario, qualcuno starebbe già chiedendo ai regolatori di guardare come vengono comunicati i rendimenti agli investitori. Nel settore pubblicitario, invece, è sufficiente inserire un asterisco e scrivere “risultati che possono variare”.

La struttura del problema è sistemica, non episodica. Quando un sistema AI espande automaticamente la corrispondenza delle query e allarga gli URL di destinazione, l’inserzionista perde granularità. Paga per traffico che non avrebbe scelto, verso pagine che forse non avrebbe selezionato, in risposta a intenzioni di ricerca che non corrispondono esattamente a ciò che vende. Google ottimizza per le proprie metriche di volume. L’inserzionista ottimizza per il margine. Questi due obiettivi non sono la stessa cosa, e AI Max non risolve la tensione — la amplifica. Vale anche la pena chiedersi se l’automazione forzata di settembre sollevi questioni di trasparenza rilevanti sotto il profilo delle normative antitrust europee, in un momento in cui la Commissione europea osserva da vicino le pratiche di Google nel mercato della pubblicità digitale.

La corsa all’AI e i suoi perdenti

Mentre Google consolida il controllo sul proprio inventario, i concorrenti si muovono su fronti diversi. A marzo 2026, Microsoft ha lanciato una dashboard dedicata alle performance AI che, per la prima volta, offre agli inserzionisti dati su quanto spesso i loro contenuti vengono citati nelle risposte generative degli assistenti. Non è un dettaglio secondario: secondo l’annuncio ufficiale di Microsoft Advertising, la tecnologia di grounding di Microsoft alimenta quasi ogni grande assistente AI presente sul mercato. Chi controlla il grounding, controlla la visibilità. E Microsoft sembra voler rendere esplicita questa posizione infrastrutturale, trasformandola in un argomento commerciale diretto agli inserzionisti che iniziano a chiedersi dove finiscono i loro contenuti nel mondo dei risultati generativi.

Amazon si muove in modo ancora più interessante. Il server MCP di Amazon Ads è ora in beta aperta e si basa sul Model Context Protocol, uno standard aperto per la comunicazione tra sistemi AI e strumenti esterni. In pratica, traduce istruzioni in linguaggio naturale in chiamate strutturate all’API di Amazon Ads. La scelta di appoggiarsi a uno standard aperto — invece di costruire un sistema proprietario chiuso — è una mossa che merita attenzione. Significa che agenti AI di terze parti possono integrarsi con Amazon Ads senza passare da un’interfaccia controllata da Amazon. È un’architettura deliberatamente permeabile, in netto contrasto con la logica di Google, dove ogni aggiornamento tende a portare gli inserzionisti più dentro la piattaforma, non fuori.

Il quadro che emerge è questo: Google spinge verso l’automazione totale, promette efficienza e consegna agli inserzionisti meno controllo e, in alcuni casi documentati, costi più alti. Microsoft e Amazon costruiscono alternative che, almeno nella retorica, puntano sulla trasparenza e sull’interoperabilità. Chi uscirà da questo ciclo con il vantaggio? Difficile dirlo ora. Quello che si può dire è che gli inserzionisti che hanno accettato passivamente ogni aggiornamento di Google negli ultimi anni hanno spesso pagato il prezzo di quella passività in termini di budget. La domanda vera, mentre settembre si avvicina e l’aggiornamento automatico si fa inevitabile, è se questa volta qualcuno deciderà di fare i conti prima, non dopo.