La pubblicità sta imparando a parlare
Taboola riporta tassi di click-through dal 15% al 25% su piattaforme conversazionali, superando il programmatico tradizionale. Il futuro è agentico.
Il programmatico tradizionale perde terreno mentre gli agenti AI negoziano acquisti media in modo autonomo
Un tasso di click-through tra il 15% e il 25% suona come un errore di misurazione, non come una metrica pubblicitaria reale. Eppure è esattamente il numero che Adam Singolda, CEO di Taboola, dichiara di osservare su DeeperDive, la piattaforma conversazionale dell’azienda dove un terzo di milione di domande al giorno genera conversioni che il programmatico tradizionale non si sogna nemmeno. «Non ho mai visto numeri come quelli», ha detto Singolda nei giorni scorsi, riferendosi proprio a quei tassi di click-through generati attraverso le interazioni conversazionali. E ha aggiunto una frase che vale come diagnosi: «Il tasso di conversione numero uno arriva dagli LLM».
I numeri che uccidono il banner
DeeperDive non è un widget in più accanto ai contenuti: è un motore che risponde a domande, e in quel processo produce qualcosa che gli editori non hanno praticamente mai posseduto in forma sistematica — dati di prima parte sulla curiosità dei lettori, che mostrano esattamente cosa vogliono sapere, domanda per domanda. Un terzo di milione di query al giorno non è un campione statistico marginale: è un flusso costante di segnale di intento, molto più ricco del clic su un banner o dell’impression su un’asta programmatica. Ed è proprio quella ricchezza di segnale, secondo Singolda, a spiegare perché le interazioni conversazionali convertano meglio di qualunque campagna display tradizionale.
Ma come è possibile che un’interfaccia conversazionale superi le performance del programmatico, costruito in vent’anni di ottimizzazione algoritmica su header bidding e real-time bidding? La risposta non è nell’interfaccia in sé, ma nell’architettura che sta sotto — un’architettura che Singolda descrive senza mezzi termini come il rimpiazzo dell’intero impianto su cui si è retta la pubblicità digitale.
Agenti che parlano ad agenti: il nuovo stack pubblicitario
Per capire la radice di questi numeri, bisogna guardare al protocollo che sta sostituendo l’asta in tempo reale. Singolda non usa mezze misure: «Comprare programmaticamente è arcaico, non sofisticato, vecchia scuola e sparirà», ha dichiarato, prevedendo che il modello venga sostituito da una «negoziazione agente-ad-agente» costruita su Model Context Protocol e altri standard AI. L’MCP, in sostanza, è un protocollo che permette a un modello linguistico di interrogare ed eseguire azioni su sistemi esterni in modo strutturato — la stessa logica per cui un assistente AI può oggi prenotare un tavolo o comprare un biglietto senza che un umano compili un form. Applicato alla pubblicità, significa che non sarà più un’asta in millisecondi tra piattaforme di demand-side e supply-side a decidere quale annuncio appare, ma una trattativa diretta tra l’agente del brand e l’agente del publisher, che negoziano condizioni, prezzo e contesto come farebbero due buyer umani, solo molto più velocemente.
Questo non è teoria da conference talk. Taboola ha già aperto la sua piattaforma a Claude Skills di Anthropic, costruita proprio sopra i Model Context Protocol, integrando quindi la capacità degli agenti Claude di interagire nativamente con l’infrastruttura pubblicitaria dell’azienda. E Omnicom, uno dei network di agenzie più grandi al mondo, non si è limitata a testare l’idea in laboratorio: secondo quanto riportato, ha già eseguito acquisti media reali per diversi clienti usando un framework ad agenti, con transazioni descritte come vero e proprio «agent to agent buying». Non è più una demo a un evento di settore: sono soldi reali che passano da un agente software a un altro, senza che una persona clicchi “conferma” su una dashboard di trading desk.
Il parallelo tecnico più calzante è quello con il passaggio dalle API REST agli agenti autonomi nel software enterprise: prima chiamavi una funzione e aspettavi una risposta strutturata, ora deleghi un obiettivo e l’agente decide come raggiungerlo, chiamando a sua volta altri servizi. La pubblicità programmatica, con le sue centinaia di parametri di targeting configurati a mano in un’interfaccia DSP, assomiglia sempre più a quella prima generazione: precisa, ma rigida e presidiata da operatori umani ad ogni passaggio. Il modello agent-to-agent sposta la complessità dentro il protocollo stesso. E mentre questo stack prende forma, chi possiede contenuti — publisher, media company, chiunque monetizzi traffico — si trova di fronte a un bivio piuttosto netto: adattarsi all’infrastruttura conversazionale o restare fermo su un modello che perde terreno visibilmente ogni mese.
Cosa cambia per chi pubblica: il traffico che non c’è più
La transizione non è solo tecnica: ha un costo immediato in termini di audience, e i numeri lo confermano da entrambi i lati del tavolo. Singolda parla di un calo intorno al 20% nel traffico di ricerca su vari editori, dovuto in gran parte alle esperienze di ricerca basate sull’IA di Google. Il quadro coincide con quanto rilevato da Digital Content Next, secondo cui la maggioranza dei siti membri dell’associazione — tra testate giornalistiche e piattaforme di entertainment — ha registrato perdite di traffico da Google Search comprese tra l’1% e il 25%. Non è un dato isolato o un caso specifico di un singolo editore: è una tendenza strutturale che coincide, non a caso, con l’espansione delle risposte generate direttamente nella pagina dei risultati di ricerca, che tolgono all’utente il motivo stesso di cliccare su un link esterno.
In questo scenario, piattaforme come DeeperDive non sono solo una nuova linea di prodotto: diventano il tentativo di intercettare quel traffico prima che sparisca del tutto, offrendo agli editori un canale alternativo dove l’attenzione del lettore si trasforma in dati di prima parte e, secondo i numeri diffusi da Taboola, in conversioni molto più alte. Il futuro di Internet, per usare le parole con cui Singolda descriveva la visione dell’azienda già al lancio della piattaforma, sarà «sempre più conversazionale e agentico» — una previsione che oggi, tra Claude Skills integrate nello stack pubblicitario e acquisti media eseguiti da agente ad agente, comincia ad avere numeri concreti a supporto, non solo slogan da keynote.
Per chi costruisce l’infrastruttura pubblicitaria — publisher, agenzie, fornitori di ad tech — la domanda non è più se adottare agenti AI nel proprio stack, ma con quale protocollo, quale piattaforma e quale velocità farlo. Il programmatico non sparirà da un giorno all’altro, ma ogni punto percentuale di traffico organico che Google Search continua a togliere agli editori è un punto percentuale che l’infrastruttura conversazionale, se ben costruita, può provare a recuperare — prima che non ci sia più nulla da recuperare.
