Secondo l’annuncio di Google, il dato arriva dall’azienda stessa e non da una verifica indipendente
Il 26% non è un dettaglio tecnico da comunicato. È la differenza tra dimostrare il ritorno incrementale di una campagna o continuare a spendere al buio. Secondo l’annuncio ufficiale di Google, diffuso ieri, gli inserzionisti che collegano dati offline e app a Data Manager registrano un aumento medio del 26% del ROAS incrementale. In pratica: vendite che non ci sarebbero state senza quell’investimento pubblicitario. Va detto subito che il dato arriva da Google stessa, non da un ente indipendente: è un annuncio di prodotto, non una verifica esterna.
Il numero non viaggia da solo. Gli inserzionisti che usano le conversioni avanzate ottengono in media un aumento dell’11% delle conversioni su Search rispetto agli import standard. Chi rafforza i propri dati con il Google tag gateway osserva in media un aumento del 14% delle conversioni, che supera il 20% per le campagne Demand Gen. Sono cifre coerenti tra loro e raccontano una progressione: più dati si collegano, più il sistema misura con precisione, più il ritorno cresce.
Da dove vengono questi numeri? Non da un nuovo modello di attribuzione, né da un ritocco all’algoritmo di ottimizzazione. Nascono da un’infrastruttura dati completamente diversa: la capacità di collegare ciò che accade offline — in negozio, al telefono, in app — con ciò che la piattaforma vede online. La tesi di fondo è semplice e controintuitiva: la qualità dei dati, non l’intelligenza artificiale, è la leva che sposta davvero il ritorno.
Perché i vecchi MMM non bastano più
I modelli di marketing mix tradizionali, progettati per i media offline e per la costruzione del brand, non sono mai riusciti a misurare davvero i media performance, come le campagne Search, e le campagne guidate dall’AI. Lo spiega Google presentando il suo modello Meridian, aperto a tutti gli inserzionisti. Il limite è storico: questi strumenti nascono per la televisione e la radio, non per un’asta in tempo reale dove ogni clic è un dato.
La risposta più recente arriva con Meridian GeoX, presentato in anteprima a Google Marketing Live lo scorso maggio, con i test previsti per la fine dell’anno. Il principio è la calibrazione dei modelli con esperimenti di incrementalità, non la semplice raccolta di più dati. Accanto al modello c’è il Data Manager API, costruito sullo standard Event and Conversions API (ECAPI) definito da IAB Tech Lab. Il Google tag gateway, con il suo 14% di conversioni in più, è la dimostrazione pratica: la forza dei dati collegati è la nuova unità di misura.
La calibrazione è il nuovo campo di battaglia
La partita non è solo di Google. Amazon Marketing Mix Models combina i dati first-party degli inserzionisti con i segnali retail e media di Amazon per costruire modelli di marketing mix più accurati e ottimizzare l’allocazione del budget tra i canali. Il prodotto include opzioni come Data Feed, API e BYOM in Amazon Marketing Cloud. Il vantaggio di Amazon è evidente: ha accesso diretto ai segnali di acquisto, non solo ai clic.
Meta spinge nella stessa direzione. Il suo blog aziendale sostiene la tesi di calibrare il MMM con esperimenti di incrementalità, la stessa su cui si basa Meridian GeoX di Google. E c’è un dato che rende la questione concreta: secondo uno studio condotto da Analytic Edge, riportato da Meta sul suo blog business, quando il MMM veniva calibrato con esperimenti, il ROI misurato variava del 29%. Non è una questione accademica: se il modello non è calibrato, anche il budget allocato è sbagliato di conseguenza.
Il terreno comune è la calibrazione. Amazon ha i segnali retail, Meta ha gli esperimenti, Google ha lo standard aperto. Ognuno ha un interesse evidente in questa partita: chi controlla lo standard di calibrazione controlla l’allocazione dei budget. Per chi pubblica online, la conseguenza è immediata: senza dati collegati e test incrementali si resta fuori dalla discussione su dove vanno i soldi.
Collegare i dati offline e app, e calibrare i modelli con esperimenti, è il nuovo biglietto d’ingresso per ottenere budget incrementali. Chi non lo fa spende per essere misurato male.
