- Come l'intelligenza artificiale sta cambiando il percorso d'acquisto
- ChatGPT Ads arriva in Italia: cosa cambia per gli inserzionisti
- Quali formati pubblicitari si possono attivare sugli LLM?
- Come misurare le performance delle campagne sugli LLM
- Dove inserire le campagne sugli LLM nel Media Mix del 2027?
- Media 2027: le aziende devono prepararsi a competere anche nelle conversazioni AI
Fino a poco tempo fa cercare un prodotto online significava quasi sempre partire da Google, visitare diversi siti, confrontare le alternative e arrivare alla scelta d'acquisto.
Oggi, invece, una parte crescente di questo percorso si sviluppa attraverso una conversazione con l'intelligenza artificiale: gli utenti chiedono a ChatGPT quale software scegliere per la propria azienda, quale televisore acquistare con un determinato budget o quale fornitore sia più adatto alle proprie esigenze, ricevendo una risposta che ha già confrontato caratteristiche, prezzi e possibili alternative.
Per chi gestisce un eCommerce o investe in Digital Advertising questo cambiamento ha introdotto una nuova opportunità: intercettare i potenziali clienti mentre stanno ancora valutando cosa acquistare attraverso annunci pertinenti al contesto della conversazione.
L'arrivo di ChatGPT Ads in Italia e lo sviluppo dei nuovi formati pubblicitari nelle esperienze AI di Google, hanno sancito l'ingresso concreto dell'Advertising conversazionale nei canali da valutare nella pianificazione Media del 2027.
Come l'intelligenza artificiale sta cambiando il percorso d'acquisto
La crescita degli strumenti di AI generativa sta già producendo effetti misurabili sui comportamenti di ricerca e acquisto online.
Secondo un'analisi di Adobe Analytics pubblicata a gennaio 2026, durante la stagione dello shopping natalizio statunitense, dal 1° novembre al 31 dicembre 2025, il traffico verso i siti retail proveniente dagli strumenti di AI generativa è aumentato del 693,4% rispetto all'anno precedente. Il dato riguarda le visite generate tramite clic da questi strumenti e, sebbene il loro peso sul traffico complessivo sia ancora contenuto, evidenzia una crescita significativa del canale.
La stessa Adobe, in una ricerca condotta su 5.000 consumatori statunitensi nel 2025, aveva rilevato che il 39% aveva già utilizzato strumenti di AI generativa per lo shopping online. Tra le attività più frequenti emergevano la ricerca di informazioni sui prodotti (55%), le raccomandazioni d'acquisto (47%) e la ricerca di offerte (43%).
(Fonte: Adobe Analytics — Marzo 2025)
Questi dati raccontano un cambiamento particolarmente interessante per i Marketing Manager: una parte della valutazione commerciale che prima avveniva sul sito del brand o attraverso una sequenza di ricerche oggi viene anticipata all'interno degli LLM.
Un utente può descrivere le proprie esigenze, specificare il budget, chiarire quali caratteristiche considera indispensabili e chiedere di confrontare diversi prodotti. Quando arriva sul sito del venditore, potrebbe avere già completato una parte rilevante del processo decisionale.
Per le aziende questo significa riconsiderare i punti di contatto lungo il funnel, perché il primo incontro tra consumatore e brand può avvenire sempre più spesso all'interno di una risposta generata dall'AI.
ChatGPT Ads arriva in Italia: cosa cambia per gli inserzionisti
Il 2026 segna un passaggio importante per il mercato pubblicitario: dopo l'avvio dei test negli Stati Uniti a febbraio, OpenAI ha esteso ChatGPT Ads a 31 mercati europei, compresa l'Italia, rendendo disponibile l'accesso self-service tramite Ads Manager dal 31 agosto 2026.
Le aziende possono quindi creare e gestire campagne pubblicitarie direttamente sulla piattaforma, scegliendo obiettivi, budget, creatività e parametri di targeting.
La caratteristica più interessante riguarda il sistema attraverso cui gli annunci vengono selezionati.
Su Google Search, il targeting pubblicitario si è sviluppato storicamente intorno alle parole chiave e ai segnali associati alle ricerche. In ChatGPT, invece, l'AI può interpretare il contesto complessivo della conversazione, individuando esigenze e intenzioni anche quando non vengono espresse attraverso una keyword specifica.
Pensiamo a un utente che scrive: “Sto cercando un gestionale per un'azienda B2B con 30 commerciali. Mi serve una soluzione che si integri con il CRM e consenta di gestire listini personalizzati.”
Da una richiesta di questo tipo emergono numerose informazioni utili: la dimensione dell'organizzazione, il modello commerciale, le funzionalità richieste e alcuni criteri determinanti nella scelta.
Per un'azienda che vende software B2B, quella conversazione può rappresentare un'opportunità pubblicitaria molto qualificata.
Gli annunci di ChatGPT vengono mostrati in spazi dedicati, chiaramente identificati come pubblicitari e separati dalle risposte generate dal modello. Inoltre, la pertinenza pubblicitaria non implica che l'inserzionista possa accedere alle conversazioni private degli utenti.
Questa distinzione è fondamentale anche dal punto di vista strategico: un annuncio acquistato su ChatGPT offre visibilità pubblicitaria, mentre la presenza di un brand nelle risposte organiche dipende da dinamiche differenti, sulle quali intervengono attività di GEO e Brand Presence.
Quali formati pubblicitari si possono attivare sugli LLM?
Il panorama delle ADV sulle piattaforme AI è ancora in evoluzione. ChatGPT dispone già di una piattaforma pubblicitaria dedicata, mentre Google sta sviluppando formati specifici per la ricerca conversazionale. Non tutti gli assistenti AI, però, offrono le stesse possibilità di acquisto.
ChatGPT: annunci contestuali, creatività visual e campagne da catalogo
Su ChatGPT gli annunci standard possono combinare nome dell'inserzionista, logo, headline, descrizione, immagine e link verso una landing page.
Questa impostazione consente di promuovere sia prodotti eCommerce sia servizi, soluzioni software e proposte commerciali rivolte al B2B.
Per il mondo retail, inoltre, OpenAI ha introdotto le campagne basate sui feed di prodotto: gli inserzionisti possono caricare un catalogo strutturato e utilizzare informazioni come immagini, nomi dei prodotti, prezzi e disponibilità per costruire annunci pertinenti alle esigenze degli utenti.
Un'azienda con migliaia di referenze può quindi lavorare sull'intero catalogo, definendo gruppi di prodotti, filtri e priorità commerciali.
Google: Advertising nelle risposte di AI Mode
Anche Google sta portando la pubblicità all'interno delle esperienze di ricerca basate sull'intelligenza artificiale.
A maggio 2026, durante Google Marketing Live, ha presentato nuove sperimentazioni pubblicitarie per AI Mode, con formati che combinano informazioni sui prodotti, elementi visual e spiegazioni generate attraverso Gemini.
L'obiettivo è permettere agli inserzionisti di proporre soluzioni coerenti con le esigenze espresse dall'utente durante una ricerca articolata, avvicinando la fase di scoperta a quella di valutazione e acquisto.
Google sta sviluppando queste esperienze anche attraverso le proprie tecnologie AI Max e Performance Max, integrando progressivamente le nuove opportunità pubblicitarie nell'ecosistema Search. La disponibilità dei singoli formati resta legata ai mercati e alle fasi di sperimentazione.
Microsoft Copilot: dagli annunci Search alle esperienze interattive
Microsoft è stata tra le prime aziende a sperimentare concretamente l'integrazione della pubblicità nelle esperienze di AI conversazionale, utilizzando la propria infrastruttura Microsoft Advertising.
Gli annunci su Copilot possono attingere agli asset delle campagne Search, Shopping e Multimedia, sfruttando il contesto della conversazione per individuare messaggi pertinenti.
I primi risultati comunicati da Microsoft nel 2024 indicavano, per alcune tipologie di annunci orientati alla conversione, CTR superiori del 69% e tassi di conversione superiori del 76% rispetto alle tradizionali esperienze Search. Si tratta di dati interni alla piattaforma, riferiti a specifici formati e contesti, che costituiscono un primo indicatore del potenziale commerciale dell'Advertising conversazionale.
(Fonte: Microsoft Advertising: Ottobre 2024)
Nel 2025 Microsoft ha inoltre presentato le Showroom Ads, un formato interattivo che permette agli utenti di approfondire un prodotto attraverso un'esperienza conversazionale sponsorizzata.
Ad aprile 2026 sono arrivate anche le Offer Highlights, pensate per evidenziare vantaggi commerciali specifici, come spedizione gratuita o ritiro in negozio, nelle esperienze di Copilot, Edge e Bing. Il lancio iniziale riguarda il retail nei mercati anglofoni.
E gli altri LLM?
La presenza di pubblicità sulle piattaforme AI segue modelli differenti. Perplexity, per esempio, aveva sperimentato le sponsored follow-up questions, domande sponsorizzate collegate alle ricerche degli utenti, ma nel 2026 ha deciso di abbandonare il modello pubblicitario per concentrarsi su altre fonti di ricavo.
Anche per questo è importante distinguere gli annunci nelle esperienze Google AI Mode dalle eventuali opportunità all'interno dell'app Gemini: l'esistenza di un formato pubblicitario in una proprietà Google non implica automaticamente la sua disponibilità in tutte le altre.
Per chi pianifica gli investimenti, la priorità è quindi verificare quali inventory siano effettivamente acquistabili nel mercato di riferimento e quali richiedano l'accesso a programmi pilota.
Come misurare le performance delle campagne sugli LLM
Uno dei temi più rilevanti per gli inserzionisti riguarda la misurazione.
Per lungo tempo, l'analisi delle opportunità commerciali generate dagli LLM si è basata prevalentemente sul traffico referral verso il sito web, con una visibilità limitata sulle interazioni avvenute all'interno delle piattaforme.
L'arrivo di strumenti pubblicitari dedicati sta rendendo disponibili metriche più vicine a quelle utilizzate nei tradizionali ecosistemi Media.
ChatGPT Ads consente di monitorare impression, clic, spesa, CTR, CPC, CPM e conversioni, attraverso strumenti di tracciamento come OpenAI Pixel e Conversions API. È inoltre possibile utilizzare parametri UTM per analizzare il traffico all'interno degli strumenti di web analytics.
Per valutare correttamente le campagne sarà importante distinguere il contributo delle diverse sorgenti: visite organiche provenienti dagli LLM, traffico generato dagli annunci e altri canali che possono aver contribuito alla conversione.
Un potenziale cliente potrebbe, per esempio, scoprire un prodotto attraverso ChatGPT, visitare il sito, tornare successivamente tramite Google e acquistare dopo aver ricevuto una campagna di retargeting.
Limitarsi all'ultimo clic rischierebbe di sottostimare il contributo della prima interazione, mentre affidarsi esclusivamente alle conversioni attribuite dalle singole piattaforme potrebbe portare a conteggiare più volte lo stesso risultato.
Per questo motivo, i test dovrebbero essere accompagnati da un framework di misurazione che includa metriche di business, analisi dei percorsi di conversione e, dove possibile, esperimenti di incrementalità.
Dove inserire le campagne sugli LLM nel Media Mix del 2027?
Per le aziende che stanno definendo i budget del prossimo anno, la domanda principale riguarda il ruolo da assegnare all'Advertising conversazionale rispetto ai canali già consolidati.
Google Ads continuerà a intercettare una parte rilevante della domanda esplicita, mentre piattaforme come Meta e TikTok rimarranno centrali per stimolare interesse, lavorare sulla scoperta di nuovi prodotti e sviluppare attività di prospecting e retargeting.
Le campagne sugli LLM introducono un ulteriore punto di contatto, particolarmente interessante nella fase di valutazione, confronto e selezione delle alternative.
La loro collocazione nel funnel dipenderà comunque dal prodotto, dal tipo di annuncio e dalla maturità della domanda. Un formato sponsorizzato su un prodotto con prezzo e disponibilità può intercettare utenti molto vicini alla conversione, mentre una campagna dedicata a un servizio complesso potrebbe contribuire prevalentemente alla generazione di lead qualificati.
Da dove partire concretamente
Per un'azienda che vuole introdurre questo canale nel proprio Media Mix suggeriamo un percorso progressivo, articolato in quattro passaggi:
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Analizzare la domanda e la presenza del brand sugli LLM: individuare le conversazioni e i casi d'uso in cui prodotti e servizi potrebbero essere rilevanti, valutando anche la presenza organica del brand e dei competitor.
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Selezionare prodotti e servizi con maggiore potenziale: partire dalle categorie caratterizzate da buona marginalità, valore medio elevato o processi di acquisto in cui la comparazione svolge un ruolo importante.
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Attivare un test con un budget dedicato: come ipotesi di pianificazione, destinare inizialmente il 5–10% del budget Media testabile alla sperimentazione di nuovi placement AI, senza compromettere le campagne consolidate. La percentuale è un'indicazione strategica da adattare ai volumi di investimento e alle opportunità effettivamente disponibili.
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Misurare il contributo alle vendite e riallocare gli investimenti: valutare qualità del traffico, costo di acquisizione, conversioni e risultati incrementali prima di aumentare la quota di budget.
L'obiettivo è costruire un processo di apprendimento che permetta di capire se e dove il nuovo canale produce risultati migliori, evitando di distribuire la spesa solo in funzione delle novità introdotte dalle piattaforme.
Media 2027: le aziende devono prepararsi a competere anche nelle conversazioni AI
I dati sul comportamento degli utenti e gli investimenti delle principali piattaforme tecnologiche indicano una direzione precisa: una parte crescente dei percorsi di ricerca e acquisto passerà attraverso interfacce conversazionali.
Per gli inserzionisti si apre un nuovo mercato pubblicitario, con formati, logiche di targeting e sistemi di ottimizzazione destinati a evolvere rapidamente.
La sfida per il 2027 sarà comprendere quali opportunità siano già in grado di produrre risultati concreti e quali richiedano ancora una fase di sperimentazione.
Per un imprenditore o un Marketing Manager questo si traduce in una domanda molto pratica: la strategia Media della propria azienda è già strutturata per intercettare i clienti anche quando cercano, confrontano e decidono attraverso l'AI?
La risposta richiede una lettura integrata dei dati, dei canali e dei comportamenti d'acquisto, insieme alla capacità di sperimentare nuovi strumenti mantenendo il controllo su marginalità, costo di acquisizione e ritorno dell'investimento.
In Boraso affianchiamo le aziende nella definizione e gestione di strategie Media orientate alla crescita delle vendite, integrando competenze Advertising, Analytics, CRO e GEO.
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