La frammentazione dei canali e l’intelligenza artificiale rendono più articolata la valutazione degli investimenti pubblicitari. Per gli advertiser diventa essenziale comprendere dove e come vengono visti i propri annunci.
Il closed pilot annunciato da IAS per ChatGPT Ads (leggi qui) porta il tema della misurazione indipendente anche negli ambienti conversazionali. Ne parliamo con Elisa Lupo, Country Manager Italy, Spain and Portugal di IAS, per capire come cambia la misurazione tra canali nuovi e consolidati.
[Elisa Lupo]
Elisa, in un ecosistema digitale sempre più frammentato, in cui AI, creatività e tecnologia trasformano la comunicazione dei brand, misurare l’efficacia pubblicitaria è diventato strategico. Qual è la visione di IAS e quale ruolo vuole svolgere per garantire maggiore trasparenza e misurabilità degli investimenti?
«Il digital advertising sta entrando in una nuova era. L’intelligenza artificiale cambia il modo in cui nascono i contenuti, le persone cercano informazioni e i brand pianificano le campagne. Intanto, il consumer journey si frammenta tra social, streaming, video digitali ed esperienze conversazionali. Per gli advertiser aumentano le opportunità, ma anche la difficoltà di capire dove gli investimenti generino valore.
Per IAS conta la qualità, non la quantità delle impression: un annuncio deve poter essere visto da una persona reale, comparire in un contesto adatto al brand e raggiungere il mercato giusto. Su queste basi si può misurare anche l’attention e capire come la media quality si traduce in risultati. Una misurazione efficace aiuta a individuare gli sprechi e a correggere le campagne mentre sono ancora attive.
Le informazioni delle piattaforme restano essenziali, ma gli advertiser hanno bisogno anche di misurazioni indipendenti, metodologie trasparenti e definizioni condivise. L’AI può analizzare testi, immagini e audio per comprendere meglio i contenuti: una parola, da sola, raramente basta a stabilire se un contesto sia adatto a un brand. Un’analisi più accurata ne protegge gli standard senza escluderlo da contenuti e audience rilevanti.
La sfida è far evolvere la misurazione di pari passo con la pubblicità, conciliando innovazione e accountability. Per riuscirci serve la collaborazione tra advertiser, agenzie, publisher, piattaforme e partner di misurazione».
L’introduzione della pubblicità in ChatGPT apre nuove opportunità, ma pone anche sfide di trasparenza e misurazione. Come si inserisce in questo scenario la recente integrazione tra IAS e OpenAI e quale valore concreto può offrire ai brand?
«L’AI conversazionale è un ambiente pubblicitario nuovo. Le persone la usano per fare domande, approfondire e confrontare alternative: momenti di scoperta attiva, preziosi per i brand. Ecco perché il contesto in cui appare un messaggio conta ancora di più. Una conversazione cambia a ogni scambio: significato, tono e direzione possono spostarsi, anche verso temi delicati. Valutare la brand suitability richiede quindi una comprensione del contesto che va oltre una lista di parole da escludere.
Per questo abbiamo annunciato l’integrazione di IAS in ChatGPT Ads, che porta la misurazione indipendente di brand safety e suitability in questo nuovo ambiente. Si parte con un closed pilot, con un’estensione più ampia prevista in futuro. Gli advertiser potranno capire meglio dove appaiono i loro annunci, grazie a una prospettiva indipendente che si affianca alle protezioni della piattaforma.
Quelle protezioni sono la base; la misurazione indipendente permette ai brand di valutare l’ambiente rispetto ai propri standard. L’obiettivo è portare nelle esperienze AI-native gli stessi principi di trasparenza e accountability richiesti al digital advertising: standard di suitability chiari, reporting significativo e metodologie capaci di evolvere con il formato.
Per i brand significa fare testing e learning su basi più solide: raccogliere evidenze, valutare i rischi e capire come inserire il canale nella propria media strategy, sempre nel rispetto della privacy e della riservatezza delle conversazioni personali.
Questa collaborazione racconta un impegno più ampio: ovunque le persone interagiscano e i marketer investano, la misurazione indipendente della media quality deve esserci. Costruire queste basi fin dal primo giorno permette all’innovazione di crescere sulla fiducia».
Social media, creator economy e Connected TV rendono il panorama pubblicitario sempre più complesso e frammentato. Come evolve l’offerta di IAS per aiutare i brand a garantire la media quality, misurare l’efficacia delle campagne e massimizzare il ROI in questi canali?
«Social, creator e CTV hanno un denominatore comune: gli advertiser vogliono sapere che qualità di media stanno comprando. Ogni canale, però, ha le sue regole e richiede un approccio su misura.
Sui social i contenuti corrono veloci e gli annunci compaiono in feed altamente personalizzati. Con IAS Social Optimization gli advertiser applicano le proprie preferenze di brand suitability prima ancora di acquistare l’impression, orientando gli investimenti verso ambienti appropriati e riducendo l’esposizione a contenuti fuori dagli standard del brand.
Media quality ed efficienza vanno a braccetto. In un test controllato descritto in una nostra ricerca, un advertiser del settore assicurativo che ha utilizzato IAS Social Optimization ha ridotto del 38% il suitability fail rate e del 18% i CPM della piattaforma. I risultati variano in base alla campagna e alla sua configurazione, ma il caso mostra che controlli più precisi possono proteggere il brand e sostenere la performance.
Con creator e influencer bisogna guardare oltre il singolo post: capire chi parla, che cosa dice e quanto i suoi messaggi siano coerenti con i valori del brand. Due voci dello stesso settore possono avere visioni molto diverse. La nostra ricerca Industry Pulse 2026 conferma l’interesse degli advertiser per la creator suitability e per segnali utili a individuare possibili disallineamenti.
Nel video, il significato nasce dall’intreccio di immagini, parlato, testi a schermo e suoni. IAS utilizza un’analisi multimediale basata sull’AI, che arriva fino al singolo frame e consente di comprendere i contenuti con una precisione che le sole keyword non possono garantire.
Nella CTV servono visibilità sulla qualità dell’impression e sul contesto in cui viene erogata. Verifica dell’erogazione, protezione dall’invalid traffic e trasparenza sui contenuti sono indispensabili per rendere gli investimenti in streaming misurabili. Per progredire servono anche la collaborazione con piattaforme e publisher, l’accesso ai segnali necessari e metodologie chiare.
La direzione è trasformare la misurazione in decisioni: usare i risultati per migliorare le campagne e attivare i controlli disponibili. Poiché le funzionalità cambiano da un ambiente all’altro, è fondamentale garantire trasparenza su copertura e metodologie. Sapere cosa si compra aiuta a ridurre gli sprechi, allocare i budget con più consapevolezza e creare le condizioni per campagne più efficaci e un ROI migliore».