L’illusione che l’AI ottimizzi le campagne Google degli eCommerce

Negli ultimi anni Google ha costruito intorno al concetto di intelligenza artificiale un’aura quasi mistica, presentando ogni evoluzione della piattaforma come una conquista tecnologica definitiva. Le campagne Performance Max, le strategie di offerta basate su CPA target o ROAS target, gli annunci adattivi, la segmentazione automatica: tutto viene promosso con un messaggio sottinteso molto chiaro — “non pensarci tu, ci pensa l’algoritmo”. È la promessa rassicurante di un sistema intelligente capace di apprendere dai dati, reagire in tempo reale e ottimizzare ogni centesimo investito.

Ma la realtà quotidiana di chi lavora con Google Ads, specialmente nel mondo eCommerce, racconta una storia diversa. La cosiddetta intelligenza artificiale non è un’entità neutrale, né una mente imparziale al servizio dell’inserzionista. È un motore progettato per perseguire gli obiettivi di chi lo ha costruito: Google. E Google non vive per ottimizzare i tuoi utili, ma per massimizzare i suoi ricavi pubblicitari. Ogni funzione “intelligente” della piattaforma, per quanto evoluta, è inserita in un sistema dove l’informazione è asimmetrica: da una parte c’è l’algoritmo, che conosce tutto; dall’altra c’è l’inserzionista, che riceve solo una sintesi parziale dei risultati, filtrata attraverso metriche aggregate.

La logica interna dell’AI rimane nascosta. Nessuno sa davvero quali dati pesano di più nelle scelte che compie l’algoritmo, né quali siano i criteri reali per decidere se un annuncio vada mostrato su YouTube, in rete Display, su Discover o in Ricerca. Gli inserzionisti vedono solo il risultato finale, mentre il processo è un “black box” inaccessibile. In teoria, l’AI dovrebbe apprendere e migliorare continuamente. In pratica, ottimizza solo ciò che riesce a misurare — e se la misurazione è sbagliata, le decisioni lo saranno di conseguenza.

È un punto critico. L’algoritmo può essere molto sofisticato, ma non ha un senso degli affari. Se nel tuo account Google Ads hai impostato erroneamente le conversioni, o se il tracciamento è gonfiato da doppie registrazioni o azioni irrilevanti (come un click su un bottone non significativo), la macchina continuerà a “ottimizzare” quella metrica. Il sistema non si chiede se stai guadagnando davvero, non distingue tra vendite nuove o clienti già acquisiti, non valuta la qualità del margine: lavora con ciò che gli dici di osservare. E se gli fornisci dati imperfetti, prenderà decisioni perfettamente sbagliate, ma in modo elegantemente automatizzato.

Questo porta a una conseguenza pericolosa, soprattutto negli eCommerce. È facile lasciarsi sedurre da numeri apparentemente brillanti — un ROAS alto, tante conversioni, una crescita del traffico — ma dietro quei numeri potrebbe esserci una strategia profondamente inefficiente, che divora i margini e brucia il budget. È capitato più volte di vedere Performance Max attribuire la conversione a prodotti mai cliccati, o far apparire profittevoli articoli che, nel gestionale reale dell’azienda, non hanno generato nemmeno un euro netto. In altri casi, si assiste a una cannibalizzazione di vendite che sarebbero arrivate comunque da traffico organico o clienti abituali. Ma l’algoritmo, questo, non lo sa. O, peggio, non gli importa.

C’è poi un altro problema strutturale: la quantità di dati. L’AI di Google dà il meglio di sé quando ha volumi molto elevati da cui imparare. Ma molte aziende italiane — PMI, negozi specializzati, brand di nicchia — non generano abbastanza conversioni giornaliere per far apprendere correttamente il sistema. Questo porta a scelte casuali, distribuzioni del budget sbilanciate, cicli infiniti di test che non portano a risultati concreti. Una campagna Performance Max in un eCommerce con 10.000 articoli rischia di bruciare migliaia di euro in click inutili solo per alimentare il “motore”. La macchina ha fame, e non sempre ha il tempo o la capacità per distinguere tra traffico utile e traffico superficiale.

Ma forse il rischio più grande non è tecnico, è culturale. L’intelligenza artificiale viene venduta come una soluzione definitiva. “Fai partire la campagna, ci pensa lui.” E così gli imprenditori, i responsabili marketing, i consulenti meno preparati si abituano a non analizzare, a non testare, a non confrontare i numeri con la realtà aziendale. La delega diventa pigrizia, l’automazione diventa dipendenza. Il paradosso è che più il sistema sembra funzionare da solo, più smettiamo di ragionare. Ma nessuna intelligenza artificiale — oggi o domani — potrà mai sostituire la lucidità di chi conosce il proprio prodotto, il proprio margine, il proprio cliente. Nessun algoritmo può comprendere la stagionalità di un settore, le dinamiche di un territorio, le ragioni reali che spingono un cliente a comprare. Per questo, affidarsi all’intelligenza artificiale è utile solo fino a un certo punto. Automatizzare sì, ma con consapevolezza. L’AI può essere un alleato, ma non sarà mai un partner neutrale. Fa gli interessi di Google. E se non lo ricordiamo ogni giorno, a pagarne il prezzo saremo noi.