Modulo 0: Introduzione e Panorama delle Novità Google Ads (2023-2025)

0.1. Benvenuto e Obiettivi del Corso Avanzato

Questo corso avanzato è progettato per professionisti esperti di Google Ads che desiderano approfondire le proprie conoscenze e competenze sulle più recenti innovazioni e sui cambiamenti strategici introdotti nella piattaforma negli ultimi due anni (maggio 2023 – maggio 2025). L’obiettivo è fornire una comprensione dettagliata delle nuove funzionalità, delle implicazioni strategiche e delle best practice emergenti, consentendo ai partecipanti di massimizzare il ROI e mantenere un vantaggio competitivo in un panorama pubblicitario in continua evoluzione. Si esploreranno le trasformazioni guidate dall’intelligenza artificiale, le nuove frontiere della privacy, le ottimizzazioni verticali per specifici tipi di campagne e gli strumenti avanzati di reporting e gestione.

0.2. Metodologia e Fonti

Le informazioni presentate si basano su un’analisi approfondita degli annunci ufficiali di Google, inclusi i riepiloghi di Google Marketing Live 2023 e 2024, la documentazione ufficiale di Google Ads, blog di settore autorevoli e le note di rilascio dell’API di Google Ads. Si noti che l’accesso diretto al sito delle patch notes di Google Ads non è stato possibile, pertanto le informazioni sono state aggregate da fonti secondarie che riportano tali aggiornamenti.

0.3. Principali Trend e Cambiamenti in Google Ads (2023-2025)

Gli ultimi due anni hanno segnato una profonda trasformazione in Google Ads, guidata principalmente da tre macro-trend:

Dominanza dell’Intelligenza Artificiale (IA): L’IA è diventata pervasiva, influenzando ogni aspetto della piattaforma, dalla creazione di campagne (AI Max, Performance Max) e degli asset creativi, al bidding (Smart Bidding potenziato) e al targeting.
Evoluzione della Privacy e dei Dati First-Party: In risposta alle normative sulla privacy (GDPR, DMA) e alla progressiva obsolescenza dei cookie di terze parti, Google ha introdotto Consent Mode v2 come requisito fondamentale e ha potenziato gli strumenti per l’utilizzo dei dati first-party (Customer Match, Ads Data Manager).
Maggiore Automazione e Necessità di Controllo Strategico: Se da un lato l’automazione semplifica la gestione di campagne complesse, dall’altro richiede ai professionisti una maggiore capacità di indirizzo strategico, fornendo all’IA i giusti input (dati di qualità, asset pertinenti, segnali di pubblico chiari) e interpretando correttamente gli output per ottimizzazioni mirate.

0.4. Impatto dell’IA Generativa e della Conversational AI (Gemini)

L’IA generativa sta rivoluzionando la creazione di asset pubblicitari. Strumenti come Product Studio permettono di generare e modificare immagini e video prodotto con pochi click. L’esperienza conversazionale basata su Gemini, integrata in Google Ads, assiste nella creazione di campagne Search, generando keyword, testi degli annunci e altri asset. Questo implica una potenziale accelerazione dei workflow creativi, ma anche la necessità di una supervisione umana per garantire qualità, coerenza di brand e conformità alle policy.

0.5. Riepilogo dei Keynote di Google Marketing Live (GML) 2023 e 2024

I Google Marketing Live del 2023 e 2024 hanno posto un forte accento sull’IA come motore di crescita e innovazione.

GML 2023: Ha evidenziato come l’IA di Google possa moltiplicare l’expertise di marketing, con annunci sull’esperienza conversazionale in Google Ads per la creazione di campagne, Product Studio per la generazione di asset tramite IA, e nuove tipologie di campagne come Video Views e Demand Gen. Un focus importante è stato posto su Google Analytics 4 e sulla sua capacità di colmare le lacune nei dati grazie al machine learning, in un contesto di crescente attenzione alla privacy. È stata presentata anche la “AI checklist” per guidare gli inserzionisti nell’adozione delle soluzioni AI di Google.
GML 2024: Ha ulteriormente rafforzato il ruolo dell’IA, presentando aggiornamenti significativi per Performance Max, inclusa la produzione di asset creativi su larga scala tramite IA generativa, editing avanzato di immagini e integrazione automatica dei feed di prodotto. Sono state annunciate novità per la visual storytelling su YouTube, Discover e Gmail tramite campagne Demand Gen (video verticali, sticker, annunci illustrati animati generati automaticamente). Per i merchant, sono stati svelati nuovi profili brand e strumenti di branding AI, oltre a formati di annunci Shopping immersivi con video e virtual try-on. Google ha anche iniziato a testare annunci negli AI Overviews dei risultati di ricerca e ha reso disponibile a tutti Ads Data Manager per l’unificazione dei dati first-party. Un’altra novità riguarda i test di esperienze interattive basate su IA per acquisti complessi. Project Astra è stato presentato come il futuro della ricerca multimodale.

Questi eventi sottolineano la direzione di Google verso un ecosistema pubblicitario sempre più automatizzato, personalizzato e guidato dall’intelligenza artificiale, con una costante attenzione all’evoluzione delle normative sulla privacy e all’importanza dei dati proprietari.

Modulo 1: Rivoluzione AI in Google Ads: AI Max per Search e Gemini

1.1. AI Max for Search Campaigns: Panoramica e Benefici Chiave

AI Max for Search campaigns rappresenta una suite di potenziamenti per il targeting e la creatività, progettata per elevare le performance delle campagne sulla rete di ricerca sfruttando appieno l’intelligenza artificiale di Google. Lanciata in beta a livello globale (con disponibilità completa prevista per il terzo trimestre 2025), questa funzionalità mira a espandere la copertura, raggiungere nuovi clienti e ottimizzare la pertinenza degli annunci in tempo reale.

I benefici principali riportati includono un incremento medio del 14% nelle conversioni o nel valore di conversione a un CPA/ROAS simile per gli inserzionisti che attivano AI Max. Per le campagne che si basano ancora prevalentemente su parole chiave a corrispondenza esatta e a frase, l’incremento può raggiungere il 27%. Questo miglioramento è attribuito a diverse funzionalità chiave:

Miglioramento del Search Term Matching: AI Max espande le parole chiave esistenti utilizzando la corrispondenza generica (broad match) e tecnologie keywordless per identificare query di ricerca più pertinenti e performanti, che altrimenti andrebbero perse. L’IA apprende dalle parole chiave, creatività e URL attuali per mostrare annunci su ricerche più rilevanti.
Erogazione di Annunci Pertinenti: L’IA adatta dinamicamente il contenuto dell’annuncio per allinearlo all’intento emergente dell’utente.
Espansione dell’URL Finale (Final URL Expansion): Il sistema può indirizzare gli utenti alla landing page più pertinente sul sito dell’inserzionista, in base alla query di ricerca, per migliorare la performance.
Controlli e Insight Potenziati: AI Max include nuovi controlli, come quelli per i brand e la targetizzazione geografica a livello di gruppo di annunci, e offre maggiore trasparenza attraverso report migliorati.

Casi di successo come quello di L’Oréal, che ha riportato tassi di conversione doppi e costi inferiori del 31% grazie all’accesso a nuove query di ricerca, e MyConnect, che ha aumentato i lead del 16% riducendo il CPA del 13%, dimostrano il potenziale di AI Max.

1.2. Funzionalità Dettagliate di AI Max

AI Max integra e potenzia diverse tecnologie esistenti e ne introduce di nuove per ottimizzare le campagne Search:

Search Term Matching: Questa funzione è il cuore dell’espansione della copertura. Utilizza una combinazione di:

Broad Match: Sfrutta la corrispondenza generica per raggiungere un pubblico più ampio.
Asset-based Technology: L’IA analizza gli asset forniti (testi, immagini, URL) per comprendere il contesto e trovare query pertinenti.
Landing Page-based Technology: Il contenuto delle landing page viene utilizzato per identificare ulteriori opportunità di targeting.
Keywordless Technology: Permette di mostrare annunci anche per query non direttamente coperte dalle parole chiave impostate, basandosi sulla comprensione semantica dell’IA. Il controllo di questa funzionalità è a livello di gruppo di annunci.⁸
Asset Optimization: Questo pannello a livello di campagna include:
- Text Customization (ex Automatically Created Assets – ACA): L’IA generativa utilizza il testo degli annunci esistenti, il copy delle landing page e gli asset forniti per creare testi pubblicitari personalizzati e più pertinenti alle specifiche ricerche degli utenti. Google riporta un miglioramento nella capacità di generare asset con CTA chiari e USP distintivi. Il controllo è a livello di campagna.
- Final URL Expansion: L’IA invia il traffico all’URL più pertinente del sito web quando si prevede una performance migliore, sbloccando nuovi percorsi utente. È possibile escludere URL specifici.
Controlli Avanzati:
- Brand Settings (Inclusions/Exclusions): Permettono di specificare i brand con cui si desidera associare gli annunci (inclusions) o di impedire che gli annunci appaiano accanto a determinati brand (exclusions). Questi controlli sono disponibili a livello di campagna e di gruppo di annunci.
- Locations of Interest (Geographical Intent): Consentono di raggiungere clienti specifici in base al loro intento geografico, anche per corrispondenze keywordless. Questo controllo è a livello di gruppo di annunci.
Reporting e Trasparenza Migliorati:
- Search Terms Report: Titoli e URL nel report dei termini di ricerca offrono una visione più chiara del percorso del cliente. Include nuovi valori di tipo di corrispondenza “AI Max” e colonne “source” per capire perché un annuncio è stato abbinato (espansione broad match o keywordless).
- ValueTrack Parameter {synthetic_keyword}: Un nuovo parametro ValueTrack che può essere aggiunto agli URL per personalizzare la landing page e il tracciamento, agendo come sostituto di {keyword} per le campagne AI Max. Restituisce un valore simile a una parola chiave che potrebbe corrispondere alla query.

L’attivazione o disattivazione di AI Max può causare errori nelle richieste API che gestiscono gli asset creati automaticamente e le impostazioni del brand, poiché AI Max non era ancora completamente disponibile nell’API e nell’Editor al momento di alcuni annunci. Il pieno supporto API per AI Max è previsto con la v21 (agosto 2025), che permetterà una gestione dedicata delle sue funzionalità.

L’introduzione di AI Max spinge gli inserzionisti a riconsiderare le tradizionali strategie basate su parole chiave. L’obiettivo di Google è chiaro: spostare gli inserzionisti oltre le parole chiave tradizionali, verso un modello in cui l’automazione, l’adattabilità e gli insight azionabili guidano le campagne. Questo non significa abbandonare la strategia delle parole chiave, ma piuttosto integrarla con le capacità di espansione e ottimizzazione dell’IA. Gli inserzionisti avanzati dovranno concentrarsi sulla fornitura di input di alta qualità (asset, URL, segnali di brand) e sull’analisi dei report dettagliati per guidare e affinare l’operato dell’IA, assicurandosi che sia allineato con gli obiettivi di business complessivi. La capacità dell’IA di apprendere da parole chiave, creatività e URL esistenti per identificare nuove opportunità implica che la qualità di questi input iniziali diventa ancora più critica.

1.3. Gemini e l’Esperienza Conversazionale nella Creazione di Campagne Search

Google ha integrato i suoi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come Gemini, per offrire un’esperienza conversazionale all’interno di Google Ads, progettata per accelerare e ottimizzare la creazione di campagne Search. Questa funzionalità basata su chat combina l’esperienza dell’inserzionista con la potenza dell’IA di Google per generare più facilmente testi e asset necessari.

Come Funziona:

Input Iniziale: L’inserzionista inserisce l’URL della landing page preferita.
Generazione IA: Google AI genera automaticamente una breve descrizione dell’attività (modificabile dall’utente) e suggerisce parole chiave, titoli, descrizioni, immagini e sitelink pertinenti ed efficaci per la campagna. Le immagini possono essere recuperate dalla landing page o generate dall’IA.
Interazione Conversazionale: L’utente può “chattare” con l’IA per richiedere ulteriori varianti, affinare i suggerimenti o esplorare diverse angolazioni creative, come se stesse parlando con un assistente umano.

Disponibilità e Requisiti:

Globalmente disponibile per campagne Search e annunci RSA (Responsive Search Ads) in inglese, francese, spagnolo e tedesco.
Non disponibile per la creazione di nuovi gruppi di annunci all’interno di campagne Search esistenti (previsto in futuro).
Non utilizzabile per domini in settori sensibili (es. politica, contenuti sessuali, gioco d’azzardo).

Benefici:

Efficienza: Accelera significativamente il processo di creazione delle campagne.
Qualità degli Annunci: Gli inserzionisti (specialmente le piccole imprese) che utilizzano l’esperienza conversazionale hanno il 63% (o 42% secondo un’altra fonte) di probabilità in più di pubblicare campagne Search con “Buona” o “Eccellente” Ad Strength. Un Ad Strength migliore è correlato a un aumento medio del 12% nelle conversioni.
Varietà Creativa: L’IA può generare una vasta gamma di opzioni creative, aiutando a superare i blocchi creativi.

Limitazioni e Considerazioni per Utenti Esperti:

Accuratezza e Pertinenza: L’IA può generare risposte non accurate o pertinenti; è sempre necessaria una revisione umana.
Conformità alle Policy: Gli inserzionisti devono assicurarsi che le campagne generate aderiscano alle policy di Google Ads.
Controllo Umano: L’IA è un assistente, non un sostituto completo. La strategia e la supervisione umana restano fondamentali, specialmente per campagne complesse.
Limiti di Utilizzo di Gemini Advanced: Per funzionalità di ricerca approfondita in Gemini Advanced (non specificamente all’interno di Google Ads ma rilevante per l’uso di Gemini in generale), esiste un limite giornaliero di 20 report a causa delle elevate richieste di elaborazione del modello Flash Thinking 2.0. Questo potrebbe suggerire che anche l’uso intensivo dell’IA conversazionale in Ads potrebbe avere limitazioni implicite o future.
Mancanza di Strumenti di Automazione per la Revisione: Attualmente, all’interno della piattaforma Google Ads, la revisione dei contenuti generati da Gemini deve essere manuale. Strumenti di terze parti potrebbero offrire funzionalità di automazione per garantire la conformità.

L’integrazione di Gemini nell’esperienza di creazione delle campagne Search rappresenta un notevole passo avanti verso la semplificazione dei flussi di lavoro. Tuttavia, per i professionisti esperti, il suo valore risiede più nell’accelerazione della generazione di bozze e nell’ispirazione creativa che nella delega completa della strategia. La capacità di Gemini di comprendere il linguaggio naturale e di elaborare input multimodali (testo, immagini) apre scenari interessanti per la pianificazione strategica delle parole chiave e l’analisi competitiva, sebbene l’interfaccia attuale in Google Ads sia focalizzata sulla generazione di asset. L’utilizzo di prompt specifici e dettagliati è cruciale per ottenere output di alta qualità. Ad esempio, si possono formulare prompt per identificare cluster di parole chiave long-tail, generare varianti di annunci che enfatizzano specifici USP, o persino analizzare le landing page dei competitor (se l’IA avesse accesso a URL esterni, cosa che al momento per la generazione diretta in Ads è limitata alla propria landing page).

La sfida per i professionisti non sarà tanto utilizzare lo strumento, quanto integrarlo in un processo che mantenga elevati standard di qualità e performance. L’IA può generare rapidamente molte opzioni, ma la selezione, l’adattamento e il test di queste opzioni rimangono compiti che richiedono discernimento strategico.

1.4. Implicazioni Strategiche dell’IA (AI Max, Gemini) per Professionisti e Agenzie

L’avanzata dell’IA in Google Ads, esemplificata da AI Max e Gemini, comporta profonde implicazioni strategiche per i professionisti e le agenzie:

Evoluzione delle Competenze Richieste:
- Da Esecutori a Strateghi dell’IA: Meno tempo sarà dedicato all’impostazione manuale granulare e più alla definizione di strategie di alto livello, alla fornitura di input di qualità all’IA (dati first-party, asset creativi eccellenti, chiari obiettivi di business) e all’interpretazione degli output dell’IA per affinare le campagne.
- Competenze Analitiche Avanzate: Sarà cruciale saper analizzare i report dettagliati forniti da strumenti come AI Max (es. performance degli asset, nuovi search terms) per comprendere come l’IA sta ottimizzando e se è allineata agli obiettivi.
- “Prompt Engineering” e Curatela Creativa: Con strumenti come Gemini, la capacità di formulare prompt efficaci e di selezionare/adattare criticamente gli asset generati dall’IA diventerà una skill chiave.
Cambiamenti nella Struttura e Gestione delle Campagne:
- Consolidamento vs. Segmentazione: AI Max e PMax incoraggiano strutture di campagna più consolidate per fornire all’IA più dati su cui apprendere.³⁶ Tuttavia, la segmentazione strategica basata su obiettivi di business chiari (es. margini diversi, geografie, linee di prodotto distinte) rimane fondamentale per guidare l’IA in account complessi.⁴⁵ La sfida è trovare il giusto equilibrio.
- Strategia delle Parole Chiave Rivisitata: Con AI Max che espande la corrispondenza e utilizza tecnologie keywordless, l’enfasi si sposta dalla ricerca esaustiva di parole chiave alla definizione di temi centrali e alla fornitura di asset e URL di alta qualità da cui l’IA possa apprendere. Le negative keywords e i brand controls diventano ancora più importanti per mantenere la pertinenza.
Adattamento dei Flussi di Lavoro e degli Strumenti Agenzia:
- Integrazione dell’IA nei Processi: Le agenzie dovranno integrare strumenti AI nei loro workflow standard per la creazione di strategie, la generazione di creatività e il reporting.
- Impatto sugli Strumenti di Terze Parti: Gli strumenti di gestione e reporting dovranno adattarsi rapidamente ai cambiamenti delle API di Google Ads (vedi Modulo 5.3) e alle nuove metriche/report generati dalle campagne AI-driven.
- Focus sulla Qualità dei Dati First-Party: L’efficacia dell’IA di Google è direttamente proporzionale alla qualità dei dati first-party forniti (liste clienti per Audience Signals, valori di conversione accurati). Le agenzie dovranno supportare i clienti nel migliorare la raccolta e la gestione di questi dati.
Gestione del Rischio e Supervisione Umana:
- Bias e Errori dell’IA: L’IA può ereditare bias presenti nei dati di addestramento o generare output non ottimali/errati. Una supervisione umana costante è necessaria per identificare e correggere questi problemi, garantendo la brand safety e la conformità alle policy.
- “Black Box” e Trasparenza: Nonostante i miglioramenti nel reporting, alcune decisioni dell’IA possono rimanere poco trasparenti. I professionisti devono sviluppare un’intuizione su come “guidare” l’IA e interpretare i suoi comportamenti.

L’adozione di queste tecnologie IA non è una semplice aggiunta di strumenti, ma un cambiamento paradigmatico. Le organizzazioni e i singoli professionisti che sapranno adattarsi più rapidamente, sviluppando nuove competenze e modificando i propri approcci strategici, saranno quelli che trarranno i maggiori benefici. La capacità di combinare l’efficienza dell’IA con l’acume strategico umano sarà il vero differenziatore. Il timore che l’IA possa sostituire completamente i professionisti del PPC è probabilmente infondato; piuttosto, l’IA sta trasformando il tipo di lavoro che questi professionisti svolgono, elevandolo da compiti ripetitivi a decisioni più strategiche e analitiche.

1.5. Rischi e Lezioni Apprese da Campagne AI Fallimentari (Casi Studio Generali)

Sebbene l’IA offra un potenziale enorme, è fondamentale essere consapevoli dei rischi e imparare dai fallimenti passati, anche se non specifici di Google Ads, per evitare errori simili. Casi emblematici includono:

Microsoft Tay (Chatbot): Un chatbot AI lanciato su Twitter che in meno di 24 ore ha iniziato a generare contenuti razzisti e offensivi, manipolato da troll. Microsoft ha dovuto spegnerlo immediatamente.
Amazon (Strumento di Assunzione AI): Un sistema di recruiting basato su IA ha mostrato bias contro le donne, penalizzando i CV che contenevano termini come “women’s chess club”, poiché addestrato su dati storici di assunzione sbilanciati. Il progetto è stato abbandonato.
Coca-Cola (Annuncio Natalizio AI 2024): Una campagna natalizia generata dall’IA è risultata distopica e inquietante per il pubblico, costringendo il brand a chiarire il proprio approccio.
Google “Dear Sydney” (Annuncio AI): Un annuncio in cui un padre usava l’IA per aiutare la figlia a scrivere una lettera a un’atleta olimpica è stato percepito come robotico e privo di emozione umana, venendo ritirato.
Air Canada (Chatbot): Un chatbot ha fornito informazioni errate a un cliente su uno sconto per lutto, che la compagnia aerea ha poi negato, cercando di incolpare il chatbot. Il caso è finito in tribunale.
Google Gemini (Bard) (Dimostrazione Iniziale): Durante una delle prime demo, l’IA ha fornito una risposta errata a una domanda sul telescopio James Webb, causando un calo delle azioni di Alphabet e sollevando preoccupazioni sull’accuratezza e l’affidabilità.

Lezioni Chiave per Professionisti Google Ads:

Bias negli Asset e nel Targeting AI: Se i dati di input (immagini prodotto, descrizioni, audience signals) per PMax o AI Max contengono bias impliciti, l’IA potrebbe perpetuarli o amplificarli, portando a targeting subottimale o creatività non inclusive. È fondamentale un audit continuo degli input e degli output. Questo meccanismo è simile a quanto accaduto con lo strumento di assunzione di Amazon: l’IA apprende dai dati che le vengono forniti. Se questi dati riflettono pregiudizi storici o squilibri, l’IA li incorporerà nelle sue decisioni future, che nel contesto di Google Ads potrebbero tradursi in una preferenza ingiustificata per determinati segmenti di pubblico o in una rappresentazione stereotipata nei contenuti generati.
Automated Created Assets (ACA) e Text Customization: Senza una supervisione attenta, gli asset generati automaticamente potrebbero risultare generici, grammaticalmente scorretti, o non in linea con il tono di voce del brand. È necessario un processo di revisione e approvazione. Il caso di Coca-Cola, dove l’output dell’IA era tecnicamente corretto ma emotivamente “sbagliato”, dimostra che la conformità tecnica non è sufficiente; l’allineamento con il brand e la sensibilità del pubblico sono altrettanto cruciali.
Final URL Expansion: Se non attentamente monitorata o se il sito ha contenuti di bassa qualità/irrilevanti, l’espansione dell’URL finale potrebbe indirizzare gli utenti a pagine non ottimali, danneggiando l’esperienza utente e le conversioni. L’uso di esclusioni di URL è cruciale. Analogamente al chatbot di Air Canada che ha fornito informazioni errate, un’espansione URL incontrollata può portare l’utente a una “promessa” (l’annuncio) non mantenuta dalla landing page.
“Allucinazioni” dell’IA nella Generazione di Testi: Strumenti come Gemini, sebbene potenti, possono generare informazioni imprecise o “allucinazioni”. I testi generati per gli annunci devono essere sempre verificati per accuratezza e conformità. L’errore di Gemini nella demo pubblica è un monito diretto: l’IA può presentare informazioni false con apparente sicurezza.
Eccessiva Dipendenza dall’Automazione: Affidarsi ciecamente all’IA senza comprendere i meccanismi sottostanti o senza un monitoraggio critico può portare a sprechi di budget o a mancate opportunità. L’IA è uno strumento, non un sostituto completo della strategia umana. I fallimenti dell’IA in marketing evidenziano una tensione critica tra la scalabilità e l’efficienza promesse dall’automazione e la necessità di controllo qualità, etica e allineamento strategico, che rimangono prerogative umane. L’IA promette di fare di più e più velocemente, ma i casi di fallimento dimostrano che può sbagliare su larga scala se non supervisionata. Errori come bias, contenuti inappropriati o informazioni errate possono avere un impatto negativo sul brand e sul ROI. Di conseguenza, l’efficacia dell’IA è direttamente proporzionale alla qualità della supervisione umana e dei processi di controllo implementati.

La crescente sofisticazione dell’IA in Google Ads richiederà lo sviluppo di nuove “best practice etiche” e di “framework di governance dell’IA” specifici per il PPC. Questi dovranno andare oltre la semplice ottimizzazione delle performance e includere la valutazione dell’impatto sociale, della fairness e della trasparenza degli algoritmi. L’IA prende decisioni che impattano chi vede gli annunci e quali messaggi riceve.⁸ Queste decisioni possono avere implicazioni etiche, come una discriminazione involontaria basata su bias nei dati, simile al caso di Amazon. Con le normative sulla privacy e sull’IA in continua evoluzione, i professionisti e le agenzie dovranno anticipare queste tendenze. Sarà necessario sviluppare policy interne per un uso responsabile dell’IA in Google Ads, considerando non solo “cosa funziona” ma anche “come” e “perché” l’IA prende certe decisioni, e quali sono le conseguenze più ampie.

Esercitazione Pratica 1: Sviluppo di una strategia Search potenziata da AI Max e Gemini.

Scenario: Un cliente e-commerce nel settore moda vuole lanciare una nuova linea di abbigliamento sostenibile. Budget medio, obiettivo ROAS.

Struttura Campagna Search con AI Max:

Creare una campagna Search dedicata alla nuova linea sostenibile.
Attivare AI Max per sfruttare l’espansione delle parole chiave e l’ottimizzazione degli asset.
Inizialmente, utilizzare un gruppo di annunci principale focalizzato sui temi chiave della sostenibilità e della nuova linea. L’IA di AI Max aiuterà a espandere la copertura da questi temi centrali.
Fornire URL di landing page specifiche per la linea sostenibile, ben ottimizzate con contenuti pertinenti, per supportare sia il keywordless matching sia la Final URL Expansion.
Caricare un set iniziale di asset di alta qualità (titoli, descrizioni, immagini se applicabile per estensioni) che riflettano i valori della sostenibilità e le caratteristiche della linea.

Prompt Specifici per Gemini:

Cluster di Keyword Long-Tail (Sostenibilità):
Prompt: “Genera 50 parole chiave long-tail per una campagna Google Ads che promuove una nuova linea di abbigliamento sostenibile. Includi termini relativi a materiali ecologici (es. cotone biologico, lino, Tencel), produzione etica, moda circolare, impatto ambientale ridotto, e certificazioni di sostenibilità. Le parole chiave devono avere un intento commerciale e di considerazione.”
Varianti Titoli e Descrizioni per RSA (Linea Sostenibile):

Prompt 1 (Focus Materiali): “Scrivi 5 titoli (max 30 caratteri) e 3 descrizioni (max 90 caratteri) per un annuncio RSA Google Ads per una linea di abbigliamento in cotone biologico certificato. Enfatizza comfort, purezza e basso impatto ambientale.”
Prompt 2 (Focus Etica): “Crea 5 titoli e 3 descrizioni per un annuncio RSA Google Ads che promuova abbigliamento prodotto eticamente. Evidenzia condizioni di lavoro eque, supporto alle comunità locali e trasparenza della filiera.”
Prompt 3 (Focus Stile e Sostenibilità): “Elabora 5 titoli e 3 descrizioni per un annuncio RSA che combini stile alla moda e sostenibilità per una nuova collezione. Usa un linguaggio che attragga consumatori consapevoli ma attenti al design.”
Idee per Sitelink Extensions Pertinenti:
Prompt: “Suggerisci 8 testi per sitelink extensions (max 25 caratteri ciascuno) per una campagna Google Ads su una linea di abbigliamento sostenibile. I sitelink dovrebbero indirizzare a sezioni del sito come ‘La Nostra Filosofia Sostenibile’, ‘Materiali Eco-Friendly’, ‘Produzione Etica’, ‘Guida alle Taglie’, ‘Nuovi Arrivi Sostenibili’, ‘Blog sulla Moda Etica’, ‘Contattaci’, ‘Outlet Sostenibile’.”

Controlli Cruciali di AI Max e Impostazione:

Brand Exclusions: Se la campagna è focalizzata sull’acquisizione di nuovi clienti per la linea sostenibile e si vuole evitare di pagare per click su termini di brand generici (se gestiti in altre campagne), si potrebbe escludere il proprio brand principale. Tuttavia, se la linea sostenibile è un’estensione del brand principale, potrebbe essere utile non escluderlo. La decisione dipende dalla strategia complessiva dell’account. Impostazione: A livello di campagna, aggiungere il brand principale alla lista delle esclusioni se si opta per questa strategia.
Brand Inclusions: Se la linea sostenibile ha un sub-brand specifico o se si collabora con altri brand sostenibili noti, si potrebbero usare le inclusioni per focalizzare il traffico. Impostazione: A livello di campagna o gruppo di annunci, creare una lista di brand da includere.
Locations of Interest Cruciale se la distribuzione della linea sostenibile è limitata geograficamente o se si vogliono targettizzare aree con una maggiore sensibilità ai temi della sostenibilità. Impostazione: A livello di gruppo di annunci, definire le aree geografiche di interesse o escludere quelle non pertinenti.
Final URL Expansion Control: Monitorare attentamente a quali pagine l’IA sta indirizzando il traffico. Escludere URL non pertinenti alla linea sostenibile (es. sezioni outlet di prodotti non sostenibili, vecchie collezioni). Impostazione: Utilizzare la funzione di esclusione URL nel pannello AI Max o nelle impostazioni della campagna.

Potenziali Rischi e Mitigazione:

Pertinenza degli Asset Generati da Gemini: Rischio che i testi siano generici o non perfettamente allineati. Mitigazione: Revisione umana accurata di tutti i testi generati, adattandoli al tono di voce specifico del brand e della linea. Testare più varianti.
Controllo dei Search Terms con Broad Match Espanso da AI Max: Rischio di apparire per query poco pertinenti nonostante l’IA. Mitigazione: Monitoraggio costante del Search Terms Report. Utilizzo proattivo di negative keywords (a livello di campagna e gruppo di annunci) per escludere termini irrilevanti o a bassa performance.
Performance della Final URL Expansion: Rischio che l’IA scelga landing page subottimali. Mitigazione: Assicurarsi che tutte le potenziali landing page per la linea sostenibile siano di alta qualità e ottimizzate per la conversione. Utilizzare esclusioni di URL per pagine non idonee.
Cannibalizzazione con altre Campagne: Se esistono altre campagne Search generiche per l’abbigliamento, AI Max potrebbe espandersi in aree già coperte. Mitigazione: Strutturare chiaramente gli account, utilizzare negative keywords incrociate se necessario, e monitorare le sovrapposizioni. Dare priorità a campagne più specifiche se necessario.

Modulo 2: Performance Max (PMax) Avanzato: Dominare la Complessità per il Massimo ROI

2.1. Strutture di Account e Campagne PMax per Scenari Complessi (Cataloghi E-commerce Diversificati, Obiettivi Multipli)

Le campagne Performance Max (PMax) sono progettate per accedere a tutto l’inventario di Google Ads da un’unica campagna, utilizzando l’IA per ottimizzare le performance in tempo reale attraverso i canali. Sebbene Google suggerisca di consolidare la struttura delle campagne ove possibile per fornire all’IA più dati su cui apprendere ed evitare una segmentazione eccessiva che potrebbe frammentare i dati e rallentare l’apprendimento, per account complessi con cataloghi e-commerce diversificati o obiettivi di business multipli, una segmentazione strategica diventa cruciale.

Interazione con Campagne Search Esistenti:

PMax è progettato per complementare le campagne Search basate su parole chiave. Se la query di un utente corrisponde esattamente a una parola chiave a corrispondenza esatta in una campagna Search attiva, quest’ultima avrà la priorità su PMax. Tuttavia, PMax potrebbe comunque essere pubblicata per parole chiave a corrispondenza esatta del brand presenti nelle campagne Search se, ad esempio, la campagna Search è limitata dal budget o ha un targeting più restrittivo. Questo implica la necessità di una strategia coordinata per evitare cannibalizzazione indesiderata, specialmente per i termini di brand.

Strategie di Strutturazione Avanzate per E-commerce Complessi:

Per gli e-commerce con ampi cataloghi e linee di prodotti eterogenee, diverse strategie di segmentazione possono essere adottate per guidare meglio l’IA di PMax e allineare le campagne agli specifici obiettivi di business:

Segmentazione per Categoria di Prodotto/Brand:

Creare campagne PMax distinte o gruppi di asset (AG) specifici per diverse categorie di prodotti o brand. Questo permette di personalizzare gli asset creativi e i segnali di pubblico per ciascuna categoria, migliorando la pertinenza.
Esempio Pratico: Un rivenditore di elettronica potrebbe avere campagne PMax separate per “Televisori”, “Smartphone” e “Audio Domestico”.

Segmentazione Basata su Obiettivi di Profitto (PMax Scoring):

Questa è una strategia avanzata che implica la creazione di un punteggio (“PMax score”) per i prodotti basato su metriche di business chiave come margini di profitto, tassi di reso, potenziale Customer Lifetime Value (CLV), stagionalità e Unique Selling Propositions (USPs).
I prodotti vengono poi raggruppati in campagne o AG PMax distinti in base a questo punteggio (es. “High Score”, “Medium Score”, “Low Score”), ognuno con budget e target ROAS/CPA dedicati.
L’implementazione pratica richiede l’integrazione di dati di business nel feed di Merchant Center tramite etichette personalizzate e, idealmente, l’automazione del calcolo e dell’aggiornamento di questi punteggi.

Segmentazione per Ciclo di Vita del Prodotto/Inventario:

Particolarmente utile per e-commerce con un rapido turnover di prodotti (es. fast fashion) o prodotti con cicli di vita distinti (nuovi arrivi, bestseller, prodotti in liquidazione).
Esempio Pratico:

Campagna PMax “Nuovi Arrivi”: bidding più aggressivo per raccogliere dati e visibilità.
Campagna PMax “Bestseller”: target ROAS stabili basati su performance consolidate.
Campagna PMax “Liquidazione”: obiettivo di massimizzare il volume di vendite, potenzialmente con una strategia di “Maximize Conversions”.

Segmentazione Geografica con Obiettivi Diversi:

Se un’azienda ha diversi livelli di maturità di mercato o obiettivi di business specifici in diverse regioni o nazioni.
Esempio Pratico:

Campagna PMax “Espansione Nuovo Mercato”: focus su awareness e acquisizione, con un target CPA potenzialmente più flessibile.
Campagna PMax “Mercato Maturo”: focus su massimizzazione del ROAS e del LTV.

Segmentazione per Obiettivi di Business (es. Online Sales vs. Store Goals):

PMax supporta obiettivi diversi come vendite online o visite in negozio. È necessario creare campagne separate se questi obiettivi richiedono budget, target o asset creativi radicalmente diversi.
Per gli “store goals”, PMax è compatibile solo con la modalità “New Customer Only” per l’acquisizione di nuovi clienti.

La strutturazione ottimale di PMax in account complessi non è un approccio statico, ma richiede un monitoraggio continuo e aggiustamenti basati sulla performance dei segmenti e sull’evoluzione degli obiettivi di business. Sebbene l’IA di PMax apprenda meglio con set di dati più ampi e consolidati, una segmentazione strategica mirata può fornire una guida più precisa all’IA, indirizzandola verso risultati di business più specifici e di maggior valore. La chiave risiede nel trovare un equilibrio: consolidare dove gli obiettivi e le caratteristiche dei prodotti sono omogenei, e segmentare dove le differenze strategiche (come margini, obiettivi geografici, o il ciclo di vita del prodotto) sono significative e richiedono un controllo più granulare per l’ottimizzazione dell’IA.

La gestione efficace di PMax su larga scala, specialmente con strategie di segmentazione avanzate come il “PMax scoring” , spingerà sempre più verso l’utilizzo di script e API. Questi strumenti permettono di automatizzare la creazione e l’aggiornamento delle strutture di campagna segmentate e di estrarre insight più dettagliati rispetto a quelli disponibili nativamente nell’interfaccia utente. Ciò implica che le agenzie e i professionisti del settore dovranno progressivamente sviluppare o rafforzare competenze interne in ambito di data science e automazione per rimanere competitivi e implementare strategie PMax sofisticate e reattive.

2.2. Strategie Avanzate per Asset Group: Segmentazione, Qualità e Reporting

Gli Asset Group (AG) sono il cuore creativo delle campagne PMax. Essi raggruppano immagini, loghi, titoli, descrizioni, video e segnali di pubblico che Google AI utilizza per assemblare annunci pertinenti su tutti i canali. Una gestione strategica degli AG è fondamentale per guidare l’IA e massimizzare le performance.

Strutturazione e Numero Ottimale di Asset Group:

Tematizzazione Stretta: È consigliabile strutturare gli AG attorno a un tema specifico o a un pubblico target ben definito. Ad esempio, separare gli AG per categorie di prodotti distinte.
Coerenza con Audience Signals: Replicare gli AG per testare diversi Audience Signal, adattando leggermente messaggi e creatività per ciascun segnale. Per una categoria “Scarpe da Corsa”, si potrebbero avere AG distinti con messaggi differenziati per l’audience signal “Clienti Esistenti” (focus su novità e fedeltà) rispetto a “Lookalike dei Clienti Top” (focus su USP e introduzione al brand).
Numero di AG: Iniziare con 5-10 AG per campagna, a seconda della varietà dei prodotti e del budget, è una buona pratica. Un numero eccessivo di AG può frammentare l’apprendimento dell’IA e allungare i tempi di ottimizzazione.

Qualità e Varietà degli Asset:

Set Completo e Diversificato: Fornire il numero massimo consentito di asset di alta qualità per ogni tipo (testo, immagini, video, loghi) è cruciale. Google AI necessita di varietà per testare combinazioni e trovare quelle più efficaci.
Ad Strength “Eccellente”: L’obiettivo dovrebbe essere raggiungere un Ad Strength “Eccellente” per ogni AG. Gli inserzionisti che migliorano l’Ad Strength di PMax a “Eccellente” vedono in media il 6% in più di conversioni. Questo indicatore valuta la quantità, la qualità e la varietà degli asset.
Specifiche degli Asset: Rispettare le specifiche per dimensioni e formati (es. immagini orizzontali, quadrate, verticali; video di diverse durate e orientamenti).
Video Creati dall’Utente: È fortemente raccomandato caricare video creati ad hoc. Se non vengono forniti, Google AI ne creerà automaticamente utilizzando gli asset immagine e testo disponibili, ma questi potrebbero non essere ottimali o in linea con il brand. Fornire video brevi (10-15 secondi) può aumentare la copertura su YouTube e l’engagement.
Asset Generati Automaticamente (ACA) e URL Expansion: PMax può generare automaticamente asset (descrizioni, titoli, immagini, video) basati sulla landing page, sul dominio e su annunci esistenti, se l’opzione è attiva (raccomandata per ottimizzare la performance). È possibile mettere in pausa o eliminare gli ACA tramite il report degli asset. L’URL expansion, attiva di default, permette a PMax di indirizzare gli utenti anche a URL diversi da quello finale specificato, se ritenuti più pertinenti; è possibile escludere URL specifici.

Reporting e Ottimizzazione degli Asset:

Asset Performance Rating: Il report degli asset mostra una valutazione della performance (“Best”, “Good”, “Low”, “Pending”, “Not enough data”) per ogni asset negli ultimi 30 giorni, confrontandolo con altri asset dello stesso tipo. Questo aiuta a identificare gli asset da migliorare o sostituire. È importante notare che le conversioni non sono frazionate tra i componenti di un annuncio, quindi la somma delle conversioni per asset non eguaglierà il totale della campagna.
Combinations Report: Questo report mostra le combinazioni di asset più performanti per ciascun AG, offrendo una visualizzazione di come le creatività appaiono nei vari formati. Analizzare questo report può rivelare sinergie inaspettate tra diversi tipi di asset.
Test Continuo: Sostituire sistematicamente gli asset con rating “Low” e testare nuove varianti, cercando di comprendere le ragioni della bassa performance (es. messaggio poco chiaro, visual non accattivante).

La qualità e la pertinenza tematica degli Asset Group sono il principale strumento di “guida” manuale per l’IA di PMax. Un AG ben strutturato, ricco di asset diversificati e di alta qualità, agisce come un insieme di istruzioni più precise per l’algoritmo. Questo migliora la sua capacità di identificare le audience corrette e di creare annunci pubblicitari efficaci e risonanti. Un Ad Strength “Eccellente” non è solo un vanity metric, ma è correlato a un aumento tangibile delle conversioni. Pertanto, l’investimento nella creazione e nell’ottimizzazione continua degli asset è cruciale per il successo di PMax.

L’evoluzione futura degli Asset Group potrebbe vedere una maggiore integrazione con strumenti di IA generativa direttamente nell’interfaccia di creazione, come avviene con Product Studio. Potrebbero anche essere introdotti controlli più granulari sulla logica di combinazione degli asset. Questo trasformerebbe la gestione degli AG in un processo di “curatela creativa” assistita dall’IA, dove il professionista fornisce la direzione strategica e l’IA assiste nella generazione e nell’assemblaggio degli elementi, richiedendo competenze di “prompt engineering” e una forte capacità di valutazione critica degli output dell’IA per mantenere qualità e coerenza con il brand.

2.3. Obiettivo Nuova Acquisizione Clienti (NCA) in PMax: High-Value Mode, Store Goals e Casi di Successo

L’obiettivo di Acquisizione Nuovi Clienti (NCA) in Performance Max (e campagne Search) permette agli inserzionisti di focalizzare le proprie campagne sull’acquisizione di utenti che non hanno interagito o acquistato in precedenza. Google identifica i nuovi clienti basandosi sullo storico delle conversioni di acquisto online (se disponibile) e/o su liste di clienti esistenti caricate tramite Customer Match ed etichettate nel pannello Acquisizione del Riepilogo Conversioni.

Modalità Operative NCA:

Bid Higher for New Customers (Valore Nuovo Cliente): La campagna fa offerte più alte per i nuovi clienti rispetto a quelli esistenti, pur continuando a fare offerte anche per questi ultimi.
Only Bid for New Customers (Solo Nuovi Clienti): La campagna fa offerte esclusivamente per i nuovi clienti.

NCA con Store Goals: Le campagne PMax con obiettivi di negozio (store goals) sono compatibili solo con la modalità “New Customer Only”. È importante notare che i nuovi clienti non vengono riportati per le conversioni di vendite offline in negozio.

High Value New Customer Mode:

Questa è un’evoluzione dell’obiettivo NCA, che permette di specificare i clienti di alto valore e il loro valore a lungo termine attraverso Customer Match.1 L’IA di Google utilizza questi dati per prevedere quali nuovi utenti sono più propensi a massimizzare il lifetime value (LTV) per l’azienda e fa offerte più alte per loro.12 Il reporting a livello di campagna mostra quanti nuovi clienti sono stati acquisiti e quanti di questi erano “high value”.12 Questa modalità è ora disponibile per tutti gli inserzionisti.12

Implementazione e Strategie Avanzate con NCA:

Segmentazione Liste Clienti per High-Value Mode: Per sfruttare al meglio la modalità “High Value”, è cruciale non limitarsi a una singola lista generica di “clienti esistenti”. È consigliabile segmentare le liste Customer Match in base al LTV storico (es. clienti VIP, clienti con acquisti ripetuti frequenti vs. clienti con acquisti sporadici o di basso valore) per fornire segnali più precisi all’IA.
Calcolo Preciso del Valore Aggiuntivo: Quando si imposta la modalità “High Value”, è fondamentale definire con cura il valore incrementale che si è disposti a pagare per un nuovo cliente che rientra in questo segmento. Questo valore dovrebbe basarsi su un’analisi storica del LTV e degli obiettivi di redditività.
NCA per Store Goals e Dati Offline: Per le campagne PMax con store goals, dato che i nuovi clienti non sono tracciati per le vendite offline in negozio, è ancora più importante caricare liste di clienti offline (se disponibili e conformi alle normative sulla privacy) per aiutare Google a identificare i nuovi clienti che visitano i punti vendita fisici.
Testare l’Incrementalità dell’NCA: Per comprendere l’effettivo impatto incrementale dell’obiettivo NCA, si possono considerare esperimenti (es. geo-split o Conversion Lift studies, se disponibili) confrontando una campagna PMax con NCA attivo versus una senza, misurando la crescita netta di nuovi clienti e il loro valore.

Casi di Successo:

Artefact: Utilizzando la funzionalità NCA in PMax per un cliente retail, ha aumentato la quota di nuovi clienti dal 39% al 51%, con un incremento del 54% nel volume di nuovi clienti e una riduzione del 30% del costo di acquisizione per nuovo cliente (NCA cost). La strategia si è basata sul dare maggiore importanza all’acquisizione di nuovi clienti, spingendo gli algoritmi di Google a dare priorità a utenti che non avevano precedentemente acquistato dal sito del cliente.
Colling Media: Ha utilizzato PMax per migliorare la qualità dei lead per scuole di formazione tecnica, integrando dati di conversione offline (iscrizioni effettive) per addestrare l’algoritmo di PMax a ottimizzare per lead di qualità superiore, non solo per volume. Sebbene la qualità dei lead da PMax fosse leggermente inferiore in termini di tasso di conversione lead-to-enroll rispetto a campagne specifiche per programma, il costo per lead era del 65% inferiore, risultando in un costo per iscrizione del 59% più basso. Questo dimostra l’importanza di fornire dati di conversione di alta qualità all’IA.

L’obiettivo NCA, specialmente nella sua declinazione “High Value”, segna un passo significativo verso un’ottimizzazione pubblicitaria basata sul valore a lungo termine del cliente (LTV) anziché sulla singola transazione. Questo allinea più strettamente le campagne Google Ads agli obiettivi di business sostenibili nel tempo. L’efficacia di questa funzionalità dipende in modo critico dalla qualità, dalla granularità e dalla freschezza dei dati first-party forniti tramite Customer Match. Di conseguenza, gli inserzionisti sono ulteriormente incentivati a investire in solide strategie di raccolta, segmentazione e gestione dei dati proprietari, rendendo la data strategy una componente ancora più centrale per il successo su Google Ads.

2.4. Bidding Avanzato in PMax: Gestione Margini Variabili e LTV

Una gestione efficace del bidding in Performance Max, specialmente per e-commerce con cataloghi ampi, prodotti con margini di profitto variabili e l’obiettivo di massimizzare il Customer Lifetime Value (LTV), richiede strategie sofisticate che vadano oltre il semplice ROAS basato sul fatturato.

Strategie di Bidding Fondamentali in PMax:

Le due principali strategie di offerta automatica (Smart Bidding) disponibili per PMax sono:

Maximize Conversions (Massimizza le Conversioni): Mira a ottenere il maggior numero possibile di conversioni entro il budget stabilito. È possibile impostare un Target CPA (Costo Per Acquisizione) desiderato. Questa strategia è ideale per nuove campagne, quando si necessita di raccogliere dati rapidamente, o quando il valore di ogni conversione è simile.
Maximize Conversion Value (Massimizza il Valore di Conversione): L’obiettivo è massimizzare il valore totale delle conversioni, tenendo conto dei diversi valori assegnati a ciascuna. È possibile impostare un Target ROAS (Ritorno sulla Spesa Pubblicitaria). Questa strategia è preferibile quando il focus è sul fatturato o sul profitto, si vendono prodotti/servizi con valori diversi, si hanno obiettivi specifici di ROI e si dispone di dati storici sufficienti sui valori di conversione.

Gestione dei Margini di Profitto Variabili:

Quando i prodotti hanno margini di profitto diversi, ottimizzare per un ROAS basato sul solo fatturato può essere fuorviante, poiché potrebbe privilegiare prodotti ad alto prezzo ma basso margine.

Passaggio a POAS (Profit On Ad Spend): La strategia più avanzata consiste nel passare il margine di profitto effettivo (o una stima molto vicina) come valore di conversione a Google Ads, invece del semplice fatturato. Questo permette all’IA di Smart Bidding di ottimizzare direttamente per la redditività. Richiede un’integrazione tecnica per calcolare il profitto per transazione e inviarlo a Google Ads.
Segmentazione tramite Custom Labels (Proxy del Margine): Se l’invio del profitto per transazione è complesso, si possono utilizzare le etichette personalizzate nel feed di Merchant Center per categorizzare i prodotti in fasce di margine (es. “Alto_Margine”, “Medio_Margine”, “Basso_Margine”). Successivamente, si possono creare campagne PMax o Asset Group separati per queste fasce, impostando target ROAS differenziati che riflettano la redditività desiderata per ciascun segmento. Ad esempio, un tROAS più basso può essere accettabile per prodotti ad alto margine, mentre per quelli a basso margine si richiederà un tROAS più elevato per essere profittevoli.
tROAS Dinamico e Modellazione del Product Mix: La strategia tROAS deve considerare il mix di prodotti. Un tROAS elevato potrebbe indurre l’algoritmo a privilegiare articoli “big ticket”. È essenziale monitorare come il tROAS impostato influenzi il volume di vendite proporzionale dei diversi prodotti e aggiustarlo se, ad esempio, prodotti in una certa fascia di prezzo diventano non disponibili.

Ottimizzazione per il Customer Lifetime Value (LTV):

Spostare il focus dal ROAS a breve termine al ROAS basato sull’LTV è una strategia potente per la crescita a lungo termine.

Determinare l’LTV: Calcolare l’LTV medio per diversi segmenti di clientela o per clienti che acquistano specifici tipi di prodotti.
Impostare un Target ROAS Basato su LTV: Definire quale percentuale dell’LTV si è disposti a investire per acquisire un cliente. Ad esempio, se l’LTV a 2 anni è di 500€ e si è disposti a investire il 30% per l’acquisizione, il target ROAS LTV-based sarebbe 333% (500€ / (500€*0.30)).
Valori di Conversione Personalizzati Basati su LTV: Invece di valori di conversione dinamici basati sulla singola transazione, implementare valori di conversione personalizzati che riflettano l’LTV previsto, specialmente per i nuovi clienti.¹³⁸ Questo è particolarmente sinergico con l’obiettivo NCA in modalità “High Value New Customer”.
Segmentare Audience Signals per LTV: Utilizzare liste Customer Match di clienti con alto LTV storico come segnali forti per PMax, per guidare l’IA verso l’acquisizione di nuovi clienti con potenziale LTV simile.

Considerazioni Aggiuntive per il Bidding Avanzato:

Periodo di Apprendimento: Le nuove campagne PMax o quelle con modifiche significative al bidding richiedono un periodo di apprendimento (Google raccomanda almeno 6 settimane prima di una valutazione completa, con un ramp-up di 1-2 settimane). Evitare modifiche importanti a budget/target durante questa fase.
Dati Storici e Valori di Conversione: Per utilizzare efficacemente tROAS, è necessario un volume sufficiente di conversioni storiche con valori validi. Se si passa a una strategia basata sul valore, assicurarsi di tracciare e riportare i valori di conversione in modo accurato per almeno 4 settimane o 3 cicli di conversione prima di attivare il bidding basato sul valore.
Aggiustamenti Stagionali (Seasonality Adjustments): Utilizzare gli aggiustamenti per la stagionalità per eventi promozionali brevi (es. Black Friday, saldi flash di 3 giorni) quando ci si aspetta un cambiamento significativo nel tasso di conversione.
Budget: Per le festività o i periodi di alta domanda, considerare di aumentare il budget (fino a 2-3 volte la spesa attesa) e abbassare il target ROAS per massimizzare le vendite potenziali.

L’ottimizzazione di PMax per il profitto o l’LTV, invece che per il semplice fatturato, richiede una maturità analitica e una capacità di integrazione dei dati di business interni significativamente maggiori. Questo trasforma PMax da uno strumento puramente di marketing a uno strumento strategico per la crescita della redditività aziendale. Le aziende che riescono a calcolare e trasmettere a Google Ads dati accurati sul profitto o sull’LTV previsto avranno un vantaggio competitivo, poiché potranno istruire l’IA a prendere decisioni di bidding più allineate con gli obiettivi finanziari a lungo termine. Questo potrebbe, nel tempo, favorire modelli di business con alta fidelizzazione del cliente o prodotti/servizi a sottoscrizione, dove l’LTV è più chiaramente definito e misurabile, mettendo potenzialmente sotto pressione i modelli basati su transazioni singole a basso margine se non riescono a competere efficacemente sui costi di acquisizione in un’asta sempre più guidata da valutazioni di valore a lungo termine.

2.5. Trasparenza e Controllo: Placement Reporting, Content Suitability e Search Themes

Nonostante la natura altamente automatizzata delle campagne Performance Max, Google ha progressivamente introdotto funzionalità per offrire maggiore trasparenza e alcuni livelli di controllo agli inserzionisti, rispondendo alle esigenze di brand safety e di indirizzo strategico.

Placement Reporting Migliorato:

Una delle aree di maggiore richiesta di trasparenza riguarda dove vengono effettivamente pubblicati gli annunci PMax. Google ha migliorato i report sui posizionamenti, includendo ora anche i video di YouTube specifici su cui gli annunci PMax sono apparsi.
È possibile visualizzare i report sui posizionamenti anche per la Rete Display e la Search Partner Network.
Questi report permettono agli inserzionisti di identificare posizionamenti di bassa qualità, non pertinenti o dannosi per il brand.

Content Suitability Center e Esclusioni di Posizionamento a Livello di Account:

Il Content Suitability Center consente agli inserzionisti di definire a livello di account quali tipi di contenuto sono inadatti per il proprio brand.
È possibile implementare esclusioni di posizionamento a livello di account, che si applicano a PMax e ad altri tipi di campagne, per impedire la pubblicazione degli annunci su specifici siti web, canali YouTube, app o, da marzo 2025, anche siti della Search Partner Network.
Questo offre un controllo proattivo sulla brand safety, permettendo di escludere preventivamente interi elenchi di posizionamenti indesiderati.

Search Themes:

Gli Search Themes in PMax consentono agli inserzionisti di fornire all’IA segnali aggiuntivi sulle query di ricerca che ritengono particolarmente pertinenti per i propri clienti. Questi temi sono additivi rispetto a ciò che PMax scoprirebbe autonomamente basandosi su asset, feed e landing page.
Sono particolarmente utili in scenari specifici:

Nuovi Prodotti/Servizi o Espansione in Nuovi Mercati: Quando c’è poca o nessuna cronologia delle performance.
Landing Page con Contenuto Limitato: Se le pagine di destinazione non forniscono dettagli sufficienti all’IA.
Promozioni Stagionali o a Breve Termine: Per eventi per i quali non esiste uno storico di performance esteso.
Mercati di Nicchia: Per termini molto specifici che l’IA potrebbe non identificare facilmente.
Google ha introdotto un “Search themes usefulness indicator” per aiutare a capire se i temi forniti stanno effettivamente generando traffico incrementale. Il limite di search themes per Asset Group è stato aumentato a 50.

Utilizzo Strategico per Professionisti:

Audit Regolare dei Placement Report: È fondamentale analizzare periodicamente i report sui posizionamenti per identificare e escludere proattivamente quelli non in linea con la strategia di brand safety o che mostrano performance scarse.
Configurazione Proattiva del Content Suitability Center: Definire a priori le categorie di contenuto da escludere (es. tragedia e conflitto, linguaggio volgare, ecc.) per garantire la brand safety, invece di intervenire solo reattivamente.
Impiego Mirato degli Search Themes: Utilizzare gli Search Themes non come sostituti di una buona ottimizzazione degli asset e delle landing page, ma come strumento complementare per “guidare” l’IA in situazioni specifiche, come quelle sopra elencate. Monitorare l’indicatore di utilità per valutarne l’efficacia.

L’introduzione di questi strumenti di trasparenza e controllo in PMax è una chiara risposta alle esigenze degli inserzionisti esperti, che cercano un equilibrio tra la potenza dell’automazione e la necessità di intervento strategico e di protezione del brand. Queste funzionalità indicano una volontà da parte di Google di rendere PMax più flessibile e adattabile, pur mantenendo il suo nucleo di automazione basato sull’IA. La continua evoluzione di PMax verso questo equilibrio suggerisce che il futuro delle campagne AI-driven non comporterà una totale abdicazione della strategia umana. Al contrario, si profila una collaborazione più sofisticata, in cui i professionisti utilizzano insight e controlli avanzati per “allenare”, “guidare” e “perfezionare” l’IA, agendo quasi come “data scientist del marketing” che coltivano attivamente la campagna attraverso l’analisi dei dati e l’uso strategico dei controlli disponibili.

2.6. Troubleshooting PMax: Diagnostica Avanzata per Sottoperformance

Quando una campagna Performance Max non raggiunge i risultati attesi, è necessario un approccio diagnostico che vada oltre i controlli di base. Data la natura multicanale e automatizzata di PMax, il troubleshooting richiede un’analisi olistica.

Checklist Diagnostica Avanzata:

Allineamento Obiettivi di Business e Setup Campagna:

Obiettivo Primario: L’obiettivo selezionato per la campagna PMax (es. vendite online, lead generation, visite in negozio) è corretto e allineato con gli obiettivi di business prioritari?.
Valori di Conversione: I valori di conversione tracciati sono accurati e riflettono il reale valore per l’azienda? Se si utilizzano prodotti con margini diversi o si punta all’LTV, questi aspetti sono considerati nella valorizzazione delle conversioni?.
Target CPA/ROAS: I target impostati sono realistici o eccessivamente restrittivi? Target troppo ambiziosi possono limitare drasticamente il volume di aste a cui la campagna può partecipare e, di conseguenza, le conversioni. Verificare il report sulla strategia di offerta: se il CPA effettivo è costantemente superiore al target, considerare un aumento del target.
Budget: La campagna è limitata dal budget? Utilizzare il Performance Planner per gestire budget e previsioni.

Qualità e Completezza degli Asset Group:

Ad Strength: L’Ad Strength di tutti gli Asset Group è “Eccellente”?. Un Ad Strength elevato è correlato a migliori performance. Identificare gli asset con rating “Low” o “Good” e capire perché (es. messaggio poco chiaro, visual non accattivante).
Errori Minimi Asset: Ci sono errori segnalati come NOT_ENOUGH_MARKETING_IMAGE_ASSET o SHORT_DESCRIPTION_REQUIRED?. Assicurarsi di rispettare i requisiti minimi per ogni tipo di asset.
Coerenza Tematica: Gli asset all’interno di ogni AG sono tematicamente coerenti tra loro e allineati agli Audience Signal forniti per quell’AG?.
URL Expansion: L’espansione dell’URL finale è attiva? Sta indirizzando traffico a landing page pertinenti e di alta qualità? Considerare l’esclusione di URL non performanti o irrilevanti.
Brand Guidelines (se abilitate): Se le brand guidelines sono abilitate per la campagna, assicurarsi che siano collegati correttamente gli asset relativi al nome dell’attività (BUSINESS_NAME) e al logo (LOGO) a livello di campagna per evitare errori come CampaignError.REQUIRED_BUSINESS_NAME_ASSET_NOT_LINKED.

Audience Signals:

Sono stati forniti segnali di pubblico forti, pertinenti e aggiornati? (es. liste first-party di clienti, visitatori del sito, segmenti personalizzati basati su intento di ricerca o comportamento).
Per mercati di nicchia, i segnali sono sufficientemente specifici per guidare l’IA?

Product Feed (per E-commerce):

Il feed di Merchant Center è completo, accurato e ottimizzato? (titoli ricchi di keyword, descrizioni dettagliate, immagini di alta qualità, GTIN corretti, prezzi aggiornati, etichette personalizzate per strategie di PMax scoring).
Ci sono prodotti disapprovati, con avvisi o errori nel Merchant Center che limitano la loro idoneità?

Conflitti e Cannibalizzazione:

Campagne Search Branded: PMax sta assorbendo una quota eccessiva di traffico branded che potrebbe essere gestito in modo più efficiente o con messaggi specifici da campagne Search dedicate?. Considerare l’esclusione dei termini di brand da PMax o l’uso di AI Max nelle campagne Search per una gestione coordinata del brand.
Sovrapposizioni con Altre Campagne: Esistono significative sovrapposizioni di targeting (prodotti, audience) con altre campagne attive (Display, Discovery, YouTube standard) che potrebbero frammentare i dati, creare concorrenza interna o confondere l’apprendimento dell’IA?.

Conversion Tracking e Attribuzione:

Il tracciamento delle conversioni è implementato correttamente e misura tutte le azioni di valore su tutti i canali coperti da PMax?.
Obiettivo NCA: Se si utilizza l’obiettivo Nuova Acquisizione Clienti, si sta interpretando correttamente l’impatto sui valori di conversione riportati? I valori di conversione potrebbero essere più alti di quelli caricati manualmente se è attiva la modalità “New Customer Value (Bid higher)”, poiché viene aggiunto il lifetime value del nuovo cliente.
Il modello di attribuzione scelto (es. Data-Driven, che è spesso il default per PMax) è appropriato per gli obiettivi di business?.

Diagnostica Google Ads e API:

Consultare regolarmente i “Diagnostic insights” nell’interfaccia di Google Ads, che unificano informazioni su bidding, asset, setup delle conversioni e fatturazione, segnalando problemi critici.
Per analisi più approfondite, utilizzare l’API di Google Ads per recuperare asset_group.primary_status e asset_group.primary_status_reasons che forniscono dettagli sulla performance e su eventuali problemi degli Asset Group.
Verificare la presenza di errori comuni a livello di Asset Group come quelli che iniziano con NOT_ENOUGH_ (es. NOT_ENOUGH_MARKETING_IMAGE_ASSET) o SHORT_DESCRIPTION_REQUIRED.

Il troubleshooting efficace di PMax richiede un approccio olistico. Data la sua natura cross-canale, la performance dipende dalla qualità degli input forniti per tutti i canali (es. feed per Shopping, asset testuali per Search, immagini/video per Display/YouTube). Problemi in un’area, come un feed non ottimizzato, possono ripercuotersi negativamente sulla performance complessiva. Pertanto, la diagnosi non può limitarsi all’interfaccia PMax, ma deve estendersi a una verifica completa della “catena di approvvigionamento” dei dati e degli asset.

La crescente complessità del troubleshooting di campagne guidate dall’IA come PMax stimolerà probabilmente lo sviluppo di strumenti diagnostici di terze parti più sofisticati. In alternativa, richiederà ai professionisti PPC di acquisire competenze di analisi dei dati più profonde, ad esempio tramite l’uso dell’API di Google Ads o l’integrazione con piattaforme come BigQuery. Questo permetterà di identificare correlazioni e causalità che non sono immediatamente evidenti nei report standard, andando oltre le semplici checklist e scoprendo le cause profonde della sottoperformance.

Esercitazione Pratica 2: Progettazione di una campagna PMax per un e-commerce con prodotti a marginalità variabile, integrando NCA e segnali di pubblico specifici.

Scenario: Un e-commerce vende sia elettronica di consumo (basso margine, alto volume, acquisto più ragionato) sia accessori di lusso coordinati (alto margine, basso volume, acquisto più impulsivo o da regalo). L’obiettivo è massimizzare il profitto totale e acquisire nuovi clienti di alto valore (potenzialmente interessati agli accessori di lusso o a pacchetti combinati).
Task:

Struttura Campagne PMax:

Opzione A (Consigliata per maggiore controllo sul profitto): Due Campagne PMax Separate.
Campagna 1: “Elettronica – Volume & Efficienza”

Obiettivo: Massimizzare il valore di conversione con un tROAS più stretto, data la bassa marginalità. Oppure, se il profitto per unità è molto simile, si potrebbe considerare Massimizza Conversioni con un tCPA.
Prodotti: Solo elettronica di consumo.
Asset Group: Segmentati per sottocategoria di elettronica (es. Cuffie, Tastiere, Monitor).
Campagna 2: “Accessori Lusso – Profitto & NCA High Value”

Obiettivo: Massimizzare il valore di conversione, con un tROAS potenzialmente più flessibile data l’alta marginalità, e con l’obiettivo NCA “High Value New Customer” attivo.
Prodotti: Solo accessori di lusso.
Asset Group: Segmentati per tipo di accessorio (es. Borse per PC di lusso, Mousepad firmati) o per collezioni.
Giustificazione: La separazione permette di impostare budget e strategie di bidding (tROAS/tCPA) differenziati che riflettono la diversa marginalità e gli obiettivi specifici per ciascuna categoria di prodotto. La campagna “Accessori Lusso” può concentrarsi sull’acquisizione di clienti ad alto potenziale di spesa senza essere “diluita” dalla performance della campagna di elettronica a più alto volume ma minor margine.

Impostazione Obiettivo NCA (per Campagna “Accessori Lusso – Profitto & NCA High Value”):

Attivare l’obiettivo “New Customer Acquisition”.
Selezionare la modalità “Bid higher for new customers” e specificare un valore aggiuntivo per i nuovi clienti di alto valore (High Value New Customer mode). Questo valore dovrebbe essere calcolato in base all’LTV stimato dei clienti che acquistano accessori di lusso.
Liste Clienti per Identificazione (Customer Match)

Lista Clienti Esistenti Generale: Caricare una lista completa di tutti i clienti passati per permettere a Google di identificare chi è “nuovo”.
Lista Clienti “High Value”: Creare e caricare una lista segmentata di clienti che in passato hanno acquistato accessori di lusso o hanno dimostrato un alto LTV (es. acquisti multipli, valore medio ordine elevato). Questa lista sarà usata per informare la modalità “High Value New Customer”. Assicurarsi che le liste siano aggiornate regolarmente.

Audience Signal Specifici:

Per “Accessori Lusso – Profitto & NCA High Value”:

Dati Propri (First-Party): Lista Customer Match dei clienti che hanno acquistato accessori di lusso in passato (usata anche per NCA High Value). Visitatori di specifiche pagine di accessori di lusso sul sito.
Segmenti Personalizzati (Custom Segments): Basati su utenti che hanno cercato termini come “accessori tech di design”, “regali tecnologici di lusso”, “brand di accessori premium X, Y, Z” o che hanno visitato siti web di brand di lusso o riviste di design/tecnologia di alta gamma.
Interessi e Dati Demografici Dettagliati: Segmenti di interesse come “Articoli di lusso”, “Appassionati di design”, “Professionisti ad alto reddito”.

Per “Elettronica – Volume & Efficienza”:

Dati Propri (First-Party): Lista Customer Match di acquirenti di elettronica. Visitatori di categorie specifiche di elettronica sul sito. Liste di utenti che hanno abbandonato il carrello con prodotti elettronici.
Segmenti Personalizzati (Custom Segments): Basati su utenti che cercano termini specifici di prodotti elettronici (es. “migliori cuffie noise cancelling 2025”, “tastiera meccanica retroilluminata RGB”) o che visitano siti di recensioni tecnologiche.
Segmenti In-Market: Utenti nel mercato per “Elettronica di consumo”, “Computer e periferiche”, “Smartphone”.
Strategia di Bidding:

Campagna “Elettronica – Volume & Efficienza”:

Iniziare con “Maximize Conversion Value” senza un target ROAS per raccogliere dati, assicurandosi che i valori di conversione riflettano accuratamente il fatturato (o, idealmente, il profitto se tecnicamente fattibile per questa categoria a basso margine).
Dopo un periodo di apprendimento (circa 4-6 settimane), se la performance è stabile, si può introdurre un “Target ROAS” basato sulla performance storica e sugli obiettivi di redditività per questa categoria (che sarà probabilmente più alto/stretto rispetto alla campagna accessori).
Campagna “Accessori Lusso – Profitto & NCA High Value”:

Utilizzare “Maximize Conversion Value” con l’obiettivo NCA “Bid higher for new customers (High Value mode)” attivo.
Impostare un valore di conversione per i nuovi clienti che includa il loro LTV stimato o un bonus significativo per riflettere il loro valore superiore.
Dopo il periodo di apprendimento, si può impostare un “Target ROAS” che tenga conto dell’alta marginalità di questi prodotti e del valore aggiuntivo dei nuovi clienti di alto profilo. Questo tROAS potrebbe essere nominalmente più basso rispetto a quello dell’elettronica se si considera il profitto per unità, ma l’obiettivo è massimizzare il profitto totale e l’acquisizione di clienti LTV.

Monitoraggio Performance (Bilanciamento Volume e Profitto):

Metriche Chiave per Campagna:

Elettronica: Volume di conversioni, Valore di conversione, ROAS effettivo, CPA. Monitorare attentamente il costo per clic e il tasso di conversione per mantenere l’efficienza.
Accessori Lusso: Valore di conversione (con LTV aggiunto per nuovi clienti), ROAS effettivo, numero di Nuovi Clienti Acquisiti, numero di Nuovi Clienti “High Value” Acquisiti, Costo per Nuovo Cliente Acquisito (NCA Cost).

Report a Livello di Asset Group e Prodotto: Analizzare quali AG e quali prodotti specifici (tramite il feed di Merchant Center) stanno contribuendo maggiormente al profitto vs. volume.
Analisi del Profitto Complessivo: Oltre ai report di Google Ads, è fondamentale tracciare il profitto effettivo generato dalle campagne nel sistema CRM/ERP dell’e-commerce. Confrontare il profitto stimato (se si usano valori di conversione basati sul profitto) con il profitto reale.
Esclusioni di Prodotti Non Performanti: Utilizzare i report per identificare prodotti che consumano budget senza generare profitto adeguato e considerarne l’esclusione dalle campagne PMax.
Aggiustamenti Continui: Essere pronti ad aggiustare i budget tra le due campagne, i target ROAS/CPA e gli Audience Signal in base ai risultati di profitto e agli obiettivi di acquisizione. Se la campagna accessori non spende a sufficienza, potrebbe essere necessario allentare leggermente il tROAS o ampliare gli Audience Signal. Se la campagna elettronica spende molto ma con ROAS al limite della profittabilità, potrebbe essere necessario stringere il tROAS o rivedere la qualità degli asset/feed.

Tabella: Checklist Avanzata per Setup e Ottimizzazione PMax

Categoria	Elemento di Controllo Avanzato	Best Practice / Azione Chiave
Obiettivi e Budget	Allineamento con obiettivi di profitto/LTV	Impostare valori di conversione che riflettano il profitto o l’LTV previsto. Utilizzare l’obiettivo NCA High-Value se applicabile.
	Budget adeguato al periodo di apprendimento	Prevedere budget sufficiente (es. >$50-100/giorno) per almeno 4-6 settimane per permettere all’IA di apprendere.
Struttura Campagna	Segmentazione strategica (vs. consolidamento)	Consolidare se obiettivi/prodotti omogenei. Segmentare per categoria prodotto, margini, brand, obiettivi geografici/business distinti, ciclo di vita prodotto.
	Interazione con campagne Search (Brand)	Definire una strategia chiara per i termini di brand (es. escluderli da PMax o gestirli con AI Max in Search) per evitare cannibalizzazione indesiderata.
Asset Group (AG)	Ad Strength “Eccellente”	Fornire il numero massimo di asset di alta qualità e varietà (testo, immagini multiple ratio, video multiple ratio/durate, loghi).
	Coerenza tematica AG e Audience Signal	Creare AG strettamente tematici e allineare gli asset e i messaggi agli Audience Signal specifici forniti per quell’AG.
	Utilizzo e controllo di ACA e URL Expansion	Lasciare attivi ACA e URL Expansion (raccomandato), ma monitorare gli output e escludere URL/asset non pertinenti o di bassa qualità.
	Revisione report Combinazioni	Analizzare quali combinazioni di asset performano meglio per identificare sinergie e replicare successi.
Audience Signal	Qualità e freschezza dei dati first-party	Utilizzare liste Customer Match aggiornate e segmentate (es. alto LTV, recenti, inattivi). Visitatori del sito web (pagine chiave, carrelli abbandonati).
	Segmenti personalizzati (Custom Segments)	Creare segmenti personalizzati basati su intenti di ricerca specifici, URL di competitor o siti affini, app utilizzate.
Product Feed (Ecom)	Ottimizzazione completa del feed	Titoli ricchi di keyword, descrizioni dettagliate, immagini di alta qualità, GTIN, MPN, prezzi accurati, disponibilità aggiornata.
	Utilizzo di Custom Labels per strategie avanzate	Implementare Custom Labels per margini, stagionalità, bestseller, PMax score, ecc., per segmentare i prodotti negli AG o nelle campagne.
Bidding	Scelta strategia (Max Conv vs. Max Conv Value)	Max Conversion Value per focus su fatturato/profitto/LTV. Max Conversions per volume con valori simili o budget limitato.
	Impostazione e aggiustamento tCPA/tROAS	Iniziare con target realistici basati su performance storica. Non impostare target troppo restrittivi all’inizio. Aggiustare gradualmente.
	Seasonality Adjustments	Utilizzare per brevi periodi promozionali con attese variazioni significative del CVR.
Conversion Tracking	Accuratezza e completezza	Assicurarsi che tutte le conversioni di valore siano tracciate correttamente e che i valori siano accurati (considerare profitto/LTV).
	Gestione NCA e valori di conversione	Comprendere come l’NCA (specialmente High Value mode) impatta i valori di conversione riportati.
Esclusioni	Placement Exclusions (Account Level)	Monitorare i placement report (YouTube, Display, Search Partners) ed escludere proattivamente posizionamenti di bassa qualità o non brand safe.
	Negative Keywords (Account/Campaign Level)	Utilizzare per escludere traffico irrilevante (sebbene l’impatto in PMax sia dibattuto, sono disponibili a livello di account). Brand Exclusions specifiche per PMax.
	Esclusione Prodotti (Listing Group)	Escludere prodotti non performanti, a basso margine o fuori stock dal feed o tramite i listing group.
Reporting e Analisi	Revisione Insights Diagnostici	Controllare regolarmente i “Diagnostic insights” per problemi segnalati da Google (bidding, asset, conversioni, billing).
	Analisi performance Asset e Combinazioni	Utilizzare i report specifici per ottimizzare la strategia creativa, sostituendo asset “Low” e potenziando i “Best”.
	Monitoraggio Search Themes (se usati)	Valutare l'”usefulness indicator” dei Search Themes per capire se stanno portando traffico incrementale.
	Misurazione Incrementalità (Lift Studies)	Se possibile, condurre Conversion Lift studies per misurare l’impatto incrementale reale di PMax.

3.1. Google Consent Mode v2: Implementazione Tecnica Avanzata e Impatto Strategico

Google Consent Mode v2 (CMv2) è un framework API che permette ai siti web e alle app di comunicare le preferenze di consenso degli utenti (relative a cookie e identificatori di app) ai tag di Google (es. Google Analytics, Google Ads). A partire da marzo 2024, la sua implementazione è diventata obbligatoria per gli inserzionisti che operano nello Spazio Economico Europeo (SEE) e nel Regno Unito per mantenere le funzionalità complete di misurazione delle conversioni, personalizzazione degli annunci e remarketing.

Nuovi Parametri e Modalità Operative:

CMv2 introduce due nuovi parametri di consenso, che si aggiungono ai preesistenti analytics_storage e ad_storage:

ad_user_data: Controlla se i dati dell’utente possono essere inviati a Google per scopi pubblicitari.
ad_personalization: Controlla se è possibile utilizzare i dati per la personalizzazione degli annunci (es. remarketing).

Esistono due modalità principali di implementazione:

Basic Consent Mode: I tag di Google sono bloccati e non caricano/eseguono dati fino a quando l’utente non interagisce con il banner di consenso e fornisce il proprio consenso. Se il consenso non viene concesso, nessun dato (nemmeno lo stato del consenso) viene inviato a Google. Questa modalità, pur garantendo una stretta compliance, può portare a significative perdite di dati.
Advanced Consent Mode: I tag di Google si caricano prima che l’utente interagisca con il banner di consenso, con uno stato di consenso predefinito (tipicamente “negato”). Se l’utente nega il consenso, i tag inviano comunque a Google dei “ping cookieless” anonimizzati (es. tipo di browser, URL, timestamp) senza utilizzare cookie o identificatori personali. Se l’utente concede il consenso, i tag funzionano normalmente. Questa modalità permette a Google di effettuare una modellazione più accurata delle conversioni e del comportamento degli utenti che non hanno acconsentito, recuperando una parte dei dati che altrimenti andrebbero persi.

Impatto Strategico:

Raccolta Dati e Modellazione: CMv2 (specialmente Advanced) è cruciale per la modellazione delle conversioni in Google Ads e del comportamento in GA4 quando il consenso diretto è negato. Senza una corretta implementazione, si rischia una significativa sottostima delle performance e una ridotta capacità di ottimizzazione degli algoritmi di Smart Bidding. Come sottolineato, “no data, no modeling”.⁶⁸
Creazione di Audience e Remarketing: La possibilità di creare e utilizzare liste di remarketing e audience personalizzate per utenti SEE/UK dipende dalla concessione del consenso per ad_user_data e ad_personalization.
Attribuzione: La mancanza di dati da utenti non consenzienti può rendere più complessa e meno accurata l’attribuzione delle conversioni ai vari touchpoint. La modellazione cerca di mitigare questo effetto.

Implementazione Tecnica Avanzata e Considerazioni per Professionisti:

Scelta di una Consent Management Platform (CMP) Certificata Google: È il metodo raccomandato e spesso il più semplice per garantire una corretta implementazione e trasmissione dei segnali di consenso a Google. La CMP deve supportare TCF v2.2 se si opera con partner IAB.
Configurazione Dettagliata tramite Google Tag Manager (GTM):

Abilitare la “Consent Overview” in GTM per visualizzare le impostazioni di consenso predefinite per ogni tag.
Impostare lo stato di consenso di default (tipicamente denied per tutti i parametri rilevanti per SEE/UK) prima che qualsiasi tag Google venga attivato. Questo di solito si fa con un tag di inizializzazione del consenso che si attiva su “Consent Initialization – All Pages”.
Configurare i tag di Google (GA4, Google Ads) per rispondere dinamicamente agli aggiornamenti dello stato del consenso forniti dalla CMP. Molti tag hanno controlli di consenso integrati, ma per altri potrebbe essere necessario configurare “Additional Consent Checks”.
Assicurare che la CMP aggiorni correttamente i dataLayer o i comandi gtag(‘consent’, ‘update’, {… }) quando l’utente modifica le proprie preferenze.

Verifica e Debugging: Utilizzare Google Tag Assistant (modalità Preview) e la console per sviluppatori del browser (tab Network) per ispezionare i parametri gcs (Google Consent Status, per ad_storage e analytics_storage) e gcd (Google Consent Default/Update, che include i nuovi parametri e lo stato di default/update) nelle richieste inviate ai server di Google. Verificare che i tag si attivino o meno correttamente in base alle scelte di consenso.
Parametro ads_data_redaction=true: Per una maggiore tutela della privacy, si può impostare questo parametro a true nelle chiamate gtag. Quando attivo, impedisce l’invio di identificatori di click pubblicitari (es. gclid) a Google se ad_storage è negato. Questo può però limitare ulteriormente la capacità di misurare le conversioni e collegarle agli annunci, anche con la modellazione. La decisione di usarlo dipende da specifici requisiti di compliance e dalla tolleranza alla perdita di dati di misurazione.
Enhanced Conversions con CMv2: Le Enhanced Conversions, che inviano dati first-party offuscati (hashed) a Google per migliorare l’attribuzione, devono anch’esse rispettare le scelte di consenso. È necessario assicurarsi che i dati vengano inviati solo se l’utente ha acconsentito a ad_user_data.

Potenziali Errori Comuni (Pitfalls) per Siti Complessi:

Implementazione Incompleta o Errata dei Parametri: Non inviare tutti i parametri richiesti da CMv2 o inviarli con valori non corretti.
Conflitti tra Script/Plugin e CMP: Su siti web complessi con molti script di terze parti o plugin, possono sorgere conflitti che impediscono alla CMP di funzionare correttamente o di comunicare lo stato del consenso ai tag di Google.
Gestione Incoerente del Consenso su Subdomain o Cross-Domain: Se il sito utilizza sottodomini o è parte di un’esperienza cross-dominio, è cruciale che le preferenze di consenso dell’utente siano mantenute e rispettate in modo coerente ovunque.
Latenza del CMP: Un banner di consenso che si carica lentamente potrebbe ritardare l’invio dei segnali di consenso, causando la perdita dei primi hit o il firing di tag prima che il consenso sia stato definito.
Ordine di Attivazione dei Tag (Tag Firing Order): È fondamentale che i comandi di inizializzazione del consenso (default) e di aggiornamento del consenso vengano eseguiti prima che qualsiasi tag dipendente dal consenso tenti di raccogliere dati.

L’implementazione corretta di Consent Mode v2, specialmente in modalità Advanced, è diventata un prerequisito tecnico non solo per la conformità legale, ma per l’efficacia stessa delle campagne Google Ads. Influenza direttamente la quantità e la qualità dei dati disponibili per gli algoritmi di Smart Bidding, per la creazione di audience e per la misurazione delle performance. Una cattiva implementazione di CMv2 può degradare significativamente le performance pubblicitarie, poiché le campagne AI-driven come PMax dipendono fortemente dai dati di conversione per l’ottimizzazione.

La necessità di implementare CMv2 e di gestire strategicamente i dati first-party sta spingendo le aziende verso una maggiore “sovranità dei dati”. Questo richiede una più profonda integrazione e collaborazione tra i team legali, di sviluppo web e di marketing. La gestione del consenso e dei dati utente sta diventando una funzione strategica aziendale, un asset competitivo che va oltre il semplice adempimento di un obbligo normativo.

3.2. Strategie Avanzate con Dati First-Party: Customer Match per Acquisizione e Ads Data Manager

In un contesto pubblicitario sempre più orientato alla privacy e con la progressiva riduzione dell’affidabilità dei cookie di terze parti, i dati first-party sono diventati una risorsa strategica fondamentale per gli inserzionisti. Google Ads offre strumenti potenti come Customer Match e il nuovo Ads Data Manager per aiutare le aziende a sfruttare al meglio questi dati.

Customer Match: Oltre il Remarketing Tradizionale

Customer Match permette agli inserzionisti di caricare le proprie liste di dati cliente (come indirizzi email, numeri di telefono, indirizzi postali) su Google Ads. Questi dati vengono offuscati (hashed) prima dell’upload per proteggere la privacy. Tradizionalmente usato per il remarketing, Customer Match offre strategie avanzate anche per l’acquisizione di nuovi clienti:

Segmentazione Granulare delle Liste:
Non limitarsi a caricare un’unica grande lista. Segmentare i clienti in base a criteri significativi come:

Valore (LTV): Clienti ad alto, medio, basso LTV.
Recency e Frequenza d’Acquisto: Acquirenti recenti, clienti fedeli, clienti inattivi (lapsed customers).
Categorie di Prodotto Acquistate: Clienti che hanno acquistato specifiche categorie di prodotti/servizi.
Queste liste segmentate possono essere usate per creare pubblici Lookalike (Simili) più mirati o per personalizzare le offerte e i messaggi.
Automazione degli Aggiornamenti delle Liste:

La freschezza delle liste è cruciale. Aggiornamenti manuali tramite CSV sono inefficienti e soggetti a errori.
Automatizzare l’aggiornamento tramite:

Integrazione CRM Diretta: Molti CRM offrono integrazioni native o tramite partner con Google Ads.
Zapier o Altri Strumenti di Automazione: Per connettere CRM o altri sistemi a Google Ads.
Google Sheets Auto-Sync: Collegare un foglio Google a Google Ads per aggiornamenti dinamici.
Acquisizione Nuovi Clienti con Customer Match:

Lookalike (Segmenti Simili) Potenziati: Creare segmenti Simili basati sulle liste Customer Match più performanti (es. clienti ad alto LTV). Questi segmenti Simili tenderanno ad avere caratteristiche simili ai migliori clienti esistenti.
Smart Bidding + Customer Match: Utilizzare le liste Customer Match (specialmente quelle di clienti di alto valore o quelle di esclusione) come segnali per le strategie di Smart Bidding nelle campagne di acquisizione. L’IA di Google può così ottimizzare le offerte per raggiungere nuovi utenti che assomigliano ai migliori clienti o escludere offerte per clienti esistenti.
Layering con Segnali di Intento Predittivi AI: Combinare i segmenti Simili di Customer Match con i segmenti di pubblico predittivi di Google (es. “utenti propensi all’acquisto”, “utenti interessati a X”) e con segnali di intento (es. ricerche recenti, visite a siti specifici) per un targeting ultra-preciso e contestualmente rilevante. Esempio: Targettizzare utenti simili ai clienti VIP E che stanno attivamente cercando prodotti nella propria categoria E che Google identifica come propensi alla conversione.
Esclusioni Strategiche:

Escludere i clienti esistenti (o segmenti specifici di essi) dalle campagne di pura acquisizione per evitare sprechi di budget e messaggi inappropriati.
Escludere clienti che hanno recentemente acquistato da campagne di remarketing generiche.
Conformità e Consenso:

Utilizzare solo dati first-party raccolti con il consenso esplicito dell’utente per l’uso pubblicitario.
Rispettare le scelte degli utenti riguardo alla personalizzazione degli annunci (parametri ad_user_data e ad_personalization di Consent Mode v2). Se un utente ha negato il consenso, i suoi dati non dovrebbero essere processati per Customer Match nello SEE/UK.

Google Ads Data Manager:

Annunciato come disponibile a tutti durante il GML 2024 3, Ads Data Manager è uno strumento progettato per aiutare gli inserzionisti a:

Centralizzare e Unificare i Dati First-Party: Consolidare dati da diverse fonti (CRM, analytics, offline, ecc.) in un unico hub.
Attivare i Dati più Facilmente: Semplificare l’utilizzo di questi dati per funzionalità come Customer Match, Enhanced Conversions e altre ottimizzazioni basate sull’IA in Google Ads.
Ottenere Insight sull’Audience: Fornire analisi più approfondite sui segmenti di pubblico first-party per informare la strategia.

L’efficacia delle strategie basate sui dati first-party, in un contesto sempre più dominato dall’IA come PMax e AI Max, dipende in modo critico dalla qualità, granularità, freschezza e corretta segmentazione dei dati forniti. Dati di scarsa qualità o non rappresentativi possono portare l’IA a conclusioni errate e a ottimizzazioni subottimali. Pertanto, l’investimento in una solida infrastruttura e in una strategia di raccolta, gestione e segmentazione dei dati first-party non è più un optional, ma un prerequisito per massimizzare il ROI degli strumenti AI di Google.

L’enfasi crescente sui dati first-party e su strumenti come Ads Data Manager potrebbe portare a una maggiore interdipendenza con l’ecosistema Google per l’attivazione di tali dati. Se da un lato questo semplifica l’ottimizzazione all’interno di Google Ads, dall’altro potrebbe rendere più complesso per gli inserzionisti adottare strategie di dati first-party realmente cross-platform e agnostiche rispetto ai fornitori, a meno di non investire in Customer Data Platform (CDP) esterne capaci di integrarsi con múltiples piattaforme pubblicitarie. Questa centralizzazione dei dati all’interno dell’ecosistema di un singolo player solleva questioni sulla portabilità dei dati e sulla capacità di mantenere una visione del cliente veramente unificata e indipendente.

3.3. Privacy Sandbox 2025: Implicazioni Pratiche di Topics API, Protected Audience API, Attribution Reporting API

Il Privacy Sandbox di Google è un’iniziativa volta a sviluppare tecnologie che proteggano la privacy online delle persone e offrano ad aziende e sviluppatori strumenti per costruire attività digitali fiorenti, con l’obiettivo di rendere il web più privato e sicuro per tutti, eliminando gradualmente il supporto per i cookie di terze parti. Ad aprile 2025, Google ha annunciato la decisione di mantenere l’approccio attuale all’offerta di cookie di terze parti in Chrome, senza implementare un nuovo prompt autonomo per essi, pur continuando lo sviluppo e il testing delle API del Privacy Sandbox. Questo ha creato un periodo di transizione e incertezza, con alcuni ad tech che hanno messo in pausa i test delle API Sandbox in attesa di maggiore chiarezza.

Nonostante la permanenza temporanea dei cookie di terze parti, è fondamentale per i professionisti comprendere le API chiave del Privacy Sandbox e le loro implicazioni future:

Topics API (per Interest-Based Advertising – IBA):

Funzionamento: Il browser dell’utente deduce argomenti di interesse (es. “Fitness”, “Viaggi”) in base alla cronologia di navigazione recente. Questi argomenti sono selezionati da una tassonomia curata da Google. Quando un utente visita un sito che supporta l’API, il sito può richiedere al browser gli argomenti di interesse dell’utente e condividerli con i partner pubblicitari per mostrare annunci pertinenti, senza rivelare i siti specifici visitati dall’utente.
Implicazioni Pratiche (2025):

Gli inserzionisti potrebbero vedere una riduzione della granularità nel targeting per interessi rispetto ai metodi basati su cookie di terze parti.
La pertinenza dipenderà dalla qualità della tassonomia di Google e dalla capacità del browser di inferire correttamente gli interessi.
Sarà importante testare campagne che utilizzano Topics API (quando e se integrate nativamente in Google Ads o tramite DSP) per valutarne l’efficacia rispetto ai segmenti di pubblico attuali.
Strategia per gli inserzionisti: Continuare a utilizzare i segmenti di pubblico per interesse disponibili in Google Ads, monitorando gli annunci di Google su come Topics API verrà integrata e come influenzerà questi segmenti. Rafforzare il targeting contestuale come complemento.

Protected Audience API (PAAPI – ex FLEDGE, per Remarketing e Custom Audiences):

Funzionamento: Permette il remarketing senza che gli inserzionisti possano tracciare gli utenti individualmente attraverso i siti. Il browser dell’utente memorizza gruppi di interesse definiti dall’inserzionista (es. “visitatori del carrello abbandonato”). Quando l’utente visita un sito con spazi pubblicitari, un’asta on-device viene eseguita nel browser per selezionare l’annuncio più pertinente da questi gruppi di interesse, senza che l’identità dell’utente o i siti visitati siano rivelati a terzi.
Implicazioni Pratiche (2025):

Cambiamento radicale nella gestione delle liste di remarketing; la logica si sposta in gran parte on-device.
Potenziale riduzione della capacità di creare segmenti di remarketing estremamente granulari o basati su comportamenti cross-site complessi tracciati da terze parti.
Necessità per gli ad tech (DSP, SSP) di adattare le proprie infrastrutture per partecipare alle aste on-device e utilizzare i Key/Value service per dati in tempo reale (es. budget della campagna).
Strategia per gli inserzionisti: Continuare a utilizzare le funzionalità di remarketing di Google Ads (basate su dati first-party e segnali Google). Monitorare come Google Ads integrerà PAAPI per il remarketing e quali controlli saranno disponibili. Fondamentale è la raccolta di dati first-party per definire i gruppi di interesse.

Attribution Reporting API (per la Misurazione delle Conversioni):

Funzionamento: Misura le conversioni (click o view che portano a un’azione desiderata) senza tracciamento cross-site degli utenti. Fornisce due tipi di report:

Event-level reports: Associano un click o una visualizzazione a dati di conversione limitati e “rumorosi” (con dati casuali aggiunti per privacy), inviati con ritardo.
Summary reports (o Aggregatable reports): Forniscono dati di conversione più ricchi e aggregati, non legati a eventi specifici, criptati dal browser e processati da un servizio di aggregazione per generare insight.
Implicazioni Pratiche (2025):

Perdita di granularità nei report di conversione a livello di singolo utente.
Maggiore dipendenza da dati aggregati e modellati per comprendere la performance.
Impatto sui modelli di attribuzione multi-touch, che potrebbero diventare meno precisi se basati su percorsi utente individuali.
Necessità per gli inserzionisti di familiarizzare con i nuovi formati di report e con le limitazioni imposte per la privacy (rumore, ritardi, limiti al numero di report).
Strategia per gli inserzionisti: Assicurarsi che Google Analytics 4 sia implementato correttamente, poiché è progettato per funzionare in un ambiente con meno identificatori individuali e utilizza la modellazione. Prepararsi a un’analisi della performance basata più su trend e dati aggregati che su percorsi utente dettagliati. Testare i Conversion Lift studies in Google Ads per misurare l’incrementalità.

Strategie e Preparazione per gli Inserzionisti (2025):

Priorità ai Dati First-Party: Indipendentemente dalla tempistica di deprecazione dei cookie di terze parti, rafforzare la raccolta, la gestione e l’attivazione dei dati first-party è la strategia più resiliente.
Potenziare il Targeting Contestuale: Riscoprire e affinare le strategie di targeting contestuale, che mostrano annunci basati sul contenuto della pagina che l’utente sta visualizzando, anziché sulla sua cronologia di navigazione passata.
Focus su Google Analytics 4: GA4 è fondamentale per la misurazione in un futuro privacy-first, grazie alla sua capacità di modellazione e al design event-based.
Monitoraggio Continuo: Tenersi aggiornati sugli annunci di Google relativi al Privacy Sandbox, sull’evoluzione delle API e sulla loro integrazione negli strumenti pubblicitari.
Dialogo con i Partner Tecnologici: Comprendere come i propri fornitori di tecnologia pubblicitaria (DSP, SSP, agenzie) si stanno adattando e quali soluzioni offrono per navigare questo panorama.

La decisione di Google di non eliminare completamente i cookie di terze parti per il momento concede agli inserzionisti più tempo per adattarsi, ma non cambia la direzione generale verso una maggiore privacy. Questo periodo di transizione dovrebbe essere utilizzato per rafforzare le strategie basate su dati first-party e contestuali, e per familiarizzare con i nuovi paradigmi di targeting e misurazione proposti dal Privacy Sandbox. Il successo futuro dipenderà dalla capacità di Google di dimostrare che queste API possono bilanciare efficacemente privacy e risultati pubblicitari, e di (ri)costruire la fiducia con un ecosistema ad tech che ha mostrato una certa cautela.

3.4. Aggiornamenti Policy Center: Gestione Proattiva della Compliance

Google ha introdotto significativi miglioramenti al Policy Center, principalmente in AdSense ma con principi applicabili anche a Google Ads, per aiutare gli inserzionisti e i publisher a comprendere meglio, dare priorità e risolvere i problemi di conformità. La modifica principale è la sostituzione dell’etichetta generica “Must fix” con tre nuove etichette più specifiche:

Policy Issue (Problema di Policy): Indica violazioni dirette delle Norme del programma Google (es. Google Ads Policies). Questi problemi richiedono attenzione immediata per evitare limitazioni severe dell’account, sospensioni della pubblicazione degli annunci o chiusura dell’account.
Regulatory Issue (Problema Normativo): Segnala problemi derivanti da requisiti normativi specifici di determinate aree geografiche, come il GDPR in Europa o le leggi sulla privacy in vari stati USA. L’adeguamento è necessario per operare conformemente in tali regioni.
Advertiser Preference (Preferenza dell’Inserzionista): Indica aree di contenuto che alcuni inserzionisti potrebbero scegliere di non associare ai propri annunci per motivi di brand safety o di opportunità (es. contenuti relativi ad alcol, tabacco, immagini sessualmente suggestive, gioco d’azzardo). Questi problemi potrebbero ridurre la domanda pubblicitaria complessiva per determinati inventari o segmenti di pubblico, ma non costituiscono necessariamente una violazione bloccante delle policy di Google.

Ulteriori Miglioramenti:

Nuovi Filtri: Sono stati aggiunti filtri che permettono di visualizzare i problemi per policy issue, regulatory issue, e advertiser preference, facilitando l’analisi e la gestione mirata.
Pagina “Issue details” Aggiornata: La pagina dei dettagli del problema ora include le nuove etichette. La colonna “Screenshots” è stata rinominata “View issue”.
Processo di Revisione Potenziato: Gli utenti possono ora comunicare a Google se ritengono che il proprio sito, app o annuncio sia stato etichettato erroneamente con un problema. Le revisioni richiedono tipicamente una settimana, ma a volte di più.
Indicatori di Stato della Pubblicazione degli Annunci: Il Policy Center include indicatori più chiari su come ciascun problema influisce sulla pubblicazione degli annunci (es. “Disabled ad serving”, “Restricted ad serving”, “Ad serving at risk”).

Implicazioni per Agenzie e Professionisti:

Prioritizzazione Efficace degli Interventi: Le nuove etichette consentono una chiara distinzione dell’urgenza e della natura dei problemi. Un “Policy Issue” richiederà un’azione più immediata rispetto a una “Advertiser Preference” che potrebbe portare a una decisione strategica di accettare una portata ridotta per certi contenuti.
Migliore Comunicazione con i Clienti: Le agenzie possono utilizzare questa categorizzazione più precisa per spiegare ai clienti la gravità dei problemi e giustificare le azioni correttive necessarie.
Difesa Contro Errori di Valutazione: La possibilità di contestare un’etichettatura errata fornisce un meccanismo formale per correggere potenziali errori da parte dei sistemi di Google, fondamentale per evitare penalizzazioni ingiuste.
Audit di Compliance Proattivi: I filtri avanzati permettono di effettuare audit regolari e mirati, ad esempio controllando tutti i “Regulatory Issue” in vista di scadenze normative o tutti gli “Advertiser Preference” per valutare l’impatto sulla monetizzazione o sulla copertura.

Questi miglioramenti al Policy Center indicano uno sforzo da parte di Google verso una maggiore trasparenza e collaborazione con gli inserzionisti nella gestione della compliance. Si passa da un approccio che poteva essere percepito come puramente sanzionatorio a uno più orientato alla diagnosi e alla risoluzione guidata dei problemi. La crescente complessità del panorama regolatorio globale (GDPR, DMA, ecc.) e le diverse sensibilità degli inserzionisti in termini di brand safety stanno spingendo Google a evolvere i suoi strumenti di policy verso sistemi più flessibili e contestuali. È plausibile che in futuro questi strumenti possano integrare anche insight basati sull’IA per la prevenzione proattiva dei problemi di compliance, analizzando preventivamente asset e impostazioni delle campagne per segnalare potenziali rischi prima ancora che gli annunci vengano pubblicati o che un problema venga ufficialmente rilevato.

Esercitazione Pratica 3: Definire una strategia di implementazione di Consent Mode v2 Advanced e utilizzo di Customer Match in uno scenario post-cookie.

Scenario: Un’azienda di servizi finanziari opera in Europa (soggetta a GDPR/DMA) e Nord America. Ha una base clienti consolidata e vuole acquisire nuovi clienti simili ai suoi migliori attuali, rispettando pienamente la privacy.
Task:

Implementazione Consent Mode v2 (Modalità Advanced):

Scelta CMP: Selezionare una Consent Management Platform (CMP) certificata da Google e conforme a TCF v2.2 (per l’Europa).²⁶ La CMP gestirà la raccolta del consenso.
Configurazione GTM (Google Tag Manager):

Abilitare la “Consent Overview” nelle impostazioni del contenitore GTM.²⁷
Creare un tag di inizializzazione del consenso (es. tramite il template della CMP o un tag HTML personalizzato con comandi gtag(‘consent’, ‘default’, {… })). Questo tag deve attivarsi su “Consent Initialization – All Pages” e impostare lo stato di default per tutti i parametri di consenso (ad_storage, analytics_storage, ad_user_data, ad_personalization) su denied per gli utenti europei, e potenzialmente granted (o in base alle normative locali) per gli utenti nordamericani, a meno che non si adotti un approccio globale più restrittivo.
Assicurarsi che la CMP, all’interazione dell’utente con il banner, invii i comandi gtag(‘consent’, ‘update’, {… }) per aggiornare lo stato del consenso.
Configurare i tag di Google (Google Ads Conversion Tracking, Remarketing, GA4) per utilizzare i controlli di consenso integrati o, se necessario, aggiungere “Additional Consent Checks” per i parametri non gestiti nativamente dal tag (es. ad_user_data, ad_personalization per alcuni tag più vecchi).
Verifica Implementazione:

Utilizzare la modalità Preview di GTM e il Tag Assistant per verificare che i tag si attivino correttamente in base allo stato del consenso.
Ispezionare le richieste di rete nella console per sviluppatori del browser per i parametri gcs e gcd per confermare che i segnali di consenso vengano inviati correttamente a Google.
Testare diversi scenari di consenso (concesso, negato, parziale) e diverse aree geografiche.

Utilizzo di Enhanced Conversions:

Implementare Enhanced Conversions for Web per migliorare la misurazione delle conversioni, specialmente quando i cookie sono limitati.
Raccogliere dati first-party forniti dall’utente durante la conversione (es. email, numero di telefono, indirizzo – sempre con consenso).
Inviare questi dati a Google in forma offuscata (hashed) tramite il Google Tag (gtag.js) o Google Tag Manager.
Assicurarsi che l’invio di dati per Enhanced Conversions rispetti lo stato del consenso per ad_user_data. Se negato, i dati non dovrebbero essere inviati o processati per questo scopo.
Monitorare il report diagnostico di Enhanced Conversions.

Fonti

2024 Google Ads Recap, accessed May 12, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/15639790?hl=en
Google Marketing Live 2024: Your roundup of announcements, accessed May 12, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/14835145?hl=en
Takeaways From Google Marketing Live 2024 – Vizion Interactive, accessed May 12, 2025, https://www.vizion.com/blog/takeaways-from-google-marketing-live-2024/
Google Marketing Live 2023 highlights – Think with Google APAC, accessed May 12, 2025, https://www.thinkwithgoogle.com/intl/en-apac/collections/google-marketing-live-highlights/
Google Marketing Live Recap | Neil Patel, accessed May 12, 2025, https://neilpatel.com/blog/google-marketing-live-2023-gml23/
Google Marketing Live 2024 – Home, accessed May 12, 2025, https://adsonair.withgoogle.com/events/google-marketing-live-2024
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A Complete How-To Guide to Google Gemini – Learn Prompting, accessed May 12, 2025, https://learnprompting.org/blog/guide-google-gemini
Display ads: a creative Best Practices guide – Google Ads Help, accessed May 12, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/9823397?hl=en
Announcements – Google AdSense Help, accessed May 12, 2025, https://support.google.com/adsense/announcements/9189068?hl=en
Feedback Report – 2025 Q1 | Privacy Sandbox – Google, accessed May 12, 2025, https://privacysandbox.google.com/overview/feedback/report-2025-q1
Overview of Topics API | Privacy Sandbox – Google for Developers, accessed May 12, 2025, https://developers.google.com/privacy-sandbox/private-advertising/topics
Protected Audience API overview – Privacy Sandbox, accessed May 12, 2025, https://privacysandbox.google.com/private-advertising/protected-audience
Protected Audience: integration guide | Privacy Sandbox, accessed May 12, 2025, https://privacysandbox.google.com/private-advertising/protected-audience/android/integration-guide
Attribution Reporting for mobile overview | Privacy Sandbox – Google for Developers, accessed May 12, 2025, https://developers.google.com/privacy-sandbox/private-advertising/attribution-reporting/android
Attribution Reporting for Web overview | Privacy Sandbox – Google for Developers, accessed May 12, 2025, https://developers.google.com/privacy-sandbox/private-advertising/attribution-reporting
Policy center improvements to help publishers better understand and prioritize issues – Google AdSense Help, accessed May 12, 2025, https://support.google.com/adsense/answer/15918799?hl=en

Corso Avanzato Google Ads: Strategie e Innovazioni 2023-2025 per Professionisti Esperti

Modulo 0: Introduzione e Panorama delle Novità Google Ads (2023-2025)

0.1. Benvenuto e Obiettivi del Corso Avanzato

0.2. Metodologia e Fonti

0.3. Principali Trend e Cambiamenti in Google Ads (2023-2025)

0.4. Impatto dell’IA Generativa e della Conversational AI (Gemini)

0.5. Riepilogo dei Keynote di Google Marketing Live (GML) 2023 e 2024

Modulo 1: Rivoluzione AI in Google Ads: AI Max per Search e Gemini

1.1. AI Max for Search Campaigns: Panoramica e Benefici Chiave

1.2. Funzionalità Dettagliate di AI Max

1.3. Gemini e l’Esperienza Conversazionale nella Creazione di Campagne Search

1.4. Implicazioni Strategiche dell’IA (AI Max, Gemini) per Professionisti e Agenzie

1.5. Rischi e Lezioni Apprese da Campagne AI Fallimentari (Casi Studio Generali)

Esercitazione Pratica 1: Sviluppo di una strategia Search potenziata da AI Max e Gemini.

Modulo 2: Performance Max (PMax) Avanzato: Dominare la Complessità per il Massimo ROI

2.1. Strutture di Account e Campagne PMax per Scenari Complessi (Cataloghi E-commerce Diversificati, Obiettivi Multipli)

2.2. Strategie Avanzate per Asset Group: Segmentazione, Qualità e Reporting

2.3. Obiettivo Nuova Acquisizione Clienti (NCA) in PMax: High-Value Mode, Store Goals e Casi di Successo

2.4. Bidding Avanzato in PMax: Gestione Margini Variabili e LTV

2.5. Trasparenza e Controllo: Placement Reporting, Content Suitability e Search Themes

2.6. Troubleshooting PMax: Diagnostica Avanzata per Sottoperformance

Esercitazione Pratica 2: Progettazione di una campagna PMax per un e-commerce con prodotti a marginalità variabile, integrando NCA e segnali di pubblico specifici.

Tabella: Checklist Avanzata per Setup e Ottimizzazione PMax

3.1. Google Consent Mode v2: Implementazione Tecnica Avanzata e Impatto Strategico

3.2. Strategie Avanzate con Dati First-Party: Customer Match per Acquisizione e Ads Data Manager

3.3. Privacy Sandbox 2025: Implicazioni Pratiche di Topics API, Protected Audience API, Attribution Reporting API

3.4. Aggiornamenti Policy Center: Gestione Proattiva della Compliance

Esercitazione Pratica 3: Definire una strategia di implementazione di Consent Mode v2 Advanced e utilizzo di Customer Match in uno scenario post-cookie.

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0.2. Metodologia e Fonti

0.3. Principali Trend e Cambiamenti in Google Ads (2023-2025)

0.4. Impatto dell’IA Generativa e della Conversational AI (Gemini)

0.5. Riepilogo dei Keynote di Google Marketing Live (GML) 2023 e 2024

Modulo 1: Rivoluzione AI in Google Ads: AI Max per Search e Gemini

1.1. AI Max for Search Campaigns: Panoramica e Benefici Chiave

1.2. Funzionalità Dettagliate di AI Max

1.3. Gemini e l’Esperienza Conversazionale nella Creazione di Campagne Search

1.4. Implicazioni Strategiche dell’IA (AI Max, Gemini) per Professionisti e Agenzie

1.5. Rischi e Lezioni Apprese da Campagne AI Fallimentari (Casi Studio Generali)

Esercitazione Pratica 1: Sviluppo di una strategia Search potenziata da AI Max e Gemini.

Modulo 2: Performance Max (PMax) Avanzato: Dominare la Complessità per il Massimo ROI

2.1. Strutture di Account e Campagne PMax per Scenari Complessi (Cataloghi E-commerce Diversificati, Obiettivi Multipli)

2.2. Strategie Avanzate per Asset Group: Segmentazione, Qualità e Reporting

2.3. Obiettivo Nuova Acquisizione Clienti (NCA) in PMax: High-Value Mode, Store Goals e Casi di Successo

2.4. Bidding Avanzato in PMax: Gestione Margini Variabili e LTV

2.5. Trasparenza e Controllo: Placement Reporting, Content Suitability e Search Themes

2.6. Troubleshooting PMax: Diagnostica Avanzata per Sottoperformance

Esercitazione Pratica 2: Progettazione di una campagna PMax per un e-commerce con prodotti a marginalità variabile, integrando NCA e segnali di pubblico specifici.

Tabella: Checklist Avanzata per Setup e Ottimizzazione PMax

Modulo 3: Privacy-First Advertising: Consent Mode v2, Dati First-Party e Privacy Sandbox

3.1. Google Consent Mode v2: Implementazione Tecnica Avanzata e Impatto Strategico

3.2. Strategie Avanzate con Dati First-Party: Customer Match per Acquisizione e Ads Data Manager

3.3. Privacy Sandbox 2025: Implicazioni Pratiche di Topics API, Protected Audience API, Attribution Reporting API

3.4. Aggiornamenti Policy Center: Gestione Proattiva della Compliance

Esercitazione Pratica 3: Definire una strategia di implementazione di Consent Mode v2 Advanced e utilizzo di Customer Match in uno scenario post-cookie.

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