Il calo del CPL ha un lato oscuro

L’efficienza dell’AI comprime i costi ma riduce la trasparenza per gli inserzionisti

Il costo per clic (CPC) medio in Google Ads è più che raddoppiato negli ultimi dieci anni, passando da $2.32 a $5.42. Ma nel 2026, per la prima volta in cinque anni, il costo medio per lead (CPL) è sceso a $66.69, come documentato nel report annuale di WordStream sui benchmark combinati di Google Ads e Microsoft Ads. Sembrerebbe un controsenso: se il prezzo del click sale, come può diminuire quello del lead? La risposta non è nella domanda, ma nell'ombra che si allunga sull'intero ecosistema pubblicitario: l'automazione basata sull'intelligenza artificiale.

L'analisi, pubblicata lo scorso 18 maggio e basata su oltre 13.000 campagne pubblicitarie in 23 settori tra aprile 2025 e marzo 2026, mostra un tasso di click-through (CTR) medio del 6.64% e un tasso di conversione dell'8.18%. Tuttavia, il dato che più colpisce è la rottura di un trend: dal 2020, il CPL era costantemente aumentato, per poi invertire la rotta proprio quest'anno.

Il meccanismo nascosto: perché il CPL scende mentre tutto sale

Per capire cosa è successo, bisogna guardare sotto la superficie dei numeri. Già nel 2025, i benchmark 2025 di WordStream indicavano un raffreddamento dell'incremento del CPL, salito solo del 5% contro il 25% dell'anno precedente. Quella frenata era il preludio di un cambiamento strutturale, ora confermato dai dati 2026.

Il motore di questo paradosso risiede nelle campagne basate su machine learning. Performance Max, il formato introdotto da Google per automatizzare la distribuzione su tutte le sue proprietà, e le più recenti impostazioni come AI Max, hanno reso più efficiente la generazione di lead, ottimizzando in tempo reale creatività, targeting e offerta per massimizzare le conversioni. “With campaign types like Performance Max and other AI-driven settings such as AI Max, it's become a lot easier to generate leads at a lower cost,” spiega il report. In pratica, l'AI comprime il costo per lead perché affina la capacità di intercettare utenti con alta propensione alla conversione, portando il tasso di conversione medio all'8.18%, in aumento per l'87% dei settori analizzati. Così, anche se il CPC medio è salito a $5.42, l'efficienza nella fase finale del funnel compensa ampiamente l'incremento del click. Ma questo effetto non è uniforme. Alcuni settori ne sono rimasti fuori, o addirittura hanno visto i costi esplodere.

Chi guadagna e chi perde

Se l'automazione sta comprimendo i costi, perché ci sono eccezioni? La risposta è nelle dinamiche macroeconomiche che si sovrappongono a quelle tecnologiche. Secondo il report, le uniche industrie che hanno registrato incrementi del CPL sono quella automobilistica e il retail, “allineate con quelle impattate dai dazi,” nota l'analisi. Le tariffe commerciali, inasprite nell'ultimo anno, hanno distorto la catena del valore, aumentando i costi di acquisizione per settori che dipendono da filiere globali e margini compressi.

Per l'87% delle industrie, invece, l'ultimo anno è stato favorevole: il tasso di conversione è cresciuto, trascinando verso il basso il costo per lead. È la conferma di come l'adozione di strumenti di automazione stia diventando un fattore competitivo differenziante: chi integra l'AI nel proprio stack di advertising ottiene un vantaggio tangibile, chi resta indietro si trova schiacciato tra l'aumento dei CPC e l'impatto di shock esterni.

I benchmark, è bene ricordarlo, sono aggregati di dati provenienti per l'80% da Google Ads e per il 20% da Microsoft Ads, come spiegato nel report metodologico del 2023 di WordStream. Questo non sminuisce la validità dell'analisi, ma ricorda che il mercato è dominato da un attore principale, e che le sorti degli inserzionisti sono in larga parte legate alle sue scelte di prodotto.

L'incognita del controllo

Dietro questi dati, si nasconde un cambiamento più profondo: il passaggio a un modello in cui l'algoritmo decide tutto. Le campagne Performance Max e AI Max sono scatole nere: l'inserzionista fornisce asset e obiettivi, ma non può vedere né controllare dove vengono spesi i budget con la stessa granularità di una campagna manuale. L'efficienza promessa dall'AI si accompagna a una riduzione della trasparenza, e la concentrazione su Google aumenta i rischi di dipendenza.

La domanda aperta è se questa compressione del CPL sia un guadagno stabile per gli investitori pubblicitari, o se stia semplicemente spostando valore dalle loro mani a quelle delle piattaforme. Con l'AI che gestisce allocation e ottimizzazione, il vero potere sulla determinazione dei costi si allontana dall'inserzionista e si avvicina agli algoritmi proprietari di Google e Microsoft.

Il calo del CPL è una buona notizia per i budget, ma è anche un avvertimento: l'ecosistema sta diventando più opaco, e il prossimo scossone – che sia un nuovo algoritmo o un cambio di policy – potrebbe arrivare senza preavviso. Per i professionisti del settore, la sfida non è solo cavalcare l'onda dell'automazione, ma costruire le competenze per comprenderla e, possibilmente, governarla.