L’ultimo click non dice quasi niente

L’attribuzione last‑click rischia di premiare i canali che intercettano una domanda già generata altrove

Un brand investe milioni su Google Ads. I report di attribuzione mostrano che l’ultimo click, nella stragrande maggioranza dei casi, arriva dalla ricerca a pagamento. Il gioco sembra chiuso: quel canale è il motore delle vendite.

Poi arriva un test di incrementalità con gruppo di controllo e la scoperta è scomoda: buona parte di quelle conversioni sarebbe avvenuta comunque, magari dopo aver scoperto il prodotto su un social network. Il canale “performante” non era affatto tale. Il problema non è nuovo, ma l’accelerazione dei cambiamenti nella privacy e nel comportamento di ricerca lo rende oggi centrale per chi deve allocare budget con rigore.

La prima evidenza è nel calo della ricerca tradizionale. Secondo i dati raccolti da Meta, il numero di coesistenza tra social e ricerca mostra un calo delle query Google per utente negli Stati Uniti di quasi il 20% su base annua. Nello stesso periodo, il 92% degli utenti dichiara di utilizzare i social media per cercare informazioni sui prodotti, e il 58% li considera un ambiente più piacevole per scoprire novità rispetto ai motori di ricerca tradizionali. Il punto non è che la ricerca sparisca, ma che il percorso d’acquisto si è frammentato: la scoperta avviene altrove, spesso su piattaforme social, mentre la conversione finale può venire attribuita a un canale che ha solo intercettato una domanda già generata.

Il costo di fidarsi dell’ultimo click

L’attribuzione last‑click premia chi chiude la vendita, non chi apre la relazione. E questo distorce le decisioni di allocazione. Uno studio condotto da Measured su oltre 10.000 campagne ha misurato l’incrementalità reale delle piattaforme Meta: l’efficacia nell’attrarre nuovi clienti è 2,3 volte superiore rispetto alla ottimizzazione dei contenuti per social search. Il dato non è una semplice correlazione: proviene da un’analisi di incrementalità basata su geotesting, condotta su oltre 200 inserzionisti nordamericani nel 2025. Lo stesso studio ha rilevato che il 64% delle conversioni incrementali ottenute su Meta proviene da clienti che hanno scoperto il brand per la prima volta proprio lì. In un modello last‑click, quelle conversioni verrebbero probabilmente attribuite alla ricerca successiva, facendo apparire il social poco efficace e la ricerca iper‑performante.

Non si tratta di demonizzare la search, ma di riconoscere che il contributo reale di un canale si misura solo isolando l’effetto causale. Metodi come i geotest, gli holdout o i modelli di Marketing Mix Modeling (MMM) permettono di distinguere correlazione da causalità. Il problema – e qui bisogna essere onesti – è che nessuno di questi metodi è perfetto: i geotest hanno costi e tempi elevati, gli MMM richiedono dati storici e forti assunzioni sui regressori, i conversion modeling post‑privacy soffrono di attenuazione del segnale. Ma la direzione è chiara: continuare a usare il last‑click come bussola significa sovrastimare canali di performance e sottostimare canali di scoperta.

L’infrastruttura per misurare l’incrementalità

Su questo scenario si innesta l’acquisizione di LiveRamp da parte di Publicis, chiusa a maggio 2025 per 2,2 miliardi di dollari. L’operazione non è solo una mossa di consolidation: LiveRamp è specializzata nella cosiddetta ‘data collaboration’, che consente a diverse aziende di condividere e costruire nuovi set di dati e modelli predittivi in ambienti protetti. Con questa mossa, Publicis ottiene la tecnologia di clean room, identity graph e onboarding dei dati – cioè gli strumenti per connettere i segnali di diversi touchpoint senza esporre dati grezzi. L’obiettivo dichiarato è creare un’nuovo modo per entrare nel commerce media e agentic AI, ma l’impatto più immediato è sulla misurazione: avere un identity graph robusto e una clean room permette di condurre test di incrementalità su larga scala, confrontando gruppi esposti e non esposti con maggiore accuratezza e in compliance con le norme privacy.

La mossa di Publicis non è isolata. La stessa Meta ha investito in metodologie di incrementalità, come dimostrano le analisi condotte da Measured sulle sue piattaforme. Quegli stessi test, però, restano limitati a contesti controllati e non sempre replicabili su scala globale. La domanda aperta è: quando l’infrastruttura tecnica sarà disponibile per tutti gli inserzionisti, riusciremo a superare la tentazione di tornare a metriche semplici ma fuorvianti? E quanto siamo disposti a investire in metodologie che richiedono rigore statistico e tempo, in un settore abituato a decisioni basate su dashboard in tempo reale?

La risposta non è una checklist di best practice. È piuttosto una scelta culturale: abbandonare la comoda attribuzione lineare per un’incertezza misurata, consapevoli che la vera performance di un canale non è nel click finale, ma nel cliente che non avremmo mai visto senza quel primo contatto. I dati e l’infrastruttura ci sono. Il resto è volontà di guardare oltre l’ultimo pixel.