Ai Max cresce veloce, ma non sappiamo se funziona

Google non ha ancora pubblicato dati di incremental lift per AI Max né per i formati Gemini

Il podcast la stagione finale di Ads Decoded è andato in onda oggi, 28 maggio 2026, con un messaggio chiaro: gli strumenti basati su intelligenza artificiale stanno ridisegnando la pubblicità su Google. Chris Monkman, Senior Director of Product for AI Experience, ha spiegato come le aziende dovrebbero ripensare gli annunci per la ricerca guidata dall’AI, mentre Josh Moser, Senior Director of Ads Platform, ha anticipato l’integrazione di modelli avanzati in Asset Studio. Sullo sfondo, un dato sembra raccontare una storia di successo: AI Max, il prodotto pubblicitario AI più veloce mai cresciuto nella Ricerca. Ma la crescita, da sola, non dice nulla sull’efficacia reale. E mentre Google svela Gemini Omni, Ask Advisor e nuovi formati, il dato che manca è proprio quello che servirebbe per capire se l’AI sta davvero migliorando la pubblicità o solo moltiplicando il numero di annunci.

Il paradosso della crescita

AI Max è diventato, secondo Google, il prodotto pubblicitario basato su IA in più rapida crescita per la Ricerca. E l’azienda non si ferma: nei giorni scorsi, durante Google Marketing Live 2026 (tenutosi il 1° maggio 2026), ha annunciato l’estensione di AI Max alle campagne Shopping e ai formati di viaggio. Parallelamente, Google sta testando due nuovi formati pubblicitari costruiti con Gemini che offrono dettagli dei prodotti affiancati da un AI explainer indipendente, pensato per aiutare gli utenti a valutare le opzioni in modo più informato. L’entusiasmo è palpabile, ma dal punto di vista di un analyst o di un performance manager emerge un paradosso: una metrica di crescita – la velocità di adozione di AI Max – viene presentata come indicatore di successo, mentre ciò che manca è una misura dell’incremento rispetto a campagne tradizionali. Crescita nell’uso e crescita nell’efficacia non sono la stessa cosa. Senza un test geo o un esperimento con gruppo di controllo, sapere che molti advertiser hanno attivato AI Max non ci dice se quei soldi sono spesi meglio di prima.

La sfida della misurazione incrementale

È qui che il confronto con le novità più profonde diventa rivelatore. Durante Google Marketing Live, Gemini è stato presentato come fondamento per trasformare l’intero processo di marketing: annunci più performanti, creatività ottimizzata e tecnologia agentica integrata. In particolare, l’integrazione di Gemini Omni in Asset Studio permetterà ai creativi di generare video asset direttamente in piattaforma, sfruttando il nuovo modello multimodale. E poi c’è Ask Advisor, l’assistente AI che orchestra un team di agenti esperti attraverso i prodotti Google, capace persino di configurare automaticamente una campagna in Google Ads partendo dai dettagli dei prodotti in Merchant Center, portando l’idea al lancio in pochi clic. Strumenti potenti, che promettono di ridurre i tempi e aumentare la scala. Ma proprio qui nasce il nodo della misurazione incrementale.

Quando un sistema combina testo, video, agenti e assistenti, come si isola l’impatto di un singolo annuncio o di un nuovo formato? I modelli di marketing mix (MMM) tradizionali faticano a separare gli effetti di innovazioni che modificano contemporaneamente targeting, creatività e canale. I test geo potrebbero offrire una risposta, ma richiedono tempo e una corretta randomizzazione. Inoltre, il nuovo formato con AI explainer indipendente – un elemento che compare all’interno dell’annuncio stesso – solleva interrogativi ulteriori: se il consumatore interagisce con l’explainer, il valore è da attribuire all’annuncio o alla guida dell’AI? I metodi di attribution basati sull’ultimo clic non catturano questa complessità. Come hanno ricordato Monkman e Moser nell’episodio finale di Ads Decoded, le aziende devono ripensare l’approccio, ma il podcast stesso non ha fornito metriche di incrementalità per questi nuovi strumenti.

Cosa non sappiamo ancora

È qui che emerge la domanda aperta. Con strumenti che automatizzano la creazione di asset, orchestrano agenti e personalizzano l’esperienza pubblicitaria in tempo reale, come possiamo – oggi – misurare il vero contributo incrementale rispetto a un approccio tradizionale? Google non ha ancora pubblicato dati di incremental lift per AI Max, né per i formati Gemini. L’azienda parla di crescita, non di efficacia. Per un performance manager o un marketing scientist, questo è un campanello d’allarme. La risposta, probabilmente, non arriverà da Google, ma da chi saprà costruire i propri sistemi di misura: test geo ben progettati, esperimenti con gruppi di controllo (holdout) e modelli MMM aggiornati per includere le variabili AI. Senza questi, ogni crescita resta solo un numero.