Criteo e Meta litigano sull’attribuzione delle vendite

L’attribuzione last-click degli agenti conversazionali rischia di nascondere l’effetto di altri canali e promozioni

Un brand di abbigliamento lancia un assistente conversazionale su WhatsApp: in tre mesi le vendite attribuite alla chat crescono del 40%. Il CMO esulta, il CFO approva il raddoppio del budget. Peccato che, in parallelo, le stesse offerte siano state sponsorizzate su Instagram e Google Shopping, e il calendario promo abbia coinciso con i saldi di fine stagione.

Quel 40% è reale o è solo il riflesso di altre variabili non isolate? Quando un canale sembra performante ma non viene testato con un gruppo di controllo, il rischio di confondere correlazione con causalità è altissimo.

In questo scenario si inserisce la nuova sfida tra Criteo e Meta, due giganti che promettono agli inserzionisti retail la possibilità di attribuire direttamente le vendite generate dagli agenti conversazionali. Da una parte Meta lancia il suo assistente autonomo, dall’altra Criteo spinge per diventare il ponte tra i retailer e ChatGPT. Entrambi offrono metriche di conversione immediate. Entrambi tacciono sulla domanda cruciale: quanto di quelle vendite sarebbe avvenuto comunque?

Il fascino dell’attribuzione diretta: cosa promettono Meta e Criteo

Il 3 giugno 2026 Meta ha introdotto Meta Business Agent, un agente conversazionale pensato per gestire il customer care e, in futuro, attività operative come ricerche di mercato e intelligence competitiva. La configurazione rapida dell’agente – pochi minuti o integrazione nell’infrastruttura esistente – ha già attratto un milione di aziende su WhatsApp e Messenger. Le funzionalità future dell’agente includono la gestione del calendario e l’analisi competitiva, mentre la piattaforma si connette a centinaia di sistemi, tra cui l’integrazione con Shopify, Zendesk e Shopee. Per Meta, l’attribuzione è lineare: l’agente genera un click, il click porta alla vendita, la vendita viene registrata.

Sul fronte opposto, Criteo ha tagliato le soglie minime per annunci su ChatGPT e offerto incentivi finanziari per attrarre i retailer. L’agenzia Brainlabs è già tra i primi clienti. Il suo head of programmatic, Ben Kahan, ha spiegato che Criteo permette di collegare i product feed esistenti direttamente nel sistema pubblicitario di OpenAI – la dichiarazione di Ben Kahan parla di «facilità di flessibilità» senza bisogno di impostare manualmente ogni annuncio. Kahan ha definito Criteo un’offerta convincente per i retailer. Anche in questo caso, la promessa è una metrica di attribuzione diretta dall’interazione in chat all’acquisto.

Correlazione non è causalità: il rischio della metrica last-click conversazionale

Il problema è che l’ultimo click non racconta l’intera storia. Un utente potrebbe aver visto un prodotto su Instagram, averlo cercato su Google, e poi aver completato l’acquisto dopo una chat promozionale su WhatsApp o ChatGPT. Attribuire la vendita solo all’agente conversazionale significa ignorare l’effetto dei touchpoint precedenti e, soprattutto, non sapere se l’utente avrebbe comunque comprato senza quell’interazione. Meta stessa ha pubblicato materiali sulla misurazione – come i video su Conversion Lift e il video sul successo di Funky Buddha – per spiegare come i test di incrementality (Conversion Lift, test geo) aiutino a isolare l’impatto reale. Ma queste metodologie richiedono setup sperimentali: gruppi di controllo (holdout), randomizzazione, periodi di osservazione. Non sono compatibili con la logica del “vedo subito la conversione” che gli agenti conversazionali promettono.

I test di holdout, ad esempio, dividono il pubblico in due gruppi: uno esposto all’annuncio conversazionale, l’altro no. La differenza nelle vendite tra i due è l’effetto incrementale. Senza questo controllo, un brand rischia di investire budget in canali che “rubano” conversioni già certe invece di generarne di nuove. I modelli di marketing mix modeling (MMM) possono aiutare a livello aggregato, ma richiedono dati storici e non offrono attribuzione a livello di singola interazione. Le piattaforme, dal canto loro, spingono metriche facili – ultimo click, conversione assistita – che favoriscono l’adozione ma offrono una visione parziale.

Cosa manca: l’incrementality come bussola nell’era degli agenti

La vera domanda aperta non è se Meta o Criteo vinceranno la corsa all’attribuzione conversazionale, ma se gli inserzionisti imporranno standard di misurazione più rigorosi prima di allocare budget consistenti. Finché i brand accetteranno l’ultimo click come verità, le piattaforma non avranno incentivo a offrire modelli di incrementality trasparenti. Eppure, il caso dei retailer che usano Criteo su ChatGPT mostra che la convenienza operativa – feed già pronti, soglie minime basse – può prevalere sulla necessità di capire se l’investimento è realmente addizionale.

Forse la lezione più utile arriva dai video stessi di Meta: mostrano come un test geo o un esperimento controllato possa rivelare che una campagna apparentemente vincente non produceva alcun effetto netto. In assenza di questi strumenti integrati negli agenti conversazionali, i brand continueranno a navigare a vista, confondendo il rumore di una metrica facile con il segnale di un vero ritorno. La sfida, per analyst e performance manager, è pretendere che ogni nuova interfaccia conversazionale arrivi con un modello di misurazione causale già incorporato. Fino ad allora, meglio sospettare di ogni conversione che arriva da un bot.