Il numero 2,7 è troppo preciso per essere vero

Lo studio Meridian di Google si basa su dati proprietari e modelli che misurano correlazioni, non causalità

2,7 volte a settimana: non 2, non 3. La precisione è confortante. Peccato che la metrica perfetta sia anche la più ingannevole. La scorsa settimana Google ha pubblicato un studio Meridian che individua nella frequenza di 2,7 esposizioni settimanali il punto di massimo rendimento pubblicitario, con un incremento del 19% nel ROI. La cifra ha il fascino discreto dei numeri dispari: sembra esatta, calcolata, quasi personalizzata. Ma a ben guardare, quel secondo decimale racconta una storia diversa da quella che promette.

La precisione che rassicura (e inganna)

L’analisi, condotta secondo Google Meridian MMM study, ha coinvolto circa 600 marchi statunitensi con dati raccolti tra il 2023 e il 2025, combinando informazioni proprietarie di YouTube con dati televisivi e sulle vendite concessi in licenza da terze parti. A prima vista, una base solida. Eppure, il marketing mix modeling ha limiti noti che rendono ogni decimale sospetto: stima correlazioni, non nessi causali; aggrega dati a livello di canale; fatica a isolare l’effetto incrementale reale di una singola variabile come la frequenza.

Il conflitto di interessi è implicito ma non per questo irrilevante. Google vende inventario pubblicitario su YouTube e gestisce l’infrastruttura di misurazione che certifica l’efficacia di quell’inventario. Non è un’accusa di malafede: è la constatazione che ogni piattaforma ha incentivi a definire “ottimale” ciò che massimizza il valore del proprio ecosistema. Il risultato è una metrica che rassicura il marketer offrendo un bersaglio apparentemente oggettivo, mentre lascia in ombra le domande scomode sull’attribuzione. Ma se il 2,7 è figlio di un ecosistema autoreferenziale, cosa succede quando si allarga lo sguardo?

I numeri degli altri: Amazon e la frequenza che fa risparmiare

Mentre Google rincorre il ROI incrementale di una frequenza esatta, altri attori misurano il successo in modo radicalmente diverso. Amazon DSP, già nell’ottobre 2024, ha presentato risultati che spostano l’asticella dalla massimizzazione del rendimento all’efficienza operativa: gli inserzionisti che hanno utilizzato i controlli di frequenza hanno risparmiato fino al 26% del budget delle campagne, eliminando impressioni duplicate che non aggiungevano valore, e hanno ottenuto fino al 21% di copertura incrementale.

La forbice è istruttiva. Da un lato, un player che ottimizza la frequenza per aumentare il ROI del 19%; dall’altro, uno che usa la stessa leva per ridurre gli sprechi di un quarto. Non sono risultati contraddittori: sono due definizioni diverse di “successo” applicate a ecosistemi diversi, con metriche diverse, su obiettivi diversi. Il punto non è chi abbia ragione, ma che non esiste una frequenza ottimale universale. Esiste una frequenza che funziona meglio all’interno di uno specifico modello di attribuzione, con specifici dati, per specifici obiettivi di business.

Dunque, se la frequenza può aumentare il ROI o far risparmiare budget a seconda di chi racconta la storia, cosa dovrebbe fare davvero un advertiser?

Cosa non ci dicono (ancora) i dati

Partiamo dai punti ciechi. Lo studio Meridian utilizza esclusivamente dati proprietari YouTube e dati televisivi di terze parti: questo significa che l’interazione tra canali diversi — search, social, display programmatico — non viene catturata in modo nativo, ma solo attraverso le licenze aggregate. Il marketing mix modeling, per sua natura, non distingue tra un’esposizione realmente vista e una tecnicamente erogata in un player silenziato o fuori schermo. La qualità creativa, forse la variabile più impattante sulla performance, non entra nell’equazione. E l’incrementalità cross-canale, il vero santo graal della misurazione, resta fuori dal perimetro.

Non è una lacuna accidentale: è il riflesso di un’industria che ha costruito strumenti di precisione su fondamenta incerte. Già nel febbraio 2022 Google aveva introdotto la gestione della frequenza CTV su più canali tramite Display & Video 360, e nel novembre dello stesso anno aveva lanciato globalmente Target frequency per le campagne YouTube, consentendo agli inserzionisti di selezionare un obiettivo di frequenza fino a quattro volte a settimana. Strumenti utili, sofisticati, che però operano all’interno di un recinto: ottimizzano la consegna, non rispondono alla domanda su cosa stia davvero generando vendite incrementali.

La vera tensione irrisolta è tra precisione e sostanza. Un numero con il decimale è più facile da presentare in una riunione budgetaria rispetto a un intervallo di confidenza o a un “dipende”. Ma la complessità non scompare quando la si approssima: si nasconde, pronta a riemergere sotto forma di budget allocati male, reach duplicata pagata due volte, campagne che performano bene a modello ma male a bilancio.

La prossima volta che qualcuno ti offre una frequenza “ottimale”, chiediti: ottimale per chi?