Google Ads cancella i dati storici più fini

Dati orari e giornalieri oltre i tre anni non saranno piu’ accessibili ne’ dall’interfaccia ne’ dalle API

Immagina di dover confrontare le performance di una campagna stagionale tra quest’anno e due anni fa, e scoprire che i dati orari e giornalieri non ci sono più. Dal 1 giugno 2026, Google Ads cancella la granularità storica oltre i 37 mesi. Lo annuncia la piattaforma in una policy di Google Ads pubblicata nei giorni scorsi. Per chi gestisce campagne con budget significativi e analisi di lungo periodo, è un cambiamento che impone una revisione immediata dei processi di reporting e benchmarking.

Cosa cambia davvero

A partire dal prossimo 1 giugno, i dati di reporting orari, giornalieri e settimanali raccolti da Google Ads per periodi inferiori a un mese saranno disponibili solo per 37 mesi. In pratica, se oggi puoi analizzare l’andamento ora per ora di una campagna di tre anni fa, tra qualche settimana quel dato non sarà più accessibile né dall’interfaccia né dalle API. I dati mensili, trimestrali e annuali resteranno invece disponibili per 11 anni, mentre le metriche di copertura e frequenza scenderanno a soli 3 anni. Non si tratta di un ritocco marginale: per chi lavora con stagionalità lunghe (retail, travel, finance) o testa incremental lift su più cicli, perdere la granularità fine oltre i tre anni significa ridefinire i propri benchmark storici.

Già a novembre 2024 Google Ads aveva introdotto una policy di retention di Google Ads che manteneva tutti i dati dell’account per 11 anni. Quella mossa sembrava rassicurante: tutto sarebbe stato conservato a lungo termine. Ora il quadro si ribalta: il dato c’è, ma non è più granulare. È come avere un libro con tutte le pagine ma senza i dettagli delle righe. La domanda sorge spontanea: come si fa a calcolare un ROAS (ritorno sulla spesa pubblicitaria) su base storica se non puoi più confrontare il giorno esatto di un picco promozionale con lo stesso giorno di tre anni fa?

Un trend di settore

Google non è sola in questa stretta. Lo scorso gennaio Meta ha iniziato a limitare le suddivisioni uniche e orarie dell’API Ads Insights a 13 mesi di dati storici. In particolare, le metriche di azioni uniche (unique_actions, cost_per_unique_action_type) e le suddivisioni orarie sono state confinate a poco più di un anno. Ancora più drastico: le suddivisioni per frequenza (frequency_value) sono state tagliate a soli 6 mesi. Lo ha annunciato Meta in un aggiornamento dell’API Meta Ads Insights pubblicato nell’ottobre 2025.

Per un campaign manager che lavora su entrambe le piattaforme, il messaggio è chiaro: la finestra sui dati granulari si sta chiudendo su tutti i fronti. Mentre Google riduce a 37 mesi (circa tre anni), Meta scende a 13 mesi per le suddivisioni più fini. Se stai gestendo un account con cicli di acquisto lunghi o fai analisi di incrementality su base annua, il confronto year-over-year diventa impossibile oltre una certa soglia. Senza dati orari e giornalieri non puoi più ricostruire curve di conversione, calcolare CPA (costo per acquisizione) storici per fascia oraria, né validare modelli di attribuzione con finestre di lookback lunghe. Le due piattaforme stanno di fatto spingendo gli advertiser verso un approccio meno granulare e più aggregato, privilegiando i dati mensili e le campagne automatizzate che non richiedono storici fini.

Cosa fare adesso

Allora come si pianifica senza la memoria lunga di Google Ads? La risposta è una sola: esportare ora i dati granulari che ancora possiedi. Fino al 31 maggio 2026 hai ancora accesso a tutti i dati storici orari e giornalieri. Dopo quella data, per periodi superiori a 37 mesi, quei dati saranno irrecuperabili. Non aspettare: scarica i report per ogni campagna, segmentali per ora e giorno, e caricali in un database interno o in un tool di business intelligence (BigQuery, Tableau, Looker Studio). Costruisci un sistema di benchmark interno che prescinda dalle API della piattaforma. Se non lo fai, tra un anno non potrai più rispondere a domande come “quanto ha performato questa campagna lo stesso giorno dello scorso anno?” a meno che non ti accontenti del dato mensile.

In parallelo, ripensa la tua strategia di attribuzione. Con meno granularità storica, modelli basati su finestre di lookback lunghe (30, 60, 90 giorni) diventeranno meno affidabili. Considera di spostarti verso modelli di data-driven attribution (DDA) supportati da prime-party data o da soluzioni come Google Analytics 4, che mantiene una granularità diversa. E se usi script o tool di terze parti che si appoggiano alle API di Google Ads, verifica che siano aggiornati per gestire il nuovo limite. La transizione è già cominciata: chi si adegua per primo avrà un vantaggio competitivo nel costruire report solidi e difendibili con i propri stakeholder.

Non aspettare giugno: inizia oggi a esportare i tuoi dati granulari e a costruire un sistema di benchmark interno. La finestra sui dati storici si sta chiudendo, e chi si adegua per primo avrà un vantaggio competitivo.