La misurazione dell’attenzione ha smascherato lo spreco

Il 75% delle impression pubblicitarie non genera l’attenzione minima per associare prodotto e brand

Il 75% delle impression pubblicitarie non serve a nulla. Non è una provocazione da panel di marketing, ma il dato che xpln.ai ha ricavato analizzando campagne attraverso il framework Ideal Attention Time (IAT), presentato lo scorso 7 luglio. Tre impression su quattro non generano attenzione sufficiente perché il pubblico associ il prodotto al brand. La metrica che conta, ormai, non è più se un annuncio è stato visto. È se qualcuno lo ha davvero guardato.

Il meccanismo che ha prodotto questa cifra è figlio di un lavoro di raccolta dati imponente. In due anni, xpln.ai ha costruito un set di dati sull’attenzione umana calibrato su oltre 20.000 panelisti. Il risultato è una tecnologia che scompone ogni fotogramma di un video creativo e ne estrae circa cinquanta segnali: presenza del brand, visibilità del prodotto, testo, volti, movimento, elementi di call-to-action, segnali audio e contestuali. Ogni frame viene pesato non in astratto, ma contro il comportamento reale di migliaia di persone che hanno guardato – o hanno smesso di guardare – contenuti simili.

Non è viewability, è tempo cognitivo

Per capire la portata di questo passaggio, bisogna ricordare da dove arriva l’industria. Il digitale ha passato vent’anni a rincorrere proxy di efficacia sempre più sofisticate: prima i clic, poi la viewability, ora l’attenzione. Le linee guida IAB e MRC per la misurazione dell’attenzione, pubblicate a novembre 2025, rappresentano i primi standard a livello industriale che provano a mettere ordine in un campo finora frammentato. Non definiscono una metrica unica, ma offrono un perimetro comune dentro cui vendor e advertiser possono operare.

La differenza rispetto alla viewability è sostanziale. La viewability certifica che un pixel è stato renderizzato sullo schermo per un certo tempo. L’attenzione misura se qualcuno stava effettivamente guardando. E qui il framework IAT aggiunge un elemento nuovo: non misura solo l’attenzione generata, ma quella necessaria. Ogni creatività, a seconda della complessità visiva, della presenza del brand, della chiarezza del messaggio, ha una soglia minima di secondi sotto la quale l’associazione prodotto-marca semplicemente non scatta. È questo che produce il 75% di impression sprecate: non annunci tecnicamente non visti, ma annunci visti troppo poco per lasciare traccia.

xpln.ai, fondata nel 2022, ha già lavorato con clienti in sei paesi tra Europa e APAC, e da inizio 2026 ha avviato l’espansione negli Stati Uniti con l’ingresso di Gina Cavallo come CRO. Il lancio di IAT, quindi, non è l’esordio di una startup in cerca di validazione, ma il consolidamento commerciale di una tecnologia che ha già accumulato dati sul campo. E proprio questo passaggio—dal dato alla sua applicazione pratica dentro i piani media—è il punto in cui la misurazione dell’attenzione smette di essere un esercizio accademico e diventa leva competitiva.

Chi ha già cambiato le regole

AXA è uno dei primi advertiser a integrare Ideal Attention Time nella pianificazione e nell’ottimizzazione delle campagne. Nei giorni successivi al lancio, l’azienda ha spiegato che il framework le consente di sapere esattamente quanta attenzione serve a ciascuna creatività su ogni piattaforma. Tradotto in pratica: invece di comprare inventory in base a metriche indifferenziate, AXA può allineare i posizionamenti alle soglie reali di attenzione richieste, oppure intervenire in-flight sulla distribuzione per garantire che quelle soglie vengano raggiunte.
“Rendere ogni impression più produttiva”, la sintesi riportata da ExchangeWire il giorno dopo il lancio.

Questo approccio cambia le gerarchie della pianificazione. In un flusso programmatico tradizionale, le decisioni si giocano su CPM, viewability, view-through rate, al massimo su brand lift misurato a posteriori. Con IAT, la variabile attenzione entra prima che la campagna parta e continua a operare durante la delivery. Il risultato è una pressione al ribasso sullo spreco e una redistribuzione del budget verso i posizionamenti che generano il tempo cognitivo necessario. Chi arriva prima, insomma, si prende l’inventory che funziona davvero. Chi arriva dopo compra quello che resta.

L’attenzione non è ancora moneta

Se l’attenzione è il nuovo oro, resta da capire chi controllerà la zecca. Le linee guida IAB/MRC offrono una cornice, ma siamo lontani da uno standard di misurazione unico e interoperabile. Ogni vendor, da Adelaide a Nielsen, ha la propria metodologia. L’arrivo di xpln.ai con IAT rafforza l’offerta di strumenti lato buy-side, ma non risolve il nodo centrale: cosa succede quando ogni piattaforma – inclusi i walled garden – inizierà a misurare l’attenzione a modo suo?

Già oggi, le metriche di attenzione si applicano bene in ambienti misurabili come il video e il display. Ma l’estensione al CTV, ai retail media network, agli ambienti loggati dove l’identità è nota ma il tracciamento è limitato, pone problemi di calibrazione e confrontabilità. Senza una definizione condivisa di che cosa costituisca un’unità di attenzione, il rischio è che ogni piattaforma produca la propria valuta, rendendo impossibile per un advertiser confrontare l’efficacia tra un posizionamento su una DSP e uno su un canale proprietario di un grande ecosistema chiuso.

L’attenzione, insomma, è la nuova viewability. Ma il percorso perché diventi davvero valuta di scambio è ancora lungo. Chi arriva prima, come AXA, si prende il valore. Il resto aspetta – e intanto, il 75% delle impression continua a essere invisibile.