Il pixel di OpenAI non misura ciò che conta

Il tracciamento post-click misura solo l’ultimo tocco, senza distinguere chi avrebbe comprato comunque

Un numero che abbaglia

Meno di due mesi. Tanto è bastato al progetto pilota pubblicitario di OpenAI per generare, stando a quanto riportato da Axios lo scorso aprile, 100 milioni di dollari di ricavi ricorrenti annuali. La cifra ha un’eleganza rara: rotonda, imponente, perfetta per un comunicato stampa. Ma chi lavora con l’attribuzione sa che un numero del genere, da solo, misura la capacità di vendita di uno spazio pubblicitario, non la sua efficacia per l’inserzionista. È un indizio di domanda, non di rendimento. Eppure, quelle nove cifre sono diventate il manifesto di una corsa che ha convinto brand come Target, Albertsons e Williams-Sonoma a salire a bordo.

Il problema, per chi deve giustificare ogni euro di spesa con un incremento marginale documentabile, è un altro. La vera domanda non è quanto fattura la piattaforma, ma se la piattaforma è in grado di dimostrare che un acquisto, un lead o una registrazione non si sarebbero verificati comunque. Dietro quel numero, quali strumenti abbiamo per capire se gli annunci funzionano?

Il pixel e la sua ombra

OpenAI ha risposto a questa esigenza con un arsenale che, sulla carta, non sfigurerebbe accanto a Google Ads o Meta. Già a maggio 2026, l’azienda lanciava una beta self‑service dell’Ads Manager, una piattaforma dove l’inserzionista carica creatività, imposta budget e consulta dashboard. Poche settimane prima aveva attivato Conversions API e pixel per tracciare acquisti, iscrizioni e altre azioni post‑click. Ora ha aggiunto il bidding cost‑per‑click, così che la spesa si allinei più direttamente alle azioni che le persone compiono dopo aver visto un annuncio. Il linguaggio è familiare, confortante per qualsiasi performance manager.

Ma è proprio questa familiarità a dover insospettire. Quando un utente chiede a ChatGPT «qual è la migliore crema solare per bambini» e la risposta include un annuncio di un rivenditore, il pixel si accende se l’utente clicca e poi compra. È un’attribuzione last‑click canonica, con tutti i suoi limiti: sovrastima l’ultimo tocco, ignora le ricerche organiche precedenti, non distingue chi avrebbe convertito comunque. In un’interfaccia conversazionale, però, il problema si aggrava. La query nasce da un’intenzione già formata, spesso alimentata da altri canali. L’annuncio non la crea: la intercetta. Senza un holdout test — un gruppo di controllo geografico o algoritmico che escluda l’esposizione — è impossibile isolare l’incremento reale. E al momento, nulla negli strumenti rilasciati da OpenAI suggerisce che un inserzionista possa impostare un esperimento di questo tipo.

Le partnership agenziali con Dentsu, Omnicom, Publicis e WPP aumentano la sensazione di trovarsi di fronte a un ecosistema pensato per la spesa, più che per la misurazione. Le holding ricevono l’ennesimo canale da pianificare, mentre chi siede dalla parte dell’analytics riceve un tracciamento server‑side e un pixel che misurano click e conversioni, ma non rispondono alla domanda fondamentale: quante di quelle conversioni sarebbero accadute senza l’annuncio? La lezione di chi ci ha già provato suggerisce che la misurazione nelle AI chat è un vaso di Pandora che il settore non ha ancora imparato a chiudere.

Perplexity l’ha fatto prima, ma non ci ha insegnato nulla

Già nel novembre 2024, Perplexity aveva sperimentato formati simili, introducendo domande di follow‑up sponsorizzate con marchi come Indeed, Whole Foods, Universal McCann e PMG. Fu la prima mossa nel settore. Ventuno mesi dopo, il copione si ripete: un assistente conversazionale, un link sponsorizzato, un pixel. Eppure, nessuno ha ancora pubblicato uno studio che correli l’esposizione a un annuncio in una chat AI a un incremento netto delle vendite, al netto degli altri canali. Non un test geo, non un MMM pubblicato, non un’analisi di attributable lift che separi il segnale dal rumore di fondo.

La domanda resta aperta: quando avremo metriche che misurano l’incrementale, non solo il click? Per ora, ogni dashboard che riporta conversioni post‑click in ChatGPT è un esercizio di fede travestito da foglio Excel. Forse la metrica più onesta è ammettere che, almeno per il momento, nessuno sa davvero se quegli annunci funzionano. E fino a quando non lo sapremo, ogni numero è solo un riflesso che prende la forma che vogliamo vedere.