Publicis ha trovato l’oro nell’AI

L’87% dei ricavi Publicis dall’AI mentre la practice tecnologica cala al 13%

Quando un colosso come Publicis Groupe dichiara che l’87% dei ricavi netti proviene da servizi di marketing basati sull’intelligenza artificiale, la reazione istintiva del mercato è comprare. E i numeri del secondo trimestre 2026 sembrano fatti apposta per zittire gli scettici: la crescita organica netta anno su anno del Q2 2026 si attesta al 4,8% su 4,3 miliardi di dollari, in accelerazione rispetto al 4,5% del trimestre precedente, con il 21° trimestre consecutivo di crescita e un margine operativo headline semestrale record del 17,5%. La guidance per l’intero esercizio viene rivista al rialzo, portando le previsioni di crescita organica 2026 dal 4-5% al 4,5-5%.

Eppure, sotto questa superficie scintillante, tre elementi disallineati raccontano una verità più scomoda. Il primo è la composizione stessa della crescita: mentre i servizi AI volano, la practice tecnologica — l’anima della trasformazione digitale — ha registrato un calo a una cifra nel Q2, fermandosi al 13% dei ricavi netti. Il messaggio implicito è che i clienti comprano efficienza tattica a breve termine, non più riarchitetture strategiche. Una miniera d’oro costruita su sabbie mobili, appunto.

Click fantasma e attribuzione: il prezzo nascosto dell’automazione

Il secondo elemento è il caso Phia, una crepa nel sistema di misurazione che dovrebbe sostenere proprio quei servizi AI. Secondo i test condotti da Capital One Shopping ed Edelman, l’estensione Safari di Phia aprirebbe schede in background e lancerebbe tracking link di affiliazione senza alcuna azione esplicita dell’utente quando questi visita i siti dei merchant partecipanti. La dichiarazione di Edelman non usa mezzi termini: «i merchant sono vittime di click forzati».

In un ecosistema dove l’87% del fatturato dipende dalla bontà dei dati di apprendimento e attribuzione, la proliferazione di segnali sintetici non è un incidente di percorso: è un veleno metodologico. Se un modello di machine learning impara a ottimizzare su conversioni generate da click forzati, ciò che chiamiamo “crescita” rischia di essere una correlazione con un evento non incrementale. La metrica last-click, già debole di suo, si trasforma qui in pura finzione contabile.

Misurare il brand nell’era dei LLM: la scommessa Tracksuit-Hal

Il terzo tassello arriva dal fronte della misurazione del brand, tradizionale rifugio quando le metriche performance traballano. Lunedì 20 luglio 2026, la startup neozelandese Tracksuit ha annunciato l’acquisizione di Hall, una società di Sydney specializzata nel monitoraggio di come i brand appaiono nelle risposte degli assistenti AI. Il nuovo prodotto traccerà la visibilità su ChatGPT e AI Mode di Google. Le parole di Connor Archbold, CEO di Tracksuit, centrano il nodo: «I brand sono particolarmente preoccupati che la loro identità sia autentica sia per gli umani sia per gli LLM».

La frase è una perfetta sintesi del paradosso attuale: stiamo cercando di misurare qualcosa — la percezione di autenticità generata da modelli linguistici — di cui non abbiamo ancora né una tassonomia stabile né tantomeno un framework di incrementalità validato. E lo facciamo mentre lo stesso gruppo che domina la scena, Publicis, ha appena assorbito l’accordo LiveRamp da 2,2 miliardi di dollari, puntando sull’identità e sulla data collaboration come architrave della sua offerta AI. Architrave che, senza un metodo per separare il segnale incrementale dal rumore generato da estensioni fraudolente o allucinazioni dei modelli, poggia su fondamenta che qualunque marketing scientist guarderebbe con sospetto.

Quello che ancora non sappiamo pesa più dei KPI che applaudiamo

Il punto non è che l’AI di Publicis non funzioni. È che non abbiamo gli strumenti per stabilire quanto funzioni in modo genuinamente incrementale. Non abbiamo un MMM granulare che isoli l’effetto dei click forzati dalle campagne. Non abbiamo holdout test su larga scala che misurino l’impatto di un brand citato da un LLM rispetto a una ricerca tradizionale. E non abbiamo, soprattutto, una risposta alla domanda più scomoda: se il 13% dei ricavi che proviene dalla practice tecnologica continua a calare mentre l’AI cresce, stiamo davvero assistendo a un salto di produttività o a una gigantesca riallocazione di budget dentro a un perimetro di valore che non si espande?

Finché non misureremo l’incrementalità al netto del rumore sintetico, ogni guidance rialzata resterà un atto di fede vestito da comunicato finanziario.