L’IAB prova a mettere ordine nel caos dei dati pubblicitari

Il progetto Eidos dell’IAB punta a creare una grammatica comune per i dati delle campagne pubblicitarie

Immagina di dover riconciliare tre report di piattaforma diversi per la stessa campagna: ognuno ha la sua definizione di impression, viewability e conversione. Ogni campagna pubblicitaria finisce per avere la comunicato stampa IAB e la versione della verità è diversa per ogni attore coinvolto, e i team passano troppo tempo a cercare di riconciliarla. Diversi sistemi di naming, classificazioni disallineate e dataset in silos rendono difficile riconciliare i dati, rallentando la reportistica e distogliendo l’attenzione dall’analisi e dall’ottimizzazione. Questo è il costo nascosto della pubblicità digitale, e l’IAB ha deciso di affrontarlo.

Il costo nascosto della riconciliazione

Chi gestisce campagne lo sa bene: la parte più frustrante del lavoro non è l’analisi, ma la pulizia dei dati. Una condivisione della tassonomia campagna può ridurre il tempo che i team dedicano alla pulizia e alla riconciliazione, permettendo loro di concentrarsi maggiormente su insight, ottimizzazione e crescita. Oggi, invece, ogni piattaforma parla la sua lingua: un’impression per Google Ads non è necessariamente la stessa per Meta o per un DSP indipendente. Il risultato è che le agenzie spendono un tempo eccessivo nel cercare di mettere d’accordo i numeri invece di estrarre insight utili alle performance. Il problema è strutturale: non mancano gli strumenti di misurazione, manca una grammatica comune per descrivere cosa è stato comprato, visto e convertito.

E se i dati parlassero la stessa lingua?

Project Eidos: un accordo sull’evidenza

L’IAB ha raccolto la sfida con Project Eidos, un progetto lanciato a livello industriale per definire principi, standard e framework per la misurazione. L’annuncio è arrivato durante l’IAB Annual Leadership Meeting del 2026, quando il CEO David Cohen ha dichiarato che il tempo per soluzioni a canale singolo è passato e che è necessario affrontare i problemi fondamentali che hanno minato silenziosamente la misurazione per anni. Da febbraio 2026, il Measurement Advisory Committee (MAC) si è riunito bisettimanalmente per sviluppare i primi standard di misurazione fondamentali del settore. Il gruppo, composto da 85 membri di circa 50 aziende, si è concentrato su uno dei punti dolenti più citati nella misurazione cross-canale: l’assenza di una struttura comune per i dati delle campagne.

Il risultato concreto è il Campaign Data Standards 1.0, ora in pubblica consultazione. Il periodo di commento pubblico si chiuderà il 14 giugno 2026, e la versione finale degli standard è prevista per il quarto trimestre del 2026. Non è il primo tentativo di standardizzazione nel settore: esiste già lo standard OpenRTB per le transazioni programmatiche, e articolo di Adweek la WFA lavora sulla misurazione cross-mediale almeno dal 2020, con un framework pensato dal lato degli inserzionisti. Ma Project Eidos ha un’ambizione più profonda: non solo armonizzare i dati a livello tecnico, ma creare un linguaggio comune per i dati delle campagne che possa essere adottato dall’intero ecosistema – publisher, piattaforme, agenzie e advertiser.

Dalla pulizia dati all’ottimizzazione

Non è solo un aggiornamento tecnico: è un cambio di priorità. Se i dati arrivano già strutturati con le stesse definizioni, chi gestisce campagne può dedicare meno tempo a riconciliare report e più tempo a capire cosa funziona. Una tassonomia condivisa permette di confrontare direttamente le performance tra canali, di accelerare i cicli di test e di allocare il budget con maggiore sicurezza. La frammentazione attuale, con convenzioni di naming diverse e classificazioni disallineate, non è solo fastidiosa: è un freno alla crescita, perché obbliga i team a passare ore su fogli di calcolo invece di ottimizzare le campagne in tempo reale.

La vera domanda non è se aderire a questi standard, ma quanto velocemente liberare risorse per ciò che conta. IAB non promette miracoli, ma offre una base su cui costruire. Per chi gestisce budget pubblicitari, questo standard non è l’ennesimo framework: è la baseline per competere davvero sui dati, non sulla pulizia degli stessi.