Le performance dell’AI nel B2B nascondono un punto cieco

L’incrementality testing resta il punto cieco del marketing B2B nonostante l’AI

Aumentano le conversioni, ma non la certezza. Nel B2B, l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle campagne sta producendo performance che farebbero invidia a qualunque reparto vendite: Wriggle Marketing, agenzia specializzata in Dion Williams, Head of Paid Search, ha visto crescere l’efficienza delle campagne dopo aver integrato strumenti di AI. Eppure, come spesso accade, il salto nei KPI non è accompagnato da una risposta chiara alla domanda più importante: quanto di quel risultato è davvero nuovo, e quanto è solo spostato da altri canali?

Il caso Wriggle Marketing con Microsoft Advertising è l’ennesimo promemoria che la misurazione, oggi, rimane il punto cieco del marketing B2B.

Il paradosso dei segmenti: più targeting, meno incrementality

Wriggle Marketing supporta clienti B2B nei servizi di PPC, SEO e content. Quando la piattaforma ha scelto di investire in un ambiente specializzato come Microsoft Advertising, il risultato è stato un misurata in adozione e performance. Il – per funzione lavorativa e azienda – ha permesso di raggiungere decision maker con una precisione che prima richiedeva dati proprietari costosi. Tuttavia, proprio questa granularità crea un paradosso: più si affina il pubblico, più è difficile distinguere l’effetto incrementale dell’annuncio da ciò che sarebbe accaduto comunque. Un test geo o un holdout avrebbero potuto isolare l’impatto reale, ma nessun dato pubblico della campagna lo conferma.

L’adozione di Microsoft Advertising da parte di Wriggle è cresciuta mantenendo performance elevate, ma la misurazione si è fermata ai classici ROAS e CPA. Non si parla di incrementality testing. È un vuoto che il settore conosce bene: senza un modello di attribuzione che vada oltre l’ultimo clic, i marketer navigano a vista anche quando i numeri sembrano promettenti.

L’AI accelera, ma la trasparenza frena

L’uso dell’AI in Microsoft Advertising ha permesso a Wriggle di esplorare automazione e ottimizzazione delle campaign, riducendo il lavoro manuale e migliorando i tassi di conversione. Secondo statistiche di Microsoft Advertising, quando Copilot fa parte del percorso, gli utenti mostrano una probabilità di acquisto del 53% maggiore entro 30 minuti. Un dato impressionante, ma che dice poco sulla sostituzione rispetto ad altri punti di contatto. La correlazione tra presenza di Copilot e acquisto rapido potrebbe nascondere un effetto di selezione: gli utenti che interagiscono con Copilot sono già più propensi all’acquisto.

Per capire l’incrementality servono metodi come i test geo, il conversion modeling o i modelli MMM, ma la loro implementazione è ancora rara nel B2B. E anche quando si adottano, le assunzioni – dalla stabilità dei gruppi di controllo alla corretta assegnazione del peso dei canali – restano forti. Un’analisi recente sui server logs e SEO tools ha mostrato come i dati granulari di navigazione possano svelare percorsi che le piattaforme pubblicitarie non vedono; è un promemoria che la trasparenza sui dati di prima parte è la vera chiave per una attribuzione credibile.

Cosa ancora non misuriamo (e forse non vogliamo sapere)

Il caso Wriggle Marketing dimostra che l’AI può migliorare le performance B2B, ma senza metriche di incrementality e trasparenza sui dati, i marketer continuano a ottimizzare “a vista”. La domanda aperta è se le piattaforme, a partire da Microsoft Advertising, forniranno ai clienti strumenti di misurazione causale – o se la responsabilità resterà sui marketer di costruire i propri esperimenti. Mentre l’AI diventa un tutt’uno con la gestione delle campagne, il vero salto non sarà tecnologico, ma culturale: chiedere un modello di attribuzione che separi davvero l’effetto dal rumore.