Qualsiasi piattaforma ad tech ora dice di poter vantare un’intelligenza artificiale migliore e più efficace: capace di ottimizzare meglio, di apprendere più in profondità e di avere maggiori capacità predittive. In un settore ormai invaso dagli algoritmi, chi lavora nel marketing si appoggia sempre più su decisioni automatizzate per garantire risultati concreti. Questa pressione ha dato origine a un approccio che potrebbe sembrare allettante: se un’IA fa già un ottimo lavoro per il retargeting, perché non utilizzarne due?
L’uso contemporaneo di più partner tecnologici è spesso proposto come strategia efficiente: sembrerebbe un ottimo modo per aumentare la portata delle campagne e ottenere risultati migliori grazie all’uso combinato di algoritmi diversi. Ma questo ragionamento apparentemente logico in realtà non regge.
Abbiamo effettuato dei test per provarlo: i risultati ottenuti rappresentano un campanello d’allarme, particolarmente per quei marketer che cercano di ottenere prestazioni più alte usufruendo di più strumenti di retargeting.
Appoggiarsi a più soluzioni di retargeting: vale la pena?
Di primo acchito è facile pensare all’uso combinato di due sistemi di retargeting come a una mossa strategica ed efficiente. Sulla carta sembrerebbe logico: più partner tecnologici = più occhi… non è così?
Ecco perché abbiamo deciso di testare quest’idea mettendo a punto due diverse impostazioni, il tutto usando dati di campagne reali di inserzionisti di grande rilievo.
La prima impostazione prevedeva condizioni pressoché ideali: nessuna sovrapposizione per le audience, aste a primo prezzo prive di offerte gonfiate e accesso a una domanda di spazi pubblicitari esclusivi. Naturalmente, in queste condizioni sterili, la strategia dei due partner ha prodotto un incremento del 15% nelle prestazioni, reso possibile da un’espansione teorica del reach e dall’assenza di interferenze.
Ma questa impostazione non tiene conto del funzionamento reale di aste programmatiche e attribuzione. In realtà, avere più piattaforme di retargeting porta a scarsa efficienza e a misurazioni ingannevoli.
Cosa accade davvero usando più soluzioni di retargeting
Per comprendere come funziona in realtà il multi-retargeting, abbiamo testato una seconda impostazione, pensata secondo le condizioni effettive affrontate dai professionisti del marketing ogni giorno. Ecco cosa abbiamo scoperto:
Sovrapposizione massiccia delle audience
Quando diverse DSP funzionano in modo parallelo, i loro modelli di IA spesso si concentrano sugli stessi utenti di alto valore. Questi utenti sono quindi bersagliati di pubblicità, il che porta a una saturazione delle impression, per cui il budget viene sprecato e il ritorno diminuisce. Certo, è possibile raggiungere alcuni utenti esclusivi, ma si tratta nella maggior parte dei casi di eccezioni con intento di acquisto basso, che in ogni caso non compensano la perdita di efficienza.
Offerte gonfiate per le aste a primo prezzo
Le aste moderne non premiano eventuali strategie duplicate. Se si aggiungono nuovi partner a un’asta, bisogna tener conto del fatto che questo porta a un incremento della concorrenza interna. Le piattaforme DSP usano il machine learning per avere una stima della concorrenza, quindi aggiungere altri partecipanti all’asta non fa che aumentare la domanda percepita e di conseguenza i valori dell’offerta. In sostanza, ci si fa concorrenza da soli, rilanciando in modo sempre più alto. Per ulteriori informazioni, consulta il recente lavoro di ricerca di Criteo AI Lab, che tratta di come il doppio bidding porti a mancate efficienze nelle aste a primo prezzo e poi propone un modello in grado di calcolare l’effetto delle stesse.
Lacune nella visibilità e nella frequenza
Ogni partner agisce senza conoscere il valore delle impression dell’altro. Senza avere accesso ai limiti di frequenza, si rischia di bombardare gli stessi utenti con creatività tra loro concorrenti. Immagina per esempio che qualcuno visiti il tuo sito web preferito e venga incessantemente sommerso da banner pubblicitari ripetitivi. Se questo avviene, l’esperienza con il brand sarà compromessa e si otterrà un CPM più elevato con risultati di poco o per nulla migliori.
Inventory esclusiva: una leggenda metropolitana
Alcune piattaforme vantano un accesso a un’offerta di spazi “esclusiva“, ma quanto agli utenti di alto valore raramente si presenta l’esclusività che ci si aspetta. Questi stessi utenti solitamente riappaiono in inventory condivise nel giro di poche ore. Grazie all’integrazione di oltre 1.300 editori premium e numerose SSP offerta da Criteo, invece, gli inserzionisti hanno già accesso ad impression di valore.
Il costo negativo dei duplicati
In queste condizioni di test, proprie del mondo reale, l’impostazione del doppio retargeter ha ottenuto prestazioni inferiori del 10-15% per via della cannibalizzazione del bidding, dello spreco delle impression e della mancanza di chiarezza nell’attribuzione.
È fondamentale che i professionisti del marketing lo comprendano, soprattutto nel caso in cui altre piattaforme di retargeting presentino test selezionati che promettono incrementi. Eventuali simulazioni possono essere costruite in modo da favorire qualsiasi esito se si ricreano condizioni che rispecchiano la realtà.
SNCF Connect lo sa bene: ha ridotto i propri costi di acquisizione del 55% consolidando i propri partner e consentendo a un solo motore di IA di assumere il controllo delle prestazioni. Leggi qui la loro storia.
Perché avere un unico partner di Commerce IA è un vantaggio
Nel panorama media di oggi, così frammentato, per avere una campagna di retargeting di successo è necessario affidarsi a una sola piattaforma, che sia funzionale. È fondamentale scegliere il partner giusto per usare i dati in modo intelligente, diffondere il proprio messaggio con coerenza e utilizzare il budget in modo efficiente.
La piattaforma di Criteo si avvale di una tecnologia di IA completa, costruita specificamente per il commerce, addestrata su transazioni del valore di oltre 3.000 miliardi di dollari, su 720 milioni di utenti attivi ogni giorno e 4,5 miliardi di SKU. La nostra IA tiene conto di tutti gli aspetti del performance marketing, dal machine learning per la crescita al deep learning per l’interpretazione di complessi modelli di intento, fino all’IA generativa per la personalizzazione degli annunci.
Con questa IA unificata possiamo garantire 4 vantaggi principali:
- Precisione predittiva: identifichiamo acquirenti con intenzione di acquisto elevata ancora prima che inizino a cercare
- Efficienza in tempo reale nell’offerta: ottimizziamo il bidding a livello singolo e granulare per ottenere le prestazioni massime
- Personalizzazione creativa: creiamo messaggi adatti al momento in cui sono visualizzati, in modo dinamico
- Controllo di frequenza e attribuzione: evitiamo spese eccessive e non necessarie per offrire prestazioni chiare
I professionisti del marketing possono quindi disporre di un’unica piattaforma affidabile e agire strategicamente, ottenendo più efficienza e precisione senza frammentazioni.
Un unico sistema efficace
Il performance marketing oggi premia chi lavora in modo coordinato e preciso. Scegliere il partner giusto, che disponga della tecnologia e della modularità necessarie per avere un impatto sulle vere intenzioni degli acquirenti, consente di ottenere risultati misurabili su cui lavorare al meglio.
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