Agentic AI nel marketing: come cambiano metriche, strumenti e controllo

Una delle più recenti frontiere dell’AI è rappresentata dall’Agentic AI: a differenza degli strumenti tradizionali, questi agenti non si limitano a supportare il processo decisionale, ma pianificano, eseguono e ottimizzano attività in modo proattivo, adattandosi al contesto e apprendendo dai risultati ottenuti.

Questa evoluzione ridefinisce anche il ruolo dei professionisti del marketing, chiamati sempre meno a gestire singole attività operative e sempre più a orchestrare sistemi intelligenti. Anche con gli agenti, infatti, la supervisione umana resta fondamentale nella definizione degli obiettivi, nel controllo strategico, nella verifica dei risultati e nella gestione degli aspetti etici e di brand.

Oltre i KPI tradizionali: le nuove metriche dell’Agentic AI nel marketing

Nel marketing tradizionale, per lungo tempo le performance sono state misurate soprattutto attraverso indicatori come impression, clic e conversioni. Con l’avvento dell’Agentic AI, però, questi parametri offrono una lettura parziale, soprattutto perché la competizione tra brand si è spostata dalle ricerche autonome degli utenti sui browser alle risposte generate dalle macchine: non basta più essere trovati, diventa essenziale essere selezionati e raccomandati dagli agenti AI.

Sempre più spesso, infatti, sono gli agenti intelligenti a cercare informazioni e selezionarle, suggerendo i brand agli utenti. Per questo, la visibilità nei motori di ricerca tradizionali diventa meno centrale, mentre cresce il peso della presenza nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale. Di conseguenza, anche la misurazione dei risultati deve evolvere: non basta più valutare il traffico generato, ma occorre considerare la rilevanza e l’influenza del brand nei processi decisionali automatizzati. Emergono così nuove metriche, come il prompt share, che misura la visibilità di un brand nelle interazioni con gli assistenti AI, e l’Answer Engine Optimization (AEO), legata invece alla capacità di essere raccomandati da questi sistemi.

Modelli e strumenti IAB per l’Agentic AI

Accanto all’evoluzione delle metriche, l’Agentic AI sta favorendo la nascita di un ecosistema sempre più ampio di strumenti e applicazioni concrete, destinati a trasformare il modo in cui vengono progettate e gestite le attività di marketing digitale. In questo scenario, lo IAB Tech Lab — l’Interactive Advertising Bureau Technology Laboratory, che sviluppa standard tecnici condivisi per l’ecosistema della pubblicità digitale — sta lavorando alla definizione di soluzioni capaci di rendere l’Agentic AI applicabile, interoperabile e governabile nel mercato pubblicitario.

Un primo passo importante in questa direzione è rappresentato da iniziative come AAMP (Agentic Advertising Management Protocols) che fornisce implementazioni di riferimento per la creazione di Agenti pubblicitari conformi agli standard esistenti dell’ecosistema della pubblicità digitale, rendendo semplice sviluppare un agente.

Agent Registry e interoperabilità degli agenti pubblicitari

Successivamente, per portare trasparenza e interoperabilità all’ecosistema dell’Agentic Advertising, lo IAB Tech Lab ha creato l’Agent Registry, una sorta di “directory” degli agenti disponibili, che consente ai partner di individuare, comprendere e interagire con questi in modo chiaro e affidabile, facilitando la collaborazione tra sistemi diversi e rafforzando la fiducia tra tutti gli attori coinvolti. Nello specifico, gli utenti del Registro possono esplorare gli agenti registrati, filtrarli per categoria, consultare lo scopo per cui sono stati progettati e scoprire come connettersi a essi.

In questa direzione si inserisce anche AAMP 2.0 (Agentic Advertising Management Protocols 2.0), uno dei più recenti progetti open source dello IAB Tech Lab: un insieme di protocolli progettati per consentire agli agenti AI di acquistare e vendere pubblicità digitale in modo interoperabile e standardizzato, mantenendo al tempo stesso punti di approvazione e supervisione umana. Grazie a questo tipo di infrastruttura, i sistemi lato domanda e lato offerta possono dialogare autonomamente, scambiare dati e attivare transazioni in modo più fluido. Attività che prima richiedevano ore di lavoro manuale possono così essere eseguite in pochi minuti da agenti coordinati, capaci di svolgere attività che includono ad esempio la pianificazione e l’ottimizzazione di campagne pubblicitarie in tempo reale.

Opportunità e rischi dell’AI nel marketing

In un ambiente come questo, un brand non è più costretto a sviluppare tutto internamente, ma può integrare i propri agenti con quelli di partner, piattaforme e fornitori. I casi d’uso stanno diventando sempre più concreti: dalla pianificazione automatizzata dei media alla gestione dinamica delle trattative, fino a offerte personalizzate; gli agenti adattano in tempo reale prezzo, spazi e messaggi, rendendo il marketing più rapido ed efficiente.

Allo stesso tempo, però, questa crescente autonomia dei sistemi porta con sé questioni critiche che il settore non può sottovalutare. Tra le principali, la trasparenza: pur offrendo strumenti di controllo, il funzionamento degli agenti non è sempre immediato da comprendere, soprattutto per chi non possiede le competenze tecniche adeguate.

A questo si aggiunge il tema dei bias algoritmici: poiché gli agenti operano su dati e modelli, eventuali distorsioni iniziali possono riflettersi nei risultati e nelle raccomandazioni, favorendo alcuni brand rispetto ad altri ed influenzandone la visibilità. Il rischio principale è la creazione di squilibri competitivi nascosti, che non emergono in modo immediato, e quindi più difficili da correggere.

Governare questa transizione significa, quindi, andare oltre la semplice adozione di nuove tecnologie: implica la capacità di costruire un equilibrio sostenibile tra automazione, supervisione umana e responsabilità, in modo da sfruttare appieno le opportunità offerte dall’Agentic AI senza perdere in trasparenza, controllo e fiducia.