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La ricerca, che comprende un sondaggio condotto a febbraio 2026 su 182 decision maker del settore pubblicitario negli Stati Uniti, mostra già alcuni segnali concreti. Quasi tre quarti degli inserzionisti intervistati prevedono un aumento della spesa media complessiva nei successivi 12 mesi, mentre un terzo ritiene che l’AI possa portare a un incremento del ROAS superiore al 10%. Più della metà afferma inoltre che l’intelligenza artificiale ha già modificato il modo in cui i consumatori scoprono e prendono in considerazione prodotti e servizi.
Il cambiamento riguarda quindi qualcosa di più dell’automazione delle attività di marketing. Nel modello tradizionale, i brand acquistavano l’attenzione dei consumatori attraverso risultati di ricerca, pagine web e spazi pubblicitari, all’interno di un ecosistema fatto di agenzie, fornitori di dati e intermediari tecnologici. Con l’AI, secondo McKinsey, il processo sta iniziando a cambiare: i consumatori utilizzano strumenti basati sull’intelligenza artificiale per fare ricerche, confrontare alternative e orientarsi verso un acquisto, mentre in prospettiva gli agenti potrebbero arrivare a svolgere parte di queste attività con un intervento umano limitato. Per i marketer, di conseguenza, non sarà più sufficiente ottenere attenzione attraverso impression e creatività. Diventa sempre più importante essere individuati, raccomandati e selezionati dai sistemi che influenzano ciò che il consumatore vede e acquista.
Tre cambiamenti dell’AI stanno ridefinendo media e pubblicità
McKinsey individua tre trasformazioni principali.
1. Attenzione e traffico si stanno concentrando negli ambienti AI
La discovery si sta spostando progressivamente dall’open web verso ambienti guidati dall’intelligenza artificiale. Oltre il 50% delle ricerche Google include oggi una panoramica generata dall’AI, mentre McKinsey stima che tra il 20% e il 50% del traffico proveniente dalla ricerca tradizionale sull’open web possa essere a rischio entro il 2030. Il fenomeno riguarda anche i walled garden, le piattaforme che riuniscono all’interno dello stesso ambiente discovery, dati sul pubblico, acquisto, misurazione e visibilità sulle transazioni. Il ranking algoritmico determina già gran parte dell’attenzione sulle principali piattaforme: oltre il 50% dei contenuti visualizzati su Instagram e più del 95% del tempo di visione su TikTok provengono da feed generati algoritmicamente, anziché dagli account seguiti dagli utenti. Per i brand questo significa che la visibilità dipende sempre più da come un numero ristretto di sistemi AI reperisce, classifica e raccomanda i contenuti.
2. Gli agenti AI entrano nel processo decisionale
Il cambiamento riguarda sia gli inserzionisti sia i consumatori. Più del 90% degli advertiser intervistati dichiara di utilizzare l’AI per pianificare i media, definire i budget, ottimizzare il targeting e generare contenuti creativi. Dal lato della domanda, invece, shopping agent e assistenti AI iniziano a intervenire direttamente nel percorso d’acquisto: possono classificare prodotti, confrontare alternative e, in alcuni casi, completare transazioni per conto dell’utente. In alcune prime implementazioni analizzate da McKinsey, le esperienze di shopping e raccomandazione abilitate dall’AI hanno prodotto tassi di conversione fino al 60% più elevati.
Nei prossimi anni, secondo il report, tra il 10% e il 35% delle transazioni e-commerce potrebbe essere avviato, influenzato o completato attraverso esperienze native dell’AI. McKinsey sottolinea però che resta incerto quale sarà il ruolo degli agenti autonomi rispetto agli strumenti AI integrati direttamente dai retailer.
3. Il valore potrebbe concentrarsi nelle piattaforme integrate
Se discovery, decisione, acquisto, conversione e misurazione vengono progressivamente riuniti nello stesso ambiente, il valore potrebbe concentrarsi nelle piattaforme AI-native e nei walled garden che integrano queste funzioni. A essere maggiormente esposti sarebbero invece gli intermediari che hanno storicamente collegato separatamente acquirenti e segnali, come exchange, ad network e alcune attività delle agenzie.
Per gli inserzionisti, tuttavia, una maggiore integrazione può significare anche meno visibilità. La dipendenza dai dati delle piattaforme potrebbe rendere la misurazione più opaca e ridurre il controllo sulla distribuzione degli annunci tra prodotti, posizionamenti e canali. Il 42% degli advertiser intervistati indica infatti la dipendenza dai sistemi di ‘black box optimization’ come un rischio importante introdotto dall’AI nella propria strategia di investimento media.
L’economia della pubblicità si ridistribuisce lungo la catena del valore
Questi cambiamenti stanno già influenzando il modo in cui i budget si spostano tra canali, piattaforme e intermediari. Oltre il 50% degli intervistati dichiara di investire in annunci integrati nelle risposte generate dall’AI, mentre i brand stanno sperimentando formati legati al commercio assistito dall’intelligenza artificiale e agli ambienti basati sulle raccomandazioni. Una parte di questa spesa, però, non sarebbe incrementale. Il report indica che il 34% dei budget destinati ai nuovi formati AI viene riallocato da altri investimenti pubblicitari.
Anche l’acquisto diretto acquista peso. Secondo il sondaggio, il 52% della spesa media passa già attraverso canali diretti, contro il 26% attraverso le agenzie e il 22% tramite il programmatic. Inoltre, l’82% degli inserzionisti prevede di acquistare direttamente formati pubblicitari AI nei successivi 12 mesi.
L’intelligenza artificiale potrebbe quindi rafforzare una tendenza già in corso verso il direct buying, riducendo il peso degli intermediari man mano che targeting, acquisto, ottimizzazione e misurazione vengono integrati nelle piattaforme.
Quattro possibili traiettorie per l’advertising
McKinsey non indica un unico esito della trasformazione, ma individua quattro possibili traiettorie per l’economia della pubblicità. La prima è l’evoluzione dell’AI, nella quale l’intelligenza artificiale aumenta produttività e utilizzo, mentre le decisioni principali restano umane e la maggior parte della spesa continua a passare dai canali esistenti. La seconda è lo spostamento verso un web chiuso, con discovery e monetizzazione sempre più concentrate nelle interfacce AI e i brand impegnati a conquistare visibilità all’interno delle risposte generate. La terza è la delega autonoma, con agenti AI capaci di ricercare, formulare raccomandazioni e completare transazioni per conto degli utenti. La quarta è un ecosistema curato, nel quale editori premium e potenzialmente retailer possono aggregare contenuti e audience autenticate, con sistemi di misurazione condivisi e possibili modelli basati su abbonamenti o paywall. Sono scenari diversi per velocità e livello di trasformazione, che secondo McKinsey potrebbero anche combinarsi tra loro.
Agenzie, ad tech ed editori davanti alla trasformazione
L’impatto non sarà uguale per tutti gli attori dell’ecosistema. Il report considera agenzie ed editori tra i soggetti maggiormente esposti, mentre commerce media network, walled garden e piattaforme AI-native possono beneficiare maggiormente di alcuni degli scenari ipotizzati. Per le agenzie, la pressione riguarda soprattutto le attività di esecuzione: pianificazione, buying, reporting e produzione creativa sono aree nelle quali l’AI può intervenire rapidamente. McKinsey individua quindi un possibile spostamento verso l’orchestrazione, con servizi legati a workflow AI, governance, dati proprietari e risultati di business.
Anche l’ad tech tradizionale potrebbe risentire della trasformazione. Gli AI buying agent possono infatti replicare all’interno di un unico workflow alcune funzioni oggi svolte da SSP, exchange, DSP e altri intermediari. Per gli editori, invece, il rischio principale è legato alla riduzione del traffico proveniente dalla search tradizionale e alla pressione sul modello basato su scala, clic e impression. Tra le possibili risposte indicate da McKinsey ci sono il licensing dei contenuti alle piattaforme AI, lo sviluppo della Generative Engine Optimization (GEO) e la creazione di ecosistemi aggregati di editori premium.
Dall’ottimizzazione delle campagne alla capacità di influenzare la scelta
Il punto centrale del report è quindi il cambiamento del luogo in cui si crea valore nella pubblicità. Con l’AI sempre più presente nella discovery, nella pianificazione media e nelle transazioni, per i brand potrebbe diventare meno rilevante limitarsi a ottimizzare le campagne all’interno dei singoli canali. La sfida sarà anche mantenere una capacità di influenza nei sistemi che determinano cosa viene scoperto, raccomandato e acquistato.
Per McKinsey, le aziende dovranno valutare quale scenario stanno preparando, dove si stanno spostando i bacini di valore e su quali asset costruire un vantaggio difficile da replicare. Dati, infrastrutture di misurazione, relazioni dirette, governance e capacità di operare tra ecosistemi diversi sono tra gli elementi destinati ad assumere maggiore rilevanza.