La misurazione del marketing sta entrando in una nuova fase. Non si tratta più soltanto di capire cosa abbia funzionato in una campagna, ma di utilizzare dati e intelligenza artificiale per prendere decisioni sempre più rapide, dinamiche e predittive. È questo il quadro che emerge da The Future of Measurement 2026, il nuovo report pubblicato da WARC – World Advertising Research Center.
Lo studio analizza le trasformazioni che stanno ridefinendo il settore della misurazione media e creativa e individua tre direttrici principali: il passaggio verso la misurazione degli outcome reali, il ruolo crescente dell’AI nei sistemi decisionali e l’ascesa della cosiddetta creative intelligence.
Ma accanto alle opportunità emergono anche nuove criticità. Per WARC, infatti, il rischio è che l’AI trasformi la misurazione in una black box poco trasparente, difficile da verificare e sempre meno controllabile dai marketer.
Dalla misurazione delle performance alla previsione delle decisioni
Secondo Paul Stringer, Managing Editor Research and Insights di WARC, il cambiamento in corso è strutturale: “La misurazione del marketing non riguarda più soltanto la comprensione di ciò che è accaduto, ma la possibilità di prendere decisioni migliori su cosa fare dopo”.
Per anni il settore si è basato su modelli tradizionali fatti di attribuzione, metriche proxy e reportistica post-campagna. Oggi però questi sistemi vengono considerati sempre meno sufficienti in un ecosistema media dominato da piattaforme digitali, automazione e dati in tempo reale.
L’accelerazione dell’intelligenza artificiale sta infatti permettendo un’ottimizzazione continua sia della componente media sia di quella creativa. Tuttavia, sottolinea WARC, restano aperti nodi fondamentali legati a governance, qualità dei dati e trasparenza algoritmica.
La corsa verso la misurazione degli outcome
Uno dei trend più rilevanti evidenziati dal report riguarda la crescente centralità della outcomes measurement, ovvero la misurazione basata sui risultati concreti generati dalle campagne.
Sempre più investimenti pubblicitari vengono acquistati e ottimizzati in funzione di outcome specifici – crescita incrementale, vendite, conversioni, risultati business – spinti dalla maggiore disponibilità di dati e dalla pressione crescente sul ROI.
Il problema è che il mercato si sta evolvendo a velocità differenti. Da una parte le grandi piattaforme digitali stanno integrando sistemi di ottimizzazione real-time direttamente nei propri ecosistemi pubblicitari. Dall’altra, i media tradizionali stanno ancora cercando di superare modelli basati esclusivamente sulle audience, puntando su sperimentazioni e tecniche avanzate di modellazione per dimostrare il proprio impatto reale.
Per WARC il risultato è un ecosistema a due velocità che però converge verso lo stesso obiettivo: dimostrare crescita incrementale misurabile.
La crisi della fiducia nei dati
Uno degli aspetti più delicati emersi dal report riguarda la fiducia nei sistemi di attribuzione e nei dati generati dalle piattaforme digitali.
Secondo WARC, oggi non esiste un sistema unico capace di offrire una visione realmente completa delle performance marketing. Inoltre, la trasparenza nei dati, soprattutto all’interno delle piattaforme chiuse, continua a rappresentare una criticità significativa.
Per questo motivo ai marketer viene consigliato di effettuare validazioni indipendenti, adottare approcci cross-platform, combinare diverse fonti di dati e insight ed evitare di affidarsi completamente ai sistemi proprietari delle piattaforme.
La misurazione diventa quindi sempre più un esercizio di integrazione e interpretazione, più che di semplice raccolta dati.
L’AI trasforma la misurazione in un sistema decisionale
Il report dedica ampio spazio al ruolo dell’intelligenza artificiale nei processi di measurement.
Oggi l’AI viene utilizzata soprattutto per automatizzare attività operative come raccolta dati, pulizia e normalizzazione delle informazioni, modellazione e testing ed elaborazione di insight preliminari. Ma la vera trasformazione, secondo WARC, deve ancora arrivare.
L’intelligenza artificiale promette infatti di spostare la misurazione a monte, trasformandola da semplice strumento di reporting a vero e proprio decision system capace di guidare pianificazione e ottimizzazione in tempo reale.
Per i marketer questo scenario apre possibilità enormi in termini di velocità e reattività. Tuttavia, WARC mette in guardia da un rischio molto concreto: senza validazioni rigorose e indipendenti, i sistemi AI-driven potrebbero diventare scatole nere per l’allocazione dei budget media. In pratica, output apparentemente credibili potrebbero non essere realmente verificabili né basati su relazioni causali solide.
La creative intelligence diventa centrale
Un altro punto centrale del report riguarda l’ascesa della creative intelligence.Per anni la qualità creativa è stata riconosciuta come uno dei principali driver dell’efficacia pubblicitaria, ma spesso è rimasta sottovalutata o difficilmente misurabile. Oggi però AI e machine learning stanno cambiando rapidamente questo scenario.
Sempre più aziende stanno infatti costruendo sistemi integrati capaci di prevedere la performance degli asset creativi prima del lancio, ottimizzare creatività e contenuti in tempo reale e collegare direttamente la qualità creativa ai risultati business. Dunque, la creatività non viene più vista soltanto come elemento artistico o intuitivo, ma come asset misurabile e ottimizzabile su larga scala.
I limiti della creative intelligence
Nonostante il potenziale, la diffusione della creative intelligence incontra ancora diversi ostacoli. Tra i principali nel report vengono citati la scarsa qualità dei dati, mancanza di risorse, difficoltà di integrazione tra team creativi e media e processi organizzativi ancora separati.
Secondo WARC, il futuro richiederà un approccio molto più integrato, in cui creatività, media, dati e tecnologia lavorino come un unico sistema operativo. Per questo motivo il report suggerisce ai marketer di investire in piattaforme in grado di gestire attivazione, ottimizzazione e misurazione creativa end-to-end. Le prime sperimentazioni, prevedibilmente, si concentreranno sui social media, dove i dati creativi sono più accessibili e direttamente collegati alle performance.