I risultati economici del terzo trimestre 2026 mostrano un’evoluzione differente dei modelli pubblicitari di Google e Meta in relazione all’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle rispettive piattaforme. Meta ha registrato ricavi pubblicitari per 63,06 miliardi di dollari, con una crescita del 26% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente, mentre i ricavi di Google Search e delle altre attività pubblicitarie collegate alla ricerca hanno raggiunto 63,35 miliardi di dollari, aumentando del 12%. Il dato di Google rappresenta un rallentamento rispetto al 17% registrato nel trimestre precedente e al 19% del primo trimestre, mentre il contributo della ricerca ai ricavi complessivi di Alphabet è sceso sotto il 50% per la prima volta. Le differenze riflettono due modalità di integrazione dell’intelligenza artificiale: Google sta trasformando il funzionamento della ricerca, introducendo risposte generate e interazioni conversazionali, mentre Meta utilizza i modelli AI soprattutto per migliorare la selezione dei contenuti, la distribuzione degli annunci e la previsione delle conversioni.
L’introduzione di AI Overviews e AI Mode modifica il percorso tradizionale attraverso il quale gli utenti raggiungono le informazioni. Le risposte elaborate dall’intelligenza artificiale possono soddisfare richieste articolate senza richiedere l’apertura di numerose pagine web, riducendo le occasioni di visualizzazione e interazione con gli annunci pubblicitari associati ai risultati di ricerca. Google ha comunicato che le richieste effettuate in AI Mode sono mediamente tre volte più lunghe delle ricerche convenzionali, ma che la loro monetizzazione attuale è inferiore a quella del motore tradizionale. Il fenomeno si inserisce nella progressiva diffusione delle ricerche senza clic, nelle quali l’utente ottiene l’informazione direttamente dall’interfaccia utilizzata. Philipp Schindler, Chief Business Officer di Google, ha riconosciuto il contributo della minore monetizzazione di AI Mode al rallentamento della crescita pubblicitaria, precisando tuttavia che il principale fattore della decelerazione sequenziale è stato l’andamento dei cambi valutari. Hanno inciso anche variazioni della spesa degli inserzionisti nei diversi settori, comprese le attività commerciali dell’area Asia-Pacifico e la normalizzazione degli investimenti pubblicitari del comparto media e intrattenimento dopo i Mondiali di calcio del secondo trimestre.
Meta sta seguendo un percorso differente, impiegando l’intelligenza artificiale per migliorare i sistemi di raccomandazione e la selezione delle inserzioni distribuite su Facebook, Instagram, Reels e sulle altre superfici pubblicitarie. Nel terzo trimestre le impression pubblicitarie sono aumentate del 10% su base annua e il prezzo medio per annuncio è cresciuto del 14%, mentre il numero giornaliero di persone attive nell’insieme delle applicazioni ha raggiunto 3,64 miliardi, con un incremento del 3%. La società attribuisce una parte dell’aumento dei prezzi pubblicitari al miglioramento delle prestazioni ottenuto attraverso i sistemi di intelligenza artificiale. Generative Recommender utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per analizzare i contenuti pubblicitari e le preferenze degli utenti, contribuendo a selezionare le inserzioni potenzialmente più pertinenti. La distribuzione di questa tecnologia nel feed di Facebook ha prodotto, secondo Meta, un aumento delle conversioni vicino al 2% nei segmenti interessati. Anche l’estensione del modello GEM per la classificazione degli annunci ha generato incrementi dell’1,7% nelle conversioni delle campagne verso siti esterni e del 9,6% nelle conversioni pubblicitarie relative alle applicazioni.
L’intelligenza artificiale generativa viene impiegata anche per la preparazione dei materiali pubblicitari. Nel trimestre quasi dieci milioni di inserzionisti hanno utilizzato almeno uno degli strumenti AI di Meta per la produzione di creatività, mentre l’adozione delle funzionalità di generazione video è aumentata del 25% rispetto al trimestre precedente. La società sta inoltre sviluppando AI Business Assistant per supportare la gestione delle campagne e identificare opportunità di miglioramento. Gli inserzionisti che hanno utilizzato le raccomandazioni del sistema hanno ottenuto, secondo i dati comunicati da Meta, quasi il 5% di conversioni aggiuntive a parità di costo per conversione, aumentando contemporaneamente gli investimenti pubblicitari del 9% rispetto a gruppi comparabili che non hanno utilizzato tali suggerimenti. L’efficacia non dipende quindi esclusivamente dalla possibilità di produrre più varianti creative, ma dalla capacità dei sistemi di individuare quale contenuto sia adatto a un determinato utente e contesto.
Google sta contemporaneamente sviluppando nuovi formati pubblicitari destinati agli ambienti conversazionali. Il 28 ottobre ha annunciato l’estensione degli annunci in AI Mode a mercati internazionali comprendenti India, Australia, Canada, Malaysia, Nuova Zelanda, Pakistan, Filippine, Singapore, Kenya e Nigeria. Negli Stati Uniti sta introducendo pubblicità multi-turno, capace di comparire anche durante le domande successive all’interno della stessa conversazione. Questo modello richiede una maggiore attenzione al contesto della richiesta, distinguendo le fasi di ricerca preliminare, confronto tra prodotti e decisione di acquisto. Tra i formati considerati rilevanti figurano confronti sponsorizzati, offerte commerciali contestualizzate, preventivi, disponibilità dei prodotti e possibilità di prenotazione o acquisto direttamente nell’interfaccia. L’evoluzione comporta anche un cambiamento delle metriche pubblicitarie, con una possibile maggiore importanza attribuita alle conversioni e alle attività commerciali completate rispetto ai soli clic e alle impression. La differenza tra Google e Meta riguarda quindi anche il punto in cui l’intelligenza artificiale interviene nel processo economico: nella ricerca conversazionale modifica le modalità di accesso alle informazioni, mentre nei sistemi social aumenta la precisione della distribuzione pubblicitaria all’interno di comportamenti di navigazione già consolidati.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)