Nel mondo del marketing digitale ci troviamo davanti a una nuova frontiera tecnologica che potrebbe riscrivere molti dei paradigmi consolidati: l’arrivo dei browser agentici. Si tratta di strumenti di navigazione web potenziati da intelligenza artificiale in grado non solo di mostrare contenuti, ma di interagire autonomamente con i siti, seguendo obiettivi e istruzioni dell’utente e portando a termine attività complesse come la ricerca di prodotti, il confronto di offerte o perfino l’acquisto diretto. Questo non è più un concetto astratto: nomi come ChatGPT Atlas e la modalità Copilot integrata nei browser di Microsoft hanno già iniziato ad anticipare la direzione in cui si sta muovendo l’esperienza di navigazione quotidiana, trasformando il browser da strumento passivo a agente attivo nel processo digitale.
Per il marketing, le implicazioni di questa evoluzione sono profonde e ambivalenti. Da un lato, l’uso di agenti autonomi potrebbe portare benefici in termini di qualità dei segnali e efficienza delle campagne. Se un agente è istruito a cliccare su annunci o a esplorare prodotti solo quando percepisce un’intenzione reale di acquisto da parte dell’utente, i dati di conversione e di attribuzione potrebbero risultare più puliti e rilevanti. In teoria, questo ridurrebbe la dispersione del budget dovuta a clic di utenti poco interessati e migliorerebbe i tassi di conversione, consentendo ai marketer di comprendere meglio quali interazioni generano valore reale. Tuttavia, questa prospettiva ottimistica è ancora in gran parte teorica: non esistono ancora standard consolidati per identificare con certezza quando si tratta di un agente o di un essere umano, e i sistemi di tracciamento non sempre riescono a distinguere il traffico generato dagli agenti da quello umano.
E qui emerge il lato più problematico della questione. Gli agenti autonomi, nel loro funzionamento quotidiano, rendono molto più difficile capire chi sta effettivamente interagendo con i nostri contenuti e in che modo. Se un agente esplora prodotti per conto di un utente mentre quest’ultimo dorme, le attività verranno registrate come visite o clic normali, generando segnali che poi vengono utilizzati per remarketing o per calcolare i ritorni sulle campagne. La difficoltà di attribuire correttamente queste interazioni si riflette direttamente nei costi delle campagne, portando a interrogativi nuovi: si deve pagare il prezzo pieno per un clic generato da un agente? E se quei clic non fossero legati a un reale interesse umano, come si può giudicare l’efficacia di una strategia pubblicitaria? Questo problema di visibilità è complicato dal fatto che, ad oggi, non esistono regole universalmente accettate per distinguere tra traffico umano e traffico generato da agenti.
A tutto ciò si aggiungono preoccupazioni di sicurezza e integrità dei dati. I browser agentici operano spesso inviando informazioni su contenuti attivi, cronologia di navigazione e schede aperte ai motori AI che li alimentano, aumentando così il rischio di esposizione di dati sensibili se non vengono adottate misure di protezione adeguate. Le organizzazioni di analisi del settore hanno persino suggerito alle imprese di valutare attentamente l’uso di agentic browser, indicando che, in alcune configurazioni, essi potrebbero essere manipolati da siti web malevoli per inviare dati sensibili ai server cloud senza che l’utente ne sia pienamente consapevole.
Infine, c’è il cosiddetto lato “brutto” di questa innovazione: la facilità con cui queste tecnologie possono essere strumentalizzate per attività fraudolente. Tradizionalmente, campagne di clic fraudolenti o i cosiddetti “ghost click farms” richiedevano infrastrutture complesse e costose per simulare interazioni umane in quantità. Con i browser agentici, invece, un agente compromesso potrebbe generare traffico falso perfettamente mimetizzato da utenti reali, rendendo ancora più arduo il compito delle tecnologie di rilevamento delle frodi. Questa dinamica non solo aumenta i rischi economici per gli inserzionisti, ma mina anche la fiducia nei risultati delle campagne e nei dati di performance.