Il grande inganno delle metriche: ROAS, AI e profitto reale
Perché i numeri stanno mentendo e come tornare al profitto reale
Dashboard sempre più sofisticate, report pieni di grafici in crescita e piattaforme che promettono ottimizzazioni continue possono dare l’impressione di un marketing sotto controllo. Oggi, però, questa rappresentazione convive sempre più spesso con una realtà diversa: margini che si assottigliano, costi operativi in aumento e decisioni prese su numeri che raccontano solo una parte della storia.
La distanza tra ciò che le metriche mostrano e ciò che i bilanci restituiscono nasce dal modo in cui i dati vengono selezionati, interpretati e utilizzati per guidare le scelte di business.
Le dashboard possono mentire. I bilanci no.
Scenario e contesto
Nel panorama digitale attuale il marketing vive un paradosso evidente: le piattaforme promettono ottimizzazioni al millisecondo, le dashboard non sono mai state così ricche e i grafici sembrano quasi sempre puntare verso l’alto. Eppure, dietro questa facciata, molte aziende vedono ridursi la marginalità.In HT&T Consulting abbiamo analizzato dati finanziari e di marketing di oltre 50 aziende e-commerce e lead gen negli ultimi 18 mesi. Il pattern è ricorrente: budget in crescita, ROAS stabile o in aumento, utile netto in calo medio del 22%.
Non mancano i dati. Manca il senso con cui vengono letti . Se oggi prendi decisioni basandoti soprattutto su ROAS, last click e impression, spesso non stai facendo marketing strategico: stai ottimizzando metriche che non hanno più un legame diretto con il profitto reale.
ROAS: da metrica guida a falso amico
Per anni il ROAS è stato il punto di riferimento assoluto. Oggi, nella maggior parte dei casi, è diventato una metrica di vanità: non perché sia sbagliato in senso tecnico, ma perché è incompleto e spesso distorto.
Il ROAS misura quanto fatturato attribuito dichiarano le piattaforme pubblicitarie. Non misura se l’azienda sta guadagnando.
Il ROAS racconta una storia comoda. Il margine racconta la verità.
Il ROAS calcolato dalle piattaforme incorpora un conflitto strutturale: la piattaforma ha interesse a dimostrare che la spesa genera valore. Ciò che il ROAS non vede è tutto ciò che accade dopo e intorno alla vendita: costi logistici, resi, packaging, customer care, marginalità per categoria, cannibalizzazione dell’organico.
La marginalità non si perde sulle campagne. Si perde nella somma dei costi che le campagne ignorano.
Il tema più critico è l’incrementalità. Molte campagne performano solo perché intercettano vendite già maturate, tassando una conversione che sarebbe avvenuta comunque.
Una campagna è incrementale solo se genera vendite che non sarebbero avvenute senza di essa: attribuzione non è incrementalità.
Esempio concreto: Un brand cosmetico premium celebrava un ROAS superiore a 6 sulle campagne di retargeting. Analizzando i dati grezzi, oltre il 40% degli utenti aveva già il prodotto nel carrello prima di cliccare sull’annuncio. Spegnendo le campagne, il fatturato è calato marginalmente, mentre il margine netto è cresciuto in modo significativo.
Se spegni una campagna e non perdi vendite, non stavi crescendo: stavi pagando una tassa.
Il mito del last click in un mondo multi-touchpoint
Oggi il percorso d’acquisto non è più lineare e, soprattutto, non è più attribuibile a un singolo punto di contatto. Un utente può scoprire un prodotto su un contenuto social, approfondirlo attraverso un motore di ricerca generativo come ChatGPT o Gemini, confrontarsi in una community o con colleghi, e solo giorni dopo arrivare all’acquisto tramite una newsletter o una ricerca branded.
In questo scenario, assegnare il valore della conversione all’ultimo clic è una semplificazione comoda, ma profondamente fuorviante. Il last click non misura il contributo reale di un canale al processo decisionale. Misura esclusivamente l’ultimo evento prima della conversione.
Questo tipo di lettura crea un’illusione di efficienza: i canali che intercettano la domanda già formata sembrano “performare meglio”, mentre quelli che costruiscono attenzione, fiducia e intenzione di acquisto risultano costosi e difficili da giustificare nei report.
Ottimizzare per last click significa investire dove il rischio è minore, non dove il valore nasce.
L’effetto è quasi sempre lo stesso. Le aziende sovra-investono nel bottom funnel, dove la conversione è più probabile e misurabile, e sotto-investono nella generazione di domanda. Nel breve periodo questa strategia sembra funzionare. Nel medio periodo, però, il bacino di nuovi utenti si riduce, il pubblico si satura e i costi di acquisizione aumentano.
Quando il funnel non viene alimentato dall’alto, il marketing smette di creare crescita e inizia semplicemente a competere per le stesse persone, sempre più care, sempre più difficili da convertire. È in quel momento che il last click smette di essere una scorciatoia analitica e diventa un limite strategico.
Impression e vanity metrics: pagare per il rumore
La visibilità è diventata abbondante. L’attenzione reale, invece, è sempre più rara: il web è saturo di contenuti, in parte generati artificialmente, che producono impression ma non fiducia.
Le impression sono rumore. L’autorevolezza è segnale.
Abbiamo osservato casi in cui sistemi di risposta basati su AI citavano competitor con investimenti pubblicitari minimi, semplicemente perché più autorevoli e coerenti dal punto di vista semantico. In questo scenario, milioni di impression non spostano il conto economico e spesso distraggono dalle metriche che contano. L’osservatorio che abbiamo aperto è il miglior specchio di questa nuova realtà. Prendendo ad esempio l’osservatorio su automotive, nuovi brand cinesi, che non fanno ancora pubblicità in Italia, sopravanzano brand storici che spendono milioni in vari canali.
La nuova gerarchia delle metriche: tornare al margine
Sopravvive chi riesce a riportare il marketing dentro il conto economico. Il punto di partenza non è più il fatturato attribuito dalle piattaforme, ma il margine contributivo reale che ogni attività di marketing genera per l’azienda.
Questo cambio di prospettiva non è solo metodologico, ma culturale. Significa smettere di valutare il marketing come un centro di costo da ottimizzare e iniziare a leggerlo come una leva finanziaria che deve produrre valore sostenibile nel tempo.
POAS (Profit Over Ad Spend). Il POAS risponde a una domanda semplice e spesso evitata: le campagne pubblicitarie stanno generando profitto o solo fatturato. A differenza del ROAS, il POAS incorpora i costi reali dell’operazione e obbliga a confrontarsi con la marginalità effettiva.
Il POAS separa le campagne che crescono da quelle che consumano margine.
Quando il POAS scende sotto una soglia di sostenibilità, la crescita apparente diventa rapidamente erosione. In quei casi l’aumento di budget non amplifica il risultato, ma accelera la perdita.
MER (Marketing Efficiency Ratio). Il MER offre una visione olistica e meno manipolabile delle performance. Misura se il marketing sta funzionando per l’azienda nel suo complesso, non per una singola piattaforma o un singolo canale.
Se il MER scende mentre la spesa sale, la crescita è artificiale.
Un MER in peggioramento segnala una dipendenza crescente dalle ads e una domanda che non si sostiene da sola. In altre parole, il marketing sta comprando risultati di breve periodo senza costruire valore strutturale.
nCAC (New Customer Acquisition Cost). Il nCAC misura quanto costa acquisire un cliente che non ha mai comprato prima. È una metrica cruciale per la scalabilità, perché separa la crescita reale dal semplice ricircolo di clienti esistenti.
La scalabilità inizia quando il nCAC è sotto controllo.
Confondere il costo di acquisizione dei nuovi clienti con quello dei clienti fidelizzati è uno degli errori più costosi del marketing moderno. Se il nCAC supera il margine della prima vendita, la retention non è un’opzione: è un obbligo. E senza una retention solida, nessun modello di crescita può reggere nel tempo.
AI Share of Voice: la nuova competizione invisibile
Una quota crescente delle decisioni d’acquisto passa da assistenti AI e motori di risposta. La sfida non è più apparire primi ma essere raccomandati.
L’AI Share of Voice misura quanto spesso il tuo brand viene citato come soluzione rilevante da un sistema di intelligenza artificiale rispetto ai competitor.
Non vince chi è primo su Google, ma chi è raccomandato dall’AI.
Se l’AI non ti riconosce come fonte autorevole, per una parte crescente del mercato semplicemente non esisti, indipendentemente da quanto investi in pubbliciità.
Dalla visibilità alla raccomandazione: un problema di metodo
L’AI Share of Voice non è una metrica che si possa “guardare” una volta al mese. È il risultato di una serie di scelte strutturali che riguardano contenuti, autorevolezza del brand, coerenza semantica e dati disponibili ai sistemi di intelligenza artificiale.
Per questo motivo, in HT&T non trattiamo l’AI Share of Voice come un output isolato, ma come una conseguenza misurabile di un framework di lavoro che integra analisi dei dati, marketing mix modeling, contenuti e governance delle fonti.
È lo stesso approccio che utilizziamo nei nostri osservatori verticali e nei progetti di allocazione del budget basati su marginalità e incremento reale, dove l’obiettivo non è apparire di più, ma essere citati e raccomandati nei contesti che contano.
AEO e GEO: quando l’ottimizzazione non è più solo per i motori di ricerca
Quello che stiamo osservando non è semplicemente un cambiamento di canale. Sta cambiando il modo in cui le persone arrivano a una decisione di acquisto. Una parte crescente di queste decisioni non nasce più da una ricerca tradizionale, ma da una risposta generata da sistemi di intelligenza artificiale.
In questo contesto, parlare solo di SEO non è più sufficiente. Entrano in gioco due discipline complementari: l’Answer Engine Optimization (AEO) e la Generative Engine Optimization (GEO).
L’AEO riguarda la capacità di un brand di essere compreso, citato e raccomandato dai sistemi di risposta. La GEO riguarda il modo in cui i modelli generativi interpretano contenuti, fonti e segnali di autorevolezza per costruire una risposta.
Se l’AI non riesce a spiegarti, non può consigliarti.
Ottimizzare per AEO e GEO significa smettere di inseguire visibilità astratta e iniziare a costruire contenuti, dati e segnali che rendano il brand leggibile, affidabile e raccomandabile nei contesti decisionali che contano davvero.
Caso studio: quando il fatturato scende e l’utile cresce
Una scale-up del settore food investiva oltre 100.000 euro al mese in advertising. ROAS elevato, conti in rosso: l’analisi per POAS ha mostrato che i bestseller voluminosi erano strutturalmente in perdita, mentre i prodotti di nicchia generavano margini elevati.
Ridurre il fatturato non è una sconfitta se aumenta il margine.
Riallocando il budget, il fatturato è diminuito, ma l’utile netto è cresciuto in modo drastico in pochi mesi. Non è un trucco: è la conseguenza naturale di misurare il marketing come leva finanziaria, non come un grafico di piattaforma. E questo l’abbiamo fatto utilizzando MMM (marketing mix modeling).
Il marketing è una disciplina finanziaria
Il marketing non è più una disciplina creativa supportata dai dati. È una disciplina finanziaria espressa attraverso creatività, tecnologia e contenuti. Il CMO del futuro deve sedere accanto al CFO e parlare la stessa lingua: margini, flussi di cassa, valore nel tempo.
Il marketing spesso non fallisce perché spende troppo. Fallisce perché misura male.
Quando metti il profitto al centro, cambiano le scelte: distingui ciò che è incrementale da ciò che è attribuito, fissi un tetto sostenibile al nCAC e investi in autorevolezza reale, quella che rende il brand citabile e raccomandabile anche dai sistemi AI.
Conclusione
Le metriche classiche non sono sbagliate. Sono semplicemente insufficienti. Il marketing efficace non è quello che genera più fatturato, ma quello che genera valore sostenibile.
La crescita senza margine non è crescita. È erosione.
La domanda giusta da farsi è “quanto è rimasto in azienda dopo aver pagato tutto, compreso piattaforme, logistica e fornitori?”. Chi guarda questi numeri costruisce il futuro. Gli altri festeggiano dashboard verdi mentre il margine scompare.
Domande frequenti
Le metriche classiche come ROAS e impression sono sbagliate?
No, non sono sbagliate in senso tecnico. Sono però insufficienti se utilizzate da sole. ROAS e impression descrivono ciò che accade sulle piattaforme, non ciò che accade nel conto economico dell’azienda.
Perché un ROAS alto può convivere con margini in calo?
Perché il ROAS non considera costi operativi come logistica, resi, packaging, customer care e cannibalizzazione dell’organico. Il fatturato attribuito può crescere mentre il margine reale si riduce.
Cosa significa misurare il marketing sul margine?
Significa valutare le attività di marketing in base al contributo economico reale che generano, non solo in base al fatturato attribuito dalle piattaforme pubblicitarie.
Qual è la differenza tra attribuzione e incrementalità?
L’attribuzione assegna una conversione a un canale. L’incrementalità misura se quella conversione sarebbe avvenuta anche senza quel canale. Sono due concetti diversi e spesso confusi.
Perché il last click è una metrica fuorviante?
Perché assegna tutto il valore all’ultimo contatto prima della conversione, ignorando i touchpoint che hanno costruito domanda, fiducia e intenzione di acquisto.
Cosa succede quando si investe solo nel bottom funnel?
Nel breve periodo le performance sembrano migliorare. Nel medio periodo il bacino di nuovi utenti si riduce, il pubblico si satura e i costi di acquisizione aumentano.
Cosa sono le vanity metrics?
Sono metriche che generano una percezione di successo, come impression o reach, ma che non hanno un legame diretto con la creazione di valore economico per l’azienda.
Cos’è il POAS e perché è più utile del ROAS?
Il POAS misura il profitto generato rispetto alla spesa pubblicitaria. A differenza del ROAS, incorpora i costi reali e permette di valutare la sostenibilità economica delle campagne.
Cos’è l’AI Share of Voice?
È una metrica che misura quanto spesso un brand viene citato o raccomandato dai sistemi di intelligenza artificiale rispetto ai competitor, nei contesti decisionali che contano.
Perché la reputazione del brand passa anche dalle AI?
Perché una parte crescente delle decisioni d’acquisto viene mediata da assistenti AI e motori di risposta, che interpretano e raccontano i brand prima ancora che l’utente visiti un sito.
Approfondimenti e riferimenti
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Introduzione chiara ai modelli di Marketing Mix Modeling e al loro utilizzo per allocare il budget in base all’impatto reale sul business.
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Analisi critica sul perché molte metriche di marketing tradizionali falliscono nel rappresentare il valore economico reale.
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Articolo di riferimento sul divario crescente tra metriche operative e decisioni strategiche a livello di management.
Harvard Business Review – Why Most Marketing Metrics Are Broken
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Approfondimento sul passaggio da metriche di attribuzione a modelli di misurazione basati su causalità e incremento reale.
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Spiegazione pratica del concetto di incrementalità applicato alla crescita e agli investimenti di marketing.
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Approccio HT&T all’allocazione del budget marketing basato su marginalità, incremento reale e modelli MMM.
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Osservatorio HT&T sull’evoluzione della visibilità dei brand nei sistemi di risposta AI nel settore automotive.
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