OpenAI sta testando un nuovo formato pubblicitario su ChatGPT: quando un utente clicca su un annuncio, non finisce sul sito del brand ma apre direttamente una conversazione con un agente AI. Niente landing page, niente traffico da tracciare con Google Analytics.
Per chi gestisce campagne paid, questo cambia la logica di fondo: il punto di contatto si sposta dentro la piattaforma. Le metriche classiche — sessioni, bounce rate, tempo sul sito — diventano irrilevanti. Quello che conta è cosa succede nella chat.
Non è ancora disponibile per tutti. Ma vale la pena capirlo adesso, prima che arrivi nei piani media come opzione standard. Chi gestisce budget pubblicitari in settori con cicli di vendita lunghi o prodotti complessi ha più da guadagnare da questo formato rispetto a chi vende prodotti semplici a basso prezzo.
Un clic che apre una chat, non una pagina
Il nuovo formato annunciato da OpenAI — descritto da Digiday — funziona così: il brand crea un annuncio dentro ChatGPT, l’utente ci clicca sopra e invece di atterrare su un sito web si ritrova a parlare con un agente AI configurato dal brand stesso.
Un agente AI, in questo contesto, è un assistente conversazionale addestrato a rispondere su un prodotto o servizio specifico: può rispondere a domande, qualificare l’interesse, raccogliere informazioni di contatto, guidare verso una decisione d’acquisto.
La differenza rispetto a qualsiasi altra forma di advertising digitale è strutturale: il funnel — cioè il percorso dall’annuncio alla conversione — non esce mai dalla piattaforma ChatGPT.
Cosa rompe rispetto alla logica attuale delle campagne
Chi gestisce campagne Google o Meta sa che il clic è solo l’inizio: porta traffico a una landing page, e lì si misura tutto. Frequenza di rimbalzo, tempo sulla pagina, compilazione del form, acquisto. Ogni passaggio è tracciabile e ottimizzabile.
Con il formato click-to-chat di ChatGPT, quella catena si spezza. Il traffico non arriva al sito. Le sessioni non compaiono in Analytics. Il pixel di Meta non vede nulla.
Questo crea due problemi concreti:
- Attribuzione: come si misura se quella conversazione ha generato un cliente? Il tema dell’attribuzione pubblicitaria è già complesso oggi — quando i modelli di attribuzione ingannano il budget è un rischio reale anche senza aggiungere nuovi canali opachi.
- Controllo creativo: il brand definisce le istruzioni dell’agente, ma la conversazione è generativa. L’AI risponde in modo diverso a ogni utente. Non esiste un copy fisso da approvare.
Non sono problemi insormontabili, ma vanno messi in conto prima di allocare budget.
A chi può servire davvero questo formato
Il click-to-chat ha senso quando il prodotto o servizio richiede una qualifica prima della vendita. Settori tipici:
- Software B2B con demo su richiesta
- Servizi professionali (consulenza, formazione, legale)
- Prodotti con configurazioni personalizzate
- Settori finanziari o assicurativi dove la domanda è complessa
In questi casi, l’agente AI può fare il lavoro che oggi fa un form di contatto più una telefonata di pre-qualifica: capire il bisogno, rispondere alle obiezioni iniziali, raccogliere i dati utili.
Ha meno senso per chi vende prodotti semplici a prezzo fisso, dove il percorso ideale è ancora clic → scheda prodotto → carrello → acquisto. Aggiungere una conversazione intermedia rallenta, non accelera.
Vale anche la pena guardare cosa sta già succedendo con le integrazioni tra piattaforme AI e advertising: Amazon Ads su ChatGPT ha già aperto questo territorio per chi vende su marketplace, e Amazon DSP su ChatGPT Ads mostra come il B2B italiano possa intercettare utenti in fase di ricerca attiva.
Il nodo del budget: dove finisce il controllo
Uno dei rischi meno discussi dei nuovi formati AI è la perdita di governance sul budget. Con Google e Meta, l’automazione avanza ma esistono ancora soglie, target e regole impostabili manualmente. Il tema è già aperto: come restare in controllo quando Google e Meta automatizzano le campagne è una domanda che molti responsabili marketing si stanno già ponendo.
Con un formato nuovo come il click-to-chat di ChatGPT, la governance è ancora più incerta. Non ci sono benchmark storici, non ci sono best practice consolidate, non ci sono agenzie con anni di dati su cui appoggiarsi.
Questo non significa evitarlo. Significa entrarci con una logica di test circoscritto: budget separato, obiettivi chiari, metriche definite prima di accendere la campagna.
Cosa fare nei prossimi mesi, in concreto
Il formato non è ancora disponibile in modo generale. Ma il tempo che passa prima del lancio ufficiale è utile per prepararsi:
- Mappare i touchpoint conversazionali: quali domande ricevono oggi i commerciali nella fase di pre-qualifica? Quelle sono le istruzioni dell’agente AI.
- Definire le metriche alternative: se il traffico al sito non è più la metrica principale, cosa lo sostituisce? Conversazioni completate, dati raccolti, richieste di demo generate dalla chat.
- Isolare il budget di test: non spostare budget da campagne che funzionano. Usare una quota sperimentale dedicata.
- Verificare la coerenza con il resto del piano media: un formato che vive dentro ChatGPT va integrato nella strategia paid media e advertising complessiva, non aggiunto come appendice.
Un errore comune in questi casi è aspettare che il formato maturi prima di studiarlo. Quando diventa mainstream, chi non ha già ragionato su agenti AI, attribuzione e metriche conversazionali parte in ritardo.
SHM Studio segue l’evoluzione di questi formati per aiutare le aziende a valutare dove e quando ha senso sperimentare, senza bruciare budget su canali non ancora pronti per il loro mercato.
Articoli correlati
Scopri altri articoli che approfondiscono temi simili, selezionati per offrirti una visione più completa e stimolante. Ogni contenuto è scelto con cura per arricchire la tua esperienza.
