I pubblici simili di Google Ads erano segmenti di utenti generati automaticamente dalla piattaforma pubblicitaria di Google a partire da un elenco di clienti fornito dall’inserzionista. Invece di limitarsi a mostrare gli annunci alle persone già presenti nella lista, Google utilizzava tecniche di apprendimento automatico per individuare nuovi utenti che presentavano caratteristiche, comportamenti di navigazione e modelli di acquisto simili a quelli del pubblico di origine. Questo permetteva di ampliare la copertura di una campagna senza rinunciare alla pertinenza del messaggio pubblicitario. Google ha ritirato i pubblici simili nel 2023: non vengono più creati né usati per il targeting, e sono stati sostituiti da segnali automatici come il targeting ottimizzato e i segmenti di pubblico nelle campagne Performance Max e Demand Gen.
Il funzionamento si basava sul confronto tra i dati forniti dall’inserzionista e i segnali raccolti dalla rete di Google, come le ricerche effettuate, i siti visitati e le applicazioni utilizzate. Il sistema non condivideva mai l’identità delle persone incluse nella lista originale, ma creava un modello statistico anonimo. I pubblici simili rappresentavano quindi uno strumento intermedio tra il targeting per parole chiave e il targeting per interessi, e trovavano impiego soprattutto nelle campagne di ricerca, display, video e shopping.
Cosa identificava un pubblico simile
Un pubblico simile, in inglese noto come similar audience o similar segment, era un gruppo di utenti che Google riteneva affine a un pubblico di riferimento già noto all’inserzionista. Il pubblico di riferimento poteva essere costituito da clienti che avevano effettuato un acquisto, da visitatori che avevano compilato un modulo, da iscritti a una newsletter o da utenti che avevano installato un’applicazione. A partire da questi dati, la piattaforma costruiva un modello predittivo e identificava altri utenti con probabilità simili di compiere la stessa azione.
La logica era quella del cosiddetto lookalike targeting, già diffuso in altre piattaforme pubblicitarie. La differenza principale risiedeva nella quantità e nella varietà dei segnali disponibili per Google, che spaziavano dalle ricerche su motore di ricerca ai video visti, dalle mappe consultate alle app scaricate. Maggiore era la qualità della lista di partenza, maggiore era la precisione del pubblico simile generato.
In cosa si distingueva dai pubblici di affinità
I pubblici di affinità raggruppano utenti in base a interessi dichiarati o desunti, come lo sport, la tecnologia o la cucina. I pubblici simili, invece, non si fondavano su categorie tematiche predefinite, ma sulla somiglianza comportamentale rispetto a un elenco specifico dell’inserzionista. Il primo tipo è più ampio e generico, il secondo era più mirato e personalizzato.
Quali dati servivano per generarlo
Per creare un pubblico simile era necessario disporre di un pubblico di origine con una dimensione minima sufficiente. Google richiedeva generalmente alcune centinaia o migliaia di utenti attivi, a seconda del tipo di elenco e del paese di riferimento. Liste troppo piccole o poco recenti non consentivano al sistema di costruire un modello affidabile e il pubblico simile poteva non essere generato.
I dati di partenza potevano provenire da diverse fonti: elenchi caricati manualmente, pubblico di remarketing basato su tag di monitoraggio, pubblico di clienti corrispondenti tramite indirizzi email o numeri di telefono, oppure elenchi provenienti da piattaforme di gestione dell’audience. In tutti i casi era necessario rispettare le normative sulla protezione dei dati personali e ottenere il consenso degli utenti interessati.
Perché contava la qualità della lista di partenza
Una lista composta da clienti effettivi, con acquisti recenti e di valore elevato, produceva in genere pubblici simili più performanti. Al contrario, elenchi obsoleti o contenenti contatti non realmente interessati al prodotto tendevano a generare segmenti poco pertinenti e a ridurre il rendimento delle campagne.
Le varianti che erano disponibili e i dati su cui si basavano
Google Ads metteva a disposizione diverse varianti di pubblico simile, differenziate per la fonte dei dati e per l’utilizzo previsto. La scelta dipendeva dagli obiettivi della campagna e dal settore in cui opera l’inserzionista.
| Tipo di pubblico simile | Fonte dei dati | Utilizzo tipico | Livello di precisione |
|---|---|---|---|
| Simile ai clienti | Elenco clienti caricato dall’inserzionista | Campagne di acquisizione e vendita | Alto |
| Simile ai visitatori del sito | Tag di monitoraggio sul sito web | Remarketing esteso | Medio-alto |
| Simile agli utenti di app | Dati di utilizzo dell’applicazione | Promozione di installazioni | Medio-alto |
| Simile agli iscritti a YouTube | Interazioni con il canale video | Campagne video e notorietà | Medio |
| Simile ai lead qualificati | Moduli compilati o contatti commerciali | Generazione di contatti | Alto |
Opportunità e cautele d’uso
Il principale vantaggio consisteva nell’ampliamento della copertura senza perdere di pertinenza. Un pubblico simile permetteva di raggiungere utenti che difficilmente sarebbero stati intercettati con parole chiave o interessi generici, mantenendo al tempo stesso una buona probabilità di conversione. Inoltre, l’ottimizzazione automatica riduceva il lavoro manuale di segmentazione.
Esistevano però anche limiti rilevanti. La precisione del modello dipendeva dalla qualità e dalla dimensione dei dati di partenza. In settori di nicchia o in mercati geografici molto piccoli, il pubblico simile poteva risultare insufficiente o poco significativo. Inoltre, le modifiche alle politiche sulla privacy e la riduzione dei cookie di terze parti hanno progressivamente ridotto la disponibilità di segnali, rendendo più importante il ricorso a dati proprietari di prima parte.
Cosa è cambiato con le normative sulla privacy
Le normative europee e le scelte dei principali browser hanno limitato la raccolta di dati tra siti diversi. Di conseguenza, i pubblici simili basati su elenchi forniti direttamente dall’inserzionista, come gli elenchi clienti, hanno acquisito maggiore rilevanza rispetto a quelli costruiti su tracciamenti di terze parti.
Cosa si usa oggi al posto dei pubblici simili
Con il ritiro dei pubblici simili nel 2023, Google Ads non offre più la possibilità di crearli né di definirne la dimensione. Al loro posto la piattaforma utilizza segnali automatici come il targeting ottimizzato e i segmenti di pubblico nelle campagne Performance Max e Demand Gen, che sfruttano i dati e i segnali disponibili per individuare gli utenti più propensi a convertire.
Domande frequenti sui pubblici simili
Che differenza c’è tra pubblico simile e remarketing?
Il remarketing mostra annunci a utenti che hanno già interagito con il sito o con l’applicazione, mentre il pubblico simile raggiungeva persone nuove che non avevano ancora avuto contatti diretti con il brand ma presentavano caratteristiche analoghe.
I pubblici simili esistono ancora in Google Ads?
No. Google ha ritirato i pubblici simili nel 2023: non vengono più creati né usati per il targeting. Oggi si usano segnali automatici come il targeting ottimizzato e i segmenti di pubblico nelle campagne Performance Max e Demand Gen.
I pubblici simili funzionavano anche per le piccole imprese?
Sì, a condizione che l’attività disponesse di una base dati sufficiente. Per le realtà con pochi contatti, poteva essere utile partire da pubblici di visitatori del sito o di iscritti alla newsletter.
Si potevano usare i pubblici simili insieme alle parole chiave?
Sì, era possibile combinare i due criteri di targeting. In questo modo si restringeva ulteriormente l’audience e si privilegiavano gli utenti che soddisfacevano entrambe le condizioni.
I pubblici simili violavano la privacy degli utenti?
No, se utilizzati correttamente. Google non condivideva i dati personali della lista di origine e creava modelli anonimi. Era comunque necessario rispettare le normative vigenti e raccogliere i consensi appropriati.
Quanto tempo serviva per vedere risultati?
I tempi variavano in base al settore, al budget e alla qualità del pubblico di partenza. In genere erano necessarie alcune settimane di raccolta dati prima di poter valutare l’efficacia del segmento.
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