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Kroger ha applicato, insieme a VidMob e MMA Global, un modello di IA a dati reali di campagne per valutare meglio l'effetto di conversione dei creative pubblicitari. Secondo l'analisi pubblicata il 30 settembre 2026, il modello ha previsto correttamente la performance di conversione e-commerce dei creative esaminati in 81 percento dei casi.
Questo dato non è una "garanzia del 81 percento" valida in generale per lo scoring dei creative con l'IA. Vale per la specifica ricerca condotta con i dati di Kroger. Più interessante è quanto strettamente oggi vengano collegate le caratteristiche dei creative e i dati di acquisto effettivi.
1.934 creative da Meta e DV360
Per l'analisi, secondo MMA Global sono stati valutati 1.934 asset di immagini e video provenienti da un anno di campagne Kroger in corso. La distribuzione è avvenuta tra l'altro tramite Meta e Google Display & Video 360.
VidMob ha scomposto i materiali pubblicitari con l'IA in caratteristiche come messaggio, branding, struttura narrativa e interazione umana visibile. Questi segnali sono poi stati collegati non solo a clic o tassi di visualizzazione, ma a conversion e-commerce effettive.
Marketing Dive riferisce inoltre che i creative più aderenti alle raccomandazioni derivate dal modello hanno ottenuto in media un tasso di conversione quadruplo. Uno spostamento ipotetico del budget verso gli asset valutati più in alto avrebbe potuto, secondo lo studio, generare più del doppio delle conversioni a parità di budget media.
Si tratta di risultati modellati o osservati nello studio, non di una promessa che lo stesso incremento sia riproducibile in ogni campagna.
Perché lo scoring dei creative diventa più importante proprio ora
Il vantaggio pratico sta nella velocità. L'IA generativa, i contenuti dei creator e la produzione automatizzata di varianti permettono ai team pubblicitari di testare un numero sempre maggiore di asset. Allo stesso tempo, diventa più difficile far girare ogni variante abbastanza a lungo da raccogliere dati di performance affidabili.
Uno scoring prima dell'avvio o nelle fasi iniziali della campagna può quindi aiutare a eliminare più rapidamente le varianti deboli e a distribuire il budget di test in modo più mirato.
Questo si inserisce in uno sviluppo più ampio: su Meta Ads crescono i creative basati sull'IA, mentre contemporaneamente l'attribuzione viene riorganizzata. Anche la nostra panoramica su pubblicità con IA e spesa media automatizzata mostra quanto le decisioni su distribuzione e ottimizzazione siano ormai affidate ai modelli.
Per Kroger il creative è solo una parte del vantaggio sui dati
Da anni Kroger costruisce il suo business pubblicitario sui dati di acquisto first-party. Di recente il retailer ha segnalato una crescita significativa dei risultati per Kroger Precision Marketing; contemporaneamente i dati retail vengono collegati sempre più strettamente a piattaforme come TikTok, YouTube e CTV. Maggiori dettagli nella nostra analisi sul business di retail media di Kroger.
In parallelo, Kroger sperimenta l'IA direttamente nel funnel di acquisto. Il gruppo è tra i retailer che portano assistenti agentici allo shopping nella ricerca prodotti e nel carrello.
Cosa dovrebbero trarre i marketer dallo studio
Il punto più interessante non è solo la cifra del 81 percento. Decisivo è che la creative intelligence si avvicina ai risultati aziendali reali.
Per i team pubblicitari ne derivano tre linee guida utili:
- Lo scoring dei creative va addestrato su segnali di conversione o fatturato, non solo sull'attenzione.
- I modelli devono essere validati sui propri dati di campagna e di target.
- Lo scoring con l'IA non sostituisce gli esperimenti, ma può stabilire quali varianti ricevono budget media.
Più materiali pubblicitari vengono generati automaticamente, più diventa importante questo secondo livello di automazione: non solo produrre più creative, ma riconoscere più rapidamente quali hanno probabilmente un contributo economico.