Di Marco Civardi e Silvia Gallocchio
L’evoluzione delle abitudini di consumo mediale ha reso la visione di contenuti video sempre più frammentata tra piattaforme di streaming, TV connesse e ambienti digitali. Nel corso del workshop “Breaking Borders: Scaling Premium Video Advertising in the Age of AI”, organizzato da Comcast Advertising a Intersections 2026, gli esperti del settore hanno fatto il punto su come tecnologia, automazione e dati stiano ridefinendo i confini del video advertising.
I dati presentati mostrano una crescita sostenuta per il comparto della Connected TV (CTV) e del video programmatic in Europa e in Italia. Le impression erogate su schermi TV connessi registrano tassi di incremento a doppia cifra, spinti dalla convergenza tra la fruizione televisiva tradizionale e le dinamiche di targeting proprie del digitale.
In questo contesto, professionisti come Davide Fiorentini (Director Italy & Spain Media Solutions di Comcast Advertising), Alessandro Ardemagni (Senior Manager Consumer Strategy & Media di Sky Italia) e Matteo Zelger (Trading & Commercial Senior Analyst di Omnicom Media Group) hanno analizzato le leve principali per cogliere le opportunità di un mercato senza frontiere.
A fronte della crescita degli investimenti, la frammentazione dell’audience rappresenta uno dei principali ostacoli per pianificatori e brand. Tra le tematiche chiave emerse durante il dibattito figurano:
- Misurazione unificata: la necessità di superare la misurazione a “silos” attraverso metriche cross-media in grado di tracciare la copertura reale e la frequenza di contatto su diversi provider.
- Standardizzazione dei dati: l’adozione di soluzioni tecnologiche per valutare l’effettivo impatto delle campagne video sia in termini di branding che di performance.
- Pianificazione globale e rilevanza locale: la capacità di scalare campagne internazionali mantenendo la pertinenza del messaggio nei singoli mercati locali.
L’integrazione dell’AI nelle piattaforme di buy-side (DSP) e sell-side (SSP) sta accelerando l’ottimizzazione in tempo reale dell’erogazione pubblicitaria. Gli algoritmi di machine learning permettono oggi di analizzare il contesto editoriale del contenuto video, identificando i momenti che creano più engagement per l’inserimento di messaggi pubblicitari senza interrompere l’esperienza dell’utente. E’ quindi plausibile che la sfida futura starà nella capacità di bilanciare la precisione dell’automazione programmatic con la garanzia di ambienti editoriali sicuri e di alta qualità (Brand Safety e Premium Inventory).
