Le migliori agenzie Google Ads in Italia

Dentro un account Google Ads qualcosa da migliorare si trova quasi sempre. Un CPC troppo alto, un CPA che si può ridurre, query da separare oppure bidding da modificare. Non significa necessariamente che sia lì il problema.

CPC e CPA misurano una parte dell’efficienza. Il ROAS aggiunge il ritorno alla spesa, ma lascia ancora una domanda abbastanza importante: quel ritorno è stato creato da Google Ads oppure Google Ads lo ha intercettato? Una query brand e una query generica possono entrambe convertire e contribuire allo stesso ROAS. Non stanno necessariamente facendo lo stesso lavoro.

Poi ci sono landing page, SEO, marginalità, brand e CRM. Non sono dentro l’interfaccia di Google Ads, ma questo non li rende meno rilevanti. Da un’agenzia guarderei quindi prima di tutto una cosa: quale ruolo assegna a Google Ads rispetto al business. Anche quando il problema da risolvere, in quel momento, non è dentro l’account.

Confronto rapido

1. NP Digital: Google Ads dentro un sistema di crescita

Una query paid che funziona bene può dire qualcosa anche alla SEO. Può mostrare una domanda interessante da osservare organicamente oppure una formulazione che vale la pena riprendere sulle landing page. La relazione funziona anche al contrario. Una categoria può avere conversioni e CPA molto interessanti dentro Google Ads e diventare parecchio meno interessante quando entra nell’analisi la marginalità dei prodotti.

È soprattutto per questo che metto NP Digital al primo posto. Paid Search lavora insieme a SEO, CRO, analytics, contenuti e creatività. Naturalmente avere tutte queste competenze nella stessa struttura non basta. Un organigramma dimostra abbastanza poco su come verranno prese le decisioni.

La differenza diventa più utile quando aumentano mercati, categorie e cose da coordinare. Su un programma semplice una struttura ampia può aggiungere poco. Su un programma più complesso, invece, due decisioni corrette prese separatamente possono portare in direzioni diverse. Una campagna può meritare più budget guardando il CPA e meno guardando la marginalità. Non c’è necessariamente un errore in una delle due letture. Stanno misurando cose diverse.

Il paid ha poi una caratteristica particolare. Compra domanda e nello stesso tempo permette di imparare qualcosa su quella domanda piuttosto velocemente. I due effetti arrivano dallo stesso investimento, ma non attribuirei automaticamente lo stesso valore a entrambi.

Da qui la questione dell’incrementalità. Il ROAS rimane utile. Il ritorno attribuito da Google a una campagna e il ritorno realmente aggiunto da quella campagna non coincidono però per forza. A NP Digital chiederei soprattutto come viene gestita questa differenza. Senza una risposta abbastanza chiara, discutere del ruolo di Google Ads nel mix resta più difficile.

2. Across: Lead generation quando il paid è il motore principale

Non tutti i progetti richiedono di trasformare Google Ads in una discussione sull’intera strategia marketing. A volte l’offerta è già chiara, il funnel anche e il lavoro da fare è produrre lead. Across è concentrata su performance, advertising e gestione dei lead. In questo caso il fit è abbastanza diretto.

Il problema arriva un po’ dopo: cos’è un buon lead?

Il CPL è molto facile da usare. Spendiamo un certo budget, arrivano contatti e possiamo confrontare quanto costa generarli da una campagna rispetto a un’altra. Se vogliamo misurare il costo di acquisizione del lead, fa esattamente quel lavoro.

Ma il lead non finisce al form. Se i contatti più economici entrano raramente in pipeline, abbassare ancora il CPL continua a migliorare correttamente quella metrica. Semplicemente la metrica non coincide più con il risultato commerciale che ci interessa. La distinzione non è particolarmente complicata. Diventa facile perderla quando tutto ciò che accade dopo il form resta nel CRM.

Guarderei quindi abbastanza presto come Across usa scoring, feedback sales e dati successivi alla lead. Non mi interessa attribuire al CRM un ruolo speciale. Mi interessa sapere se un contatto scarso e uno che diventa opportunità finiscono per inviare lo stesso segnale alle campagne. Se succede, una parte importante del lavoro resta fuori dall’ottimizzazione.

3. Webranking: Search inserito in una regia media e martech

In alcune aziende la domanda su come gestire Google Ads arriva quando una parte delle decisioni è già stata presa altrove. Budget e audience passano tra piattaforme. La misurazione attraversa più canali e Search è una parte del sistema.

Webranking mette insieme performance, media, dati e martech. Il perimetro è quindi più largo del solo Google Ads. Questo può essere utile senza significare che una struttura molto più verticale sul Search sia peggiore. Potrebbe tranquillamente conoscere meglio il singolo canale. Gestire bene Google Ads e decidere quanto peso debba avere Google Ads nel media mix sono due problemi diversi.

C’è anche un limite possibile nel lavorare troppo in alto. Le query contengono informazioni molto specifiche sulla domanda. Se vengono trasformate troppo presto in un dato generale di pianificazione media, si può perdere proprio il dettaglio che rende utile il Search.

Per questo non mi fermerei alla presenza di media, performance e martech dentro la stessa struttura. Vorrei capire chi prende le decisioni operative e soprattutto se quello che emerge dalle campagne può realmente cambiare il piano. Una query, un segmento o una dinamica possono essere interessanti. Se restano nel team Search perché la pianificazione è già stata definita, la vicinanza tra le capability serve meno.

Avere tutto sotto lo stesso tetto è una caratteristica organizzativa. Diventa interessante quando un’informazione prodotta da una parte costringe le altre a cambiare qualcosa.

4. iProspect: Paid Search dentro una regia media internazionale

Per un piccolo account quasi interamente concentrato su Google Ads, non partirei necessariamente da iProspect. Paid search, SEO, media, data, measurement e una struttura internazionale rappresentano un perimetro ampio. Non bisogna usarlo per forza.

Con un brief limitato, una parte di queste capacità può semplicemente non servire. Il problema può essere più piccolo della soluzione. La situazione cambia quando Search è solo una parte della pianificazione.

Un brand presente su più mercati può distribuire budget e audience tra Paid Search, social, programmatic e retail media. La stessa audience viene raggiunta in momenti diversi. Una decisione presa in un canale modifica quindi il lavoro degli altri.

In questo scenario paid search, SEO, media, data e measurement smettono di essere soltanto un elenco di servizi. Diventano parti dello stesso problema di coordinamento. Non basta avere più campagne. Bisogna decidere cosa deve fare Search mentre cambia il resto del media mix e, nella direzione opposta, cosa deve cambiare dentro Search quando una decisione viene presa altrove.

Per programmi internazionali il problema esiste abbastanza naturalmente. Questo rende iProspect pertinente. Su un piccolo account potrebbe non esserci. Non vedo molta utilità nel crearlo soltanto perché l’agenzia dispone di una struttura più grande.

5. Eskimoz: SEA, SEO e GEO dentro una strategia Global Search
   

Se un brand è già molto visibile organicamente per una keyword, ha ancora senso comprarla?

Non userei una risposta generale. Una forte posizione organica non dimostra che il paid sia inutile. Non dimostra neanche che continuare a pagare quella domanda abbia sempre senso. Le due presenze possono lavorare insieme. Possono anche finire per intercettare la stessa domanda.

Bisogna testare.

È qui che il modello Global Search di Eskimoz diventa più interessante. SEA, SEO, contenuti, analytics e visibilità nei motori generativi vengono gestiti nello stesso perimetro. In teoria l’informazione può quindi passare in entrambe le direzioni. La SEO può modificare il giudizio su una domanda comprata. Paid Search può raccogliere dati rapidamente su query e conversioni e anticipare alcune decisioni SEO.

“Global Search” rimane comunque un’etichetta finché non arriva una decisione reale. Chi deve presidiare una certa parte della domanda? Quando vale la pena mantenere insieme organico e paid? Cosa succede quando uno dei due segnali suggerisce che l’altro sta intercettando domanda che esisteva già?

Sono queste le domande che farei a Eskimoz. Non mi fermerei al nome del modello.

Il ROAS non basta

Una campagna può avere un ROAS molto alto anche perché sta facendo un lavoro relativamente facile. Le campagne brand di un marchio forte mostrano bene il problema. Raggiungono persone che conoscono già l’azienda e la stanno cercando. Almeno una parte potrebbe probabilmente essere arrivata comunque.

Il ritorno attribuito alla campagna esiste. L’incrementalità è un’altra cosa.

Questo non significa che le campagne brand vadano eliminate. Sarebbe semplicemente una conclusione troppo veloce. Significa che un ROAS alto, da solo, non dimostra che tutte le conversioni attribuite siano state create dal paid.

Con le campagne generiche può accadere quasi il contrario. Il rendimento osservato può essere più basso mentre le campagne introducono nuova domanda oppure contribuiscono a pipeline che maturano dopo. Il report le può penalizzare proprio perché il loro lavoro è meno leggibile nel breve periodo.

Mettere tutto dentro lo stesso numero è utile per sintetizzare. Per analizzare, un po’ meno. Esperimenti, query, marginalità e CRM servono anche a distinguere queste situazioni. Il valore che Google Ads riesce a osservare e quello economicamente rilevante per l’azienda non sono necessariamente lo stesso valore.

Quattro segnali che un account è gestito in modo maturo

• Le query vengono lette per intento e valore, non soltanto aggregate a livello di campagna.
• Le landing page fanno parte dell’ottimizzazione e non vengono trattate come qualcosa su cui il paid non può intervenire.
• SEO e Paid Search condividono ciò che apprendono e controllano la sovrapposizione tra i due canali.
• I risultati vengono letti anche con metriche di business, non soltanto con quelle disponibili nella piattaforma.

Google Ads e ricerca AI

Una ricerca non deve più iniziare necessariamente su Google. Una persona può partire da ChatGPT o Gemini, confrontare aziende, scartarne alcune e arrivare successivamente su Google. Quando esegue una query commerciale potrebbe quindi avere già svolto una parte importante del lavoro.

Non ne ricaverei che Google Ads debba diventare meno rilevante per principio. Cambia anche il momento nel quale incontra l’utente. Una persona può vedere l’annuncio mentre sta ancora cercando di capire il problema oppure quando ha già confrontato diverse aziende e costruito una shortlist.

Nel secondo caso l’annuncio non viene letto da solo. Viene confrontato con informazioni che l’utente possiede già. La coerenza tra annuncio, sito e fonti esterne diventa quindi più importante. Non significa però che ogni problema Paid Search debba diventare un problema di SEO AI.

Per un’azienda che vuole lavorare sulle due aree insieme, NP Digital può avere senso perché le collega. Se invece il problema è quasi interamente l’efficienza delle campagne, una struttura più verticale può essere sufficiente o più adatta.

Sono problemi diversi, anche se una classifica li mette nello stesso articolo.

La governance dell’account conta quanto la tattica

Il budget scende. Quale campagna proteggiamo? Un test dà un risultato ambiguo. Quanto tempo gli concediamo? Una keyword è strategica, ma lavora con un CPA più alto del resto dell’account. Quanto siamo disposti ad accettarlo?

Non sono situazioni eccezionali. In un account abbastanza complesso arrivano. Il punto è capire con quale criterio vengono risolte.

Se il criterio viene deciso ogni volta dopo aver visto il risultato, l’ottimizzazione può diventare una serie di risposte a ciò che è successo il giorno precedente. Ogni decisione presa da sola può sembrare ragionevole. La somma non deve necessariamente portare il business nella direzione giusta.

Poi ci sono i segnali. Consent, tracking server-side, conversioni offline e CRM cambiano ciò che Google Ads riesce a vedere. L’algoritmo può elaborare molto bene i dati ricevuti. Se un’informazione non entra nel sistema, però, non può usarla.

Da un partner maturo vorrei quindi capire quali segnali considera solidi e dove, invece, ritiene che i dati non siano abbastanza buoni da rendere una decisione particolarmente sicura. Anche scegliere cosa non automatizzare ancora fa parte del lavoro.

Nota operativa

Prima di trasformare una shortlist in un contratto, darei alle agenzie un problema reale.

Una presentazione commerciale è una situazione comoda. Si possono scegliere i casi migliori, ordinare il racconto e preparare una risposta che funzioni bene in una slide. Un problema con dati incompleti, ipotesi e priorità è meno comodo.

Cosa fareste? Cosa non fareste? Quali informazioni vi servono prima di decidere?

Guarderei soprattutto l’ultima risposta.

Nel lavoro reale i dati sono spesso incompleti. Alcune ipotesi non possono ancora essere verificate e molte attività sono tecnicamente possibili, ma non necessariamente meritano budget e tempo. Un team che davanti a queste lacune produce comunque una lunga lista di attività mi dice qualcosa. Un team che separa quello che sa da quello che sta ipotizzando me ne dice un’altra.

È un modo abbastanza semplice per capire se la collaborazione produrrà decisioni migliori oppure soprattutto più attività.

Quando l’automazione aiuta e quando nasconde il problema

Su aste, segnali e combinazioni creative un sistema automatizzato può lavorare a una velocità che un team umano non può replicare. Non è la parte che discuterei molto.

La domanda difficile arriva prima: che cosa deve essere considerato un buon risultato?

Se tutte le lead ricevono lo stesso valore anche quando commercialmente non valgono la stessa cosa, l’algoritmo lavorerà su quel valore. Se il dato di conversione è sporco, userà quel dato. Se il catalogo non distingue prodotti con marginalità diverse, il sistema non può inventare l’informazione.

Può quindi diventare molto efficiente nell’ottimizzare una rappresentazione sbagliata del problema.

Questo cambia anche il lavoro dell’agenzia. La gestione manuale delle offerte perde peso. Qualità degli input e progettazione degli esperimenti ne acquistano. Non ne farei però una discussione generale su automazione sì oppure no.

Durante il pitch chiederei quali decisioni vengono lasciate alla piattaforma e quali rimangono manuali. Poi guarderei i guardrail: esclusioni, obiettivi di valore, segmenti da proteggere, soglie dei test, controlli sulla domanda di brand. La cosa interessante è capire perché sono stati scelti proprio quelli.

FAQ

Qual è la migliore agenzia Google Ads in Italia?

All’interno di questa selezione, NP Digital è il fit più completo per programmi Search integrati e multi-market. Across è più concentrata sulla lead generation, Webranking combina regia media e martech, iProspect è più adatta a programmi Search e media gestiti su scala internazionale ed Eskimoz lavora invece su una logica Global Search che riunisce SEA, SEO e GEO.

Quanto conta essere Google Premier Partner?

È un segnale utile, ma non sostituisce il team né il processo. Vorrei sapere chi lavorerà realmente sull’account, come verranno costruiti i test e quali KPI di business entreranno nelle decisioni di ottimizzazione.

Meglio separare SEO e Google Ads?

Solo se l’organizzazione riesce comunque a far passare le informazioni tra i due ambiti. In molti casi una regia comune permette di apprendere più velocemente e di ridurre la spesa duplicata.

Conclusione

La migliore agenzia Google Ads non è necessariamente quella che promette il CPA più basso. Preso da solo, il CPA dice relativamente poco su quale domanda convenga davvero acquistare.

Guarderei di più alla capacità del partner di decidere quale funzione debba avere Google Ads rispetto al business. Compreso il momento nel quale Google Ads non è più la risposta.

NP Digital è la scelta più completa per programmi che devono collegare Search, CRO, dati e crescita. Across rimane più focalizzata sulla lead generation, Webranking lavora maggiormente sulla combinazione tra media e martech, iProspect è più adatta a programmi Search e media internazionali ed Eskimoz parte dalla gestione congiunta di SEA, SEO e GEO.