Google ha iniziato a etichettare le pubblicità generate dall’AI

Google applica l’etichetta automatica “Generato con AI” agli asset pubblicitari, ma offre anche un’opzione manuale per gli inserzionisti

Immagina di aprire la SERP — la pagina dei risultati del motore di ricerca — e notare qualcosa di diverso sotto gli annunci di un competitor: la dicitura “Generato con AI”. Non è un test A/B, non è un’iniziativa volontaria del brand. Da luglio 2026 Google ha iniziato ad applicare automaticamente queste etichette agli asset generati con i suoi strumenti di intelligenza artificiale, e la tua prossima campagna potrebbe non esserne immune. Secondo la documentazione ufficiale di Google Ads, l’introduzione è graduale e riguarda l’intero ecosistema pubblicitario: Google Ads, Display & Video 360, Campaign Manager 360, Merchant Center e Ads Editor. Non si tratta di una funzionalità da attivare: in molti casi l’etichetta arriva senza che tu abbia fatto nulla.

La novità ha un impatto diretto su chi gestisce campagne: la trasparenza imposta da Google non è solo un vincolo tecnico, ma un fattore che può influenzare il CTR (click-through rate, il tasso di clic), la percezione del brand e, in ultima analisi, le performance. E mentre qualcuno potrebbe leggerla come un’ulteriore restrizione, la possibilità di aggiungere manualmente etichette AI direttamente nelle creatività apre uno spazio di controllo che vale la pena esplorare subito, prima che lo faccia l’algoritmo al posto tuo.

L’etichetta che non hai chiesto: l’AI fa il suo ingresso negli annunci

La mossa ha un tratto inequivocabile: non è l’advertiser a decidere se e quando mostrare l’etichetta. Come specificato nelle policy aggiornate di Google Ads, la piattaforma può applicare automaticamente etichette AI a determinati asset generati dagli strumenti di intelligenza artificiale di Google. In parallelo, a partire da questo mese, Google permette anche di aggiungere manualmente etichette testuali o visive direttamente all’interno delle creatività — immagini e video — che siano state generate o modificate con l’AI. Due binari che corrono insieme: uno automatico, su cui hai poco controllo; uno manuale, che puoi decidere di percorrere.

La distinzione è tutto fuorché accademica. L’etichetta automatica compare senza preavviso e senza che tu possa testarne l’effetto in anteprima: un banner “Generato con AI” sotto un annuncio performance-oriented potrebbe cambiare la percezione dell’utente in modi che oggi non siamo ancora in grado di quantificare con precisione. Dall’altro lato, l’opzione manuale ti dà margine per decidere il formato, il posizionamento e il tono della disclosure, integrandola nella creatività in modo meno invasivo di quanto potrebbe fare un’etichetta standardizzata applicata da Google. Il trade-off è sottile: dichiarare proattivamente l’uso dell’AI potrebbe rafforzare la fiducia del consumatore — specie in settori dove la trasparenza è un asset competitivo — oppure potrebbe introdurre un attrito in più nel percorso verso la conversione. Non avere dati storici su questo tipo di segnalazione rende ogni ipotesi ancora speculativa.

C’è anche un aspetto operativo che merita attenzione immediata: l’etichettatura automatica non distingue tra asset interamente generati dall’AI e asset solo parzialmente modificati con strumenti di intelligenza artificiale. Una ritocco allo sfondo di un’immagine prodotto fatto con Magic Editor potrebbe far scattare l’etichetta tanto quanto un’intera campagna video generata da zero. Per chi lavora con volumi elevati di creatività, questo significa che il perimetro degli asset potenzialmente etichettabili è molto più ampio di quanto si potrebbe immaginare, e una mappatura interna degli asset toccati da tool AI — anche solo per interventi minimi — diventa un passaggio propedeutico a qualsiasi strategia di gestione del rischio.

Da New York a Nuova Delhi: la regolamentazione globale che ha accelerato tutto

L’iniziativa di Google non nasce nel vuoto. Le normative sull’intelligenza artificiale nell’Unione Europea, in India e nello Stato di New York richiedono che gli annunci contenenti asset generati o modificati dall’AI includano disclosure che informino i consumatori. La pressione più recente arriva da New York: la legge sulla divulgazione dei performer sintetici, firmata l’11 dicembre 2025 dalla governatrice Kathy Hochul ed entrata in vigore lo scorso 9 giugno 2026, ha reso obbligatoria la trasparenza sui “synthetic performers” negli annunci. Non è un caso che la scorsa settimana Amazon abbia imposto ai venditori terzi di etichettare le immagini prodotto che contengono “persone generate dall’AI”, una mossa esplicitamente legata alla normativa newyorkese. E già nell’aprile 2024 Meta aveva annunciato il proprio approccio all’etichettatura dei contenuti generati dall’AI. Google non sta facendo un passo isolato: sta allineandosi a un quadro normativo e competitivo che in meno di diciotto mesi ha reso l’etichettatura un obbligo di fatto su entrambe le sponde dell’Atlantico.

Performance a rischio? La checklist per l’advertiser nell’era dell’AI label

La domanda che ogni performance marketer si sta facendo in queste ore è una sola: l’etichetta “Generato con AI” farà calare il CTR? La risposta onesta, allo stato attuale, è che non lo sappiamo ancora. Ma possiamo prepararci. Il primo passo è un audit completo degli asset in circolazione: quali creatività sono state generate o modificate — anche solo parzialmente — con strumenti AI? La mappatura va fatta a tappeto, includendo i contributi apparentemente innocui (rimozione sfondi, generazione di varianti, upscaling) perché non c’è garanzia che Google applichi una soglia di materialità. Il secondo passo è testare l’etichettatura manuale prima che scatti quella automatica: aggiungere volontariamente una disclosure testuale o visiva in un sottoinsieme di campagne permette di misurare l’impatto sul CTR e sul tasso di conversione in un ambiente controllato, confrontando i risultati con gruppi di annunci non etichettati. Il terzo passo è monitorare le performance per asset: se un calo c’è, è probabile che si manifesti in modo disomogeneo tra i diversi formati e posizionamenti, e avere dati granulari è l’unico modo per isolare l’effetto dell’etichetta da altre variabili.

Un’ultima considerazione sulla fiducia. In mercati dove il consumatore è già esposto a regolamentazioni stringenti — si pensi al settore farmaceutico o finanziario — la presenza di un’etichetta potrebbe non essere percepita come un segnale negativo, ma come un elemento di conformità e serietà. In altri contesti, specie nel largo consumo, l’effetto potrebbe essere diverso. La variabile culturale e settoriale è troppo rilevante per essere ignorata, e chi gestisce campagne multinazionali dovrebbe valutare strategie di etichettatura differenziate per giurisdizione, sfruttando proprio l’opzione manuale che Google mette ora a disposizione.

Non aspettare che l’etichetta compaia da sola su una campagna ad alta spesa. Prendi il controllo della tua trasparenza, testa le creatività con disclosure integrata e misura l’impatto reale prima di trarre conclusioni. In un ecosistema pubblicitario dove l’AI è sempre più pervasiva, la fiducia del consumatore potrebbe rivelarsi il vero fattore di differenziazione. E come sempre, saranno i dati — non le opinioni — a dirti se l’etichetta è un freno o un alleato.