Non possiamo negarlo, l’errore o una svista ci stanno. Siamo umani, e errare humanum est.
Quello che nel 2026 non dovrebbe più starci è pensare che fare il setup di un contenitore di tag management sia creare 4 tag usando i template messi a disposizione dallo strumento.
La gestione dei tracciamenti è una cosa decisamente meno semplice e banale di quello che troppo spesso si pensa, perché coinvolge molti aspetti, spesso anche esterni al sistema di tagging, e purtroppo sconosciuti o sottovalutati da parte di troppe persone che vengono incaricate di occuparsi di questo setup.
Mi capita ancora troppo spesso di dover intervenire su tracciamenti fatti tanto per fare, senza la minima attenzione a elementi fondamentali come la raccolta del consenso o dati inviati alle piattaforme di advertising in modo totalmente sbagliato e che, di conseguenza, faranno sì che le campagne non possano ottimizzarsi nel modo corretto, sprecando tantissimo budget.
La trappola del copia e incolla
I template di Google Tag Manager e le soluzioni preconfigurate della community sono una risorsa fantastica, e senza questi strumenti sarebbe anche molto più difficile avviare un setup in tempi ragionevoli.
I danni iniziano quando vengono considerati una soluzione chiavi in mano, da installare senza pensiero critico e senza capire davvero cosa succede dopo l’attivazione del tag.
Installare un tag per il tracciamento delle conversioni di Meta o di Google Ads non significa solo accendere un interruttore.
Ogni sito web ha la sua struttura, il suo checkout, i suoi form, i suoi punti di conversione e i suoi stadi di canalizzazione. Affidarsi ciecamente a un template standard senza mappare correttamente il data layer, senza testare le variabili e senza verificare come vengono popolati i parametri significa, nel migliore dei casi, perdersi dei pezzi, e nel peggiore, duplicare i dati o mandare segnali sbagliati agli algoritmi di ottimizzazione.
E questo è uno degli aspetti più sottovalutati: il tag può anche attivarsi correttamente, ma questo non significa che il tracciamento sia corretto.
Se l’evento parte nel momento sbagliato, se il valore della conversione è errato, se manca l’ID transazione, se il form viene tracciato al click sul pulsante di submit e non all’effettivo invio, il dato che arriva alla piattaforma è comunque un dato debole o sbagliato.
Questo è il motivo per cui, in molti casi, il problema non è avere o non avere un evento, ma piuttosto capire se quell’evento permette davvero di leggere qualcosa. Su questo tema ho scritto anche un articolo dedicato a quando il tracciamento esiste ma non misura davvero, perché è una situazione molto più comune di quanto si pensi.
Il caos della Consent Mode e le sanzioni dietro l’angolo
Oggi la privacy non può più essere considerata un optional o un banner fastidioso da ignorare. La raccolta corretta del consenso dell’utente è diventata una parte centrale di ogni progetto di digital analytics, perché condiziona il modo in cui i tag devono comportarsi e il tipo di dato che può essere inviato alle piattaforme.
Eppure continuo ad imbattermi in contenitori di Google Tag Manager nei quali la gestione del consenso è totalmente ignorata, come se non esistessero quelle regole precise al riguardo che vanno sotto il nome di GDPR (per quanto riguarda noi europei).
Come dicevo all’inizio, questo è molto spesso frutto di impreparazione, mancanza di conoscenza e scarso approfondimento di quello che la normativa impone e di quello che le piattaforme richiedono. Ancora troppo spesso si ritiene che basta mettere il codice che serve a generare il banner e che tutto finisca li, senza rendersi conto che quello è solo l’inizio, e anche quello va fatto a regola d’arte, perché altrimenti è inutile.
Altre volte, invece, il problema nasce da una gestione che ignora completamente il flusso reale del consenso: tag che si attivano prima che l’utente abbia espresso una scelta, dati inviati ad aziende terze anche quando l’utente non accetta il tracciamento tramite i cookie, implementazioni errate della Consent Mode, categorie di consenso non collegate correttamente ai tag.
Qui non serve entrare nel dettaglio tecnico di come debba essere configurata ogni singola piattaforma, perché il tema merita un ragionamento a parte e l’ho trattato in modo più specifico nell’articolo sulla Google Consent Mode V2.
Il punto, però, resta sempre lo stesso: se la gestione del consenso è sbagliata, anche il dato raccolto rischia di partire già compromesso.
E questa è forse una delle trappole più pericolose: vedere un dato in un report e pensare automaticamente che quel dato sia corretto oppure lecito.
I dati per le piattaforme advertising non sono solo numeri in un pannello
Un altro problema che riscontro spesso è la gestione non corretta dei tracciamenti per le piattaforme di advertising: Google Ads, Meta Ads, Microsoft Advertising, LinkedIn Ads e tutte le altre piattaforme che usano i segnali ricevuti dal sito per ottimizzare le campagne a pagamento e il remarketing.
Anche in questo caso credo che la questione sia spesso legata alla non conoscenza di come queste piattaforme utilizzano i dati che arrivano dai sistemi di tagging, che porta a sottovalutare la necessità di una corretta implementazione dei tracciamenti.
Per questo non viene posta l’attenzione necessaria a raccogliere solo i dati utili per le piattaforme, e soprattutto a raccoglierli nel modo corretto.
Il primo punto è ancora quello legato alla gestione del consenso dell’utente. Se non viene gestita correttamente, le piattaforme possono ricevere segnali non coerenti con le impostazioni richieste. Per alcune piattaforme il rischio è quello di inviare dati anche quando l’utente non ha accettato il tracciamento, esponendo il proprietario del sito e degli account pubblicitari a problemi che possono diventare anche molto seri: per esempio, inviare dati a Google Ads senza aver attivato correttamente la Consent Mode V2 può portare anche alla penalizzazione di tutto l’account, con ripercussioni non da poco sulle campagne e quindi sul business che contava su quei lead e acquirenti che così vengono a mancare.
C’è poi una questione importantissima: le piattaforme di advertising hanno bisogno di dati, ma quei dati devono essere corretti.
Questi dati vengono usati per alimentare gli algoritmi di ottimizzazione e per aiutare le piattaforme a raggiungere il target più adeguato per quelle campagne. Se i dati sono sbagliati, duplicati, incompleti o troppo generici, il rischio è quello di spendere budget per raggiungere persone che non sono realmente in target.
Se alla piattaforma diciamo che un click qualsiasi vale quanto un lead qualificato, o che una conversione generata per errore vale quanto una richiesta reale, poi non possiamo stupirci se la campagna ottimizza su segnali che non portano valore.
Per questo non è possibile vedere tag deputati a tracciare una conversione che si attivano sulla semplice visualizzazione di una pagina, e nemmeno un thank you page. Ma anche fosse una thank you page, nel 2026 non va più bene. In questi ultimi anni le piattaforme stanno spingendo tutti gli advertiser verso la gestione delle Enhanced Conversions, ovvero la raccolta di dati più precisi e mirati sulle conversioni, che non si possono raccogliere in una pagina di ringraziamento o di conferma d’ordine. Vanno raccolti prima, nel momento in cui i dati dell’utente che sta compiendo quella azione sono disponibili.
Su questo tema il collegamento con l’advertising è diretto. Ne ho parlato anche nell’articolo dedicato a perché sito e tracking pesano sui risultati Google Ads, perché spesso si guarda solo dentro l’account pubblicitario mentre il problema nasce nella pagina, nel form, nel checkout o nel modo in cui vengono raccolte le conversioni.
Server-side: importante, ma non basta nominarlo
Nel 2026 pensare di basare l’intera strategia di digital analytics solo sui tracciamenti lato client, quindi direttamente dal browser dell’utente, è una scelta sempre più fragile.
Tra ad-blocker, restrizioni dei browser, limiti sui cookie e una gestione della privacy sempre più rigida, il tracciamento client-side da solo espone a perdite di dato, problemi di qualità e minore controllo su quello che viene inviato alle piattaforme.
Eppure, quando si analizzano contenitori fatti tanto per fare, l’architettura server-side spesso non viene nemmeno presa in considerazione. Oppure viene citata come parola magica, come se bastasse spostare qualcosa lato server per trasformare un setup fragile in un sistema affidabile.
Naturalmente non funziona così.
Il tracking server-side può diventare un passaggio molto importante, perché introduce un livello di controllo in più tra il sito e le piattaforme che ricevono i dati. Permette di gestire meglio quello che viene inviato, lavorare sulla deduplica degli eventi, controllare i parametri, ridurre una parte delle perdite dovute ai limiti del browser e proteggere con maggiore attenzione i dati degli utenti.
Ma anche qui non basta attivare un contenitore server e pensare che il problema sia risolto.
Il tracking server-side richiede competenze specifiche, perché bisogna capire come comunicano i sistemi tra di loro, come vengono trasformati gli eventi, quali parametri vengono mantenuti, quali vengono rimossi e quali logiche devono essere applicate prima di inviare i dati verso GA4, Google Ads, Meta o altre piattaforme.
Quando il server-side viene usato per le campagne ADV, questo aspetto diventa ancora più delicato. Ne ho parlato in modo più tecnico nella guida sul tracking server-side per le piattaforme ADV, ma il concetto di base è semplice: il server-side è utile se migliora il controllo sul dato, non se aggiunge complessità sopra un setup già confuso.
Quanto costa davvero un tracciamento approssimativo?
Arriviamo al punto dolente: il portafoglio.
Spesso si preferisce risparmiare sul setup iniziale dell’analytics affidandolo a figure non specializzate o dedicandoci ritagli di tempo, magari perché viene percepito come un lavoro tecnico secondario rispetto alla gestione delle campagne, alla SEO o alla produzione dei contenuti.
Il paradosso è che un tracciamento economico può costare molto più di una consulenza professionale fatta bene.
Se i tag inviano dati errati, le piattaforme di advertising ottimizzeranno le campagne su conversioni inesistenti, incomplete o comunque poco rappresentative del reale valore generato dal sito.
Il risultato è abbastanza prevedibile: budget sprecato su pubblico non in target, analisi basate su dati falsati e decisioni di marketing prese guardando numeri che non raccontano davvero cosa sta succedendo. E i lead che arrivano nei CRM non sono gestibili dai commerciali perché fuori target.
Questo non significa che ogni progetto debba partire con un’infrastruttura enorme, BigQuery, server-side, CRM collegato e decine di eventi personalizzati. Significa però che prima di inviare dati alle piattaforme bisogna sapere che cosa si sta misurando e perché.
Altrimenti si arriva al classico scenario in cui tutto sembra attivo, i report si popolano, le campagne spendono, ma nessuno sa dire con certezza se il dato su cui si sta lavorando sia davvero affidabile.
E quando il tracking inizia a perdere qualità o nasce già con una configurazione approssimativa, il problema tende a emergere dopo, quando le decisioni sono già state prese e il budget è già stato speso. Su questo aspetto ho scritto anche l’articolo sull’affidabilità dei dati e sul perché il tracking perde qualità nel tempo.
Prima di ottimizzare il budget pubblicitario, bisognerebbe sempre ottimizzare l’infrastruttura che quel budget deve misurarlo.
Conclusioni: gestire correttamente i tracciamenti non è un accessorio
La digital analytics non è un compito da spuntare dalla lista una volta lanciato il sito.
È una parte dell’infrastruttura su cui poggia la capacità di capire cosa succede, quali campagne stanno portando valore, quali canali stanno lavorando meglio e quali decisioni possono essere prese con un minimo di affidabilità.
Smettere di considerare i tracciamenti come una manciata di tag da lanciare in un contenitore e iniziare a trattarli come un progetto tecnico, strategico e misurabile è uno dei passaggi più importanti per fare marketing in modo serio.
Non perché ogni setup debba diventare enorme o complicato, ma perché ogni evento inviato alle piattaforme dovrebbe avere una logica, una finalità e una verifica.
Questo è anche il motivo per cui, quando parlo di strategia dati, tracking e analytics, insisto sempre sul fatto che la parte tecnica da sola non basta. La configurazione dei tag è solo un pezzo del lavoro. Prima servono obiettivi chiari, poi una logica di misurazione, poi un’implementazione coerente.
Altrimenti si finisce per raccogliere dati, guardare report e ottimizzare campagne partendo da una base che non è solida.
In quel caso il problema non è solo misurare male, ma si traduce in decisioni prese pensando di avere una fotografia affidabile della realtà, quando in realtà si sta guardando una rappresentazione distorta.
Se vuoi capire se il tuo setup sta raccogliendo dati davvero utilizzabili, il primo passo è verificare eventi, consenso, parametri, deduplica e segnali inviati alle piattaforme. Puoi partire da una consulenza tracking e tagging per analizzare il contenitore attuale e capire dove il dato rischia di perdere affidabilità.
Vuoi capire se i tuoi tracciamenti sono davvero affidabili?
Se hai il dubbio che il tuo setup di tracking sia stato costruito in modo approssimativo, il primo passo è verificare cosa viene inviato alle piattaforme e in quali condizioni.
Posso aiutarti ad analizzare contenitore Google Tag Manager, eventi GA4, tracciamenti advertising, gestione del consenso, deduplica e qualità dei dati inviati alle piattaforme.
L’obiettivo non è aggiungere altri tag, ma capire se i dati che stai usando per report, campagne e decisioni di marketing sono davvero utilizzabili.