Come evitare il “Surveillance Pricing” basato sull’IA quando fai acquisti online con un albero decisionale a 3‑tab

Riepilogo in una schermata

A chi è rivolto: Chiunque faccia acquisti online e voglia un modo poco stressante per verificare se un prezzo (o uno sconto) possa cambiare in base a dati personali, comportamento o contesto.
Che decisione supporta: Compra ora vs continua a confrontare vs passa a un venditore più trasparente.
Come usarlo: Apri tre contesti di acquisto paralleli (tre tab/finestre), confronta lo stesso articolo e il totale al checkout tutto incluso, poi segui l’albero decisionale.

Questo metodo riguarda riduzione del rischio e verifica, non dimostrare un’intenzione. Regolatori e watchdog evidenziano ripetutamente lo stesso problema: i prezzi possono essere opachi, e come acquirente spesso non puoi capire se un cambiamento sia dinamico (contesto/domanda), una sperimentazione randomizzata o “surveillance pricing” individualizzato. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer) (https://www.consumerreports.org/money/questionable-business-practices/instacart-ai-pricing-experiment-inflating-grocery-bills-a1142182490/) (https://www.reuters.com/business/delta-air-assures-us-lawmakers-it-will-not-personalize-fares-using-ai-2025-08-01/)

Cosa significa “surveillance pricing” (e perché contano gli intermediari)

La U.S. Federal Trade Commission (FTC) sta indagando attivamente sul “surveillance pricing” e, cosa importante, non lo inquadra come “un singolo sito che cambia un numero”. Nel suo annuncio di luglio 2024, la FTC ha descritto la pratica che sta esaminando come intermediari terzi che usano IA più dati dei consumatori—inclusi fattori come posizione, dati demografici e cronologia di navigazione/acquisto—per aiutare a impostare prezzi mirati. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/07/ftc-issues-orders-eight-companies-seeking-information-surveillance-pricing)

Quel punto sugli “intermediari” conta per la tua strategia di acquisto. Se la logica dietro a un prezzo è influenzata fuori piattaforma, potresti non vedere mai una spiegazione evidente nella pagina—solo il numero finale e una spinta a concludere rapidamente l’acquisto. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/07/ftc-issues-orders-eight-companies-seeking-information-surveillance-pricing)

All’inizio del 2025, la FTC ha pubblicato risultati preliminari dello staff indicando che un’ampia gamma di dati personali può essere usata per impostare prezzi individualizzati, inclusi segnali comportamentali molto granulari come movimenti del mouse e comportamento del carrello. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer)

Mettendo insieme questi elementi emerge una conclusione chiara e utile per chi acquista:

Se comportamento e contesto possono influenzare le offerte, allora cambiare comportamento/contesto è un modo pratico per testare se il prezzo è stabile.
Se i prezzi sono opachi, la difesa più realistica per i consumatori è verificare e confrontare, non cercare di “anticipare il modello”. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Inoltre: i regolatori stanno indagando, ma questo non significa che ogni differenza di prezzo osservata sia una condotta illegale confermata. Il reportage di Reuters sull’indagine della FTC sottolinea che si tratta di un’inchiesta sui prezzi mirati basati su dati personali—un inquadramento utile per capire perché chi acquista possa voler fare verifiche fai‑da‑te mentre le policy si aggiornano. (https://www.reuters.com/world/us/us-ftc-looking-into-targeted-pricing-based-personal-data-2024-07-23/)

L’antistress: un flusso di lavoro a 3‑tab che puoi ripetere

Se gli input del pricing possono includere chi sei (o chi sembri), dove sei e come ti comporti mentre acquisti, allora la mossa più tranquilla è creare tre “mondi” abbastanza simili da poter essere confrontati—ma abbastanza diversi da far emergere prezzi instabili.

I risultati dello staff FTC del 2025 sono un motivo forte per considerare significativo il “contesto di sessione”: se le interazioni comportamentali possono essere segnali, allora confrontare contesti diversi è una tattica sensata di rilevazione. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer)

Il lavoro di advocacy di Consumer Reports a supporto del divieto proposto in California sul surveillance pricing (AB 446) aggiunge un punto pratico e chiaro: la rilevabilità è difficile, e semplici esperimenti come cambiare browser/cookie/posizione sono spesso il tipo di approccio “prova e vedi” che fa emergere differenze. (https://advocacy.consumerreports.org/research/consumer-reports-supports-california-prohibition-on-surveillance-pricing-ab-446/)

E l’aggiornamento della FTC sul “lavoro ahead” rende esplicito l’aspetto comportamentale: i danni sono maggiori quando i prezzi sono opachi e girare per confrontare viene reso difficile, anche tramite attrito e tattiche di urgenza che scoraggiano il confronto. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Quindi l’obiettivo dei tre tab è semplice:

Vedere il prezzo nel tuo contesto normale.
Rimuovere o ridurre segnali di identità.
Cambiare un altro segnale di contesto ad alto impatto (spesso posizione o browser/profilo).
Solo allora decidere—e solo dopo aver confermato il totale al checkout tutto incluso, perché commissioni extra e pressione all’acquisto sono un problema noto di trasparenza online. (https://www.gov.uk/government/news/cma-launches-major-consumer-protection-drive-focused-on-online-pricing-practices)

L’albero decisionale a 3‑tab (adatto al copia/incolla)

CONTROLLO PREZZI A 3 TAB (ALBERO DECISIONALE)

INIZIO
  |
  v
Scegli UN articolo specifico (stesso negozio, stesso articolo/variante, stesso carrello).
  |
  v
TAB 1 (Base): la tua sessione normale.
Nota: prezzo nella pagina dell’articolo + eventuale sconto + totale al checkout tutto incluso.
  |
  v
TAB 2 (De‑identificata): disconnesso/a O finestra di navigazione privata/incognito.
Apri lo stesso articolo. Annota gli stessi tre numeri.
  |
  v
TAB 3 (Contesto diverso): browser/profilo diverso e/o contesto di posizione diverso.
Apri lo stesso articolo. Annota gli stessi tre numeri.
  |
  v
TAB 1 / TAB 2 / TAB 3 coincidono?
  |
  +--> SÌ
  |      |
  |      v
  |   Il prezzo finale al checkout è chiaro (nessuna commissione a sorpresa aggiunta alla fine)?
  |      |
  |      +--> SÌ -> Compra con fiducia.
  |      |
  |      +--> NO  -> Consideralo un campanello d’allarme di trasparenza; continua a confrontare/cambia venditore.
  |
  +--> NO
         |
         v
La differenza è trasparente e facile da confrontare (nessun attrito/urgenza per fermarti)?
         |
         +--> SÌ -> Decidi in base alle condizioni che accetti, poi ricontrolla il totale tutto incluso.
         |
         +--> NO  -> Assumi un rischio più alto (prezzi individualizzati o esperimenti);
                     confronta altrove o scegli un’alternativa più trasparente.

Perché questa impostazione è prudente: l’inchiesta di Consumer Reports su Instacart nota incertezza sul fatto che dati personali o demografici guidino specifici test di prezzo, pur sottolineando opacità e sperimentazione. Dal punto di vista di chi acquista, il rischio pratico è simile—puoi pagare più di qualcun altro senza un motivo evidente—quindi la verifica tra contesti resta utile. (https://www.consumerreports.org/money/questionable-business-practices/instacart-ai-pricing-experiment-inflating-grocery-bills-a1142182490/)

Come usare i 3 tab senza trasformarlo in un progetto

Non ti serve un’impostazione “scientifica” perfetta. Le fonti indicano la stessa realtà: il sistema può essere opaco, gli input possono essere ampi e la migliore mossa per i consumatori è confrontare ed evitare l’urgenza. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Passo 1: vincola il confronto al “carrello identico”

Le inchieste dei consumatori su Instacart descrivono più prezzi contemporanei per articoli identici nello stesso negozio/momento tra diversi acquirenti—questo è il problema “stesso carrello, prezzo diverso”. Mantieni il confronto allineato a un prodotto e a un carrello così stai davvero testando la stabilità del prezzo, non articoli diversi. (https://www.consumerreports.org/media-room/press-releases/2025/12/new-report-exposes-instacarts-hidden-price-games/) (https://groundworkcollaborative.org/work/instacart/)

Passo 2: Tab 1 = realtà di base

Usa la sessione in cui stavi già facendo acquisti. Questo cattura qualsiasi segnale già presente—stato di login, cronologia di navigazione/acquisto e il contesto comportamentale che la FTC dice poter contare. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer)

Annota tre campi:

Prezzo dell’articolo mostrato
Eventuale sconto mostrato
Totale al checkout tutto incluso (quando arrivi a quella schermata)

Passo 3: Tab 2 = rimuovi i segnali di identità che puoi rimuovere facilmente

Usa una vista senza login o una finestra privata/incognito come contesto di confronto “meno collegato a te”—un approccio in linea con gli esperimenti di rilevabilità in stile “cambia browser/cookie” citati nell’advocacy di Consumer Reports. (https://advocacy.consumerreports.org/research/consumer-reports-supports-california-prohibition-on-surveillance-pricing-ab-446/)

Di nuovo: prezzo articolo, sconto, totale tutto incluso.

Passo 4: Tab 3 = cambia un altro grande segnale di contesto

La descrizione della FTC di luglio 2024 sul surveillance pricing include esplicitamente segnali come la posizione, e la sua impostazione evidenzia che i dati possono essere usati tramite intermediari terzi. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/07/ftc-issues-orders-eight-companies-seeking-information-surveillance-pricing) L’advocacy di Consumer Reports indica anche “cambia … posizione” come uno dei tipi di esperimenti che gli acquirenti possono fare per evidenziare problemi di rilevabilità. (https://advocacy.consumerreports.org/research/consumer-reports-supports-california-prohibition-on-surveillance-pricing-ab-446/)

La versione più semplice è: usa un browser/profilo diverso e, se fattibile, un contesto di posizione diverso. Non stai cercando di identificare la causa esatta—solo di verificare se il prezzo è stabile tra contesti.

Il controllo del “prezzo tutto incluso”: dove spesso la trasparenza salta

La Competition and Markets Authority (CMA) del Regno Unito ha avviato una grande iniziativa di tutela dei consumatori focalizzata sulle pratiche di prezzo online che include problemi di trasparenza dei prezzi come commissioni extra e pressione all’acquisto. (https://www.gov.uk/government/news/cma-launches-major-consumer-protection-drive-focused-on-online-pricing-practices)

Questo conta perché anche se il prezzo dell’articolo sembra coerente tra i tab, il totale finale può comunque cambiare tardi nel processo. Il tuo controllo a tre tab dovrebbe quindi includere una conferma finale “stessa schermata, stesso totale”.

Un modo orientato alla chiarezza:

Confronta il prezzo nella pagina dell’articolo tra i tab.
Confronta il totale al checkout tra i tab.
Se uno dei due è instabile—e il sito rende difficile il confronto—trattalo come un motivo per continuare a cercare. La FTC sottolinea esplicitamente che i danni aumentano quando l’opacità si combina con attrito e tattiche di urgenza che bloccano il confronto. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Se trovi una discrepanza: cosa puoi (e non puoi) concludere

Una discrepanza è un segnale, non una diagnosi.

Cosa supportano le fonti:

Prezzi e sconti possono essere personalizzati usando dati estesi, incluse interazioni comportamentali, secondo i risultati preliminari dello staff della FTC. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer)
Reportage e inchieste descrivono più punti prezzo simultanei offerti a diversi acquirenti per lo stesso articolo nello stesso contesto di negozio/momento, ed evidenziano sperimentazione nascosta e opacità. (https://www.consumerreports.org/media-room/press-releases/2025/12/new-report-exposes-instacarts-hidden-price-games/) (https://groundworkcollaborative.org/work/instacart/) (https://www.consumerreports.org/money/questionable-business-practices/instacart-ai-pricing-experiment-inflating-grocery-bills-a1142182490/)
I danni sono peggiori quando l’ambiente di acquisto rende difficile confrontare, soprattutto con attrito e tattiche di urgenza. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Cosa non ti danno le fonti:

Un opt‑out affidabile e universale che funzioni ovunque.
Un modo pulito per distinguere, dall’esterno e in tempo reale, tra pricing dinamico, test randomizzati e surveillance pricing individualizzato.

Vale la pena dirlo chiaramente. Anche l’aggiornamento della FTC rivolto ai consumatori enfatizza il confronto prezzi e il resistere all’urgenza, invece di promettere un semplice interruttore per evitare del tutto il surveillance pricing. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead)

Quindi la tua regola decisionale può essere semplice:

Se i prezzi convergono e il totale tutto incluso è chiaro, procedi.
Se i prezzi divergono e la trasparenza si rompe, confronta altrove o cambia.

Un rapido reality check “proof-of-life”: esiste anche una reazione dell’industria

È anche vero che alcune aziende tracciano pubblicamente una linea tra pricing dinamico e prezzi personalizzati. Reuters ha riportato che Delta ha assicurato i legislatori statunitensi che non personalizzerà le tariffe usando l’IA—un esempio di come le aziende possano negare la personalizzazione basata sull’identità pur riconoscendo i dibattiti sull’ottimizzazione dei prezzi. (https://www.reuters.com/business/delta-air-assures-us-lawmakers-it-will-not-personalize-fares-using-ai-2025-08-01/)

È un altro motivo per cui il metodo a 3‑tab è impostato come verifica, non come accusa. Stai controllando se il prezzo che stai per pagare è stabile tra contesti—poi decidi quanta opacità sei disposto/a ad accettare.

Opzionale: conserva una tua “traccia di ricevute” senza trasformarla in sorveglianza

Quando i prezzi sembrano opachi, la cosa più utile è spesso avere un tuo record: cosa hai visto, cosa hai pagato e se il totale tutto incluso è cambiato tra contesti.

Se già monitori le spese, un tracker privacy‑first come Monee può aiutarti a salvare rapidamente una categoria e una nota sul totale finale tutto incluso—senza pubblicità o tracker e con i dati sotto il tuo controllo. (Informazioni sul prodotto fornite)

Cosa arriverà (segnali di policy, non previsioni)

Diverse fonti riguardano indagini e policy—utili per capire perché questo tema non sparirà:

Gli ordini della FTC di luglio 2024 mostrano un’attività di raccolta informazioni focalizzata su come intermediari terzi possano usare IA e dati dei consumatori per prezzi mirati. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/07/ftc-issues-orders-eight-companies-seeking-information-surveillance-pricing)
I risultati dello staff della FTC di gennaio 2025 evidenziano quanto possano essere granulari gli input di dati personali e comportamentali. (https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/01/ftc-surveillance-pricing-study-indicates-wide-range-personal-data-used-set-individualized-consumer)
È stato presentato un disegno di legge federale che limiterebbe l’uso di sistemi automatizzati e dati personali per impostare prezzi individualizzati (tra gli altri obiettivi). (https://www.congress.gov/bill/119th-congress/house-bill/4640/text)
L’attenzione delle autorità al pricing abilitato da algoritmi esiste anche oltre il retail: il Dipartimento di Giustizia USA ha citato RealPage per un presunto schema di pricing algoritmico nei mercati immobiliari—ambito diverso, ma un segnale che i regolatori porteranno in giudizio sistemi di pricing quando implicano danni più ampi. (https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-sues-realpage-algorithmic-pricing-scheme-harms-millions-american-renters)

La conclusione pratica per chi acquista resta la stessa indipendentemente dai tempi delle policy: verifica tra contesti, resisti all’urgenza e dai priorità a prezzi tutto incluso trasparenti. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead) (https://www.gov.uk/government/news/cma-launches-major-consumer-protection-drive-focused-on-online-pricing-practices)

Promemoria stampabile: la scheda di controllo prezzi a 3‑tab

Stampa questa sezione o copiala in un’app di note. L’obiettivo è mantenere il controllo breve, calmo e ripetibile.

LA SCHEDA DI CONTROLLO PREZZI A 3 TAB (STAMPABILE)

Nome articolo / link:
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Negozio / piattaforma:
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Carrello identico tra i tab?   [ ] Sì   [ ] No (correggi e ricontrolla)

TAB 1 — Sessione base (navigazione normale)
- Prezzo articolo mostrato: ______________________
- Sconto mostrato (se presente): _______________
- Totale al checkout tutto incluso: __________________
- Attrito/urgenza che blocca il confronto? [ ] Sì [ ] No

TAB 2 — Disconnesso/a O finestra privata/incognito
- Prezzo articolo mostrato: ______________________
- Sconto mostrato (se presente): _______________
- Totale al checkout tutto incluso: __________________

TAB 3 — Browser/profilo diverso e/o contesto di posizione diverso
- Prezzo articolo mostrato: ______________________
- Sconto mostrato (se presente): _______________
- Totale al checkout tutto incluso: __________________

DECISIONE
1) I tre tab coincidono su prezzo/sconto dell’articolo?
   [ ] Sì -> Vai a (2)
   [ ] No  -> Consideralo opacità ad alto rischio; confronta altrove o cambia venditore

2) Il totale al checkout tutto incluso è chiaro e stabile (nessuna commissione extra aggiunta alla fine)?
   [ ] Sì -> Compra con fiducia
   [ ] No  -> Consideralo un campanello d’allarme di trasparenza; continua a confrontare

Note (screenshot fatti, cosa è cambiato, qualcosa di poco chiaro):
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Questo promemoria è coerente con la difesa principale del consumatore enfatizzata dalle fonti: quando i prezzi sono opachi e il confronto è scoraggiato, ti proteggi rendendo il confronto più facile—tra contesti indipendenti—e confermando il prezzo finale tutto incluso prima di impegnarti. (https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2025/01/surveillance-pricing-update-work-ahead) (https://www.gov.uk/government/news/cma-launches-major-consumer-protection-drive-focused-on-online-pricing-practices)