Un paio di settimane fa mi hanno chiesto: “Ma è vero che amazon vende i dati degli utenti?”, stavo per rispondere si, ma non era corretto, anche no è sbagliato. E oggi vi spiego il perchè.

Quando si parla di raccolta dati da parte delle big tech, di solito tutti pensano a Google, Meta, TikTok e soci. Amazon resta sempre un po’ nell’ombra, come se fosse “soltanto” un negozio online.

La realtà è che Amazon è una delle macchine di profilazione più sofisticate del pianeta, con una posizione strutturalmente diversa dalle altre due. E proprio perché è meno raccontata, è il caso di studio perfetto per spiegare un meccanismo che riguarda tutto il web e che è interessante conoscere: come funzionano davvero la raccolta e la “vendita” dei dati nel 2026.

Partiamo da un esperimento molto concreto, prima di entrare nel meccanismo.

114 cartelle, 1.242 file, dieci anni di vita

A febbraio 2025 Dataroom, la rubrica del Corriere curata da Milena Gabanelli e Andrea Priante, ha condotto un esperimento semplice: un giornalista ha esercitato il proprio diritto di accesso ai dati personali (è un diritto che abbiamo grazie al GDPR) e ha chiesto ad Amazon copia di tutto quello che l’azienda conserva su di lui. Nel giro di pochi giorni si è visto recapitare 114 cartelle, 1.242 file e decine di migliaia di voci, raccolte a partire dal 2014, anno del suo primo acquisto.

Dentro non c’era solo l’elenco dei prodotti comprati. C’erano i modelli di computer e di telefono usati nel tempo, ogni prodotto guardato anche solo per qualche secondo senza poi acquistarlo, le fatture, le foto caricate, le chat scambiate con il servizio clienti, le canzoni ascoltate su Amazon Music, i film visti su Prime Video, gli estremi delle carte di credito con cui aveva pagato e, dettaglio non banale, la posizione geografica nel momento in cui le aveva usate.

90 megabyte di materiale, dati in pasto a Bruno Scarpa ed Emanuele Aliverti del Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università di Padova, hanno permesso di dedurre che il giornalista in questione ha una bambina, dove e quando è andato in vacanza, che ha cambiato casa di recente e una stima ragionevole del reddito familiare. Tutte cose che il giornalista non ha mai dichiarato esplicitamente ad Amazon. Un ritratto costruito mettendo insieme i puntini, ed è qui che la storia diventa interessante per chi si occupa di intelligenza artificiale.

Le due facce del dato: certo e presunto

Il primo livello di raccolta è quello banale, le informazioni certe: nome, età, indirizzi di casa e di lavoro, numero di cellulare, geolocalizzazione, cronologia di acquisti, ricerche, pagine visitate, recensioni. C’è anche un dettaglio che pochi notano: tra i dati conservati compaiono spesso quelli di familiari e amici. Basta una sola consegna di un regalo a un parente perché quel nome, quell’indirizzo e quel CAP entrino nei server, anche se quella persona non è mai stata cliente Amazon.

Il secondo livello è quello davvero potente, le informazioni presunte, ricavate dall’elaborazione algoritmica delle prime. Qui entra in gioco il machine learning: nessuno chiede mai all’utente se ha figli, ma se compra pannolini, libri illustrati e biberon è ragionevole pensarlo. Nessuno chiede di che religione sei, ma se compri sistematicamente certi libri, guardi certi film, ascolti certa musica, una distribuzione di probabilità si costruisce da sola. Nessuno chiede il tuo livello di alfabetizzazione, ma se usi Kindle l’azienda sa quante volte al giorno consulti il dizionario integrato e su quali parole, e da lì si tira fuori una buona stima.

Il punto tecnico che vale la pena fissare è questo: nessun singolo dato preso da solo è particolarmente “sensibile”, ma è la somma a creare un profilo ad altissima risoluzione. È la stessa logica che fa funzionare un classificatore bayesiano: ogni segnale debole, una volta combinato con gli altri, sposta una probabilità da incerta a quasi certa. Ne avevo già parlato in Usare l’AI per conoscere meglio i tuoi utenti, e con un esperimento con Google AI Mode, qui vediamo la stessa cosa dal lato di chi i dati li raccoglie sul cliente finale.

Sulla base di queste informazioni Amazon costruisce migliaia di target pubblicitari, e l’elenco visto da Dataroom è eloquente: fashionisti, appassionati di calcio, ecologisti, possessori di un certo modello d’auto suddivisi per tipo di carburante ed età del proprietario, insegnanti, hipster, genitori attenti all’educazione di figli adolescenti, chi ha cambiato casa negli ultimi tre mesi, consumatori di snack, acquirenti ad alto prezzo. Le combinazioni possibili sono migliaia.

Adesso la domanda da un milione di euro: Amazon vende i tuoi dati?

La risposta breve è: tecnicamente no. La risposta lunga è che la domanda è sbagliata, ed è qui che voglio spendere un po’ di tempo e un po’ della vostra attenzione, perché vale per Amazon ma vale praticamente per chiunque oggi raccolga dati sul web. Insomma usiamo Amazon come cavia per spiegare il meccanismo.

Amazon dichiara, nelle proprie informative pubbliche e nei contratti, di non vendere informazioni che identifichino direttamente l’utente. Niente nome, niente email, niente numero di telefono passato a terzi a fronte di un pagamento. Su questo punto bisogna riconoscere che la posizione è coerente: Amazon non ha alcun bisogno di vendere i dati grezzi, anche perché il modello di business che monetizza meglio è l’esatto opposto.

I dati restano dentro Amazon, e chi vuole raggiungere quegli utenti paga Amazon per farlo. È lo stesso modello di Google, di Meta e di chiunque abbia costruito quello che in gergo chiamiamo “walled garden” (letteralmente giardino recintato) pubblicitario. Vendere i dati grezzi sarebbe stupido, perché significherebbe dare in mano ai concorrenti il proprio asset più prezioso.

Questo non vuol dire che i dati restino davvero “fermi”. Vuol dire che escono dall’azienda trasformati, in tre forme diverse che è importante distinguere.

La prima sono le condivisioni operative inevitabili: il corriere riceve nome, indirizzo, telefono ed email perché altrimenti non ti consegna il pacco. La banca o il processore di pagamento ricevono i dati della transazione perché altrimenti non si chiude. I venditori terzi del Marketplace ricevono nome e indirizzo di consegna degli ordini. Sono dati che escono per forza, non per volontà commerciale, se devono spedirti il pacco devono almeno sapere come ti chiami e dove abiti.
Da noi questi dati sono regolati dal GDPR sotto la base giuridica dell’esecuzione del contratto.

La seconda è la condivisione di dati statistici e aggregati con i venditori terzi del Marketplace e con gli inserzionisti. Qui non escono identità, escono numeri: “il tuo prodotto è stato visto da 12.400 persone di sesso femminile fra i 25 e i 34 anni residenti nel Lazio interessate al fitness”. È la moneta di scambio del marketing digitale moderno, e su questa il GDPR è generalmente più tollerante perché non c’è identificazione diretta.

La terza è la più interessante e la meno conosciuta, ed è il vero meccanismo di “vendita” di cui parliamo. È il punto su cui voglio fermarmi più a lungo, perché capirlo bene per Amazon significa averlo capito per tutto il resto del web.

I cookie, ovvero l’arte di moltiplicare lo stesso dato

Quando navighi sul sito di Amazon, sulla pagina non c’è solo Amazon. Ci sono pezzetti di codice JavaScript caricati da decine di altre aziende, che vengono attivati nel momento in cui tu autorizzi l’uso dei cookie nel banner. Sempre Dataroom ha contato 96 società autorizzate da Amazon a piazzare cookie sul proprio sito: motori di ricerca come Google, social network come Facebook, e una galassia di società pubblicitarie e di analytics.

Ognuna di queste società, nel momento in cui il tuo browser carica una pagina di Amazon, riceve un identificatore che la rappresenta nel suo universo. Nessuno gli dice “questo è Mario Rossi”, ma riceve qualcosa come “utente_xa84f9b21” e lo associa a tutto quello che già sa di quell’utente_xa84f9b21 grazie ai cookie che gli ha piazzato in passato sul browser, magari mesi prima, su un altro sito. È una sincronizzazione di identificatori, e in gergo si chiama cookie matching o ID syncing.

Quello che succede dopo è tecnicamente molto raffinato. Amazon dichiara, e la cosa è verificata, di non condividere con queste terze parti l’azione specifica dell’utente, ossia cosa hai cercato, cosa hai comprato, quanto hai speso. Quello che condivide è il fatto che tu sei stato lì, e un identificatore che permette al partner di “riconoscerti” altrove.

Questo è il punto sottile. Lo stesso evento, la tua visita a una pagina prodotto su Amazon, viene registrato e interpretato in modo completamente diverso da soggetti diversi.

Per Amazon è un segnale di intent d’acquisto, da incrociare con la tua identità reale per ottimizzare le raccomandazioni e la pubblicità interna.

Per Google è un punto in più nella tua audience pubblicitaria globale, da combinare con quello che già sa dei siti che visiti, di cosa cerchi, di quali video guardi su YouTube.

Per Facebook è un dato comportamentale che si somma a quello che ricava dalla tua attività su Instagram e WhatsApp.

Per un network pubblicitario specializzato è uno dei mille segnali che alimentano un modello di scoring per il real-time bidding, le aste pubblicitarie che si chiudono in millisecondi mentre una pagina si carica.

Il dato è uno, le interpretazioni sono molte. Ed è proprio in questa moltiplicazione che si gioca tutta la zona grigia del “Amazon non vende i tuoi dati”. Formalmente è vero. Sostanzialmente, ognuna di quelle 96 aziende esce dalla tua visita su Amazon con qualcosa in più nel proprio profilo di te. Non con il tuo nome, ma con un pezzo aggiuntivo del puzzle.

E qui arriva l’aspetto che dal punto di vista dell’informatica vale la pena spiegare bene: ognuno di questi attori costruisce un profilo diverso a partire dagli stessi segnali, perché ha modelli, obiettivi e dataset diversi. Google ha probabilmente la migliore vista sui tuoi interessi di ricerca e sui tuoi spostamenti fisici grazie a Maps e Android. Meta ha la migliore vista sulle tue relazioni sociali e sui tuoi interessi mediati dalla cerchia di amici. Amazon ha la migliore vista sui tuoi consumi reali, perché sono soldi spesi non chiacchiere. Le società pubblicitarie specializzate hanno la migliore vista sui tuoi pattern di navigazione cross-site. Lo stesso “tu” ha quattro o cinque rappresentazioni diverse, ognuna ottimizzata per scopi diversi, ognuna con i suoi punti ciechi.

Nessuno di questi attori ha il quadro completo. Ma tutti, insieme, costruiscono un’industria da centinaia di miliardi di dollari l’anno proprio sulla capacità di scambiarsi pezzettini di profilo via cookie, identificatori dispositivo, hash crittografici delle email, e ora sempre più spesso identificatori contestuali, dato che il modello cookie-centrico è in via di smantellamento dai principali browser.

Il colpo di coda italiano: dal carrello al mutuo

C’è un aspetto che riguarda specificamente il mercato italiano e che merita un approfondimento, perché è il punto in cui questa raccolta dati esce dal mondo “soft” della pubblicità mirata ed entra in qualcosa che può influire concretamente sulla tua vita finanziaria.

Amazon offre da tempo la rateizzazione degli acquisti sopra i 100 euro tramite il servizio CreditLine, che in Italia si appoggia alla finanziaria francese Cofidis. Il meccanismo è lineare ma le sue conseguenze meno: ogni volta che apri un finanziamento, anche piccolo, anche per un televisore o un elettrodomestico comprato a rate su Amazon, Cofidis comunica l’apertura del finanziamento alle tre principali centrali di rischio italiane (Experian, CRIF e CTC). Queste sono le società che gestiscono i Sistemi di Informazioni Creditizie, le banche dati che ogni banca, finanziaria, società di leasing consulta prima di decidere se concederti credito.

Ne risulta un punteggio predittivo, lo score, che misura la tua affidabilità economica. Il problema è che quello score, come avvertono espressamente gli stessi gestori, può influenzare le tue possibilità di ottenere carte di credito, finanziamenti, mutui, contratti di leasing, forniture di energia e gas, polizze assicurative. Una rata in ritardo sulle scarpe da corsa comprate a Prime Day può, in linea teorica, complicarti l’apertura di un mutuo per la prima casa due anni dopo. Non è uno scenario apocalittico, è semplicemente come funziona il credito al consumo. La novità è che la porta d’ingresso al circuito sta diventando un click su Amazon, e la quantità di persone che lo fanno senza rendersene conto è significativa, soprattutto fra i più giovani.

Tutto questo non è una novità! C’è da decenni, solo che prima per fare acquisti a rate c’erano carte da compilare e giorni d’attesa, cose che rendevano tutto più complesso e quindi meno appetibile per acquistare un paio di scarpe o una TV.

Il rovescio della medaglia, ovvero perché tutto questo esiste

Mi rendo conto che ho raccontato il meccanismo dal lato dei rischi, ed è stato giusto farlo perché sono rischi reali. Ma sarebbe disonesto non riconoscere che lo stesso meccanismo, quando funziona, produce un’esperienza o un servizio che il pubblico usa con piacere e apprezza davvero, e non si tratta di sudditanza, si tratta di utilità concreta misurabile in tempo risparmiato e attenzione preservata.

Prendiamo un esempio banale. Se ho comprato due volte caffè in cialde di una certa marca e una certa intensità, è ragionevole che il sito me li riproponga al posto di farmi rifare la ricerca da zero ogni volta. Se sto cercando un libro di un autore di cui ho già letto altri titoli, è utile che il sistema lo capisca e non mi mostri il suo libro per bambini quando invece sto cercando i suoi saggi. Se durante una sessione su Prime Video ho mollato dopo dieci minuti tre film romantici di fila, ha senso che la home page non insista. Tutte queste sono inferenze fatte sui dati di profilazione, e tutte queste fanno guadagnare al cliente quella cosa preziosissima che si chiama tempo.

C’è poi un livello più sofisticato, che è il vero motivo per cui la profilazione è qui per restare. La maggior parte delle persone, davanti a un catalogo di milioni di prodotti, non sa cosa cercare con esattezza. Il termine tecnico è paradox of choice: troppe opzioni paralizzano. Un sistema di raccomandazione fatto bene riduce lo spazio decisionale a una manciata di opzioni rilevanti, e questo non è un trucco di vendita, è un servizio cognitivo.

Lo stesso meccanismo, applicato in altri ambiti, è quello che ti fa scoprire un musicista che non conoscevi su Spotify, una serie che ti piace su Netflix, un articolo interessante sul feed di un giornale online.

Sul fronte specifico dell’AI, va detto che molti dei modelli che oggi usiamo per produttività personale, dai sistemi di raccomandazione ai motori semantici fino agli assistenti vocali, sono stati costruiti e funzionano in larga parte perché sono stati addestrati su dataset di interazione massiva con utenti reali.

Senza quei dati, oggi non avremmo Alexa che capisce le richieste in linguaggio naturale, non avremmo i traduttori automatici di livello attuale, non avremmo nemmeno la qualità di filtraggio antispam che tutti diamo per scontata.
Una parte non piccola della comodità digitale che usiamo tutti i giorni è il prodotto, diretto o indiretto, di anni di profilazione e analisi comportamentale.

Il punto, e arriviamo al cuore del ragionamento, non è quindi “raccolta dati buona o cattiva”, che è una domanda mal posta. È “raccolta dati sotto quali condizioni e con quali tutele”.
La differenza fra un’esperienza personalizzata che ti aiuta e una che ti incastra in una bolla la fanno tre cose: la trasparenza su cosa viene raccolto, il controllo concreto che hai su quei dati, e la possibilità di uscire dal sistema senza perdere tutto quello che ci hai messo dentro.

Su questi tre fronti il GDPR ha alzato l’asticella in Europa rispetto a dieci anni fa, e questo si vede confrontando l’esperienza utente di un sito europeo con quella di uno americano non adeguato. Non è una battaglia vinta, ma non è nemmeno una battaglia persa.

Cosa puoi fare in concreto

Chiudere con un “non c’è niente da fare” sarebbe pigro e anche falso.

La verità è che ridurre la propria impronta dati richiede un po’ di disciplina ma porta risultati reali, e la cosa interessante è che in Europa molte di queste leve sono diritti garantiti dal GDPR, non concessioni che le aziende fanno per gentilezza.

Adesso tiro giù un elenco, ma non è paranoia, è solo l’insieme delle operazioni possibli che possiamo fare più o meno su ogni grande sito.

I tuoi dati

Per cominciare, se vuoi capire concretamente cosa Amazon (o qualunque altro servizio) ha raccolto su di te, hai diritto di chiederne copia integrale. Si chiama diritto di accesso e si esercita in dieci minuti dalla pagina del proprio account.
Il risultato di solito è istruttivo: vedere materializzati anni di propria attività digitale, come è successo al collega di Dataroom, ha un effetto pedagogico che nessun articolo può eguagliare.

Limitare le pubblicità personalizzate

Anche limitare la pubblicità costruita sui tuoi interessi è possibile, nelle impostazioni di Amazon esiste la pagina “Preferenze di pubblicità personalizzata” che permette di disattivarla. Amazon continuerà a mostrarti annunci, ma saranno meno mirati e questo riduce l’incentivo dell’azienda a costruirti un profilo sempre più dettagliato.
E questo sistema di attivazione/disattivazione ce l’hanno tutte le aziende come Amazon, basta usarle.

Assistenti vocali

Se non ti piace l’idea che le tue richieste vocali restino archiviate da qualche parte, ad Alexa puoi dire “Alexa, cancella tutto quello che ho detto oggi”, il comando funziona davvero ed è un modo rapido per ripulire la coda. Analogo discorso con gli assistenti Apple o Google.

Foto e impostazioni

Se non vuoi che Amazon associ il tuo nome e il nome dei tuoi amici e familiari alle foto che carichi, puoi disattivare l’opzione di riconoscimento facciale di Amazon Photos, che è attiva per impostazione predefinita.

Accesso tramite app di terze parti

Se hai usato in passato il pulsante “Accedi con Amazon” su siti terzi e non ricordi più dove, nella pagina “Gestisci la funzionalità Accedi con Amazon” trovi l’elenco completo e puoi revocare l’accesso selettivamente.

I browser

Sul fronte del browser il discorso vale per Amazon come per qualunque altro sito. Se vuoi ridurre la sincronizzazione di identificatori di cui parlavo sopra, quella che fa uscire pezzettini del tuo profilo verso decine di partner ogni volta che navighi, puoi orientarti su un browser come Brave, attivare le protezioni anti-tracking di Firefox o Safari, e soprattutto smettere di cliccare automaticamente “accetta tutto” sui banner cookie. Sono trenta secondi in più di lettura per banner, ma su scala annuale fanno una differenza misurabile.

Diversificare aiuta a spargere le briciole

C’è poi una scelta più strategica e meno tecnica, che pochi articoli divulgativi citano ma che è la più efficace di tutte: la diversificazione. Più servizi della stessa azienda usi, più completo è il profilo che quell’azienda costruisce. Se vuoi che il profilo Amazon su di te resti relativamente parziale puoi tenere Prime per le spedizioni ma comprare libri di carta, vedere film su un altro servizio di streaming, usare uno smart speaker di un produttore diverso o nessuno, evitare il login Amazon su siti terzi. Sono scelte minuscole prese una a una, ma sommate riducono drasticamente la risoluzione del profilo finale. È la stessa logica del non condividere la propria posizione GPS sulle app fitness, versione e-commerce.

Una considerazione finale

Amazon non è il villain dell’articolo, e non lo è nemmeno Google né Meta. Sono aziende che operano dentro un modello di business che la maggior parte di noi accetta tacitamente ogni volta che clicca “accetta tutto” su un banner cookie. Il punto non è demonizzare il modello, ma capire come funziona il meccanismo, e in particolare capire che la frase “non vendiamo i tuoi dati” è formalmente vera ma racconta solo un quarto della storia.

L’altro tre quarti è che ogni tua azione su un sito di una certa dimensione viene osservata, registrata e interpretata da decine di soggetti diversi, ognuno dei quali costruisce una versione diversa di te a partire dagli stessi segnali. Bruno Scarpa lo riassume con una frase che vale la pena far girare:

l’algoritmo decide chi siamo e tenta di prevedere i nostri comportamenti classificandoci in modo sempre più sofisticato, e finisce col tenerci dentro a una bolla fatta sempre degli stessi prodotti collegati tra loro, che ci spingono a diventare esattamente come l’algoritmo ci immagina.

E qui c’è il vero punto. Non è la pubblicità in sé, non è nemmeno l’invasione della privacy nel senso ottocentesco del termine. È la consapevolezza di trovarsi dentro a un sistema che ti studia e ti propone in continuazione cose costruite su misura, un sistema che, quando funziona bene, ti fa risparmiare tempo e ti aiuta a scegliere, ma che, se non lo conosci, può anche farti vivere in una boccia per pesci, che invece di allargare le tue possibilità te le restringe.

La “resistenza ai cambiamenti” è un problema presente in ogni tipo di algoritmo di classificazione, da Amazon a Netflix.

La differenza fra allargare le tue possibilità e vivere in una bolla la fai tu, sapendo come funziona il meccanismo e quali leve hai a disposizione.

I dati non sono un sottoprodotto del servizio. Sono il servizio. E come ogni servizio, vale la pena capirlo prima di usarlo.