Atualização baseada em inteligência artificial altera campanhas de busca e exige novas estratégias de controle, criativos, dados e mensuração.
Uma mudança importante no Google Ads começou a ganhar força em setembro e pode alterar a forma como empresas brasileiras estruturam campanhas de busca. O Google está avançando na migração de recursos tradicionais, como Dynamic Search Ads, recursos de criação automática de anúncios e determinadas configurações de correspondência ampla para o AI Max for Search, conjunto de ferramentas baseado em inteligência artificial. A empresa havia anunciado inicialmente a transição para setembro, mas posteriormente estendeu a migração automática dos Dynamic Search Ads para fevereiro de 2027, enquanto algumas outras configurações continuam entrando no processo em setembro. Google Ads – atualização para AI Max
Para profissionais de marketing, a principal dúvida não é apenas “o que mudou no Google Ads?”, mas se a inteligência artificial está passando a decidir mais partes da campanha e o que fazer para não perder controle sobre orçamento, público e conversões. A mudança acontece em um mercado no qual a IA já deixou de ser experimental: estudo de 2026 do IAB Brasil e da Nielsen aponta que a tecnologia está se consolidando como elemento estratégico da publicidade digital, mas também traz preocupações sobre autenticidade, homogeneização criativa e dependência das plataformas. IAB Brasil – Pesquisa sobre IA na publicidade digital 2026
O que muda no Google Ads com a chegada do AI Max?
O AI Max representa uma mudança de lógica nas campanhas de pesquisa porque amplia o uso de inteligência artificial para encontrar consultas relevantes, adaptar textos e explorar páginas de destino. Em vez de depender exclusivamente de uma estrutura rígida de palavras-chave escolhidas manualmente, o sistema combina informações fornecidas pelo anunciante com sinais de intenção e outros dados para encontrar oportunidades adicionais. O Google afirma que campanhas que utilizam o conjunto completo de recursos do AI Max registraram, em média, 7% mais conversões ou valor de conversão com CPA ou ROAS semelhante, embora esse resultado seja uma média divulgada pela própria plataforma e não uma garantia para todas as contas. Google – AI Max para campanhas de pesquisa
A mudança também altera o papel do gestor de tráfego. Em vez de gastar a maior parte do tempo apenas criando listas extensas de palavras-chave, o profissional passa a precisar trabalhar mais intensamente com objetivos de negócio, qualidade do site, sinais de conversão, criativos, páginas de destino e limites estratégicos para a automação. O próprio Google anunciou novas ferramentas de testes para setembro, permitindo comparar diferentes orçamentos e metas de retorno em campanhas de Search e avaliar como mudanças de escala podem afetar os resultados. Google Ads – novas ferramentas de testes e planejamento do AI Max
Isso é particularmente relevante para pequenas e médias empresas brasileiras. Uma loja virtual, clínica, escola, escritório ou empresa B2B que depende do Google para gerar leads pode ter acesso a uma capacidade de otimização que antes exigia uma estrutura muito maior de dados e gestão. Ao mesmo tempo, automatizar uma campanha sem compreender quais sinais estão orientando o algoritmo pode aumentar desperdícios, especialmente quando a conversão está mal configurada ou quando o objetivo da campanha não representa corretamente o que a empresa considera um cliente de qualidade.
Por isso, a primeira mudança estratégica é deixar de avaliar o Google Ads apenas pelo volume de cliques. Com sistemas mais automatizados, a qualidade dos dados enviados à plataforma se torna ainda mais importante. Se uma empresa informa como conversão apenas o preenchimento de qualquer formulário, por exemplo, a inteligência artificial pode buscar mais pessoas propensas a preencher formulários, mas não necessariamente consumidores com intenção real de compra.
Por que a IA está assumindo mais decisões na publicidade digital?
O avanço do AI Max faz parte de uma transformação mais ampla da publicidade digital. O IAB Brasil, em parceria com a Nielsen, identificou em sua pesquisa de 2026 que a inteligência artificial já funciona como um pilar estratégico no setor, ao mesmo tempo em que a adoção da tecnologia levanta discussões sobre capacitação, investimentos, autenticidade das marcas e dependência funcional. A entidade também mantém uma frente específica para discutir aplicações de IA em publicidade e boas práticas para o mercado. Pesquisa IAB Brasil/Nielsen sobre IA na publicidade digital Comitê de Inteligência Artificial do IAB Brasil
Essa transformação acontece porque a jornada de compra está ficando mais difícil de prever. O consumidor pode pesquisar um produto no Google, assistir a vídeos, conversar com uma ferramenta de IA, visitar um marketplace e só depois realizar a compra. Para uma plataforma de anúncios, trabalhar com sinais variados de intenção pode ser mais eficiente do que depender de uma lista fixa de palavras-chave. O desafio para o anunciante passa a ser fornecer dados confiáveis e uma proposta comercial clara para que a automação tenha condições de encontrar oportunidades relevantes.
O Google também está avançando para uma publicidade mais integrada às experiências de inteligência artificial. A empresa informou que vem testando formatos comerciais no AI Mode do Search, incluindo anúncios relacionados a produtos e ofertas direcionadas durante momentos de consideração de compra. A própria companhia descreve o chamado comércio agentivo como uma tendência que pode mudar a jornada desde a descoberta até a decisão, colocando plataformas de IA cada vez mais próximas da etapa de compra. Google – experiências comerciais e comércio agentivo em 2026
Para o profissional brasileiro, isso significa que SEO, mídia paga, conteúdo e experiência de usuário tendem a ficar ainda mais conectados. Uma página mal estruturada pode prejudicar tanto a conversão de uma campanha quanto a capacidade dos sistemas automatizados de compreender uma oferta. Da mesma forma, anúncios genéricos podem perder força quando algoritmos conseguem personalizar mensagens com base em diferentes sinais de intenção.
A questão, entretanto, não é entregar toda a estratégia para a IA. A automação pode executar, testar e identificar padrões, mas posicionamento de marca, diferenciação, definição de público, margem de lucro e critérios de qualidade continuam sendo decisões empresariais. Para negócios digitais, a vantagem competitiva tende a estar menos em “usar IA” e mais em saber quais decisões devem ser automatizadas e quais precisam continuar sob supervisão humana.
O que empresas e profissionais devem fazer para se adaptar?
A adaptação ao AI Max começa pela revisão da estrutura de mensuração. Antes de ampliar a automação, o anunciante precisa verificar se eventos importantes estão configurados corretamente, se as conversões representam objetivos comerciais reais e se existe integração adequada entre publicidade, site, CRM ou plataforma de vendas. Quanto melhor for o sinal fornecido ao sistema, maior a possibilidade de a automação trabalhar em direção ao resultado que realmente importa para a empresa.
Outro cuidado envolve o conteúdo dos anúncios e das páginas. O AI Max utiliza informações do próprio negócio para encontrar oportunidades e adaptar elementos da campanha, o que aumenta a importância de títulos, descrições, ofertas, páginas de produto e informações institucionais consistentes. O profissional não deveria interpretar a automação como autorização para abandonar a criatividade; ao contrário, quanto maior a capacidade técnica de personalização, maior tende a ser o valor de uma proposta de marca realmente diferenciada.
Também é necessário estabelecer limites. Controles de marca, localização, objetivos, orçamento e orientações de texto continuam sendo elementos relevantes para impedir que a automação se afaste do posicionamento comercial. O Google destaca que o AI Max oferece controles relacionados a marca, localização e diretrizes de texto, justamente para permitir que anunciantes orientem a inteligência artificial com maior precisão. Google Ads – controles do AI Max
A questão ética também ganhou peso. Em maio de 2026, o CONAR atualizou seu Guia de Marketing e Publicidade por Influenciadores Digitais e incluiu orientações específicas sobre uso de inteligência artificial na publicidade, além de transparência, identificação publicitária, veracidade e governança. O Código Brasileiro de Autorregulamentação Publicitária também estabelece responsabilidades para anunciante, agência e veículo, o que significa que utilizar ferramentas automatizadas não elimina a responsabilidade humana sobre aquilo que é divulgado. CONAR – atualização do Guia de Marketing e Publicidade por Influenciadores Código Brasileiro de Autorregulamentação Publicitária
Para empreendedores, a principal lição é que a automação não deve ser confundida com estratégia. O profissional que apenas ativa recursos de IA e acompanha cliques pode perder controle sobre rentabilidade, enquanto quem combina automação com dados próprios, boas páginas, posicionamento e mensuração tende a extrair mais valor da tecnologia. A mudança do Google Ads é, portanto, menos sobre o desaparecimento do gestor de tráfego e mais sobre a transformação de suas responsabilidades.
A publicidade digital está entrando em uma fase em que as plataformas conseguem tomar uma parcela crescente das decisões operacionais. Para empresas brasileiras, isso pode significar campanhas mais eficientes, mas também maior dependência de dados, algoritmos e regras definidas pelas grandes plataformas. O AI Max mostra que o caminho já está sendo construído: o trabalho repetitivo tende a ser automatizado, enquanto estratégia, criatividade, mensuração e responsabilidade ganham importância. Quem se adaptar não será necessariamente quem produzir mais anúncios com IA, mas quem conseguir usar a tecnologia para transformar dados em decisões comerciais melhores, sem abrir mão do controle sobre a marca e sobre o resultado final.
