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Google Ads, AI Max, Search Ads, IA

Google deja probar AI Max con presupuestos y ROI distintos antes de entregarle más campañas

Desde septiembre, Google Ads permitirá comparar presupuestos y objetivos de ROI en varias campañas Search dentro de un mismo experimento de AI Max.

Google deja probar AI Max con presupuestos y ROI distintos antes de entregarle más campañas

Desde septiembre, Google Ads permitirá comparar presupuestos y objetivos de ROI en varias campañas Search dentro de un mismo experimento de AI Max.

Qué pasó

  • Google anunció nuevas pruebas A/B para AI Max, su capa de automatización para campañas de búsqueda.
  • Desde septiembre, los anunciantes podrán comparar diferentes presupuestos y objetivos de retorno sobre la inversión (ROI) en múltiples campañas Search dentro de un solo experimento.
  • Las pruebas podrán conservar controles de marca y ubicación, dos restricciones relevantes para empresas que no pueden dejar toda la expansión de tráfico a la automatización.
  • Performance Planner también permitirá proyectar cambios de puja o presupuesto y aplicarlos directamente a las campañas.

Por qué importa

  • Para quienes administran inversión relevante en Search, la discusión deja de ser “IA sí o no”. Google está construyendo el mecanismo para responder una pregunta bastante más útil: cuánto dinero adicional merece la automatización y bajo qué retorno.
  • Mantener controles de marca y geografía durante un experimento hace la comparación más limpia. Hasta ahora, probar automatización podía significar cambiar al mismo tiempo demasiadas variables y después atribuirle el resultado a la IA por descarte.
  • Para equipos pequeños, aplicar recomendaciones desde el planificador reduce trabajo operativo. También reduce la distancia entre una sugerencia y gastar dinero. Conviene que alguien siga leyendo antes de hacer clic.

Qué viene

  • Las pruebas multicampaña con distintos presupuestos y objetivos de ROI comienzan a desplegarse en septiembre de 2026.
  • Los controles de marca y ubicación estarán disponibles dentro de los experimentos de AI Max.
  • Performance Planner seguirá integrando recomendaciones aplicables directamente a campañas existentes.

La automatización publicitaria está entrando en una etapa menos vistosa y más seria: ya no basta con generar anuncios. Tiene que demostrar que merece el siguiente peso del presupuesto.

Fuentes

*Editado por Rodrigo Cornejo.*

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