O Google Ads anunciou em 26 de agosto de 2026 novas ferramentas para testar e planejar a expansão de campanhas de pesquisa com AI Max. A principal mudança permitirá comparar diferentes orçamentos e metas de retorno sobre investimento em várias campanhas dentro de um único teste A/B.

O recurso começará a ser distribuído em setembro. A plataforma também ampliou os experimentos do AI Max para preservar controles de marca e localização durante os testes e atualizou o Performance Planner para aplicar, com um clique, sugestões de orçamento ou lance em campanhas ativas.

Para uma pequena ou média empresa, a novidade é relevante porque mexe na decisão mais sensível da mídia paga: quando aumentar a verba sem transformar uma campanha eficiente em uma campanha apenas maior e mais cara.

O Google oferece mais instrumentos para estimar e testar essa decisão, mas não elimina o risco. Previsão não é promessa, e um experimento só produz uma resposta útil quando a conversão, a meta financeira e a comparação foram configuradas corretamente.

O que o Google Ads anunciou

O novo teste A/B foi apresentado como uma forma de avaliar diferentes combinações de orçamento e meta de ROI em várias campanhas de pesquisa ao mesmo tempo. Segundo o Google, o objetivo é mostrar como a expansão das campanhas pode afetar o resultado financeiro.

Hoje, os experimentos simplificados do AI Max dividem tráfego e orçamento dentro de uma campanha existente. Uma parte funciona como controle, com o AI Max desativado, e a outra como tratamento, com o recurso ativado. Ao manter as duas condições na mesma campanha, o Google afirma reduzir erros de sincronização e encurtar o período de aprendizado em comparação com experimentos que exigem uma cópia completa da campanha.

A novidade anunciada para setembro amplia a lógica para uma decisão que frequentemente envolve um conjunto de campanhas: testar orçamento e objetivo de retorno antes de levar a mudança para toda a operação.

O comunicado é curto e ainda não detalha critérios de elegibilidade, duração mínima, mercados ou contas que receberão o teste primeiro. Por isso, empresas brasileiras devem tratar setembro como início de distribuição, não como garantia de disponibilidade imediata em todas as contas.

O que é o AI Max para campanhas de pesquisa

O AI Max é um conjunto de recursos de inteligência artificial para campanhas de pesquisa. Ele combina duas frentes principais:

  • correspondência de termos de pesquisa, que amplia as oportunidades além das palavras-chave já cadastradas;
  • otimização de ativos, que pode adaptar textos e direcionar o clique para páginas consideradas mais relevantes.

O produto também inclui controles de marca, URL e localização para limitar onde e como a campanha pode aparecer. A proposta é encontrar novas buscas e ajustar a mensagem ao contexto sem retirar totalmente a capacidade de controle do anunciante.

Em 2025, quando apresentou o AI Max, o Google informou que anunciantes que o ativavam obtinham tipicamente 14% mais conversões ou valor de conversão com CPA ou ROAS semelhante. Nas campanhas em que mais de 70% das conversões ou do valor vinham de palavras-chave de correspondência exata ou de frase, o aumento típico informado foi de 27%.

Esses números são dados internos do Google e não constituem previsão para uma conta específica. Resultado depende de mercado, histórico, qualidade dos dados, oferta, página de destino e configuração da campanha.

Por que o teste multcampanha importa para uma PME

Em uma operação pequena, orçamento costuma ser distribuído entre campanhas de marca, produtos, serviços, regiões ou etapas diferentes do funil. Aumentar apenas o limite diário de uma campanha pode deslocar a demanda, encarecer conversões e alterar a relação entre esses grupos.

O teste multcampanha pode aproximar a avaliação da forma como o caixa é realmente administrado: como um portfólio. Em vez de perguntar apenas “quanto mais esta campanha consegue gastar?”, o gestor poderá testar uma combinação de verba e meta de retorno para várias campanhas relacionadas.

Isso é especialmente útil em três situações:

  • a empresa quer aumentar investimento depois de um período estável;
  • há campanhas limitadas por orçamento que atendem ao mesmo objetivo comercial;
  • o negócio precisa redistribuir verba entre linhas de produto, unidades ou regiões.

A mudança também ajuda a reduzir uma prática comum e arriscada: elevar orçamento e relaxar meta de ROAS simultaneamente sem um desenho de comparação. Quando várias mudanças entram juntas na conta, fica difícil saber qual delas elevou volume, custo ou lucro.

Controles de marca e localização entram no experimento

O Google também informou que os experimentos do AI Max passam a aceitar configurações específicas de marca e localização. Isso permite testar a expansão da inteligência artificial sem abrir mão desses limites durante a comparação.

Para uma PME, esse detalhe pode ser mais importante do que parece. Uma empresa local precisa distinguir uma busca feita por alguém dentro da área atendida de uma busca que apenas menciona a cidade. Um negócio que vende marcas específicas também pode precisar incluir ou excluir determinados nomes para evitar tráfego incompatível com sua oferta.

A documentação atual dos experimentos explica que inclusões e exclusões de marca configuradas no teste se aplicam aos grupos de controle e tratamento durante sua duração. Isso preserva uma base comparável, mas exige atenção: alterar a regra nos dois lados pode mudar o comportamento geral da campanha, mesmo antes de concluir se o AI Max trouxe ganho.

O teste deve ser revisado como um desenho inteiro, não apenas como um botão ligado de um lado e desligado do outro.

Performance Planner pode aplicar mudanças em campanhas ativas

Outra atualização anunciada já aparece na documentação do Performance Planner. A ferramenta projeta como mudanças de orçamento, lance e objetivo podem afetar métricas e desempenho, usando simulações de leilões recentes, sazonalidade, concorrência e página de destino.

Agora, depois de gerar uma previsão, o usuário pode selecionar Aplicar alterações sugeridas, revisar os ajustes por campanha e implementá-los diretamente nas campanhas ativas. É possível desmarcar campanhas antes da confirmação, e o histórico da mudança fica disponível em ações em massa.

A agilidade vem acompanhada de um risco operacional. Uma sugestão pode alterar verba ou lance de várias campanhas em segundos. O botão reduz o trabalho manual, mas também encurta o intervalo que antes obrigava a equipe a conferir cada ajuste.

Antes de aplicar, a empresa deve registrar o cenário atual, validar a meta de conversão usada na previsão e excluir campanhas cuja mudança não faça sentido comercial. O próprio Google informa que as projeções são atualizadas diariamente e usam, em geral, os últimos sete a dez dias. Uma promoção atípica, falta de estoque ou mudança recente no site pode tornar essa janela pouco representativa.

O que não deve ser automatizado na decisão de verba

O Google Ads otimiza para os sinais que recebe. Se a conta registra qualquer envio de formulário como conversão, o sistema pode encontrar mais formulários sem encontrar mais clientes. Se receita, margem ou qualidade do lead não voltam para a plataforma, a meta de ROI fica apoiada em uma visão incompleta do negócio.

Antes de testar expansão, a PME precisa conferir quatro pontos:

1. A conversão representa valor real

Uma venda, uma oportunidade qualificada ou um agendamento comparecido são sinais melhores do que um clique em botão ou uma página visitada. Eventos intermediários podem ajudar no diagnóstico, mas não deveriam comandar sozinhos uma decisão de escala.

2. A meta considera margem e capacidade

ROAS alto não significa lucro automaticamente. Impostos, frete, comissão, inadimplência e custo de atendimento precisam caber na conta. Também não faz sentido escalar leads se a equipe comercial não consegue responder no prazo.

3. O período do teste evita exceções

Feriados, promoções, ruptura de estoque e mudanças grandes na concorrência podem distorcer o resultado. O experimento deve durar o suficiente para atravessar variações normais do negócio e acumular conversões relevantes.

4. A página de destino está preparada

Encontrar mais buscas não corrige uma página lenta, uma oferta confusa ou um formulário que falha no celular. A expansão de alcance pode apenas enviar mais pessoas para o mesmo gargalo.

Como preparar a conta para o novo teste

O recurso multcampanha ainda será distribuído, mas a empresa pode organizar os dados agora.

Primeiro, agrupe campanhas que perseguem o mesmo resultado econômico. Não coloque no mesmo raciocínio uma campanha de venda direta e outra de reconhecimento se elas não compartilham meta, prazo e forma de atribuição.

Depois, registre uma linha de base das últimas semanas: investimento, conversões, receita ou valor, CPA, ROAS e qualidade comercial. Separe oscilações causadas por promoção, sazonalidade ou problema de operação.

Em seguida, defina a hipótese em linguagem simples. Um exemplo útil seria: “aumentar em 20% o orçamento deste grupo, mantendo a meta mínima de retorno, gera mais vendas sem ultrapassar o custo aceitável”. A porcentagem é apenas ilustrativa; deve refletir caixa, margem e volume disponível em cada empresa.

Por fim, determine antes do início o que levará a aplicar, rejeitar ou repetir o teste. Sem esse critério, o gestor tende a aceitar o resultado que confirma sua expectativa.

Leitura da AgenciAR: o avanço é testar a escala, não terceirizar a decisão

O ponto mais relevante do anúncio não é o AI Max ganhar mais um recurso de automação. É o Google reconhecer que ativar inteligência artificial e aumentar verba são decisões que precisam de evidência comparável.

Para a PME, isso pode diminuir a distância entre um palpite de crescimento e um teste controlado. Mas a plataforma continua enxergando somente os dados enviados a ela. Não conhece, por conta própria, a margem líquida, o estoque parado, a capacidade do vendedor, a taxa de cancelamento ou o custo de atender um cliente ruim.

A melhor forma de usar as novas ferramentas é dividir responsabilidades. O Google pode simular leilões, distribuir tráfego e medir o comportamento das campanhas. A empresa precisa definir qual conversão importa, quanto pode pagar por ela e em que momento o volume adicional deixa de ser saudável.

O novo teste será valioso quando funcionar como uma etapa de governança: experimentar em escala limitada, confrontar a previsão com o resultado real e só então ampliar investimento. Usá-lo como autorização automática para gastar mais seria confundir capacidade de execução com decisão de negócio.

Referências oficiais

Por que esta pauta importa agora

A pauta combina uma novidade oficial do dia com uma dor permanente do dono de PME: decidir se há espaço para investir mais em mídia sem perder eficiência. O ângulo da AgenciAR é tratar teste e previsão como instrumentos de controle financeiro, não como promessa de crescimento automático.

Ela ajuda o leitor que já anuncia no Google e está avaliando automação ou expansão de verba a avançar para uma decisão baseada em hipótese, conversão confiável e limite econômico claro.

Perguntas frequentes

Quando o novo teste de orçamento do AI Max estará disponível?

O Google informou que a distribuição começará em setembro de 2026. O anúncio não apresenta um cronograma por país ou conta, portanto a função pode aparecer gradualmente no Brasil.

O teste aumenta o orçamento automaticamente?

O anúncio descreve um teste A/B para comparar orçamentos e metas de ROI. Aplicar mudanças em campanhas ativas é uma etapa separada. No Performance Planner, as sugestões podem ser aplicadas com um clique após revisão e confirmação do usuário.

É preciso ativar o AI Max em toda a campanha para testar?

Nos experimentos atuais, o tráfego e o orçamento são divididos dentro da campanha: uma parte mantém o AI Max desligado e outra o utiliza. Ao final, o anunciante decide se aplica a configuração, salvo quando escolhe previamente a aplicação automática de resultados favoráveis.

A previsão do Performance Planner garante o resultado?

Não. A ferramenta simula cenários com dados recentes e variáveis de mercado, mas o desempenho real pode mudar com concorrência, sazonalidade, oferta, site e qualidade da mensuração.

Qual indicador uma PME deve usar para decidir se escala?

O indicador deve refletir o resultado econômico: custo por venda ou oportunidade qualificada, receita, margem e capacidade de atendimento. Cliques e formulários brutos ajudam a diagnosticar, mas podem levar a uma expansão ruim quando não representam clientes reais.