O Google anunciou em 20 de agosto uma nova etapa dos testes do AI Max para campanhas de Pesquisa. A partir de setembro, anunciantes poderão comparar mudanças de orçamento e metas de retorno em várias campanhas dentro de um único teste A/B. A plataforma também ampliou os controles usados durante os experimentos e aproximou o Performance Planner da execução: uma projeção de orçamento ou lance poderá ser aplicada à campanha em um clique.

Para uma pequena empresa, a novidade resolve um problema real. Testar automação no Google Ads costuma exigir configuração, disciplina e volume de dados que nem toda conta tem. O novo fluxo reduz parte desse trabalho e permite avaliar o AI Max com controles de marca e localização ativos.

Isso não significa que o Google passou a decidir com segurança quanto uma empresa deve investir. O sistema facilita a comparação; a responsabilidade por definir hipótese, margem, conversão e limite de risco continua com o anunciante.

O que mudou nos testes do Google Ads

O principal anúncio é um teste A/B capaz de comparar diferentes orçamentos e metas de retorno sobre o investimento em várias campanhas de Pesquisa ao mesmo tempo. Segundo o Google, o recurso começa a ser distribuído em setembro de 2026 e deve mostrar como a ampliação do investimento afeta o resultado do negócio.

O Google também atualizou os experimentos do AI Max. Em vez de copiar a campanha e criar estruturas separadas, o teste divide tráfego e orçamento entre duas partes da campanha existente:

  • o grupo de controle mantém o AI Max desligado;
  • o grupo de teste usa o AI Max com as configurações escolhidas;
  • os resultados aparecem na área de Experimentos;
  • ao final, o anunciante pode aplicar a configuração testada ou voltar ao estado anterior.

O AI Max combina dois grupos principais de recursos: expansão da correspondência de termos de pesquisa e otimização de ativos. No tratamento, o Google pode ampliar as consultas alcançadas, adaptar textos e direcionar o clique para uma página considerada mais relevante no site.

A documentação permite retirar partes dessa automação. É possível desativar a personalização de texto, a expansão de URL final e, depois da criação do experimento, ajustar a correspondência em nível de grupo de anúncios. Inclusões e exclusões de marca também podem ser configuradas para proteger tráfego sensível.

Por que a novidade interessa a uma PME

Contas menores costumam ter duas restrições: pouco tempo para operar campanhas e pouco volume para aprender com testes complexos. O novo fluxo ataca a primeira restrição. Ele organiza controle e tratamento dentro da campanha e reduz problemas de sincronização entre estruturas copiadas.

O benefício potencial é testar o ganho da IA antes de ativá-la em toda a conta. Uma empresa de serviços pode verificar se a expansão encontra buscas novas sem atrair consultas irrelevantes. Um e-commerce pode avaliar se o aumento de orçamento preserva retorno ou apenas compra mais receita com margem menor.

A segunda restrição, porém, permanece. Um teste simples de configurar ainda pode ser inconclusivo quando há poucas conversões, rastreamento incompleto ou grande variação no tíquete. A própria central de ajuda do Google recomenda deixar experimentos sem resultado conclusivo rodarem por quatro a seis semanas, ou mais quando necessário.

Para a PME, facilidade de ativação não deve ser confundida com velocidade de aprendizado. Quanto menor o volume, mais importante é testar uma mudança por vez e escolher uma conversão que represente valor real.

Controles de marca e localização reduzem um risco importante

O avanço mais útil para negócios locais e marcas pequenas talvez não seja o botão de teste, mas a possibilidade de manter limites durante o experimento. O Google diz que os novos recursos permitem testar o AI Max com configurações específicas de marca e localização.

Na prática, uma clínica pode impedir que o teste extrapole a região atendida. Uma empresa com tráfego de marca valioso pode usar inclusões ou exclusões para evitar que a automação misture a procura pelo próprio nome com a aquisição de novos clientes.

Há um detalhe operacional relevante: controles de marca adicionados na configuração do experimento são aplicados aos grupos de controle e tratamento durante o teste. Isso ajuda a manter a comparação coerente, mas exige registrar o estado anterior da campanha para entender o que será removido ou restaurado ao final.

Também existem limitações. O novo fluxo pode não aceitar campanhas com Rede de Display ativada, orçamento compartilhado, estratégia de lance em portfólio, exploração de lances ou outro experimento em andamento. Contas com configurações legadas podem precisar de uma campanha nova para testar.

Performance Planner ficou mais perto da execução

O Google informou que o Performance Planner agora permite projetar como mudanças em orçamento ou metas de lance podem afetar campanhas existentes e aplicar a sugestão diretamente.

Essa passagem rápida da simulação para a execução economiza cliques, mas aumenta a importância de revisar premissas. Uma projeção usa histórico e modelos para estimar um cenário; ela não conhece a margem de cada produto, a capacidade de atendimento, a sazonalidade fora do histórico ou a qualidade dos leads recebidos pelo comercial.

A leitura da AgenciAR é que o planejador deve funcionar como uma hipótese financeira, não como autorização automática de gasto. Antes de aplicar uma recomendação, a PME precisa converter a meta da plataforma em uma pergunta de negócio: quantas vendas adicionais cabem na operação e qual custo máximo ainda preserva margem?

Como testar o AI Max sem colocar o orçamento no escuro

O primeiro passo é escolher uma campanha estável, com conversões bem configuradas e volume suficiente. Campanhas recém-criadas, promoções muito curtas ou operações com rastreamento quebrado produzem uma base ruim para comparação.

Depois, registre uma hipótese simples. Por exemplo: "ativar o AI Max pode aumentar leads qualificados sem elevar o custo por venda acima de R$ 180". Essa frase obriga a empresa a definir o limite comercial antes de ver os números da plataforma.

Durante o teste, acompanhe pelo menos:

  • custo por conversão e taxa de conversão;
  • receita ou valor de conversão, quando disponível;
  • termos de pesquisa incrementais e sua relevância;
  • páginas de destino usadas pelo AI Max;
  • participação de tráfego de marca;
  • qualidade do lead e taxa de fechamento fora do Google Ads.

Evite mudar oferta, landing page, região, verba e criativos ao mesmo tempo. Se várias peças mudarem juntas, o relatório pode apontar um vencedor sem explicar qual decisão gerou o ganho.

Também vale desativar a aplicação automática do resultado no primeiro experimento. A documentação permite aplicar as mudanças automaticamente quando o resultado for favorável, mas uma PME deve conferir margem, qualidade dos contatos e capacidade operacional antes de transformar o teste em configuração permanente.

Leitura da AgenciAR: testar IA ficou mais fácil, interpretar continua sendo o trabalho difícil

O anúncio é relevante porque o Google começa a tratar a automação como algo que pode ser comparado com controles mais claros, não apenas ativado por recomendação. Para pequenas empresas, isso cria uma rota mais responsável de adoção do AI Max.

O risco muda de lugar. Antes, parte do perigo estava em configurar mal estruturas duplicadas. Agora, o maior risco é aceitar como verdade um teste com pouco volume, conversão errada ou objetivo distante do caixa.

Uma campanha pode gerar mais formulários e ainda piorar vendas. Pode ampliar receita e reduzir margem. Pode mostrar um retorno favorável porque recebeu tráfego de marca que já existia. Nenhum fluxo simplificado resolve essas distorções sozinho.

O melhor uso da novidade é experimental: selecionar uma campanha madura, preservar os limites de marca e localização, definir a métrica comercial e revisar os termos e leads gerados. A IA pode ajudar a encontrar demanda; a empresa ainda precisa provar que essa demanda paga a conta.

Fontes consultadas

Perguntas frequentes

Quando os novos testes de orçamento e ROI chegam ao Google Ads?

O Google informou que o recurso começa a ser distribuído em setembro de 2026. A disponibilidade pode aparecer de forma gradual entre contas elegíveis.

O teste do AI Max exige criar uma cópia da campanha?

No novo fluxo, não. O Google divide tráfego e orçamento entre controle e tratamento dentro da campanha existente. Experimentos personalizados com campanhas separadas continuam disponíveis para quem precisa desse desenho.

É possível testar o AI Max mantendo exclusões de marca?

Sim. A documentação permite configurar inclusões e exclusões de marca no experimento. Esses controles valem para controle e tratamento durante o teste.

O Google aplica automaticamente a configuração vencedora?

Isso é opcional. O anunciante pode habilitar a aplicação automática quando o resultado for favorável ou revisar o teste e aplicar manualmente depois.

Quanto tempo um teste deve rodar?

Depende do volume de tráfego e conversões. O Google recomenda que testes ainda inconclusivos rodem por pelo menos quatro a seis semanas, podendo exigir mais tempo. Uma conta pequena deve priorizar qualidade de conversão e estabilidade antes da duração mais curta possível.