O AI Max ilustra a mudança económica da pesquisa paga
O desenvolvimento contínuo do AI Max da Google para campanhas de pesquisa demonstra a rapidez com que a pesquisa paga está a passar de uma gestão manual de palavras-chave para uma interpretação da intenção assistida por IA. Em abril de 2026, a Google assinalou o primeiro ano do AI Max ao anunciar funcionalidades adicionais de orientação e uma disponibilidade mais alargada. A importância para os profissionais de marketing reside menos no nome do produto do que na direção que este toma: as plataformas estão a utilizar cada vez mais a IA para identificar oportunidades de pesquisa relevantes para além das listas originais de palavras-chave do anunciante.
Isto pode ampliar o alcance e reduzir algum trabalho manual nas campanhas, mas também altera as competências exigidas aos profissionais de marketing. Quando mais decisões de segmentação e criativos são tomadas automaticamente, a qualidade dos dados fornecidos pelo anunciante torna-se mais importante. O conteúdo do site, os dados de conversão, as orientações criativas e os objetivos comerciais determinam cada vez mais o que o sistema é capaz de otimizar.
As páginas de destino estão a tornar-se tanto entradas para as máquinas como destinos para os clientes
Os sistemas de campanha baseados em IA analisam as páginas de destino para compreender o que uma empresa oferece e quais as pesquisas que podem ser relevantes. Uma página mal estruturada cria, por isso, dois problemas: os clientes têm dificuldade em compreender a oferta e a plataforma publicitária recebe informações menos precisas. As páginas de destino eficazes devem tornar explícitos o público, a proposta, os benefícios e a próxima ação.
Isto tem implicações que vão além da redação publicitária. A estrutura do produto e do serviço deve ser suficientemente clara para que os sistemas de pesquisa consigam distinguir entre ofertas diferentes. Um fornecedor de formação, por exemplo, beneficia de ter páginas distintas e substanciais para uma Academia, uma área de especialização e um curso individual. Esta hierarquia fornece tanto às pessoas como aos sistemas mais contexto do que uma única página genérica que contenha muitas ofertas não relacionadas.
A qualidade da conversão é mais importante do que o volume de conversões
A automação otimiza os resultados que consegue observar. Se uma empresa registar cada envio de formulário como um contacto igualmente valioso, o sistema poderá aprender a gerar pedidos de informação de baixo custo que raramente se convertem em receitas. Os anunciantes mais maduros devem, por isso, associar os dados das campanhas aos resultados comerciais subsequentes sempre que possível. Contactos qualificados, inscrições, compras e valor do cliente são indicadores mais fortes do que cliques ou interações superficiais.
É aqui que a integração de CRM e os dados próprios se tornam importantes. Quanto mais precisamente uma organização conseguir distinguir clientes valiosos de pedidos de informação de má qualidade, mais eficazmente os sistemas automatizados de lances e segmentação poderão aprender. Os requisitos de privacidade e proteção de dados continuam a ser centrais, mas os dados próprios de qualidade são cada vez mais um ativo competitivo.
A automação não elimina a necessidade de controlo
Uma das preocupações com as campanhas orientadas por IA é a perceção de perda de transparência. Os profissionais de marketing poderão não conseguir ver todas as decisões que o sistema toma, o que pode causar desconforto aos profissionais habituados a ter um controlo direto sobre os termos de pesquisa, os lances e os locais de exibição. As atualizações da Google em 2026 incluíram, por isso, funcionalidades adicionais de orientação concebidas para dar aos anunciantes maior influência sobre as mensagens, os indicadores de público e o comportamento das páginas de destino.
Esta é uma direção útil, porque a automação não deve ser confundida com abdicação. Os profissionais de marketing continuam a precisar de monitorizar o desempenho, rever os temas de pesquisa sempre que disponíveis, avaliar a qualidade da conversão e garantir que os requisitos da marca e regulamentares são respeitados. Nos setores regulados, os criativos automatizados devem ser verificados cuidadosamente, porque a responsabilidade pelas afirmações continua a ser do anunciante.
O papel do profissional de marketing está a mudar para a experimentação
À medida que as plataformas automatizam decisões mais rotineiras, o valor profissional reside cada vez mais no conceber de experiências úteis. Os profissionais de marketing podem comparar diferentes propostas, páginas de destino, temas criativos e modelos de conversão, ao mesmo tempo que permitem à plataforma otimizar a execução dentro desses testes. A questão estratégica passa a ser o que deve ser testado e como o sucesso deve ser medido.
Isto exige uma compreensão comercial mais ampla. Uma campanha que produza mais conversões não é automaticamente bem-sucedida se os clientes adicionais tiverem margens reduzidas ou baixa retenção. As decisões orçamentais devem, por isso, refletir a rentabilidade dos clientes e não apenas as métricas da plataforma.
A pesquisa orientada por IA também pode revelar nova procura. Se a correspondência automatizada identificar temas de pesquisa inesperados que produzam bons resultados, essas informações podem orientar o SEO, a estratégia de conteúdos e o desenvolvimento de produtos. A pesquisa paga torna-se uma fonte de inteligência de mercado, e não apenas um canal de compra de media.
Implicações para as PME
Para as PME, o AI Max pode reduzir a quantidade de otimização manual necessária e tornar a gestão de campanhas sofisticadas mais acessível. Isto é valioso quando não há um especialista em pesquisa dedicado. No entanto, as empresas mais pequenas precisam de uma disciplina particular, porque os orçamentos limitados podem ser rapidamente desperdiçados. Devem ser estabelecidos um acompanhamento de conversão claro, páginas de destino eficazes e objetivos realistas de custo de aquisição antes de se depender fortemente da automação.
A eBSI Digital Marketing Academy aborda estes desenvolvimentos focando-se nos princípios subjacentes à plataforma. Os sistemas de pesquisa continuarão a automatizar a segmentação e os lances, mas os profissionais de marketing ainda precisam de compreender os clientes, as ofertas, a medição e o valor comercial. A máquina pode explorar mais oportunidades; a empresa ainda tem de decidir quais as oportunidades que importam.
Conclusão
O AI Max deve, por isso, ser entendido como parte de uma mudança mais ampla, e não como uma funcionalidade autónoma. A pesquisa paga está a tornar-se um sistema em que a automação gere mais da execução, enquanto os profissionais humanos fornecem estratégia, qualidade de dados e direção criativa. Os profissionais de marketing que se adaptarem com sucesso não serão aqueles que fizerem o maior número de ajustes manuais, mas sim aqueles que fornecerem os objetivos mais claros e os dados de entrada mais precisos.
Fonte
Google, “AI Max Turns 1 with new ways to steer performance and expansion to more anunciantes”, 30 de abril de 2026.
A automação deve produzir aprendizagem organizacional
As campanhas de pesquisa orientadas por IA também podem revelar informações sobre a procura dos clientes que são úteis fora da publicidade. Se o sistema identificar novos temas de pesquisa que se convertam eficazmente, esses temas podem orientar o SEO, o desenvolvimento de cursos, a estrutura do site e as mensagens de vendas. Os profissionais de marketing devem, por isso, documentar o que as campanhas automatizadas descobrem, em vez de tratarem essa aprendizagem como exclusiva da plataforma.
Isto exige uma revisão regular. Uma campanha pode ter um bom desempenho numericamente, ao mesmo tempo que se desvia para pesquisas ou públicos que não se enquadram na direção estratégica da organização. A supervisão humana deve, por isso, examinar não apenas as métricas de eficiência, mas também a natureza da procura que está a ser captada. A automação é mais valiosa quando amplia a compreensão da organização sobre o mercado, bem como o seu alcance.
Os profissionais de marketing também devem manter um registo das principais alterações nas campanhas e das premissas estratégicas. Quando a plataforma realiza mais otimizações automaticamente, o contexto histórico torna-se importante para interpretar os resultados. Documentar as alterações nas definições de conversão, nas páginas de destino e nas prioridades comerciais torna mais fácil distinguir movimentos genuínos do mercado das alterações causadas pela própria configuração do anunciante.
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