Google amplía AI Max mientras la automatización sube un peldaño más en la compra publicitaria
Google sigue empujando su estrategia publicitaria hacia una lógica más automatizada y más basada en IA. La compañía ha ampliado el alcance de AI Max, su producto publicitario impulsado por inteligencia artificial, y lo ha llevado más allá de search para incluir también shopping y travel, al tiempo que introduce nuevos controles pensados para que los anunciantes puedan orientar mejor la automatización.
Las novedades se articulan en tres frentes. El primero es la expansión a shopping y travel, con la idea de consolidar formatos y campañas antes más fragmentados dentro de una única interfaz. En el caso de retail, AI Max utilizará los feeds de Merchant Center para emparejar anuncios con búsquedas más complejas y conversacionales, es decir, consultas más cercanas a la fase de descubrimiento que a una intención de producto totalmente definida.
El segundo elemento es AI Brief, una especie de capa de control en lenguaje natural que permite a los anunciantes describir mensajes, límites de segmentación o restricciones de audiencia sin tener que construir manualmente listas de keywords y exclusiones. El tercero es la expansión dinámica de la final URL, mediante la cual Google selecciona la landing page que considera más relevante para cada consulta, junto con nuevos disclaimers de texto pensados para reforzar el cumplimiento en categorías reguladas.
Lo importante no es solo el lanzamiento de nuevas funciones, sino el cambio de lógica que representan. AI Max se aleja de inputs tradicionales como keywords o URLs fijas para apoyarse más en modelos de intención. Según Google, el sistema está diseñado para interpretar consultas más largas y sofisticadas, formuladas en lenguaje natural, que cada vez son más difíciles de gestionar de forma manual dentro de una estructura clásica de campañas.
Ese cambio refleja una transformación más amplia: search deja de ser solo un ejercicio de concordancia entre palabras clave y empieza a parecerse más a una interpretación probabilística de la intención del usuario. Con esta actualización, Google quiere ampliar lo que sus ejecutivos denominan el “aperture” de las campañas, es decir, abrirlas a un universo más amplio de consultas y optimizar no solo hacia clics, sino hacia resultados de más valor, como el lifetime value.
Para los anunciantes, eso desplaza la gestión de campañas hacia un nivel más alto. Su papel ya no pasa tanto por definir keywords, placements o pujas una a una, sino por alimentar a la plataforma con objetivos, señales de datos, límites creativos e intención de audiencia, para que después sea la IA la que traduzca esas instrucciones en decisiones de compra en tiempo real.
Google insiste en presentar AI Max como una herramienta opcional y no como un sustituto total del control manual. La compañía subraya que sigue habiendo margen para dirigir campañas y fijar restricciones, especialmente en aspectos sensibles como mensajes, matching o cumplimiento normativo. Pero la dirección general parece clara: menos operativa táctica y más supervisión del sistema.
En ese sentido, AI Brief resulta especialmente relevante porque anticipa un cambio en el workflow publicitario. Lo que antes requería construir listas, reglas y configuraciones manuales empieza a convertirse en un sistema basado en prompts, donde el anunciante describe qué quiere conseguir y bajo qué condiciones. La compra de medios se acerca así a una lógica más parecida a la de la prompt engineering que a la de la configuración clásica de campañas.
AI Max convivirá con productos ya existentes como Performance Max, aunque la diferencia entre ambos parece estar cada vez menos en capacidades radicalmente distintas y más en el grado de control que conserva el anunciante. Mientras Performance Max sigue representando la automatización total y cross-channel, AI Max se posiciona como una opción intermedia: la misma base de IA, pero aplicada a entornos más acotados como search o shopping.
Google sigue empujando la automatización publicitaria. La cuestión ya no es solo cómo optimizar campañas con IA, sino cómo redefinir el papel del marketer en un entorno donde la ejecución queda cada vez más en manos de la plataforma y el valor diferencial pasa a estar en los inputs, los datos y los límites que se le dan al sistema.