Google Ads ampliará las capacidades de AI Max para campañas de búsqueda con nuevas herramientas destinadas a comprobar cómo afectan los cambios de presupuesto y los objetivos de rentabilidad al rendimiento de la publicidad. La principal novedad permitirá realizar pruebas A/B con diferentes presupuestos y objetivos de ROI en varias campañas de búsqueda al mismo tiempo, facilitando que los anunciantes evalúen el impacto económico de aumentar la inversión antes de modificar definitivamente sus campañas.
La función comenzará a desplegarse en septiembre y amplía los experimentos que Google Ads ya ofrece dentro de AI Max. Hasta ahora, estas pruebas estaban orientadas principalmente a comparar el funcionamiento de las capacidades de inteligencia artificial frente a la configuración habitual de una campaña. Con la actualización, los responsables de SEM podrán utilizar los experimentos también para analizar decisiones relacionadas con la inversión y los objetivos de rendimiento.
El cambio introduce una herramienta especialmente relevante para los equipos de performance marketing, donde incrementar el presupuesto no garantiza necesariamente un crecimiento proporcional de las conversiones, las ventas o el retorno publicitario.
Google Ads permitirá medir qué ocurre al aumentar la inversión
La nueva modalidad permitirá establecer distintos presupuestos y objetivos de retorno sobre la inversión en varias campañas de búsqueda y compararlos mediante una única prueba A/B.
Según Google, el objetivo es que los anunciantes puedan observar de forma más precisa cómo afecta el escalado de sus campañas a los resultados del negocio.
Esto puede simplificar una de las decisiones más habituales dentro de la gestión de Google Ads. Cuando una campaña obtiene buenos resultados, una posible estrategia consiste en incrementar progresivamente su presupuesto para conseguir más conversiones. Sin embargo, aumentar la inversión puede modificar el coste por adquisición, el retorno sobre el gasto publicitario y el volumen de usuarios a los que es posible llegar manteniendo los mismos niveles de rentabilidad.
Los nuevos experimentos permiten introducir una capa de medición antes de aplicar esos cambios de forma generalizada.
En lugar de modificar directamente los presupuestos y comparar posteriormente los resultados con periodos anteriores, los anunciantes podrán utilizar una prueba controlada para analizar las diferencias entre configuraciones.
Este sistema también reduce algunos de los factores externos que pueden dificultar las comparaciones temporales, como cambios en la demanda, estacionalidad, comportamiento de los usuarios o variaciones en el mercado publicitario.
Los experimentos podrán utilizar varias campañas
Uno de los elementos destacados de la actualización es la posibilidad de probar diferentes presupuestos y objetivos de ROI en múltiples campañas de búsqueda dentro del mismo experimento.
Esta opción puede resultar especialmente útil para cuentas publicitarias que distribuyen su inversión entre numerosas campañas y necesitan evaluar una estrategia global de crecimiento.
Google Ads ya utiliza los experimentos como mecanismo para comparar distintas configuraciones antes de aplicarlas definitivamente. En el caso concreto de AI Max, Google explica que estos experimentos desvían tráfico y presupuesto dentro de una campaña existente, en lugar de exigir la creación de una copia independiente de la campaña para ejecutar la prueba.
El sistema busca ofrecer resultados con mayor rapidez y reducir algunos errores habituales derivados de la configuración de experimentos tradicionales.
Los responsables de publicidad podrán utilizar los datos obtenidos para decidir si mantener su estrategia actual, incrementar la inversión o modificar sus objetivos de rentabilidad.
AI Max incorpora controles de marca y ubicación en las pruebas
Google también ampliará los controles disponibles dentro de los experimentos de AI Max.
Las nuevas capacidades permitirán realizar pruebas manteniendo activados determinados controles relacionados con marcas y ubicaciones, dos elementos relevantes para anunciantes que necesitan limitar dónde pueden aparecer sus anuncios o con qué búsquedas pueden relacionarse.
Hasta ahora, este tipo de restricciones podía dificultar la realización de determinados experimentos. La actualización permite mantener esas condiciones mientras se comprueba el impacto de AI Max.
Para los equipos de SEM, estos controles permiten probar la automatización sin renunciar necesariamente a determinadas reglas establecidas previamente dentro de la estrategia publicitaria.
El cambio responde a uno de los retos asociados a la creciente automatización de Google Ads. Las herramientas basadas en inteligencia artificial buscan ampliar el alcance de las campañas y localizar nuevas oportunidades de conversión, pero los anunciantes siguen necesitando establecer límites relacionados con sus objetivos comerciales y con el contexto en el que pueden aparecer sus anuncios.
AI Max amplía las búsquedas que pueden activar anuncios
AI Max para campañas de búsqueda utiliza inteligencia artificial para ampliar las oportunidades de aparición de los anuncios más allá del funcionamiento tradicional basado exclusivamente en las palabras clave seleccionadas por el anunciante.
Entre sus principales capacidades se encuentran la optimización de términos de búsqueda y la optimización de recursos publicitarios. Google utiliza información procedente de las palabras clave existentes, las páginas de destino, los anuncios y otros elementos de la campaña para identificar nuevas consultas que podrían resultar relevantes.
La plataforma también puede generar o adaptar textos publicitarios utilizando el contexto de la campaña. La denominada personalización de texto emplea técnicas extractivas e inteligencia artificial generativa para producir títulos y descripciones relacionados con las consultas realizadas por los usuarios.
Según datos internos publicados por Google, las campañas que utilizan el conjunto completo de funciones de AI Max registran de media un 7% más de conversiones o valor de conversión manteniendo un CPA o ROAS similar, frente a aquellas que emplean únicamente la optimización de términos de búsqueda. La compañía advierte de que se trata de datos internos y que el rendimiento puede variar según la campaña y el anunciante.
Performance Planner también incorpora cambios
La actualización no se limita a los experimentos. Google ha anunciado asimismo nuevas posibilidades para Performance Planner, la herramienta destinada a prever cómo determinadas modificaciones pueden afectar al rendimiento de las campañas.
Performance Planner permitirá visualizar el impacto estimado de cambios relacionados con elementos como las estrategias de puja o los objetivos de presupuesto.
Después de analizar las previsiones, los anunciantes podrán aplicar directamente determinadas recomendaciones a sus campañas con un solo clic, sin necesidad de trasladar manualmente cada modificación desde la herramienta de planificación.
Esta función acerca todavía más la planificación y la ejecución dentro de Google Ads. Hasta ahora, las previsiones podían utilizarse principalmente como referencia para decidir posteriormente qué cambios aplicar. La nueva opción permite pasar directamente del escenario estimado a la modificación de las campañas.
El proceso puede resultar útil para agencias y departamentos de marketing que gestionan cuentas con múltiples campañas y necesitan simular diferentes niveles de inversión antes de distribuir los presupuestos.
La automatización gana peso en las campañas de búsqueda
Las nuevas herramientas llegan mientras Google continúa ampliando el papel de AI Max dentro de su ecosistema publicitario.
La compañía está trasladando progresivamente diferentes funciones históricas de las campañas de búsqueda hacia este sistema. A partir de septiembre, las campañas que utilizan determinadas funciones como los recursos creados automáticamente —ahora denominados personalización de texto— y la concordancia amplia a nivel de campaña comenzarán a actualizarse automáticamente a AI Max.
Google había presentado AI Max para campañas de búsqueda en 2025 como un conjunto de herramientas capaces de utilizar inteligencia artificial para encontrar nuevas consultas, adaptar los recursos publicitarios y dirigir a los usuarios hacia las páginas de destino consideradas más relevantes.
La incorporación de experimentos sobre presupuesto y rentabilidad amplía ahora la automatización hacia otra de las áreas fundamentales de la publicidad digital: la decisión de cuánto invertir y hasta qué punto resulta rentable aumentar esa inversión.
Para los responsables de SEM, los nuevos experimentos ofrecerán una vía para contrastar estas decisiones con datos antes de modificar la estructura definitiva de las campañas, al tiempo que los controles de marca y ubicación permitirán mantener determinadas restricciones durante las pruebas.
