Google AI Max per le campagne di ricerca: pubblicità completamente automatizzata – 14% di conversioni in più o una costosa perdita di controllo per gli inserzionisti?

Attenzione ai costi nascosti: perché non dovresti mai attivare Google AI Max senza queste 3 precauzioni

Performance Max vs. AI Max: perché la nuova intelligenza artificiale di Google sta cambiando per sempre le campagne di ricerca

Con "AI Max", Google ha lanciato quello che è probabilmente il suo progetto di automazione più ambizioso per le campagne di ricerca. La promessa è allettante: un aumento medio del 14% delle conversioni senza richiedere modifiche strutturali all'account. Basta un clic e l'IA fa il resto. Ma dietro questa scintillante facciata si cela un cambio di paradigma tecnologico che sta demolendo i pilastri fondamentali del marketing sui motori di ricerca tradizionale. Attivare AI Max significa rinunciare al controllo preciso su query di ricerca, testi degli annunci e landing page, affidandosi a una scatola nera. Mentre i case study di Google celebrano successi impressionanti, analisi indipendenti dipingono un quadro molto più complesso, che spazia da significativi miglioramenti delle prestazioni a ingenti perdite di budget e rischi di non conformità legale. Tuttavia, con la migrazione obbligatoria agli annunci dinamici di ricerca (DSA) all'inizio del 2027, non ci sarà modo di aggirare AI Max. Questo articolo fa luce su come funziona realmente il nuovo sistema, quali dati Google preferisce non divulgare e quali strategie specifiche gli inserzionisti possono utilizzare per domare l'IA e proteggere efficacemente il proprio brand e il proprio budget.

Quando l'algoritmo prende il sopravvento: cosa devono sapere gli inserzionisti sullo strumento di automazione più potente di Google

Il prossimo passo di Google verso la pubblicità completamente automatizzata

Nel maggio 2025, Google ha lanciato AI Max per le campagne di ricerca, un prodotto che può essere definito il progetto di automazione più ambizioso nella storia di Google Ads. Non si tratta di una nuova tipologia di campagna, bensì di un livello di ottimizzazione integrabile nelle campagne di ricerca esistenti con un solo clic, modificandone radicalmente il funzionamento. L'annuncio è stato accompagnato da un dato che ha suscitato scalpore nel mondo del marketing: gli inserzionisti che attivano AI Max otterrebbero in media il 14% in più di conversioni o di valore delle conversioni a parità di CPA o ROAS. Per le campagne basate ancora principalmente su parole chiave a corrispondenza esatta e a frase, l'incremento tipico è persino maggiore, raggiungendo il 27%.

Google ha presentato un messaggio che a prima vista sembra ingannevolmente chiaro: maggiori prestazioni senza cambiamenti strutturali. Ma, come spesso accade con i progressi tecnologici nel marketing digitale, il diavolo si nasconde nei dettagli. Attivare AI Max significa rinunciare a meccanismi di controllo fondamentali che finora sono stati considerati pilastri inviolabili delle campagne di ricerca professionali: il controllo preciso sulle query di ricerca pertinenti, sul testo degli annunci visualizzati e sulle landing page a cui vengono indirizzati gli utenti. La domanda centrale che preoccupa gli esperti di marketing non è quindi: AI Max funziona? Piuttosto: Funziona per me, a modo mio e alle mie condizioni, senza che io perda il controllo strategico?

Tre leve, una scatola nera: l'architettura tecnica del sistema

AI Max combina tre funzioni strettamente interconnesse sotto un'architettura tecnica comune. Il primo e più importante elemento è la corrispondenza dei termini di ricerca (Search Term Matching), basata su una combinazione di corrispondenza generica e tecnologia senza parole chiave. Il sistema analizza le parole chiave esistenti, le risorse creative e gli URL, e apprende da questi input per pubblicare annunci per nuove query di ricerca, precedentemente non prese in considerazione, che ritiene pertinenti. In sostanza, questo principio è una forma migliorata di corrispondenza generica, ma va oltre, pubblicando annunci anche quando non esiste alcuna variante di parola chiave corrispondente nell'account.

Il secondo elemento è l'adattamento del testo, precedentemente noto come "Risorse create automaticamente", che ora è un componente obbligatorio di AI Max una volta abilitata l'espansione URL finale. Il sistema genera dinamicamente titoli e descrizioni degli annunci a partire dal contenuto della landing page, dal testo degli annunci esistenti e dalle informazioni sulle parole chiave. Utilizza l'intelligenza artificiale generativa di Google per creare un testo che corrisponda alla query di ricerca, non necessariamente alle linee guida editoriali dell'inserzionista. Il terzo elemento, l'espansione URL finale, reindirizza automaticamente gli utenti alla sottopagina più pertinente del sito web, come determinato dall'algoritmo, indipendentemente dall'URL originariamente utilizzato nell'annuncio.

Ciò che tecnicamente collega queste tre componenti è il principio del riconoscimento predittivo dell'intento. Google afferma di non limitarsi più a reagire alle precedenti query di ricerca, ma di prevedere cosa gli utenti potrebbero cercare in futuro e di mostrare annunci in momenti e contesti precedentemente inaccessibili alla pubblicità a pagamento sui motori di ricerca. Questo può sembrare efficiente, ma al tempo stesso rappresenta un allontanamento dalla classica logica deterministica del marketing sui motori di ricerca basato sulle parole chiave: si passa dall'equazione "parola chiave uguale annuncio uguale landing page" a una modellazione probabilistica del comportamento dell'utente, in cui l'algoritmo prende decisioni situazionali che nessun responsabile di campagna umano ha definito o approvato in anticipo.

Cosa rivelano realmente i dati e cosa nasconde Google

Il dato di Google, che indica un aumento del 14% delle conversioni a parità di CPA, sembra convincente. Tuttavia, un'analisi più approfondita rivela delle limitazioni metodologiche che dovrebbero destare sospetti in qualsiasi professionista del performance marketing. Innanzitutto, la cifra si basa su dati interni di Google del 2025 e si riferisce esclusivamente agli inserzionisti non retail. Le aziende di e-commerce, uno dei gruppi di inserzionisti più grandi e importanti nel marketing digitale, sono esplicitamente escluse da questo benchmark. Google menziona questa limitazione in una nota a piè di pagina, non nel titolo.

Il primo studio indipendente su larga scala, pubblicato nel marzo 2026 e basato sull'analisi di oltre 250 campagne Google Ads, dipinge un quadro molto più sfumato. Il fatturato mediano è effettivamente aumentato del 13%, un dato che si avvicina alla promessa di Google. Allo stesso tempo, tuttavia, il CPA mediano è cresciuto del 16%. Il ROAS ha oscillato tra il +42% e il -35%, indicando un'estrema eterogeneità nei risultati. Mike Ryan di Smarter Ecommerce, che ha condotto l'analisi, ha riassunto sinteticamente i risultati: attivare AI Max è, in molti casi, come lanciare una moneta: si può ottenere un incremento, ma l'efficienza di solito non è all'altezza.

Un'analisi separata e indipendente, condotta nel novembre 2025 su oltre 250 campagne, ha rivelato che AI ​​Max ha ottenuto un ROAS (ritorno sulla spesa pubblicitaria) inferiore fino al 35% rispetto ai tipi di corrispondenza tradizionali. Questi dati contrastano nettamente con le comunicazioni ufficiali di Google e suggeriscono che il sistema non è affatto la scelta giusta in modo automatico in settori e contesti in cui l'efficienza è più importante del volume. La vera questione risiede nella variabilità dei risultati: AI Max può ottenere prestazioni brillanti o causare perdite di budget significative, ed è praticamente impossibile per i singoli inserzionisti prevedere quale scenario si verificherà.

Il problema delle promesse: perché i dati di Google stessa invitano alla cautela

La strategia di comunicazione di Google relativa ad AI Max segue uno schema ben noto nella storia delle piattaforme di pubblicità digitale: i dati sulle prestazioni vengono misurati in condizioni ottimali, citati da casi di studio e poi comunicati come valore medio senza specificare le condizioni in cui si applicano. Casi di studio come quelli di L'Oréal, che ha riportato un tasso di conversione raddoppiato con un costo per conversione inferiore del 31%, o di MyConnect Australia, che ha registrato il 16% di lead in più con un CPA inferiore del 13%, sono reali, ma anche selettivi.

Ciò che manca è una rappresentazione chiara della distribuzione complessiva dei risultati. Qual è la percentuale di inserzionisti che ha effettivamente registrato un miglioramento e quanti un calo? La risposta a questa domanda non si trova nelle comunicazioni ufficiali di Google. Le analisi indipendenti colmano parzialmente questa lacuna, ma anche queste presentano dei limiti, poiché le campagne analizzate provengono spesso da una specifica combinazione di clienti di agenzie. Nel complesso, i dati rivelano che AI ​​Max non è un miglioramento universale delle prestazioni, ma piuttosto uno strumento che dipende dal contesto, con un potenziale di crescita significativo e un rischio di declino altrettanto significativo. L'omissione sistematica della clausola di esclusione per il commercio al dettaglio nelle comunicazioni principali è particolarmente problematica, dato che le aziende di e-commerce sono tra i maggiori investitori di Google Ads.

Inoltre, nell'aprile 2026, Google ha pubblicato una metrica di performance aggiornata che inizialmente può sembrare fuorviante: la suite completa di AI Max, che combina la corrispondenza dei termini di ricerca, l'ottimizzazione del testo e l'espansione finale dell'URL, genera in media il 7% di conversioni in più rispetto alla sola corrispondenza dei termini di ricerca. Questa cifra sembra inferiore al 14% originale perché utilizza un punto di riferimento diverso. Misura l'incremento incrementale derivante dai componenti creativi e della landing page rispetto all'incremento del solo targeting: una distinzione facilmente trascurabile nella frenesia quotidiana, ma fondamentale per la valutazione strategica del sistema.

L'illusione del controllo: dove finiscono le reali possibilità di controllo

Fin dall'inizio, Google ha accompagnato Alti Max con una promessa pensata per dissipare lo scetticismo degli inserzionisti: prestazioni migliorate mantenendo il controllo. Il sistema offre infatti una serie di meccanismi di controllo che vanno oltre quanto consentito da Performance Max. I controlli del marchio permettono di includere o escludere marchi specifici, impedendo la visualizzazione degli annunci accanto a termini di marca indesiderati. Le aree di interesse consentono il targeting geografico a livello di gruppo di annunci. Le regole di inclusione ed esclusione degli URL offrono agli inserzionisti la possibilità di dare priorità o bloccare specifiche landing page. Alti Max rispetta le parole chiave negative.

Tuttavia, la differenza cruciale rispetto alla gestione manuale tradizionale delle campagne risiede nel fatto che tutti questi meccanismi di controllo sono reattivi. Gli annunci possono essere rimossi dopo essere stati pubblicati, ma non approvati in anticipo. Gli URL possono essere esclusi dopo che il sistema li ha identificati erroneamente, ma non è possibile definire in anticipo quali pagine debbano essere targettizzate. Le parole chiave negative possono essere aggiunte dopo che è stata identificata una discrepanza costosa, ma non è possibile prevenirle in modo proattivo. La generazione del testo, in particolare, è problematica dal punto di vista della conformità: il sistema può generare decine di nuove varianti di annunci ogni giorno che nessun revisore umano ha visionato prima della loro pubblicazione.

Un caso specifico che ha suscitato scalpore negli ambienti professionali illustra il problema strutturale: un marchio britannico di servizi finanziari ha scoperto che AI ​​Max conteneva contenuti generati automaticamente che suggerivano implicitamente che il servizio non richiedesse una verifica del credito, un obbligo di legge previsto dalla normativa finanziaria britannica. Le implicazioni legali di una simile dichiarazione illecita generata automaticamente non ricadono su Google, bensì sull'inserzionista. Non si tratta di uno scenario ipotetico, ma di un episodio documentato che dimostra il notevole divario tra l'affermazione di Google "Utilizziamo i tuoi contenuti approvati" e la realtà del testo generato dall'intelligenza artificiale.

Chi ne trae maggior beneficio e chi dovrebbe prestare particolare attenzione

Sulla base dei dati disponibili e dell'esperienza pratica, è possibile delineare un profilo differenziato di vincitori e perdenti di AI-Max. Il sistema si rivela particolarmente efficace per gli inserzionisti con ampi inventari o portafogli di servizi, poiché la corrispondenza senza parole chiave può colmare reali lacune nella copertura. Anche le aziende con team ridotti che beneficiano dell'automazione senza dover dare priorità a un controllo granulare rientrano nel gruppo dei vincitori. Possono trarne vantaggio anche i brand di e-commerce con una forte attenzione alle performance nel settore non brandizzato, disposti a giustificare i CPA più elevati attraverso un aumento delle vendite.

Al contrario, si raccomanda particolare cautela nei settori altamente regolamentati come quello sanitario, finanziario e legale, poiché la generazione automatica di testi può facilmente sconfinare in aree critiche per la conformità. I ​​brand con linee guida chiare sul tono di voce e politiche di branding restrittive rischiano che AI ​​Max generi messaggi non in linea con il tono di voce del brand. Anche agli inserzionisti con budget molto limitati e un'elevata sensibilità al CPA (costo per acquisizione) si sconsiglia di attivare AI Max senza aver prima effettuato dei test A/B, poiché il potenziale aumento del CPA del 16% o più può compromettere l'efficacia complessiva della campagna nel breve termine.

La situazione è particolarmente interessante per gli inserzionisti che attualmente utilizzano gli annunci dinamici della rete di ricerca (DSA). Nell'aprile 2026, Google ha annunciato che avrebbe interrotto il supporto per i DSA come formato autonomo all'inizio del 2027 e che avrebbe migrato automaticamente tutte le campagne interessate ad AI Max. A seguito di una significativa resistenza da parte degli inserzionisti, la scadenza originaria di settembre 2026 per le campagne DSA è stata posticipata a febbraio 2027. Chi attende passivamente la migrazione rischia che Google scelga le impostazioni predefinite ottimizzate per la massima copertura, con conseguenti potenziali inefficienze iniziali del budget. Una migrazione proattiva e autonoma offre agli inserzionisti l'opportunità di configurare impostazioni, esclusioni e regole URL prima dell'inizio della fase di apprendimento.

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AI Max nel confronto tra sistemi: in cosa si differenzia da Performance Max

Un malinteso fondamentale nella discussione su AI Max è la sua confusione con Performance Max. Entrambi i sistemi si basano sull'automazione tramite intelligenza artificiale, ma seguono filosofie fondamentalmente diverse. Performance Max è un sistema multicanale che alloca il budget tra ricerca, display, YouTube, Discovery, Gmail e Maps. L'inserzionista fornisce le risorse e gli obiettivi; l'algoritmo decide tutto il resto. Il controllo delle parole chiave è inesistente e la creazione di report dettagliati a livello di singola query è praticamente impossibile.

AI Max, d'altro canto, rimane nel canale di ricerca e combina l'automazione basata sull'IA con un livello di trasparenza e controllo superiore rispetto a Performance Max. Le parole chiave negative funzionano, sono disponibili report sui termini di ricerca ed è possibile controllare gli URL a livello di campagna e di gruppo di annunci. In uno studio su 24.702 campagne, Search ha ottenuto risultati quasi doppi rispetto a Performance Max in termini di tasso di conversione: un argomento a favore della scelta sistematica di AI Max per i settori B2B ad alta intenzione di acquisto e ad alta considerazione.

La conclusione rilevante per gli inserzionisti con una mentalità strategica è la seguente: AI Max non è un passo verso Performance Max, ma piuttosto un'estensione basata sull'intelligenza artificiale del tradizionale canale di ricerca, che integra, non sostituisce, le parole chiave. Google stesso sottolinea che le parole chiave rimangono centrali nella struttura delle campagne perché forniscono i segnali di intento su cui si basa l'algoritmo. Chi smantella la propria struttura di parole chiave nella convinzione che AI ​​Max ne assumerà completamente la funzione rischia di compromettere le basi di dati su cui il sistema è addestrato.

Il nuovo strumento di controllo: Linee guida e documenti informativi sull'IA

Uno degli sviluppi più importanti degli ultimi tempi relativi ad AI Max è la funzionalità AI Brief, introdotta nell'aprile 2026 e basata sul modello Gemini di Google. AI Brief consente agli inserzionisti di indicare al sistema di intelligenza artificiale, in linguaggio naturale, cosa gli annunci dovrebbero e non dovrebbero comunicare, a chi dovrebbero essere indirizzati e quali criteri di corrispondenza applicare. Nello specifico, è possibile definire linee guida per i messaggi, come "Non menzionare mai i prezzi", linee guida per la corrispondenza, come "Dai priorità alle ricerche di alimenti sani di base", e linee guida per il pubblico, come "Per gli utenti attenti alla salute: metti in evidenza i nostri prodotti con etichetta pulita".

AI Brief genera anteprime di contenuti e query di ricerca, consentendo agli inserzionisti di fornire feedback e apportare modifiche prima del lancio della campagna. Questo rappresenta un significativo miglioramento concettuale rispetto al sistema precedente, in cui il testo generato dall'IA diventava visibile solo dopo l'invio dell'annuncio. AI Brief è affiancato dalle Linee guida per il testo, che consentono agli inserzionisti di escludere fino a 25 termini specifici dalla generazione del testo e di definire fino a 40 restrizioni di contenuto. Per i settori altamente regolamentati, è stata inoltre introdotta la funzionalità Avvisi di esclusione di responsabilità nel testo, che garantisce la visualizzazione delle informazioni obbligatorie per legge negli annunci anche quando è abilitata l'espansione URL finale.

Questi sviluppi dimostrano che Google sta rispondendo al feedback degli inserzionisti e sta gradualmente affrontando la carenza di controllo della fase iniziale. Allo stesso tempo, chiariscono che il sistema comporta rischi significativi se non si configurano consapevolmente queste linee guida. Le linee guida per l'IA e il testo degli annunci non si attivano automaticamente e richiedono una manutenzione proattiva. Gli inserzionisti che attivano AI Max e ignorano queste funzionalità di fatto non hanno alcun controllo sul contenuto generato dall'IA nei loro annunci.

La giusta strategia di attivazione: testare la logica prima del lancio

Il più grande errore strategico nell'implementazione di AI Max è attivarlo indiscriminatamente su tutte le campagne contemporaneamente. L'approccio corretto si basa su una chiara logica di test che sfrutta la funzionalità Esperimenti integrata di Google. Questa funzionalità, disponibile nella sezione "Esperimenti" del menu Campagne, consente di effettuare un test A/B 50/50 all'interno di una campagna esistente senza doverne creare una copia. Divide il traffico e il budget all'interno della campagna in esecuzione, con una metà attiva con AI Max abilitato e l'altra no.

Per un test efficace, è necessario considerare diversi fattori. Innanzitutto, il budget giornaliero dovrebbe essere di almeno 50 €, poiché Google stesso sconsiglia l'utilizzo di AI Max con campagne a basso budget. In secondo luogo, la campagna deve fornire dati di conversione sufficienti per raggiungere la significatività statistica, il che richiede una durata minima di quattro-sei settimane. In terzo luogo, prima del test è necessario esportare un report di base chiaro, comprensivo di dati di conversione, report sui termini di ricerca e metriche delle landing page, per consentire confronti prima e dopo.

Oltre alla fase di test, sono essenziali tre misure di configurazione: in primo luogo, definire un elenco completo di parole chiave negative che includa tutte le categorie irrilevanti e i termini problematici noti. In secondo luogo, impostare i controlli del marchio che consentano di spostare i termini del proprio marchio in campagne separate o di gestirli tramite inclusioni ed esclusioni del marchio. In terzo luogo, configurare le regole di esclusione URL per le pagine non idonee come landing page, come le pagine informative, le sottopagine dedicate alle opportunità di lavoro o le pagine di articoli puramente informativi. Queste tre misure, nel loro insieme, costituiscono la rete di sicurezza che rende l'attivazione di AI-Max veramente responsabile.

Protezione antincendio e bilancio di bilancio come compito architettonico strategico

Proteggere il brand e il budget in un ambiente AI Max non è una questione di singole impostazioni, ma piuttosto una sfida di progettazione architetturale che influenza l'intera struttura della campagna. La misura più importante è la rigorosa separazione tra campagne di brand e non di brand. Le campagne di brand non dovrebbero generalmente attivare AI Max, poiché il rischio di sprecare budget a causa della cannibalizzazione delle parole chiave e di una cattiva allocazione in un'asta altamente competitiva è concreto. La tecnologia di corrispondenza senza parole chiave può portare le campagne di brand a spendere budget per query di ricerca che sarebbero già ampiamente coperte dai risultati organici.

La gestione strutturata degli URL è il secondo pilastro fondamentale per la protezione del budget. L'espansione finale degli URL è uno strumento potente, ma solo se l'intero sito web soddisfa i requisiti di qualità per il traffico a pagamento. Le pagine con una struttura di conversione debole, prive di elementi di invito all'azione o con un'ottimizzazione per dispositivi mobili inadeguata dovrebbero essere attivamente escluse dall'espansione degli URL. Il sistema AI-Max seleziona le landing page in base alla pertinenza dal punto di vista dei motori di ricerca, non alla probabilità di conversione: ecco perché la cura manuale della base di URL consentiti non è negoziabile.

La terza misura di sicurezza consiste nel monitoraggio settimanale dei termini di ricerca con soglie di intervento chiaramente definite. Le query di ricerca che generano una spesa superiore a una determinata soglia senza produrre conversioni devono essere immediatamente aggiunte come parole chiave negative. Il sistema AI-Max apprende dai segnali di conversione e la mancanza di restrizioni nelle fasi iniziali può portare allo sviluppo di modelli inefficienti, più difficili da correggere rispetto alle tradizionali campagne basate su parole chiave. Un reporting settimanale strutturato che raggruppi costi, impressioni e conversioni per categoria di termine di ricerca è la base necessaria per un'ottimizzazione basata sui dati.

La migrazione DSA come punto di svolta: cosa bisogna fare strategicamente ora

L'imminente migrazione dagli annunci dinamici della ricerca (DSA) ad AI Max non è una semplice operazione tecnica di routine, ma rappresenta un punto di svolta strategico per qualsiasi inserzionista che utilizzi i DSA come elemento fondamentale della propria strategia di ricerca. I DSA passeranno automaticamente ad AI Max a febbraio 2027 e le impostazioni predefinite utilizzate da Google per la migrazione automatica sono orientate alla massima copertura, non alla massima efficienza.

Gli inserzionisti che gestiscono in modo proattivo il processo di migrazione hanno a disposizione diversi mesi per creare una solida base di dati. Ciò include l'esportazione dei report DSA storici come riferimento per le prestazioni, la mappatura delle regole di targeting DSA esistenti alle corrispondenti regole di inclusione ed esclusione degli URL di AI Max e un'attenta revisione e aggiornamento degli elenchi di parole chiave negative. Google fornisce strumenti di aggiornamento che trasferiscono le impostazioni e i dati storici ai nuovi gruppi di annunci predefiniti per garantire una transizione senza intoppi.

È fondamentale comprendere che AI ​​Max e DSA sono sistemi concettualmente diversi: mentre DSA analizza in modo deterministico le landing page e genera titoli pubblicitari a partire da esse, AI Max opera in modo predittivo e generativo, utilizzando segnali di intent in tempo reale e creando dinamicamente contenuti pubblicitari adatti al contesto dell'utente, non solo al sito web di riferimento. Questa differenza concettuale implica che una campagna DSA che ottiene risultati eccezionali non manterrà automaticamente le stesse prestazioni dopo la migrazione, finché il sistema di intelligenza artificiale non avrà raccolto dati di conversione sufficienti per autocalibrarsi. Questa fase di apprendimento deve essere pianificata e protetta con un budget e margini di tempo adeguati.

Il quadro generale: cosa significa l'offensiva di automazione di Google per il settore

AI Max non dovrebbe essere considerato isolatamente, ma piuttosto come parte della strategia sistematica di Google per sostituire gradualmente il controllo manuale con l'automazione basata sull'intelligenza artificiale. Questa progressione si estende dalle offerte intelligenti (Smart Bidding) agli annunci di ricerca adattabili (Responsive Search Ads) e a Performance Max, fino ad arrivare ad AI Max e AI Brief: a ogni passaggio, una parte del controllo manuale viene sacrificata in cambio dei miglioramenti promessi in termini di prestazioni. Lo schema è chiaro, e sarebbe ingenuo considerare AI Max la fase finale di questa evoluzione. Chiunque adotti AI Max oggi si sta preparando per un ecosistema pubblicitario in cui la capacità di configurare e controllare i sistemi di intelligenza artificiale diventerà più importante della capacità di gestire le parole chiave.

Questo ha implicazioni di vasta portata per lo sviluppo delle competenze nel marketing digitale. Le competenze tradizionali del SEM (ricerca di parole chiave, strategia di corrispondenza dei tipi, ottimizzazione manuale delle offerte) stanno gradualmente perdendo importanza. Al contrario, sta acquisendo sempre più rilevanza la capacità di guidare i sistemi di intelligenza artificiale con input di alta qualità: obiettivi di conversione definiti con precisione, architetture di siti web ben strutturate con gerarchie di URL chiare, librerie di risorse complete e aggiornate e una rigorosa gestione delle esclusioni. Gli inserzionisti che continueranno a gestire le campagne di ricerca come facevano nel 2015 rimarranno sempre più indietro.

Al contempo, il settore deve rimanere vigile riguardo a una dinamica spesso osservata nella storia delle piattaforme commerciali: più gli inserzionisti si affidano all'automazione proprietaria di un unico fornitore, minore è il loro potere contrattuale e minore è il controllo sull'efficacia della spesa pubblicitaria. AI Max è uno strumento potente, ma è pur sempre uno strumento di Google, e i suoi parametri di performance non sono definiti in modo indipendente, bensì da un'azienda il cui modello di business si basa sulla massimizzazione della spesa pubblicitaria. Pertanto, la valutazione critica e basata sui dati del sistema, come già fatto da studi indipendenti, non è una mera pignoleria, ma un obbligo professionale.

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