Per anni ottimizzare una campagna Search ha significato lavorare soprattutto su keyword, query, annunci, landing page e strategie di offerta.
Questi elementi restano centrali. Sta cambiando, però, il modo in cui Google li mette in relazione.
Con AI Max per le campagne Search, Google sta spostando una parte crescente dell'ottimizzazione dall'impostazione manuale di singole variabili alla capacità del sistema di interpretare segnali, intento di ricerca, contenuti del sito e asset disponibili per decidere quando mostrare un annuncio, quale messaggio utilizzare e verso quale pagina indirizzare l'utente.
Il passaggio è diventato ancora più evidente nel 2026.
AI Max è uscito dalla beta e Google ha iniziato a incorporare al suo interno alcune funzionalità storiche delle campagne Search. Gli Automatically Created Assets e l'impostazione broad match a livello di campagna hanno iniziato il passaggio automatico da settembre 2026, mentre per i Dynamic Search Ads la migrazione automatica è stata posticipata a febbraio 2027.
È quindi riduttivo leggere AI Max come l'ennesima nuova funzione di Google Ads.
Il cambiamento riguarda una domanda molto più importante per chi gestisce campagne Search: quanto controllo dobbiamo continuare a esercitare manualmente e quali decisioni possiamo affidare all'intelligenza artificiale senza perdere qualità, trasparenza e coerenza con gli obiettivi di business?
Key Takeaways
- AI Max non è un nuovo tipo di campagna, ma un livello di ottimizzazione applicato alle campagne Search esistenti.
- Combina principalmente search term matching, text customization e final URL expansion per ampliare la copertura e adattare annunci e landing page all'intento dell'utente.
- Il passaggio dai Dynamic Search Ads ad AI Max è stato rinviato a febbraio 2027, mentre altre funzionalità legacy hanno già iniziato la migrazione.
- L'aumento dell'automazione rende ancora più importanti qualità delle landing page, asset, tracking delle conversioni e segnali forniti dall'inserzionista.
- AI Max offre controlli su brand, località e messaggi e strumenti di test che permettono di valutare l'impatto dell'automazione prima di estenderla.
- L'obiettivo non dovrebbe essere “attivare più AI”, ma capire dove l'automazione produce performance incrementali rispetto alla configurazione attuale.
AI Max non crea una nuova campagna, ma cambia il modo in cui Google ottimizza la Search
Il primo punto da chiarire riguarda proprio la struttura.
AI Max non sostituisce le campagne Search con un nuovo formato.
Google lo definisce come un livello di ottimizzazione che può essere attivato all'interno delle campagne sulla rete di ricerca. Nelle nuove campagne Search è già selezionato per impostazione predefinita, mentre l'inserzionista può scegliere quali funzionalità utilizzare.
Il cambiamento interessa soprattutto due aree.
La prima è la corrispondenza dei termini di ricerca, che permette a Google di utilizzare segnali ulteriori rispetto alle sole keyword per individuare query potenzialmente rilevanti.
La seconda riguarda l'ottimizzazione degli asset, attraverso la quale il sistema può adattare il messaggio dell'annuncio e individuare la landing page più coerente con l'intento espresso dall'utente.
Nella configurazione completa entrano quindi in gioco tre elementi principali: search term matching, text customization e final URL expansion.
Il risultato è una Search meno vincolata alla corrispondenza manuale tra keyword → annuncio → pagina e più orientata alla capacità di interpretare il contesto della ricerca. Per chi gestisce Google Ads questo significa spostare parte del lavoro.
Meno tempo dedicato a prevedere ogni possibile query. Più attenzione alla qualità degli input che permettono all'AI di prendere decisioni utili.
Il passaggio dai Dynamic Search Ads ad AI Max mostra quanto sta cambiando la logica delle campagne Search
I Dynamic Search Ads rappresentano probabilmente l'esempio più chiaro di questa evoluzione.
Per anni i DSA hanno permesso agli inserzionisti di ampliare la copertura oltre le keyword configurate manualmente, utilizzando il contenuto del sito per associare query, headline e pagine di destinazione. A ben pensarci, era già una forma di automazione.
AI Max porta però questa logica oltre.
Google utilizza il sito e gli asset dell'inserzionista insieme a una gamma più ampia di segnali legati all'intento per individuare nuove opportunità di ricerca e adattare l'esperienza pubblicitaria.
Google aveva inizialmente previsto il passaggio automatico dei DSA ad AI Max a partire da settembre 2026. Dopo i feedback degli inserzionisti, il termine è stato spostato: il sunset dei Dynamic Search Ads e la relativa migrazione automatica inizieranno da febbraio 2027.
La distinzione temporale è importante.
Da settembre 2026 è invece proseguito l'upgrade delle campagne che utilizzano Automatically Created Assets e broad match a livello di campagna.
Per chi utilizza ancora i DSA, quindi, esiste una finestra utile per studiare la transizione, testare AI Max e verificare come cambiano copertura e performance prima che la migrazione diventi strutturale.
L'intento di ricerca diventa più importante della capacità di prevedere ogni singola query
La direzione scelta da Google riflette un cambiamento più ampio nella Search.
Le ricerche stanno diventando più articolate e conversazionali. Le persone formulano domande più complesse, aggiungono contesto e utilizzano modi differenti per esprimere lo stesso bisogno.
In questo scenario, costruire manualmente una keyword architecture capace di prevedere ogni variante diventa progressivamente più difficile.
AI Max prova a risolvere proprio questo problema.
Google combina informazioni fornite dall'inserzionista — come keyword, annunci e contenuti del sito — con ulteriori segnali per intercettare query che potrebbero essere rilevanti anche quando la corrispondenza con le keyword configurate è meno evidente.
Questo amplia le opportunità (ma amplia anche la responsabilità dell'algoritmo).
Per questo la domanda corretta non è semplicemente: quante nuove query riesce a trovare AI Max?
È: quelle query producono il tipo di risultato che interessa realmente all'azienda?
Traffico aggiuntivo e performance incrementale sono due cose differenti. È proprio questa distinzione che deve guidare l'analisi.
Più automazione nella Search rende landing page e asset ancora più importanti
Quando l'AI acquisisce maggiore libertà nella scelta della query, del testo e della pagina di destinazione, cambia anche il ruolo del sito.
Con la Final URL Expansion, Google può selezionare una pagina diversa dalla landing originariamente impostata quando ritiene che un'altra risorsa del sito risponda meglio all'intento dell'utente. La text customization può contemporaneamente adattare il copy dell'annuncio sulla base del contesto disponibile.
Questo può aumentare la pertinenza, a patto che Google trovi un sito costruito bene.
Se le pagine hanno contenuti poco chiari, proposition sovrapposte, informazioni incomplete o una struttura difficile da interpretare, l'automazione parte da input deboli.
Maggiore è il livello di automazione, maggiore diventa l'importanza della qualità del contesto fornito al sistema.
Per Google Ads significa lavorare con maggiore attenzione su architettura delle landing page, contenuti, naming dei prodotti e servizi, asset creativi e coerenza tra promessa pubblicitaria ed esperienza successiva al clic.
L'ottimizzazione delle campagne Search esce quindi sempre di più dall'interfaccia di Google Ads.
Una parte della performance si costruisce prima, nel modo in cui azienda, offerta e sito vengono rappresentati all'algoritmo.
L'AI aumenta l'automazione, ma Google sta introducendo anche più strumenti di controllo
Uno dei timori legati all'automazione riguarda la perdita di controllo e Google sta cercando di rispondere proprio su questo fronte.
AI Max mette a disposizione strumenti che permettono agli inserzionisti di guidare l'AI attraverso controlli geografici, indicazioni sui brand e linee guida per i testi.
Nel corso del 2026 sono arrivati ulteriori strumenti.
Con AI Brief, basato su Gemini, l'inserzionista può fornire in linguaggio naturale informazioni più dettagliate sull'azienda, sul pubblico e sui messaggi da comunicare. Da settembre Google ha iniziato ad ampliare la beta anche all'italiano.
Google ha inoltre annunciato una nuova vista di reporting pensata per mostrare in modo più chiaro il percorso generato dall'AI: query che ha attivato l'annuncio, asset mostrati e landing page raggiunta.
È un'evoluzione significativa.
Più il sistema prende decisioni autonomamente, più diventa importante poter capire quali decisioni ha preso e quale risultato hanno generato.
Automazione e trasparenza devono crescere insieme.
Le performance di AI Max vanno testate sulla propria realtà, non date per scontate
Google comunica risultati positivi sull'utilizzo di AI Max.
Secondo dati interni dell'azienda riferiti agli inserzionisti non Retail, l'utilizzo della suite completa — search term matching, text customization e final URL expansion — ha prodotto mediamente il 7% in più di conversioni o valore di conversione a CPA o ROAS comparabile rispetto all'utilizzo del solo search term matching.
Il dato è interessante, ma va letto per quello che è: un benchmark aggregato prodotto da Google, non una previsione delle performance di ogni singolo account.
Settore, maturità delle campagne, qualità del tracking, storico delle conversioni, struttura del sito e disponibilità di budget possono cambiare molto il risultato.
Per questo uno degli sviluppi più utili introdotti nel 2026 riguarda proprio la capacità di testare AI Max invece di adottarlo sulla fiducia.
Google ha esteso gli esperimenti A/B permettendo di valutare AI Max anche mantenendo determinati controlli su brand e località. Ha inoltre introdotto test su budget e target ROI attraverso più campagne Search e ampliato le possibilità di pianificazione attraverso Performance Planner.
È esattamente il tipo di approccio che dovrebbe guidare l'adozione:
Partire da una baseline à Attivare il test à Misurare cosa cambia.
E valutare soprattutto se l'incremento riguarda le conversioni che hanno davvero valore per il business.
L'AI funziona meglio quando trova conversioni e obiettivi definiti correttamente
C'è poi un tema che rischia di passare in secondo piano quando si parla di nuove funzionalità: il tracking.
AI Max può ottimizzare in modo sofisticato il targeting e la pubblicazione, ma deve sapere verso quale risultato orientarsi.
Se tutte le conversioni vengono considerate allo stesso modo, se micro e macro conversioni hanno valori poco realistici oppure se il tracciamento non restituisce correttamente ciò che accade dopo il lead, l'algoritmo può ottimizzare con grande efficienza verso l'obiettivo sbagliato.
Per questo l'evoluzione dell'intelligenza artificiale in Google Ads rende ancora più importante collegare il media alle informazioni di business.
Una compilazione form può avere un valore, una Marketing Qualified Lead un altro e un'opportunità commerciale un altro ancora.
E un cliente acquisito rappresenta un'informazione qualitativamente differente da tutte le precedenti.
Più decisioni deleghiamo all'algoritmo, più dobbiamo essere precisi nel definire cosa rappresenta per noi un buon risultato.
L'AI aumenta quindi il valore di un lavoro che precede l'ottimizzazione della campagna: conversion tracking, import delle conversioni offline, valorizzazione degli eventi e integrazione tra advertising e CRM.
Per prepararsi ad AI Max conviene partire dall'account, non dal pulsante di attivazione
Il passaggio ad AI Max può avvenire con pochi clic, ma prepararsi correttamente richiede qualcosa in più.
Prima di estendere l'automazione, analizzeremmo soprattutto quattro aree: struttura attuale delle campagne Search, qualità del tracciamento, sito e landing page, controlli necessari per brand e mercati.
L'obiettivo è capire dove l'automazione può ampliare un sistema che funziona già e dove rischia invece di amplificare criticità esistenti.
Se una campagna dispone di uno storico solido, conversioni affidabili, pagine ben differenziate e obiettivi chiari, AI Max può avere molto contesto su cui lavorare.
Se le conversioni sono ambigue e le landing page intercambiabili, conviene intervenire prima su quelle fondamenta.
È anche il motivo per cui la fase attuale dovrebbe essere utilizzata per sperimentare.
Chi utilizza DSA ha ancora tempo prima della migrazione prevista da febbraio 2027. Aspettare il passaggio automatico significa però arrivare al cambiamento con meno informazioni.
Testare prima permette di capire come AI Max legge il proprio account prima che diventi parte strutturale della gestione Search.
L'ottimizzazione delle campagne Search sta passando dalla microgestione alla capacità di guidare l'AI
AI Max racconta bene una trasformazione che va oltre Google Ads.
Per molto tempo una parte importante della competenza nel paid advertising è stata legata alla capacità di intervenire direttamente su un numero elevato di variabili.
Keyword. Match type. Bid. Query. Annuncio. Landing. Quella competenza continua a servire, ma il suo ruolo sta cambiando.
Quando il sistema può scegliere in autonomia una parte delle query, adattare il testo e individuare la pagina più pertinente, il professionista deve diventare ancora più bravo a definire obiettivi, guardrail, segnali e criteri di valutazione.
In Cepar leggiamo l'evoluzione di AI Max proprio in questo modo.
La competenza sul media smette progressivamente di coincidere con il numero di modifiche effettuate manualmente nell'account.
Conta sempre di più la capacità di progettare il sistema nel quale l'AI dovrà prendere decisioni: quali conversioni utilizzare, quali informazioni darle, quali vincoli applicare, quali test costruire e soprattutto come verificare se ciò che Google considera una performance migliore coincide davvero con il risultato che interessa all'azienda.
Quando l'automazione può ridurre una parte della gestione operativa la strategia diventa ancora più importante.
FAQ
Che cos'è AI Max per Google Ads?
AI Max è una suite di funzionalità basate sull'intelligenza artificiale applicabile alle campagne Search. Google la definisce come un livello di ottimizzazione delle campagne esistenti, non come una nuova tipologia di campagna.
Quali sono le principali funzionalità di AI Max?
Le funzionalità principali riguardano la corrispondenza dei termini di ricerca e l'ottimizzazione degli asset. La suite completa comprende search term matching, text customization e final URL expansion, insieme a controlli dedicati per guidare l'automazione.
AI Max sostituirà i Dynamic Search Ads?
Sì, Google sta portando le funzionalità dei DSA dentro AI Max. La migrazione automatica dei Dynamic Search Ads, inizialmente prevista per settembre 2026, è stata posticipata e inizierà da febbraio 2027. blog.google
AI Max elimina l'utilizzo delle keyword?
No. Le keyword continuano a far parte delle campagne Search. AI Max amplia però la capacità di intercettare query utilizzando segnali e informazioni ulteriori rispetto alla semplice corrispondenza con le keyword configurate.
È possibile controllare dove e come AI Max mostra gli annunci?
Google mette a disposizione controlli relativi, tra gli altri, a brand, località e linee guida sui testi. Nel corso del 2026 ha inoltre ampliato strumenti di testing e reporting per permettere agli inserzionisti di comprendere meglio le decisioni dell'AI.
Conviene attivare subito AI Max su tutte le campagne Search?
Dipende dalla situazione dell'account. È preferibile partire da campagne con tracking affidabile, obiettivi chiari e sufficiente storico, utilizzando gli esperimenti disponibili per confrontare i risultati con la configurazione esistente prima di estendere l'attivazione.
Quali KPI utilizzare per valutare AI Max?
CPA e ROAS rimangono indicatori importanti, ma dovrebbero essere letti insieme a qualità delle conversioni, valore generato, query intercettate e contributo incrementale rispetto alla campagna di controllo. Per i business con ciclo di vendita più lungo è particolarmente utile collegare le conversioni Google Ads agli esiti successivi registrati nel CRM.
