Desde que Google lanzó AI Max para las campañas de búsqueda, la mayor parte de la información disponible procedía de los propios benchmarks de la plataforma. Estos datos sugerían un crecimiento en las conversiones sin comprometer la eficiencia. Sin embargo, los profesionales del sector necesitábamos comprobar cómo se comporta esta funcionalidad en cuentas maduras y entornos reales. Para arrojar luz sobre este asunto, Mike Ryan, responsable de Ecommerce Insights en Smarter Ecommerce (SMEC), ha analizado los datos de más de 250 campañas de búsqueda que utilizan AI Max.
Los resultados ofrecen una visión pragmática para quienes estéis probando esta función, especialmente en el sector e-commerce, donde Google no siempre publica métricas específicas de rendimiento. Los datos revelan patrones de comportamiento que difieren de las promesas iniciales de la plataforma y subrayan la necesidad de gestionar esta herramienta con una estrategia clara.
Uso simultáneo de AI Max con otras automatizaciones
Uno de los hallazgos principales del estudio es la forma en que los anunciantes están implementando AI Max. Casi la mitad de los que prueban esta función mantienen activas simultáneamente las Dynamic Search Ads (DSA) y las campañas de Performance Max. Esta configuración genera una redundancia considerable en las cuentas de Google Ads.
Según el análisis de SMEC, uno de cada seis anunciantes combina AI Max con DSA, mientras que uno de cada cuatro lo hace con Performance Max. Lo más llamativo es que cerca del 50% de las cuentas analizadas ejecutan las tres opciones al mismo tiempo. Esta situación plantea un reto operativo evidente: cada uno de estos tipos de campaña busca ampliar el alcance más allá de las keywords existentes. Cuando funcionan en paralelo, compiten por las mismas consultas y fragmentan los datos de conversión. Esta dispersión dificulta el análisis de rendimiento y puede entorpecer el aprendizaje de los modelos de Smart Bidding.
Aunque la postura oficial de Google es que el ranking del anuncio decide qué campaña se sirve, en la práctica necesitáis estructuras claras para mantener la visibilidad sobre el origen de vuestras ventas. Si queréis profundizar en cómo estas tecnologías cambian vuestra visibilidad, os recomiendo leer sobre agentes de IA y el cambio de paradigma en las búsquedas.
La expansión de consultas proviene de Exact Match
Existe la creencia extendida de que AI Max funciona principalmente como una extensión de Broad Match. Los datos de SMEC desmienten esta idea. Tras analizar un millón de impresiones, la distribución muestra que el 80,11% de la expansión se origina en palabras clave de concordancia exacta (Exact Match). El resto se reparte entre Phrase Match (19,52%) y un residual 0,38% para Broad Match.
Esto significa que AI Max toma keywords muy bien definidas y amplía el espectro de consultas que considera relevantes basándose en la intención de búsqueda. Google se aleja de la coincidencia estricta de términos para centrarse en el contexto del usuario. Para vosotros, esto implica una vigilancia constante de los términos de búsqueda. Sin una monitorización activa, vuestras cuentas podrían empezar a pujar por consultas que nunca formaron parte de vuestra estrategia original de palabras clave.
Incremento de ingresos frente al aumento del CPA
Google afirma que AI Max puede generar un aumento del 14% en las conversiones con niveles de eficiencia similares. Los datos de SMEC en el sector e-commerce matizan esta afirmación. En las 250 campañas analizadas, se observó un aumento mediano del 13% en el valor de conversión, una cifra muy cercana a la promesa oficial. Sin embargo, el coste por adquisición (CPA) también subió un 16%.
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Este comportamiento responde a la ley de rendimientos decrecientes. Una vez que habéis cubierto las consultas de alta intención con vuestras keywords principales, el crecimiento adicional proviene de búsquedas menos predecibles o menos eficientes. Por tanto, AI Max actúa más como una capa de expansión de volumen que como una herramienta de optimización de la eficiencia pura. El coste de la conversión incremental suele ser superior al de vuestro tráfico base.
Es fundamental entender que este tipo de automatizaciones requieren una base sólida de datos. Si vuestra estructura de contenidos no es la adecuada, el sistema tendrá dificultades para interpretar vuestra oferta. Podéis ver ejemplos de esto en este artículo sobre por qué vuestro contenido de Shopify no vende.
Volatilidad del ROAS y canibalización SEO
El impacto en el ROAS (retorno de la inversión publicitaria) es extremadamente variable. Solo el 22% de las campañas analizadas lograron mantenerse cerca de sus objetivos originales. El 78% restante experimentó desviaciones significativas, tanto al alza como a la baja. Esto sugiere que el éxito de AI Max depende directamente de la estructura de la cuenta, la cobertura de keywords y la configuración específica de cada campaña.
Además, el estudio detectó problemas de canibalización vinculados a estructuras antiguas. Muchas cuentas todavía arrastran keywords que eran Broad Match Modified (BMM). Cuando Google migró BMM a Phrase Match, el comportamiento de estas palabras cambió, y AI Max tiende a expandirse sobre ellas creando solapamientos inesperados. Una limpieza profunda de vuestras keywords heredadas es esencial para clarificar los informes de rendimiento.
En este entorno donde la automatización domina el PPC, no debéis olvidar el impacto que tiene en el posicionamiento orgánico. Gestionar estas sinergias requiere conocimientos técnicos avanzados. Para implementar correctamente estas estrategias y maximizar resultados, contar con un consultor SEO especializado puede marcar la diferencia entre el éxito y el estancamiento de tu proyecto digital.
En conclusión, debéis tratar AI Max como una capa de expansión controlada. No es un sustituto de los cimientos de vuestras campañas de búsqueda, sino una herramienta para capturar volumen adicional, asumiendo que ese tráfico marginal tendrá probablemente un coste superior. La clave está en la supervisión humana y en el mantenimiento de una estructura de cuenta limpia y sin redundancias innecesarias. Para optimizar vuestra presencia digital global, también os convendría revisar cómo optimizar vuestra web para buscadores de IA.
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¿Cómo afecta AI Max al CPA de las campañas?
Según los datos de SMEC, AI Max suele incrementar el valor de conversión en un 13%, pero también eleva el CPA mediano en un 16%. Esto sucede porque el volumen incremental proviene de consultas menos eficientes que las keywords principales.
¿AI Max sustituye a las campañas de Broad Match?
No exactamente. El estudio muestra que el 80% de la expansión de AI Max se basa en palabras clave de Exact Match. Funciona como una capa de inteligencia que amplía el alcance basándose en la intención, no solo en la concordancia de términos.
¿Es recomendable usar AI Max junto con PMax y DSA?
Hacerlo genera una gran redundancia y fragmentación de datos. Aunque Google lo permite, dificulta el análisis de rendimiento y puede confundir a los algoritmos de Smart Bidding al repartir las conversiones entre varias campañas.