Реклама в Google Ads: як перевіряти нові AI-інструменти

Як Google Ads автоматизує пошукові кампанії

Рекламодавець створює кампанію, задає ціль, бюджет, ключові слова та рекламні повідомлення. Google визначає, які оголошення можуть брати участь в аукціоні за певним запитом.

Такий механізм лежить в основі напряму, який називають контекстна реклама. Важливі не лише ставки, а й релевантність оголошення, якість посадкової сторінки та контекст пошуку.

Раніше значну частину ставок рекламодавці коригували вручну. Сьогодні автоматичні стратегії можуть оптимізувати покази на кількість конверсій або їхню цінність.

Проте система працює відповідно до визначених цілей.

Якщо рекламодавець вважає конверсією будь-яке заповнення форми, алгоритм може збільшувати кількість заявок, не знаючи, чи відповідають вони вимогам бізнесу. Для кращої оптимізації потрібні дані про фактичний результат звернень.

Що змінюється після розвитку AI Max

AI Max об'єднує три напрями автоматизації:

• Search term matching — добір додаткових пошукових запитів.
• Text customization — створення та адаптацію рекламних текстів.
• Final URL expansion — автоматичний вибір посадкової сторінки відповідно до запиту.

15 квітня 2026 року Google повідомив про перехід Dynamic Search Ads до AI Max.

Dynamic Search Ads, або DSA, — динамічні пошукові оголошення, які використовують вміст сайту для добору відповідних запитів, заголовків і посадкових сторінок.

Спочатку автоматичний перехід планували на вересень 2026 року. Однак 11 червня Google оновив графік:

• Перехід функцій Automatically Created Assets та broad match на рівні кампанії починається у вересні 2026 року.
• Автоматичний перехід DSA до AI Max розпочнеться у лютому 2027 року.

Отже, станом на листопад 2026-го неправильно стверджувати, що всі DSA вже припинили роботу.

Це один із прикладів того, як автоматизація змінює розвиток ринку контекстної реклами: рекламні платформи беруть на себе більше операцій, а спеціалістам потрібно приділяти більше уваги якості даних і контролю результатів.

Приклад: AI Max у рекламі каталогу курсів

Уявімо онлайн-школу, яка рекламує декілька програм із digital-маркетингу.

На сайті є окремі сторінки для навчання SEO, аналітики та PPC. Коли людина вводить запит «курси PPC», Google Ads може показати оголошення відповідної програми. Водночас інший користувач може шукати «навчання Google Ads із нуля», маючи схожу потребу.

AI Max може допомогти знаходити додаткові запити й спрямовувати користувачів на відповідніші посадкові сторінки.

Але виникає ризик помилкового вибору: наприклад, людина шукає короткий вступний курс, а реклама веде на програму для досвідчених спеціалістів. Навіть релевантна за темою сторінка може не відповідати конкретній потребі.

Тому рекламодавець має перевіряти пошукові терміни, фактичні URL переходів і виконання конверсій. Якщо певні сторінки не повинні отримувати рекламний трафік, у налаштуваннях Final URL expansion можна керувати відповідними обмеженнями.

Це умовний приклад. Він пояснює можливості й ризики автоматизації, а не описує результати реальної школи.

Як організувати A/B-тест AI Max

Google опублікував рекомендації щодо тестування AI Max у жовтні 2026 року.

Перш ніж запускати експеримент, потрібно визначити, який показник буде основним.

Для інтернет-магазину це може бути ROAS (Return on Ad Spend) — співвідношення доходу, віднесеного до реклами, до рекламних витрат.

Для сервісної компанії — CPA (Cost Per Action або Cost Per Acquisition), тобто вартість визначеної цільової дії чи залучення клієнта.

Google рекомендує AI Max Experiments, які дозволяють порівнювати частину кампанії без AI Max із тестовою частиною, де нові функції активовані.

Для таких експериментів компанія наводить 50 конверсій на місяць як практичний орієнтир. Однак це не означає, що будь-який тест із такою кількістю конверсій автоматично дасть статистично переконливий результат.

Під час перевірки бажано уникати непотрібних змін цілей, рекламної пропозиції та інших умов. Також потрібно враховувати затримку між кліком і конверсією.

Які результати перевіряти перед масштабуванням

Після завершення тесту порівнюйте не лише кількість конверсій, а й їхню вартість і цінність.

Якщо AI Max збільшив кількість звернень, потрібно з'ясувати, чи стали вони якіснішими, чи не зросли витрати непропорційно та які саме запити дали додатковий результат.

Для такого аналізу корисне оцінювання рекламного трафіку за окремими сегментами. Наприклад, можна зіставити відвідувачів різних посадкових сторінок та перевірити, де частіше виникають цінні конверсії.

У звітах Google Ads також варто переглянути пошукові терміни та URL, обрані автоматично.

Результат однієї кампанії не обов'язково повториться для іншої. Тому після успішного тесту доцільно поступово перевіряти нові налаштування на інших групах товарів або послуг, а не переносити їх одразу на весь рекламний акаунт.