Os anúncios do Google em 2025 não se parecem nada com o que fez em 2019. O que costumava ser uma plataforma prática e orientada por palavras-chave agora é alimentada por IA e aprendizado de máquina. Desde estratégias de licitação e segmentação do público até testes criativos e alocação de orçamento, a automação passa por tudo.

A automação traz muito para a tabela: eficiência em escala, lances mais inteligentes, lançamentos mais rápidos e menos tempo gasto ajustando as configurações. Para anunciantes ocupados ou para quem gerencia várias contas, é um divisor de águas.

Mas deixado sem controle, a automação sai pela culatra. Entregue as chaves sem guardrails e você corre o risco de gastos desperdiçados, colocações irrelevantes ou campanhas perseguindo as métricas erradas. A automação pode executar tarefas, mas ainda não tem uma compreensão das metas do cliente, nuances de mercado e estratégia mais ampla.

Neste artigo, exploraremos como equilibrar a IA e a supervisão humana. Veremos onde a automação brilha, onde fica aquém e como projetar uma configuração híbrida que alavanca o controle de escala e estratégico.

Medição primeiro: alimentando a máquina os sinais certos

A automação aprende com as conversões que você a alimenta. Quando o rastreamento está incompleto, o Google preenche as lacunas com conversões modeladas. Essas estimativas são úteis para relatórios direcionais, mas nem sempre correspondem aos números reais em seu gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM).

Gráfico por autor, setembro de 2025

Lag de conversão adiciona outra ruga. O Google atribui as conversões à data de clique, não na data de conversão, o que significa que as contas de geração de leads geralmente parecem ter desempenho abaixo da semana, mesmo que as conversões ainda estejam sendo relatadas. Adicionando o “Conversões (por tempo de conversão)” coluna ao lado do padrão “Conversões” revela esse atraso.
Além disso, você pode criar uma coluna personalizada para comparar o custo por aquisição de custo por aquisição (CPA) ou retornar os gastos com anúncios (ROAs) com seus objetivos. Isso deixa claro quando a licitação inteligente é restringida por configurações excessivamente rigorosas, em vez de falhar completamente.

Para CPA, use a fórmula (Cost / Conversions) – Target CPA. O resultado informa o quão acima ou abaixo do objetivo a campanha está atualmente atingindo. Um número positivo significa que você está atropelando o destino, geralmente porque os lances inteligentes estão sendo sufocados por configurações estritas de eficiência. A licitação inteligente pode recuar o volume e ainda não atingir a eficiência ou se comprometer trazendo conversões acima do destino. Um número negativo significa que você está sob o alvo, o que sugere que a automação está com um bom desempenho e pode ter espaço para escalar.

Para Roas, use a fórmula (Conv. Value / Cost) – Target ROAS. Um resultado negativo mostra que os lances inteligentes estão entregando a eficiência e não atingem a meta. Um resultado positivo significa que você está superando o alvo, um sinal de que o sistema está prosperando.

Por exemplo, se o seu CPA de destino for de US $ 50 e a coluna personalizada mostra +12suas campanhas estão custando US $ 12 acima da meta, normalmente porque o algoritmo de lances está aderindo muito de perto às restrições feitas pelo anunciante. Se mostrar -8você está superando o alvo por US $ 8, o que pode significar que o sistema pode escalar ainda mais.

Para obter valor real da automação, conecte -o aos resultados de negócios, não apenas aos cliques ou preenchimentos de formulários. Otimize em direção à receita, margem de lucro, valor da vida útil do cliente ou oportunidades qualificadas em seu CRM. Automação de treinar em sinais rasos e perseguirá conversões baratas. Treine -o em métricas que importam para o negócio e isso se alinhará mais de perto com as metas de crescimento.

Desenho de faixas para automação

A automação tem um desempenho melhor quando as campanhas têm faixas claras. Misture as consultas de marca e não marca, ou clientes novos e que retornam, e o sistema quase sempre perseguem as vitórias mais fáceis.

É por isso que a estratégia humana ainda importa. As campanhas de pesquisa devem possuir consultas de alta intenção, onde o controle da cópia e da licitação é fundamental. O desempenho máximo deve se concentrar na prospecção e no alcance da rede cruzada. Sem essa separação, o leilão pode rotear mais impressões para o PMAX, o que geralmente afasta o volume da pesquisa. A escala de sobreposição é difícil de ignorar. Optmyzr ‘A análise S revelou que, quando as palavras -chave de pesquisa canibalizadas do PMAX, as campanhas de pesquisa ainda tiveram melhor desempenho 28,37% das vezes. Nos casos em que o PMAX e a pesquisa se sobrepuseram, a pesquisa ganhou completamente 32,37% das vezes.

O mesmo problema surge com o tráfego da marca. O PMAX se inclina fortemente para consultas da marca porque elas convertem barato e inflam o desempenho relatado. Mesmo com exclusões da marca, as impressões passam. Se você está procurando que as exclusões da sua marca sejam herméticas, adicione palavras -chave negativas de marca às suas campanhas.

Supervisionando a máquina

A automação não anuncia seus erros. Ele se desloca em silêncio e você precisa procurar as informações e ler os sinais.

Relatórios de estratégia de oferta Mostre em que sinaliza a licitação inteligente. Ver listas de remarketing ou público de alto valor é tranquilizador. Ver aleatoriamente em categorias de mercado que não refletem sua base de clientes é um aviso de que seus dados de conversão são muito finos ou muito barulhentos.

O Google agora inclui termos de pesquisa máxima de desempenho no Relatório de termos de pesquisa padrãofornecendo visibilidade das consultas reais que dirigem cliques e conversões. Você pode visualizá -los nos anúncios do Google e até puxá -los via API para obter uma análise mais profunda. Com esta atualização, agora você pode extrair métricas de desempenho, incluindo impressões, cliques, taxas de cliques (CTR), conversões e adicionar diretamente palavras-chave negativas do relatório, ajudando a refinar sua segmentação rapidamente.

Olhar para os sinais de ações de impressão completa a imagem. Uma alta perda é (orçamento) significa que sua campanha está simplesmente subfinanciada. Uma alta perda é (classificada) emparelhada com um topo absoluto baixo é geralmente significa que seus alvos de CPA ou ROAs são muito rigorosos; portanto, o sistema lance muito baixo para ganhar leilões. Isso nos diz que não é automação que está falhando; É automação seguindo as regras que você define. A correção é incremental: afrouxe os alvos em 10 a 15% e reavalie após um ciclo de aprendizado completo.

Intervindo quando o contexto muda

Até as melhores lutas de automação quando as condições mudam mais rapidamente do que seu modelo de aprendizado podem se adaptar. A oferta inteligente otimiza com base em padrões históricos; portanto, quando o contexto muda de repente, o sistema geralmente interpreta mal os sinais.

Veja a sazonalidade, por exemplo. Durante a Black Friday, as taxas de conversão aumentam muito acima do normal, e o algoritmo levanta lances agressivamente para capturar esse “novo normal”. Quando a venda termina, pode levar dias ou semanas para que os lances inteligentes recalibrem, supervalorizando o tráfego muito tempo depois que a elevação se foi. Ou considere rastrear erros. Se as conversões duplicadas disparam, o sistema pensa que o desempenho melhorou e começará a fazer lances de forma mais agressiva, gastando dinheiro com resultados que nem existem.

É por isso que os guardrails, como Ajustes de sazonalidade e exclusões de dados, Existir: eles fornecem ao algoritmo uma correção em momentos em que seu modelo se desviaria.

Recomendações aplicadas automaticamente: por que elas sentem falta da marca

Recomendações aplicadas automaticamente são apresentados como uma maneira de otimizar o gerenciamento de contas. No papel, eles prometem eficiência e melhor higiene. Na prática, eles geralmente fazem mais mal do que bons tipos de partidas, adicionando palavras -chave irrelevantes ou alternando estratégias de lances sem contexto.

O Google os posiciona como úteis, mas muitos profissionais discordam. Minha opinião é que os AARs não foram projetados para maximizar sua lucratividade no nível da conta. Eles foram projetados para manter os orçamentos fluindo com eficiência através do inventário limitado do Google. A abordagem mais segura é desligá -los e revisar as recomendações manualmente. Mantenha o que se alinha com sua estratégia e ignore o resto. Minha firme crença é que a automação deve apoiar seu trabalho, não substituí -lo.

Scripts que capturam o que a automação erra

Os scripts continuam sendo uma das maneiras mais simples de responsabilizar a automação.

O funcionário Detector de anomalia da conta do Google Ads Sinalizadores quando gastos, cliques ou conversões balançam muito fora das normas históricas, dando um aviso antecipado quando a automação começa a deriva. O script n-gramas atualizado Identifica termos recorrentes de baixa qualidade, como “gratuitos” ou “trabalhos”, permitindo que você os exclua antes que os lances inteligentes otimizem em relação a eles. E se você quiser uma salvaguarda de ritmo simples, Coluna personalizada de Callie Kessler Mostra como os gastos diários estão rastreando contra seu orçamento mensal, tornando a volatilidade visível de relance.

Juntos, esses scripts e colunas leves atuam como corrimões adicionais. Eles não substituem a automação, mas pegam pontos cegos e forçam um cheque humano antes de desperdiçar pilhas.

Onde deixar a IA liderar e onde intervir

A automação tem um desempenho melhor quando possui sinais limpos, faixas claras e dados suficientes para aprender. É aí que você pode se apoiar com os TROAs, maximizar o valor de conversão ou novas metas do cliente e permitir que os lances inteligentes lidam com a complexidade do tempo de leilão.

Ele luta quando a qualidade dos dados é instável, quando as intenções são misturadas em uma única campanha ou quando as metas de eficiência são definidas irrealisticamente apertadas. Esses são os momentos em que a supervisão humana é mais importante: adicionar negativos, reestruturar campanhas, excluir dados ruins ou alvos para facilitar para que o sistema possa competir.

Pensamentos finais

Automação é o sistema operacional dos anúncios do Google. A questão não é se funciona; É se está funcionando a seu favor. Deixada sozinha, ele flutuará em direção a vitórias fáceis e métricas infladas. Supervisionado adequadamente, pode escalar resultados que nenhum ser humano jamais poderia gerenciar.

O equilíbrio é reconhecer que a automação é poderosa, mas não autopoliciária. Alimente os dados limpa, defina suas faixas e intervenha quando o contexto mudar. Faça isso e você transformará a automação de um passivo em uma borda.

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Imagem em destaque: n universo/shutterstock