Aqui na Level e na DMX, a inteligência artificial já faz parte do nosso cotidiano na gestão de Google Ads. Ela participa das análises de dados, da leitura de padrões, da revisão de anúncios, do controle de custos e da tomada de decisão. Foi justamente desse contato contínuo com campanhas reais, diferentes mercados e problemas que aparecem no dia a dia que reunimos estas 20 práticas para trabalhar Google Ads em 2026.
Esse assunto ganhou ainda mais importância com o avanço do AI Max. O Google passou a incorporar mais inteligência artificial na interpretação das pesquisas, na identificação de novas intenções, na adaptação dos anúncios e, dependendo da configuração escolhida, até na seleção das páginas de destino. Na nossa rotina, isso significa que precisamos acompanhar com ainda mais atenção aquilo que os algoritmos estão fazendo dentro das campanhas.
Como usamos IA no Google Ads em 2026?
No nosso cotidiano, usamos inteligência artificial para analisar intenção de busca, revisar palavras-chave, encontrar desperdícios, avaliar CPA, auditar páginas e interpretar grandes volumes de dados. Também mantemos as campanhas de Google Ads monitoradas continuamente, 24 horas por dia, com parâmetros de performance definidos para identificar variações relevantes e alertar automaticamente o gestor de tráfego.
A mesma estrutura analisa os dados dos nossos painéis de BI e participa da geração dos mini relatórios semanais, que resumem indicadores, variações e pontos de atenção e são enviados automaticamente aos clientes pelo WhatsApp. Dessa forma, combinamos análise, monitoramento e automação para acompanhar as campanhas com mais frequência e chegar às decisões com mais contexto.
1. Audite a intenção das palavras-chave
Quando analisamos palavras-chave, não olhamos apenas volume de busca e CPC, porque esses dois indicadores não mostram sozinhos a proximidade do usuário com uma decisão comercial.
Uma palavra pode gerar muito tráfego e, ainda assim, atrair pessoas que estão apenas pesquisando informações. Por isso, costumamos classificar os termos de acordo com a intenção comercial, separando buscas de alta, média e baixa intenção.
Uma pesquisa como “software de gestão financeira preço”, por exemplo, tende a indicar um momento diferente de “o que é gestão financeira”.
Nesse tipo de análise, podemos pedir à IA:
“Classifique estas palavras-chave pela intenção comercial e explique quais parecem estar mais próximas de uma decisão de compra, indicando os sinais usados para chegar a essa conclusão.”
Com a expansão das correspondências promovida pelo AI Max, entender intenção passa a ter ainda mais importância do que simplesmente verificar se determinada palavra aparece ou não na consulta.
2. Analise os termos de pesquisa antes de negativar
Nas nossas análises, evitamos negativar um termo apenas porque ele não corresponde literalmente à palavra-chave cadastrada.
Já encontramos situações em que uma pesquisa descrevia perfeitamente o problema resolvido pelo produto, embora o usuário não conhecesse seu nome técnico. Se negativarmos esse tipo de consulta de forma automática, podemos acabar bloqueando uma intenção comercial relevante.
Antes de tomar a decisão, procuramos entender se aquela pessoa está realmente buscando outra solução ou apenas descrevendo a mesma necessidade de uma maneira diferente.
Uma consulta útil nesse cenário seria:
“Separe estes termos de pesquisa entre manter, observar e negativar. Considere a intenção de compra, a relação com o produto e o risco de atrair tráfego sem potencial comercial.”
Na prática, nossa análise fica menos dependente da palavra isolada e mais concentrada no comportamento de busca.
3. Faça uma auditoria semântica da landing page
Esse tipo de auditoria ganhou bastante espaço na nossa rotina porque o conteúdo da página ajuda o Google a compreender o que está sendo oferecido.
Em análises recentes, encontramos páginas comerciais que dedicavam tanto espaço a informações gerais que o objetivo de venda praticamente desaparecia do texto.
Uma página de turismo, por exemplo, pode falar bastante sobre história, gastronomia e cultura e, ao mesmo tempo, mencionar muito pouco pacote, roteiro, preço, reserva ou solicitação de orçamento. Para uma pessoa, a finalidade da página pode parecer evidente pelo contexto; para os algoritmos, os sinais comerciais podem ficar dispersos.
Quando queremos avaliar esse ponto, podemos usar:
“Leia esta página como se você precisasse explicar ao Google o que ela oferece. Identifique o produto ou serviço principal, a intenção comercial percebida e os trechos que podem gerar interpretação ambígua.”
Quanto mais clara estiver a página, melhores tendem a ser os sinais que entregamos à automação.
4. Compare pesquisa, anúncio e página de destino
Uma das verificações que mais usamos é comparar aquilo que a pessoa pesquisou, o que prometemos no anúncio e o que entregamos depois do clique.
Se alguém procura “curso de Excel avançado online”, vê um anúncio oferecendo exatamente esse curso e depois chega a uma página genérica com dezenas de formações diferentes, existe uma quebra de continuidade que pode afetar a experiência e a conversão.
Quando temos muitos termos e anúncios para avaliar, a inteligência artificial ajuda bastante a organizar essa leitura.
Podemos pedir:
“Compare estes termos de pesquisa, anúncios e páginas de destino e indique onde existe perda de continuidade entre a intenção da busca, a promessa do anúncio e o conteúdo encontrado após o clique.”
Esse tipo de comparação costuma revelar problemas que não aparecem quando olhamos cada elemento isoladamente.
5. Identifique páginas inadequadas para o AI Max
Com a expansão de URL final, o Google pode selecionar outras páginas do domínio quando entende que elas respondem melhor à pesquisa realizada.
Por isso, nas nossas auditorias, procuramos conhecer não apenas a landing page principal, mas também as demais páginas que podem acabar entrando no processo.
Um artigo antigo chamado “10 curiosidades sobre energia solar” pode ter ótimo desempenho orgânico e continuar sendo inadequado para receber alguém que pesquisou “empresa de instalação de painel solar”.
Nesse caso, podemos perguntar:
“Analise estas URLs e separe as páginas entre adequadas, duvidosas e inadequadas para receber tráfego pago. Explique o motivo da classificação considerando intenção comercial.”
Quanto mais liberdade concedemos à automação, mais precisamos conhecer e organizar os limites dentro dos quais ela vai atuar.
6. Analise o CPA antes de definir uma meta
Esse é um dos pontos que merece atenção especial em 2026.
Com as mudanças previstas para campanhas limitadas pelo orçamento que utilizam metas como CPA desejado ou ROAS desejado, o valor configurado passa a ter ainda mais peso no comportamento da estratégia automática.
Por isso, não definimos CPA apenas porque determinado número parece comercialmente atraente. Procuramos comparar a meta desejada com o histórico da campanha, o volume disponível, a taxa de conversão e a qualidade dos leads.
Se uma conta normalmente trabalha com CPA entre R$ 100 e R$ 130, configurar R$ 50 ou R$ 150 exige uma justificativa baseada em dados.
Para organizar essa análise, podemos usar:
“Com base nos últimos 60 dias desta campanha, indique uma faixa de CPA coerente e explique quais riscos podem surgir caso a meta seja configurada significativamente abaixo ou acima desse intervalo.”
Na nossa visão, o CPA precisa refletir a realidade da operação e não apenas uma expectativa financeira.
7. Confronte a meta comercial com a realidade da campanha
Uma situação bastante comum é receber uma meta de CPA definida a partir do que seria financeiramente desejável para o negócio.
Esse número é importante, mas precisa ser confrontado com aquilo que a campanha já demonstrou ser capaz de entregar.
Se o objetivo comercial é pagar R$ 70 por conversão, enquanto o histórico mostra uma operação próxima de R$ 120, usamos a inteligência artificial para organizar os dados e avaliar os possíveis efeitos de uma mudança abrupta.
Nesse caso, podemos perguntar:
“O objetivo comercial é atingir CPA de R$ 70. Considerando estes dados históricos, avalie se essa meta parece sustentável e descreva o que provavelmente precisaria mudar para que ela se tornasse mais plausível.”
A decisão final continua sendo nossa, mas passa a ser tomada com uma leitura mais completa da situação.
8. Identifique campanhas realmente limitadas pelo orçamento
Quando analisamos uma conta, procuramos separar campanhas que precisam de mais verba daquelas que simplesmente estão utilizando mal o orçamento atual.
Para isso, avaliamos CPA, taxa de conversão, volume de conversões, participação perdida por orçamento, histórico e qualidade dos leads.
Uma campanha que apresenta boa eficiência e perde oportunidades por falta de orçamento merece uma leitura diferente de outra que recebe muitos cliques, consome verba e quase não converte.
Uma pergunta útil seria:
“Quais destas campanhas apresentam sinais reais de limitação por orçamento e quais demonstram problemas de eficiência? Justifique a classificação usando os indicadores disponíveis.”
Esse cuidado evita que aumento de investimento seja tratado como solução automática para qualquer queda de desempenho.
9. Simule cenários antes de aumentar o investimento
Quando pensamos em aumentar orçamento, preferimos analisar cenários em vez de trabalhar com uma única previsão.
Uma campanha que recebe R$ 100 por dia pode ser estudada mantendo o investimento atual, adotando um crescimento moderado para R$ 120 ou testando um cenário mais agressivo de R$ 150.
Em cada alternativa, observamos quais indicadores precisam ser monitorados e quais riscos podem aparecer.
Podemos estruturar essa discussão com:
“Monte três cenários para esta campanha considerando orçamento atual, aumento moderado e aumento mais agressivo. Para cada cenário, indique os principais riscos, oportunidades e KPIs que precisam ser acompanhados.”
Nesse tipo de trabalho, usamos a inteligência artificial para organizar possibilidades e entender melhor as consequências antes de modificar a campanha.
10. Descubra se o problema é realmente falta de verba
Em muitas auditorias, a primeira hipótese apresentada para uma campanha com baixo volume de conversões é a falta de orçamento.
Nós procuramos verificar isso antes de recomendar qualquer aumento.
Quando encontramos muitos cliques, baixa taxa de conversão e pouca geração de leads, investigamos a intenção das buscas, os anúncios, as páginas de destino, os formulários e a própria mensuração antes de concluir que a campanha precisa de mais dinheiro.
Uma forma de fazer essa análise é:
“Olhando estes indicadores, identifique onde estão os sinais mais fortes de gargalo entre orçamento, qualidade do tráfego, anúncio, página e conversão. Use os números disponíveis para justificar a ordem de investigação.”
Esse tipo de comando costuma gerar respostas melhores do que uma pergunta genérica sobre como melhorar a campanha.
11. Crie negativas por grupos de intenção
Em contas maiores, trabalhar palavra negativa por palavra negativa pode consumir bastante tempo sem resolver o problema de maneira estrutural.
Por isso, primeiro procuramos identificar famílias de intenção que não interessam ao negócio, como emprego, carreira, cursos, produtos gratuitos, produção artesanal, pesquisa acadêmica ou uso residencial, dependendo do perfil daquela operação.
Depois de entender essas famílias, fica mais fácil desenvolver a lista de negativas.
Podemos solicitar:
“Identifique os principais grupos de intenção que não fazem sentido comercial para este negócio e, dentro de cada grupo, sugira termos de pesquisa que poderiam ser negativados.”
Na nossa rotina, essa abordagem tem produzido listas de negativas mais coerentes com a estratégia da campanha.
12. Procure novas intenções, não apenas novas palavras-chave
Uma pessoa pode precisar de um produto sem conhecer seu nome técnico.
Nas nossas análises, tentamos imaginar como alguém descreveria o problema, a situação ou a necessidade antes de descobrir qual solução deveria procurar.
Uma pessoa pode pesquisar “porta para separar cozinha do restaurante”, por exemplo, sem saber o nome comercial daquele tipo de produto.
Para explorar esse comportamento, podemos perguntar:
“Imagine uma pessoa que precisa desta solução, mas ainda não conhece o nome do produto. Liste as diferentes pesquisas que ela poderia realizar ao longo do processo até encontrar uma opção de compra.”
Essa análise combina bem com a lógica do AI Max. Segundo dados internos divulgados pelo próprio Google, anunciantes que ativaram o AI Max observaram tipicamente 14% mais conversões ou valor de conversão com CPA ou ROAS semelhantes. Em campanhas que dependiam principalmente de correspondência exata e de frase, o aumento típico informado chegou a 27%.
Como esses números foram produzidos pelo próprio Google, nós os tratamos como referência para testes e não como garantia de que todas as contas terão o mesmo comportamento.
13. Crie mensagens para diferentes momentos da decisão
Quando produzimos anúncios com inteligência artificial, evitamos começar pedindo simplesmente uma quantidade determinada de títulos.
Primeiro procuramos entender em que momento da decisão aquele usuário provavelmente está.
Quem pesquisa preço demonstra uma necessidade diferente de quem procura fornecedor, enquanto alguém pesquisando especificação técnica pode estar comparando alternativas e outro usuário que busca orçamento imediato tende a estar mais próximo da conversão.
Nesse cenário, podemos pedir:
“Crie abordagens diferentes para usuários pesquisando preço, comparação, especificação técnica, fornecedor e orçamento imediato. Evite repetir a mesma ideia com pequenas mudanças de palavras.”
Esse processo costuma produzir anúncios mais relacionados à intenção de cada busca.
14. Audite os textos utilizados pela automação
Quanto maior a autonomia concedida ao Google para adaptar anúncios, mais importante fica a nossa curadoria.
O AI Max pode considerar elementos das páginas, anúncios e outros ativos para produzir variações mais relacionadas à pesquisa realizada.
Por isso, verificamos se aquilo que está sendo comunicado corresponde realmente às condições comerciais da empresa.
Se um negócio trabalha exclusivamente sob encomenda, por exemplo, uma mensagem que sugira entrega imediata pode gerar um bom clique e, ao mesmo tempo, criar uma expectativa que a operação não consegue cumprir.
Na Level e na DMX, esse tipo de auditoria vem ganhando espaço justamente porque parte das decisões que antes ficavam mais explícitas para o gestor passou a acontecer dentro da própria automação.
Uma pergunta que podemos usar é:
“Leia estes anúncios como responsável pela marca e identifique afirmações exageradas, incorretas ou que não possam ser comprovadas pelas informações comerciais fornecidas.”
15. Defina previamente o que pode e não pode ser prometido
Em vez de esperar aparecer uma mensagem inadequada, preferimos documentar antecipadamente quais afirmações podem ser usadas nos anúncios.
Podemos estabelecer, por exemplo, que informações como fabricação sob medida ou atendimento nacional estão liberadas, enquanto prazos e condições comerciais precisam ser utilizados apenas quando houver contexto suficiente. Promessas de menor preço, entrega imediata ou garantias inexistentes devem ficar fora da comunicação.
Para organizar essas regras, podemos utilizar:
“Com base nestas informações comerciais, separe as afirmações em três grupos: aquelas que podem ser usadas livremente, aquelas que dependem de condição e aquelas que nunca devem aparecer nos anúncios.”
Esse registro ajuda bastante quando a automação passa a ter mais liberdade para adaptar a mensagem.
16. Compare AI Max com o desempenho tradicional
Quando testamos uma nova automação, não encerramos a análise ao constatar que ela produziu mais conversões.
Também queremos saber quanto essas conversões custaram, de quais pesquisas vieram, quais páginas receberam os usuários e qual foi a qualidade comercial dos leads.
Em dados divulgados pelo Google em 2026, campanhas que utilizaram conjuntamente correspondência de termos, personalização de texto e expansão de URL final apresentaram, em média, 7% mais conversões ou valor de conversão com CPA ou ROAS semelhantes do que campanhas que utilizaram apenas a correspondência de termos.
Como ocorre com qualquer estatística fornecida pela própria plataforma, usamos esse número como indicação de uma oportunidade para testar, mas validamos o resultado dentro de cada conta antes de concluir que a estratégia funciona melhor.
Uma comparação pode ser feita com:
“Compare estas duas estratégias considerando CPA, volume de conversões, intenção das buscas, páginas de destino utilizadas e qualidade comercial dos leads. Indique qual parece gerar mais valor e quais pontos ainda precisam de validação.”
No nosso cotidiano, o resultado de um teste acompanhado pesa mais do que preferência pessoal por determinada configuração.
17. Encontre padrões escondidos nos relatórios
Uma das áreas em que a inteligência artificial mais nos ajuda é na análise de grandes volumes de dados.
Em auditorias recentes, já encontramos campanhas aparentemente semelhantes que apresentavam diferenças muito grandes por dispositivo, horário ou localização. Em outras situações, os termos responsáveis pelo maior volume de cliques não eram aqueles que geravam os melhores leads.
Quando temos milhares de linhas em uma planilha, essas relações ficam mais difíceis de identificar manualmente.
Por isso, costumamos começar pedindo apenas uma leitura do comportamento:
“Analise estes dados por dispositivo, horário, localização e campanha. Identifique padrões, anomalias e diferenças relevantes, mas ainda não faça recomendações de mudança.”
Nós usamos essa separação justamente para primeiro compreender o que os dados mostram e somente depois discutir quais ações fazem sentido.
18. Avalie a qualidade dos leads
Um dos erros que mais procuramos evitar é avaliar uma campanha somente pela quantidade de leads gerados.
Uma campanha pode produzir 40 contatos e resultar em duas vendas, enquanto outra gera 20 contatos e seis vendas. Se olharmos somente o painel de mídia, a primeira pode parecer superior; quando conectamos o Google Ads ao resultado comercial, a interpretação muda.
Por isso, sempre que temos acesso a informações posteriores à conversão, procuramos cruzar a origem do lead com aquilo que aconteceu depois.
Podemos pedir à IA:
“Cruze campanha, termo de pesquisa, lead e resultado comercial e identifique quais origens parecem gerar as melhores oportunidades, considerando qualidade e não apenas quantidade.”
Essa leitura tende a ganhar ainda mais importância à medida que as estratégias automáticas incorporam mais informações sobre as etapas posteriores à geração do lead.
19. Compare o antes e o depois das alterações
Quando fazemos uma alteração importante, procuramos registrar a data, a configuração anterior, a nova configuração e os principais indicadores antes e depois da mudança.
Nós usamos esse registro justamente para evitar conclusões precipitadas e manter um histórico que possa ser comparado posteriormente.
Se mudarmos orçamento, CPA, anúncios e landing page ao mesmo tempo e o desempenho melhorar, teremos dificuldade para saber qual alteração realmente contribuiu para o resultado.
Nesse tipo de análise, podemos utilizar:
“Compare estes dois períodos, destaque as diferenças relevantes e evite atribuir o resultado a uma mudança específica quando os dados não forem suficientes para sustentar essa conclusão.”
Dessa forma, conseguimos separar melhor evidências de coincidências e preservar informações que podem orientar decisões futuras.
20. Use a inteligência artificial para fiscalizar a própria automação
Essa é uma das práticas que mais representa a forma como enxergamos o Google Ads em 2026.
À medida que o Google assume mais decisões relacionadas a lances, correspondências, criativos e páginas de destino, passamos a usar inteligência artificial também para investigar aquilo que os próprios algoritmos decidiram fazer.
Em vez de limitar a análise à quantidade de conversões, procuramos entender quais novas pesquisas apareceram, quais tinham boa intenção, onde ocorreu expansão excessiva, quais páginas receberam o tráfego, quais mensagens foram exibidas e qual foi a qualidade comercial dos resultados.
Uma consulta que resume bem esse processo é:
“Faça uma auditoria desta campanha considerando as decisões tomadas pela automação. Identifique onde o algoritmo encontrou boas oportunidades, onde houve desperdício, quais expansões de intenção merecem atenção e quais decisões precisam ser investigadas antes de qualquer alteração.”
Na nossa rotina, quanto maior a autonomia da plataforma, maior passa a ser a necessidade de compreender aquilo que está acontecendo dentro dela.
O que muda para o gestor de Google Ads?
Na nossa leitura, a principal transformação de 2026 está no crescimento da quantidade de decisões operacionais que passam a ser tomadas pelos algoritmos.
Continuamos precisando entender configuração de campanhas, palavras-chave, lances, anúncios e mensuração, mas nossa rotina passa a exigir ainda mais capacidade de analisar estratégia, qualidade dos dados, estrutura do site, comportamento das buscas e resultado comercial.
Quando a plataforma assume parte da execução, nosso trabalho se concentra cada vez mais em fornecer bons sinais, acompanhar o comportamento da automação, identificar desvios e decidir quando devemos interferir.
E agora?
Durante muito tempo, boa parte da especialização em Google Ads esteve associada à capacidade de organizar campanhas, escolher palavras-chave, ajustar lances e operar corretamente a plataforma. Essas competências continuam fazendo parte do nosso trabalho, mas hoje dividem espaço com uma necessidade crescente de compreender as decisões tomadas pela própria automação.
É nesse contexto que a inteligência artificial já faz parte do nosso cotidiano. Nós a incorporamos às análises de grandes volumes de informação, ao monitoramento contínuo das campanhas, à identificação de padrões, à interpretação dos dados do BI e à geração de informações que ajudam tanto nossos gestores quanto nossos clientes a acompanhar melhor a performance.
À medida que o Google amplia a automação da execução, nosso trabalho fica cada vez mais concentrado em estratégia, análise e tomada de decisão, porque continua sendo nossa responsabilidade compreender quando a automação está contribuindo para a campanha, quando começa a sair dos parâmetros esperados e quando precisamos interferir para proteger o investimento e melhorar os resultados.
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