Se você gerenciava campanhas de Google Ads em 2023 e se afastou por três anos, dificilmente reconheceria a plataforma ao voltar. Broad match é o tipo de correspondência padrão para campanhas novas. Exact match dispara em consultas que o anunciante nunca aprovou. A IA escreve o copy dos anúncios, escolhe landing pages e decide quando mostrar seus ads — frequentemente dentro de um sistema com mínima transparência sobre por que decisões específicas são tomadas. As campanhas Performance Max representam agora 45% de todas as conversões no Google Ads, rodando em todas as superfícies do Google simultaneamente com supervisão humana limitada.

Compramos tráfego através do Google Search Ads em 9 mercados LATAM. Esse é nosso ambiente de trabalho diário — não uma plataforma que analisamos de fora. O que segue é um detalhamento do que o Google mudou, o que os dados disponíveis mostram e o que vemos funcionando em contas onde há dinheiro real em jogo. Se você também está acompanhando como a IA transformou o lado orgânico das buscas, o lado pago passou por uma transformação igualmente radical.

O Controle Manual Acabou — Isso O Substituiu

Google Ads costumava ser um instrumento de precisão. Você escolhia palavras-chave exatas. Escrevia cada anúncio. Definia lances manuais. Decidia quais consultas de busca ativavam seu gasto e quais eram adicionadas a listas negativas. Esse modelo está efetivamente morto.

A mudança foi gradual mas acelerou entre 2024 e 2026. O Google retirou o Broad Match Modifier em 2021. Exact match se expandiu para incluir correspondência por "mesmo significado" e "mesma intenção" — sua palavra-chave de correspondência exata [empréstimo pessoal] pode agora disparar em consultas como "pedir dinheiro emprestado online" ou "crédito rápido" sem sua aprovação explícita. A lógica de correspondência vive dentro da IA do Google. Você consegue ver algumas consultas no relatório de termos de busca, mas uma porcentagem crescente está oculta sob "outros termos de busca" — consultas que o Google emparelhou com suas campanhas mas não vai revelar.

Estimativas independentes de agências PPC sugerem que entre 20 e 30 por cento dos cliques agora vêm de consultas que os anunciantes não conseguem ver em seus relatórios. Se esse tráfego invisível converte de forma rentável depende inteiramente de quão bem seu tracking de conversões e sinais de lance guiam o algoritmo. Sem bons dados de retorno, a IA otimiza por volume de cliques, não por resultados de negócio.

O resultado: a vantagem competitiva no Google Ads migrou da habilidade de seleção de palavras-chave para a infraestrutura de dados. O anunciante que alimenta o Google com os melhores sinais de conversão ganha, independentemente de sua lista de palavras-chave ser melhor que a do concorrente. É um jogo fundamentalmente diferente do que a busca paga era cinco anos atrás.

Broad Match como Padrão: O Que Significa na Prática

Em julho de 2024, broad match se tornou o tipo de correspondência padrão para novas campanhas de busca ao usar Smart Bidding. Não uma recomendação. O padrão. Campanhas novas começam com broad match a menos que o anunciante mude ativamente.

Os dados publicados pelo Google dizem que broad match combinado com Smart Bidding entrega 10% mais conversões do que abordagens manuais. Esse número vem do Google — que tem um interesse óbvio em que os anunciantes usem broad match, já que isso aumenta a quantidade de consultas nas quais seus ads aparecem (e portanto o gasto publicitário total).

O contraponto das agências que gerenciam contas grandes: broad match abre as comportas para correspondências irrelevantes. Múltiplas firmas de gestão PPC reportam até 15% de desperdício de orçamento com consultas que parecem semanticamente relacionadas para a IA do Google mas têm zero intenção comercial para o anunciante específico. "Calculadora de empréstimo pessoal" é semanticamente próximo de "solicitar empréstimo pessoal" — mas a intenção do usuário é completamente diferente. Um está pesquisando, o outro está pronto para solicitar.

Os controles de marca ajudam. Inclusões de marca limitam o tráfego de broad match a consultas contendo nomes de marca específicos. Exclusões de marca impedem que seus anúncios apareçam em consultas de marcas concorrentes (ou vice-versa). Foram implementados em todos os tipos de correspondência e Dynamic Search Ads durante 2024. Não resolvem o problema de relevância completamente, mas param os piores casos de confusão de marca.

A abordagem prática que adotamos: broad match para campanhas com dados sólidos de conversão offline alimentando o Smart Bidding. Phrase e exact match para campanhas onde o sinal de conversão é mais fraco (formulários sem dados de qualidade downstream). Broad match funciona quando a IA sabe como é uma boa conversão. Sem esse sinal, broad match simplesmente significa gasto amplo.

AI Max: Campanhas de Busca sem Palavras-chave

AI Max foi lançado em maio de 2025 como um conjunto de funcionalidades de IA para campanhas de busca. Em abril de 2026, ficou disponível para todos os anunciantes globalmente. Representa a declaração mais clara do Google sobre o futuro da publicidade em busca: um futuro que não gira em torno de palavras-chave.

Três componentes definem o AI Max. A correspondência de termos de busca usa broad match e o que o Google chama de tecnologia "sem palavras-chave" — o sistema analisa suas landing pages, seu copy existente e seus dados de conversão para decidir quais consultas são relevantes, tenha você ou não listado essas consultas como palavras-chave. A otimização de assets gera dinamicamente títulos e descrições usando o Gemini, o modelo de linguagem do Google. Seus anúncios se tornam fluidos: o texto muda por consulta, por usuário, por dispositivo. As diretrizes de texto, disponíveis para todos os anunciantes desde abril de 2026, permitem definir limites sobre tom, linguagem de marca e frases específicas para incluir ou evitar. Essa última funcionalidade foi a resposta do Google a reclamações generalizadas sobre copy gerado por IA que violava a voz da marca.

Dados de desempenho do Google: campanhas usando AI Max veem um aumento médio de 14% em conversões com CPA ou ROAS similar. Para contas que anteriormente dependiam exclusivamente de palavras-chave em exact e phrase match, o aumento reportado chega a 27%. São números do Google. Eles contam todas as conversões igualmente.

Aí está o problema. AI Max trata um lead qualificado e um formulário lixo como o mesmo evento, a menos que você indique o contrário. O "aumento" de 14% pode incluir conversões de baixa qualidade que inflam o número sem melhorar os resultados de negócio. Sem tracking de conversão offline ou um sinal de qualidade de leads alimentando o sistema de lances, AI Max otimiza por quantidade. Que é exatamente o que a contagem de conversões do Google recompensa.

Smart Bidding Exploration e ROAS Flexível

O Google descreveu o Smart Bidding Exploration como sua maior atualização de lances em mais de uma década. A ideia central: metas de ROAS flexíveis que permitem à IA testar categorias de consultas menos óbvias — aquelas que historicamente não convertiam mas poderiam converter em escala maior ou com criativo diferente.

Os números do Google: 18% de aumento em categorias únicas de consultas de busca com conversões, e 19% de aumento em conversões totais para anunciantes usando a funcionalidade. São aumentos significativos se se mantiverem em contas diversas.

O enquadramento de "exploração" importa. Exploração significa gastar dinheiro em consultas não testadas. A IA aloca parte do seu orçamento para consultas onde não tem histórico de conversão, apostando que em volume suficiente, padrões surgirão. Às vezes isso encontra bolsões rentáveis de demanda que a pesquisa manual de palavras-chave nunca teria identificado. Às vezes descobre que pessoas buscando "o que é um empréstimo pessoal" não são as mesmas que querem um.

Adotantes iniciais reportam que Exploration funciona melhor quando a conta tem um dataset grande de conversões (centenas por mês, não dezenas) e quando o evento de conversão está claramente definido. Para contas com dados escassos de conversão ou definições vagas (como proxies de "tempo no site"), a fase de exploração queima orçamento antes da IA aprender algo útil.

Nossa visão: Smart Bidding Exploration é uma ferramenta para escalar campanhas comprovadas, não para lançar novas. Primeiro torne a campanha rentável com controles mais rígidos, depois ative Exploration para encontrar categorias de consultas adjacentes que a IA possa explorar. Começar com Exploration no primeiro dia é experimentação cara.

Performance Max com 45% de Todas as Conversões

Performance Max passou de opcional a dominante em menos de três anos. No início de 2026, as campanhas PMax representam 45% de todas as conversões no Google Ads em nível de plataforma. Em 2023 esse número estava perto de 15%. O Google impulsionou PMax agressivamente — como tipo de campanha, como recomendação dentro da plataforma, e através de representantes de conta que rotineiramente sugerem migrar campanhas existentes de Search para PMax.

PMax roda anúncios em todas as superfícies do Google: Search, Display, YouTube, Gmail, Discover, Maps. Você fornece assets criativos, um orçamento e uma meta de conversão. A IA cuida de todo o resto. O CPC médio de PMax é $1,40, aproximadamente um terço dos custos de campanhas de Search, o que explica parcialmente os números de adoção — anunciantes olhando tabelas de custo por conversão veem PMax ganhando, embora a qualidade de conversão de posicionamentos em Display e Discover frequentemente seja inferior à de Search.

As melhorias desde o lançamento abordaram reclamações reais. Palavras-chave negativas em nível de campanha finalmente foram disponibilizadas para todos os anunciantes — uma funcionalidade que a comunidade PPC vinha exigindo desde o lançamento de PMax. Exclusões de marca para diferentes formatos permitem que varejistas impeçam que PMax reivindique inventário de marca. Temas de busca (até 25 por grupo de assets) dão aos anunciantes input direcional sobre quais consultas perseguir. Relatórios melhorados agora mostram detalhamentos por canal: quanto do gasto foi para Search vs YouTube vs Display.

O que PMax ainda não oferece: visibilidade completa de termos de busca, controle individual de lances por palavra-chave, a capacidade de excluir posicionamentos específicos além de categorias amplas, ou transparência sobre por que o algoritmo escolheu uma combinação criativa em vez de outra. Para anunciantes que precisam de controle preciso sobre segurança de marca e consistência de mensagem, PMax continua sendo uma caixa preta com bons números agregados e decisões individuais opacas.

Demand Gen: 3 Bilhões de Usuários em Vídeo e Display

As campanhas Demand Gen, a substituição do Google para as campanhas Discovery, alcançam mais de 3 bilhões de usuários mensais através do YouTube, YouTube Shorts, Discover e Gmail. É a jogada de upper-funnel: mostrar anúncios de vídeo e imagem para usuários que não estão buscando ativamente seu produto mas correspondem ao perfil comportamental e demográfico dos seus clientes existentes.

Feeds de produtos dentro do Demand Gen geram um aumento reportado de 20% em conversões ao usar lances de target ROAS. Lances de Target CPC foram adicionados para otimização de desempenho cross-platform. Metas de aquisição de novos clientes mostram uma melhoria de 11,5% na proporção de novos clientes para contas que as implementam — significando que Demand Gen pode ser direcionado para priorizar alcançar pessoas que nunca interagiram com você, em vez de fazer remarketing para visitantes existentes.

Assets de vídeo gerados por IA, otimizados para alcance no YouTube e experiência do espectador, foram adicionados no final de 2025. A qualidade é surpreendentemente utilizável para anunciantes de resposta direta — não qualidade de campanha de marca, mas suficiente para ads de performance que precisam de volume em Shorts e posicionamentos in-feed.

Para operações de media buying que dependem de Search para conversões de bottom-funnel, Demand Gen serve um propósito diferente: preenche o topo do funil com tráfego de awareness e consideração que campanhas de Search podem então capturar. Os dois tipos de campanha funcionam em sequência, não em competição. Rodar apenas Search significa que você só captura demanda que já existe. Demand Gen pode criá-la — a um custo por conversão mais alto, mas com volume incremental que Search sozinho nunca alcançaria.

Inflação do CPC por Indústria: Benchmarks 2026

87% das indústrias viram aumentos no custo por clique em 2025. A direção é quase universal. Os custos subiram.

Legal lidera a inflação: $6,75 a $9,21 de CPC médio com picos acima de $15 para consultas de alta intenção, 8% a mais ano a ano. Finanças e seguros seguem com $4,85 a $7,40, 6% a mais. B2B e SaaS ficam em $2,30 a $5,26, 9% a mais — a taxa de crescimento mais rápida entre as verticais principais. Healthcare se mantém em $3,20 médio, 7% a mais. E-commerce continua sendo o mais acessível com $0,82 a $1,80 de CPC médio, mas categorias competitivas dentro do varejo estão subindo.

Médias por tipo de campanha: Display a $0,65 CPC. Shopping a $0,95. PMax a $1,40. Search entre $2,10 e $5,26 dependendo de quem mede e como. A hierarquia de custos reflete a hierarquia de intenção — Search captura demanda ativa e cobra de acordo, Display constrói awareness de forma barata, PMax mistura tudo em um ponto de preço intermediário.

A variação geográfica adiciona uma dimensão crítica. A mesma palavra-chave pode custar de 3 a 4 vezes mais dependendo da localização. Um clique em "empréstimo pessoal" nos EUA versus o mesmo clique na Colômbia é uma equação econômica completamente diferente. Para operações como a nossa que compram tráfego em mercados LATAM, a diferença de CPC entre América Latina e América do Norte ou Europa Ocidental permanece substancial — mas está diminuindo ano a ano. Mercados que ofereciam oportunidades de arbitragem três anos atrás estão se normalizando à medida que mais anunciantes os descobrem. A janela de baixa competição em mercados emergentes não fica aberta para sempre.

O Que Separa Contas que Performam das que Sangram

Aceite a automação, mas alimente-a com dados melhores. Essa é a versão de uma frase do que funciona no Google Ads agora. Resistir à direção da plataforma — insistir em lances manuais, somente exact match, nada de PMax — te coloca em desvantagem estrutural porque os sistemas do Google estão cada vez mais construídos em torno de suas ferramentas de IA. Não participar significa se excluir das funcionalidades que recebem mais investimento em engenharia.

O tracking de conversão offline é a melhoria individual de maior alavancagem que a maioria das contas pode fazer. Quando AI Max ou PMax otimiza em direção a um evento de conversão, a qualidade desse evento determina se a IA aprende a encontrar prospects valiosos ou cliques baratos. Alimentar dados reais de vendas, pontuações de qualificação de leads ou valor de vida do cliente no sistema de lances direciona o algoritmo para o que importa para seu negócio — não apenas o que gera formulários preenchidos. Anunciantes executando importações de conversão offline reportam consistentemente CPAs mais baixos em leads qualificados, mesmo quando seu volume bruto de conversões no dashboard parece menor.

Dados de primeira parte são a vantagem de segmentação que não pode virar commodity. Listas de Customer Match, audiências de remarketing das suas próprias propriedades e dados de conversão do seu CRM são os sinais primários que diferenciam sua segmentação de um concorrente dando lance nas mesmas palavras-chave com o mesmo orçamento. Dois anunciantes com palavras-chave idênticas e orçamentos idênticos vão obter resultados materialmente diferentes se um alimentar o Google com dados ricos de audiência de primeira parte e o outro depender da segmentação padrão.

Volume criativo vence em um ambiente de anúncios gerados por IA. AI Max e PMax testam combinações criativas em uma velocidade que nenhuma equipe humana consegue igualar. Mas o sistema só pode testar o que você fornece. Contas fornecendo 15 títulos, 4 descrições, múltiplas imagens e assets de vídeo dão à IA mais matéria-prima — e a lacuna de desempenho entre campanhas ricas e pobres em assets se amplia à medida que as capacidades de teste da plataforma melhoram.

O padrão entre contas que estão performando bem: pararam de tentar controlar cada variável e se focaram em controlar os inputs que mais importam. Melhores dados de conversão. Audiências de primeira parte mais fortes. Mais assets criativos. Diretrizes de marca claras no AI Max. Listas de palavras-chave negativas rígidas no PMax. Deram à IA melhores matérias-primas em vez de lutar para fazer manualmente o trabalho da IA. Quem cedeu o controle completamente (configurações padrão de PMax, sem dados offline) ou resistiu completamente à automação (somente exact match, lances manuais) ambos performam abaixo do caminho do meio. Google Ads em 2026 recompensa anunciantes que colaboram com o algoritmo — fornecendo direção, dados e limites — em vez de tentar substituí-lo ou ignorá-lo.