Google недавно представила маркетологам свой план на 2026 год. В пилоте подкаста Ads Decoded, посвященного расшифровке рекламы, раскрыты три стратегии, основанные на ИИ, направленные на трансформацию команд маркетинга — от ручных, трудоемких задач к стратегической оптимизации кампаний. Время выбрано идеально — по мере того как поисковое поведение разлагается на разные платформы и генеративный искусственный интеллект меняет подход к креативному производству, Google ставит на автоматизацию и интеграцию данных с нескольких платформ, чтобы определить победителей и проигравших на рынке цифровой рекламы стоимостью 740 миллиардов долларов. Google изложила свое видение маркетинга на базе ИИ в 2026 году, подчеркивая смещение ответственности на машины для выполнения утомительных задач, в то время как люди сосредотачиваются на стратегии. Первый пилотный выпуск подкаста Ads Decoded — сериала за кулисами с участием руководителей продуктов Google — подчеркнул три основные тактики, которые определяют, как компании ожидают успеха в условиях стремительно автоматизирующейся рекламной среды. Первая стратегия направлена на устранение рутины. Google пропагандирует AI Max for Search как решение для эволюции поискового поведения, которое сделало устаревшим традиционное целевое ключевое слово.

Как объясняется в эпизоде подкаста, этот инструмент использует расширение поисковых запросов на базе ИИ и динамическую настройку текста для достижения того, что Google называет «дополнительным охватом» — захватом запросов и сегментов аудитории, которые обычно пропускаются при ручной настройке кампаний. Посыл ясен: маркетологи могут повышать эффективность, не разрушая существующие кампании и не начиная все заново. Этот сдвиг отражает более широкую тенденцию в цифровой рекламе. Поскольку пользователи ищут все более разговорным и разрозненным способом — отчасти благодаря голосовым помощникам и интерфейсам — статические списки ключевых слов с трудом идут в ногу с изменениями. Google уверен, что автоматическое расширение, основанное на моделях машинного обучения, сможет реагировать быстрее и эффективнее, чем это могут сделать человеческие менеджеры кампаний.