Google je upravo pružio marketinškim stručnjacima svoj priručnik za 2026. godinu. Pilot program "Ads Decoded"-a, podcast koji prikazuje nove projekte, otkrio je tri strategije zasnovane na veštačkoj inteligenciji s ciljem transformacije marketinških timova iz manualnih, napornih zadataka u stratešku optimizaciju kampanja. Vreme je savršeno — dok se ponašanje korisnika prelama na različitim platformama, a generativna veštačka inteligencija preoblikuje kreativnu produkciju, Google računa da će automatizacija i integracija podataka s više platformi izdvojiti pobednike od zaostalih na tržištu digitalnih oglasa vrednom 740 milijardi dolara. Google je prikazao svoju viziju marketinga vođenog veštačkom inteligencijom u 2026. godini, ističući prelaz ka tome da mašine preuzmu obavljanje dosadnih poslova dok će ljudi ostati fokusirani na strategiju. Pilot program "Ads Decoded" — serija iz pozadine sa vodećim članovima Google-ovih timova za proizvode — osvetlio je tri osnovne taktike koje definišu način na koji kompanija očekuje da brendovi uspeju u brzo automatizovanom svetu oglašavanja. Prva strategija fokusira se na eliminaciju nepotrebnog rada.

Google promoviše AI Max za Search kao rešenje za promene u ponašanju prilikom pretraživanja koje su učinile zastarelim tradicionalne ciljanje po ključnim rečima. Kao što je objašnjeno u epizodi podcasta, ovaj alat koristi proširenje pojmova za pretraživanje pomoću veštačke inteligencije i dinamično prilagođavanje teksta, postižući ono što Google naziva „inkrementalni doseg“ — hvatanje upita i segmenata publike koje manuelni postavci kampanja obično zanemaruju. Poruka je jasna: marketinški stručnjaci mogu poboljšati performanse bez da razmontiraju postojeće kampanje ili počnu od nule. Ovaj pomak odražava širu tendenciju u digitalnom oglašavanju. Kako korisnici sve više pretražuju na konverzacioni i fragmentirani način — delimično zbog pomoćnih veštačkih asistenata i glasovnih sučelja — statičke liste ključnih reči teško održavaju korak. Google je siguran da će automatizovano proširenje uz pomoć njegovih modela mašinskog učenja moći da se prilagodi brzo i efikasno, više nego što bi to mogli ljudski upravljači kampanjama.