Новые ИИ-инструменты от Google обещают революцию в контекстной рекламе – автоматизация, масштабирование, рост продаж без лишних усилий. Звучит почти идеально, но действительно ли алгоритмы могут масштабировать результат без потери эффективности? Наша команда протестировала AI Max for Search на реальной кампании в электронной коммерции – и показатели оказались неоднозначными.
iProspect Ukraine. Credit: depositphotos.com
Рассказываем, что стоит за впечатляющими цифрами и почему иногда лучше сохранить контроль, чем довериться автоматизации.
Сначала немного о AI Max
В мае 2025 года Google официально представил AI Max for Search – комплексный набор функций для повышения эффективности поисковой рекламы. Идея проста: за счет ИИ-инструментария рекламодатели могут масштабировать кампании, расширять охват, лучше подбирать объявления и посадочные страницы, а также быстрее оптимизировать результаты без постоянного ручного вмешательства.
В основе AI Max лежат три ключевых компонента:
- автоматическое расширение поисковых запросов, когда кампания выходит за пределы заданных ключевых слов и начинает ловить более широкий спрос;
- динамическое изменение текстов объявлений и описаний в соответствии с запросом пользователя, с опорой на контент целевых страниц;
- автоматический выбор наиболее релевантной посадочной страницы, который должен повышать вероятность конверсии.
А теперь непосредственно о кейсе
Новый инструментарий удалось протестировать совместно с ритейлером в сфере электроники, где ключевым фокусом были продажи конкретных моделей смартфонов.
Прежде всего, кампания уже запускалась в октябре и базировалась на классической поисковой рекламе – с четко выстроенной структурой и точным типом соответствия ключевых слов. Она работала стабильно и прогнозируемо – показы происходили исключительно по тем моделям смартфонов, которые рекламировались. При этом не наблюдалось «мусорного трафика», а исключительно целевой, который генерировал стабильные продажи.
Когда на рынке появился AI Max, мы решили, что настало «время мыслить вне рамок стабильности» и быть в авангарде технологических изменений Google. Наша команда сразу согласовала с клиентом трансформацию кампании с учетом новых возможностей, но без радикальных экспериментов и потери контроля над релевантностью.
В результате – для теста выбрали осторожный сценарий.
Активировали только расширение поисковых запросов, тогда как динамические тексты и автоматический выбор посадочных страниц отключили. Использовали именно такой подход, потому что в первую очередь перед нами стояла задача понять, сможет ли алгоритм найти дополнительный спрос и масштабировать продажи, не выходя за пределы заданных параметров.
На старте результаты выглядели очень убедительно
Уже в первые дни после запуска кампании с AI Max мы увидели резкий рост количества транзакций. Реклама начала приносить значительно больше продаж, чем классический Search, а показатель ROAS вырос на 1900%. Учитывая цифры, кампания выглядела как безусловный успех и полностью соответствовала ожиданиям от нового инструмента.
Впрочем, высокие показатели не означали, что РК движется в правильном направлении. Поэтому следующим логичным шагом был детальный анализ поисковых запросов, и именно на этом этапе появились первые сигналы, что ситуация довольно неоднозначна.
Оказалось, что значительная часть показов и транзакций приходилась:
- на брендовые запросы самого магазина, а не брендов смартфонов;
- на модели гаджетов, которых вообще не было в размещении.
Фактически AI Max был нацелен на максимизацию результата, а не на соблюдение бизнес-логики кампании. Алгоритм находил спрос там, где видел шанс на продажу – то есть приносил конверсии, но в основном по нецелевым товарам.
Попытка «договориться» с ИИ
Чтобы вернуть кампанию в заданные рамки, мы внесли коррективы:
- добавили бренд магазина в минус-слова;
- ограничили показы по моделям смартфонов, которых не было в размещении.
Наша цель была четкой – направить алгоритм исключительно на продажу целевых моделей телефонов, не отказываясь от самого инструмента.
Однако после этих изменений эффективность РК резко снизилась. Алгоритм потерял возможность масштабировать результат в пределах заданных ограничений: за неделю кампания принесла только одну транзакцию, причем по нецелевой модели. ROAS «скатился» до 36%, а кампания, по сути, перестала выполнять свою функцию.
Выводы и рекомендации
Тест AI Max подтвердил главное: его эффективность напрямую зависит от того, какую задачу перед ним ставит бизнес. Алгоритм от Google ориентируется на максимизацию продаж, поэтому лучше всего он работает в широких e-commerce проектах: когда нужно продвигать весь ассортимент магазина, находить новый спрос и быстро масштабироваться в рамках большого каталога товаров.
В нашем случае инструмент не оправдал ожиданий, поскольку цель кампании была сужена до конкретных моделей смартфонов. И, несмотря на хорошие показатели на старте, с точки зрения бизнес-логики они не являются успешными, независимо от уровня ROAS.
На основе этого кейса можно выделить несколько практических рекомендаций.
- AI Max стоит рассматривать как инструмент для масштабирования, а не для точечного контроля.
- Перед запуском важно честно ответить на вопрос: готов ли бизнес предоставить алгоритму свободу в выборе запросов и товаров.
- Если задача кампании продавать четко определенный перечень товаров с высокими требованиями к релевантности, то классический Search остается более прогнозируемым и управляемым решением.
Но не стоит забывать, что AI Max – это новый инструмент, который находится на стадии развития. Google активно совершенствует алгоритмы, и вполне возможно, что в ближайшее время появятся дополнительные настройки для более точного контроля.
Автор: Екатерина Мельничук, Middle PPC Specialist iProspect Ukraine
