Google Ads AI Max: più automazione, ma chi governa davvero le campagne?

Google Ads sta cambiando il modo in cui le campagne sulla rete di ricerca intercettano le persone, costruiscono gli annunci e scelgono le pagine verso cui indirizzare il traffico. L’evoluzione di AI Max per campagne sulla rete di ricerca è un passaggio significativo, ma non credo che la domanda più utile sia «quanto possiamo automatizzare?». La domanda è: quanto controllo siamo in grado di esercitare sulle decisioni che ora prendiamo insieme agli algoritmi?

Il 23 settembre 2026 Google ha annunciato due novità: l’estensione della beta chiusa di AI Brief anche all’italiano e un nuovo report unificato pensato per mostrare l’intero percorso tra ricerca, asset pubblicitario e pagina di destinazione. La disponibilità e le tempistiche non sono identiche: AI Brief non è diventato automaticamente accessibile a tutti gli account italiani, mentre per il nuovo report Google ha promesso ulteriori dettagli entro l’anno. Sono sfumature importanti, soprattutto per chi deve prendere decisioni reali di investimento. Fonte: Google Italia.

Le novità dell’autunno 2026: cosa è disponibile e cosa no

Nel dibattito sulle novità pubblicitarie capita spesso di mescolare annunci, funzioni in beta e strumenti già utilizzabili da chiunque. Per AI Max è essenziale distinguere almeno tre piani.

AI Brief si apre a nuove lingue, italiano incluso. Google lo presenta come una modalità per fornire alla piattaforma indicazioni in linguaggio naturale sull’attività, sul pubblico e sui messaggi da comunicare o evitare. La novità del 23 settembre è l’estensione linguistica della beta chiusa, non la disponibilità generalizzata in ogni account. È una direzione promettente, non una funzionalità che possiamo dichiarare già operativa per tutti.

Il nuovo report unificato è stato annunciato. L’obiettivo dichiarato è collegare in una sola vista i termini di ricerca che hanno attivato un annuncio, gli asset mostrati e la pagina di destinazione effettivamente scelta. Google non aveva ancora pubblicato, al momento di questa verifica, un calendario generale di disponibilità. I report AI Max già presenti in piattaforma non devono essere confusi con questa nuova vista annunciata.

Prosegue la transizione dalle impostazioni precedenti. L’upgrade delle campagne che utilizzavano asset creati automaticamente e l’impostazione di corrispondenza generica a livello di campagna è partito nel settembre 2026. La migrazione automatica dei Dynamic Search Ads (DSA), invece, è stata rinviata a febbraio 2027, come riportato nell’aggiornamento Google dell’11 giugno. Non esiste quindi una sola data valida per tutti i cambiamenti. Fonte: Google, annuncio aggiornato sulla migrazione.

È già una prima indicazione operativa: prima di dire a un’azienda «devi cambiare tutto», bisogna sapere quali impostazioni sono realmente attive nel suo account.

AI Max non è un nuovo tipo di campagna

È forse il chiarimento più semplice, ma anche il più importante. AI Max è un insieme di funzionalità di ottimizzazione che si applica alle campagne sulla rete di ricerca, non una categoria di campagna separata come Performance Max.

Secondo la documentazione ufficiale, il sistema combina tre elementi principali:

• Corrispondenza dei termini di ricerca: amplia le possibilità di trovare query pertinenti, anche attraverso corrispondenza generica e tecnologie senza parole chiave. Si governa anche a livello di gruppo di annunci.
• Personalizzazione del testo: Google può creare asset testuali aggiuntivi utilizzando annunci, pagine di destinazione, parole chiave e altri segnali del contesto.
• Espansione dell’URL finale: la piattaforma può indirizzare una persona verso un’altra pagina pertinente del dominio, anziché usare sempre l’URL indicato inizialmente.

Si aggiungono controlli sulle località di interesse, impostazioni relative ai brand e inclusioni o esclusioni di URL. Le funzionalità non sono un blocco indivisibile: hanno impostazioni e dipendenze specifiche. Per esempio, l’espansione dell’URL finale richiede la personalizzazione del testo. Fonte: Guida di Google Ads.

La conseguenza non è che «le keyword spariscono», come talvolta viene semplificato. Le parole chiave rimangono importanti, ma non sono più l’unico segnale attraverso cui un sistema può valutare la pertinenza di una ricerca.

🧭 Il vero cambiamento: da cosa acquistiamo a quale intenzione intercettiamo

Prendiamo un distributore di materiale elettrico. Nel modello tradizionale potrebbe acquistare traffico per parole come «alimentatore 24V», «alimentatore DIN» o i codici precisi dei prodotti. È un lavoro utile, soprattutto dove la domanda è già definita.

Ma un tecnico potrebbe cercare «come alimentare in modo stabile un sensore in quadro industriale con spazio limitato». La query non contiene necessariamente il nome commerciale del prodotto. Un sistema capace di interpretare meglio l’intenzione potrebbe ampliare le opportunità di intercettare bisogni espressi in modo diverso.

Questa è la promessa più interessante dell’automazione. Anche il rischio, però, è simmetrico: una somiglianza semantica non equivale sempre a una corrispondenza commerciale utile. Un componente potrebbe sembrare pertinente ma non avere le certificazioni necessarie, non essere disponibile, avere una marginalità inadeguata oppure non rispondere al settore di riferimento.

Da qui la mia lettura: non basta che Google trovi una ricerca «vicina» a ciò che vendiamo. Dobbiamo poter valutare se quella ricerca genera opportunità effettivamente servibili.

AI Brief in italiano: un’opportunità, non un sostituto del posizionamento

La possibilità di spiegare alla piattaforma il contesto con parole naturali è interessante. Secondo le comunicazioni Google, AI Brief permette di descrivere il messaggio aziendale, i tipi di ricerca che si desidera intercettare e il pubblico di riferimento; durante la configurazione sono previsti esempi da valutare e affinare. Fonte: Google, funzionalità AI Brief.

Ma un brief scritto bene non risolve un problema commerciale mal definito.

Se un’azienda non sa indicare quali prodotti vuole privilegiare, quali clienti servire, quali affermazioni può sostenere e quale risultato economico considera accettabile, l’interfaccia conversazionale rischia di rendere più elegante un’incertezza già presente.

Per questo partirei da un breve documento strategico interno, indipendente da Google Ads, che chiarisca:

1. Quali segmenti di domanda vogliamo acquisire e quali no.
2. Quali vantaggi competitivi sono dimostrabili, non soltanto dichiarati.
3. Quali promesse commerciali non devono essere generate o lasciate intendere.
4. Quali pagine e prodotti hanno dati corretti, margini adeguati e disponibilità reale.
5. Come distinguiamo una conversione misurata da un’opportunità commerciale di qualità.

Solo dopo trasformerei queste decisioni in indicazioni per l’AI. Una buona automazione ha bisogno di una buona strategia da automatizzare.

⚠️ I messaggi generati sono un tema di responsabilità, non solo di creatività

Con la Personalizzazione del testo Google può combinare e generare titoli e descrizioni a partire dai materiali pubblicitari e dal sito. È un aiuto evidente quando un account gestisce cataloghi articolati o molti intenti di ricerca.

Ma un messaggio convincente non è automaticamente un messaggio corretto.

Per alcune attività un’affermazione impropria è soltanto un problema di tono. Per altre può diventare una questione tecnica, legale o di reputazione: compatibilità di componenti, tempi di consegna, prezzi, caratteristiche mediche, condizioni di garanzia, autorizzazioni o promesse di prestazione.

Google mette a disposizione i report sugli asset e la possibilità di esaminare e rimuovere determinati asset creati automaticamente. La responsabilità della correttezza delle affermazioni, però, non si dissolve perché la piattaforma le ha generate. Fonte: Google Ads, Personalizzazione del testo.

Aggiungo un punto tecnico spesso trascurato: quando è attiva l’Espansione dell’URL finale, il blocco degli asset degli annunci adattabili della rete di ricerca (RSA) potrebbe non essere rispettato nel caso in cui venga selezionata una pagina più pertinente. Un account costruito su messaggi rigidamente approvati non dovrebbe scoprirlo dopo la pubblicazione. Fonte: Google Ads, comportamento di AI Max.

La pagina di destinazione è diventata parte della strategia pubblicitaria

L’espansione dell’URL finale può essere utile: una persona cerca una soluzione specifica e, invece di arrivare a una pagina generica, raggiunge una scheda più pertinente.

Ma quello che per un algoritmo è un URL tematicamente coerente non è sempre quello che conviene commercialmente all’azienda.

Immaginiamo un’impresa con 4.000 schede prodotto, molte varianti e contenuti editoriali che spiegano applicazioni, ma non vendono direttamente. Alcune pagine potrebbero contenere informazioni datate, prodotti fuori gamma o documentazione non revisionata. Se prima non viene fatto un controllo dell’architettura informativa, l’automazione può esporre il visitatore a esperienze incoerenti.

Le Esclusioni di URL e le Inclusioni dell’URL servono anche a questo, ma hanno perimetri diversi: le esclusioni sono controlli di campagna, mentre le inclusioni possono essere gestite a livello di gruppo di annunci. Occorre verificare le impostazioni effettive e la relazione con l’espansione dell’URL finale. Fonte: Guida ufficiale, Espansione dell’URL finale.

C’è poi un dettaglio meno visibile ma fondamentale: i modelli di monitoraggio. La documentazione Google segnala che URL di destinazione dinamici e modelli di monitoraggio non compatibili possono generare errori, compresi 404. Prima di attivare la funzionalità, testerei i parametri di tracciamento su più pagine possibili, in particolare se l’account utilizza logiche complesse di attribuzione. Fonte: Google Ads, parametri di monitoraggio.

I nuovi report contano perché devono rendere verificabili le scelte

Google ha annunciato una nuova vista unificata per collegare termine cercato, asset mostrato e pagina raggiunta. È una direzione che considero positiva: più decisioni prende il sistema, più abbiamo bisogno di sapere che cosa ha fatto.

Attenzione però a non confondere l’annuncio con un report già disponibile in tutti gli account. Oggi la guida di Google Ads documenta già strumenti specifici per esaminare AI Max: report sui termini di ricerca, report sulle parole chiave, report Pagine di destinazione e report sugli asset. Esiste anche la visualizzazione «Termini di ricerca e combinazioni di annunci». La nuova esperienza unificata annunciata a settembre è un’evoluzione distinta, per la quale Google ha rimandato a comunicazioni successive. Fonte: guida ufficiale sui report.

La trasparenza non è importante soltanto per fare diagnosi. È indispensabile per comprendere la sostenibilità di una scelta: quali query hanno intercettato clienti potenzialmente utili? Quali pagine producono richieste qualificate? Quali messaggi aumentano contatti inutili? Dove stiamo pagando per traffico che non possiamo trasformare in valore?

Non considero una campagna migliore perché genera più conversioni registrate. La considero migliore quando genera più valore economico, con un rischio e un costo sostenibili.

Il problema delle conversioni: un lead non vale automaticamente un cliente

Nelle campagne B2B il dato di conversione è spesso il punto più fragile dell’intero sistema. Una richiesta di contatto, un download, una chiamata e una trattativa chiusa non hanno lo stesso valore, anche se tutti possono apparire come eventi di successo in una piattaforma.

Supponiamo che l’attivazione di AI Max porti più contatti. Se il 70% è fuori area commerciale o riguarda prodotti non vendibili, il maggior volume può addirittura aggravare il lavoro del reparto vendite. Se invece le richieste sono meno numerose ma più pertinenti, la campagna potrebbe generare un risultato economico superiore.

Per questo consiglio di collegare la misurazione pubblicitaria, quando tecnicamente e giuridicamente possibile, agli esiti commerciali effettivi: qualificazione del lead, appuntamento svolto, opportunità accettata, ordine, margine. Serve una definizione condivisa di questi passaggi tra marketing e vendite. Non basta installare correttamente un tag.

In termini operativi, è fondamentale anche capire quale conversione stiamo chiedendo a Google di ottimizzare. Se l’obiettivo è sbagliato, un sistema più capace può diventare più efficiente nel raggiungere proprio l’obiettivo sbagliato.

🏭 Un caso B2B: dove proverei AI Max e dove no

Pensiamo a un produttore di componenti per automazione industriale, con un catalogo ampio e vendite assistite da personale tecnico. Il suo account Search funziona già discretamente sulle richieste di codice prodotto, ma fatica a intercettare le domande più articolate che precedono la scelta.

In un caso simile, costruirei un test controllato su un segmento di domanda con sufficiente volume e dati affidabili. Terrei separati i prodotti con vincoli tecnici stringenti da quelli che possono essere confrontati più liberamente. Validerei le pagine eleggibili, le esclusioni e i messaggi. Se necessario, inizierei con l’espansione dell’URL finale disattivata, per isolare meglio gli effetti del sistema.

Non partirei invece dalle campagne più delicate per il fatturato, da landing che contengono condizioni contrattuali rigide o da gruppi di prodotti con documentazione incompleta. Non perché AI Max sia necessariamente inadatto, ma perché in quei casi l’esperimento avrebbe più variabili incontrollate delle informazioni che possiamo ottenere.

È un esempio ipotetico, non il resoconto di un test condotto da Digital Raptor. Serve a chiarire un metodo di valutazione, non a promettere risultati.

Come costruire un test che dica qualcosa di utile

Google ha ampliato nel 2026 gli strumenti di sperimentazione AI Max e ha annunciato miglioramenti ai test A/B anche con controlli per brand e località. Queste possibilità sono interessanti, ma non sostituiscono la progettazione sperimentale. Fonte: Google, 20 agosto 2026.

Partirei da un protocollo semplice:

Un test utile può anche concludersi con una decisione negativa. Scoprire che una funzione non migliora un preciso segmento commerciale è un risultato, non un fallimento.

Cosa fare adesso negli account Google Ads

Non consiglierei una migrazione indiscriminata. Consiglierei piuttosto un audit mirato delle campagne Search, con alcune verifiche pratiche.

Prima controllerei le impostazioni di AI Max già attive e l’eventuale upgrade automatico delle funzioni legacy. Poi verificherei che la documentazione commerciale presente sul sito sia aggiornata: pagine, catalogo, condizioni e promesse. Passerei quindi alla qualità delle conversioni importate o tracciate, ai vincoli di brand e alle esclusioni di URL. Soltanto dopo selezionerei una campagna o un gruppo di prodotti adatto a un esperimento.

Se AI Brief non compare nell’account, non significa che l’account sia configurato male: l’estensione italiana è stata annunciata come beta chiusa. Allo stesso modo non richiederei al team di usare un report la cui disponibilità generale non è stata ancora indicata.

Per una verifica tecnica nelle interfacce correnti, Google documenta il percorso Campagne → Impostazioni → selezione della campagna sulla rete di ricerca → AI Max e, a livello di gruppo di annunci, i controlli sulla Corrispondenza dei termini di ricerca. Le voci effettive possono dipendere dal tipo di campagna e dalle funzionalità abilitate nell’account. Fonte: Configurazione ufficiale AI Max.

La mia conclusione: quando cresce l’automazione deve crescere anche la capacità di giudizio

L’elemento più interessante delle novità AI Max non è, secondo me, che Google possa scrivere più annunci o trovare più ricerche. È che ci sta chiedendo di spostare una parte del nostro lavoro professionale: meno gestione meccanica di singole combinazioni e più progettazione di che cosa il sistema debba sapere, fare e non fare.

Questo passaggio può generare vantaggi reali. Ma introduce anche nuove responsabilità: accuratezza delle informazioni, qualità dei segnali, governance dei messaggi, tracciamento e capacità di distinguere il successo apparente dalla crescita effettiva.

Non credo che il valore di un professionista Google Ads sia destinato a scomparire. Credo, piuttosto, che diventi più difficile giustificarlo sulla sola capacità di impostare pulsanti e parole chiave. Il valore si sposta verso lettura del business, valutazione critica, architettura dei dati, sperimentazione e capacità di assumersi la responsabilità delle decisioni.

La domanda finale che farei a un imprenditore è questa: se domani Google prendesse il doppio delle decisioni operative sulle campagne, avremmo informazioni, obiettivi e controlli sufficientemente solidi perché quelle decisioni ci aiutino davvero?

Se la risposta è no, il primo investimento da fare non è attivare un’altra funzione. È costruire le condizioni perché l’automazione possa produrre valore.

Fonti ufficiali e perimetro della verifica

Le informazioni sono state verificate il 14 ottobre 2026 sulle comunicazioni e le guide di Google. Le funzionalità indicate come beta o annunciate potrebbero non essere disponibili nel tuo account. Questo articolo include valutazioni professionali e un esempio ipotetico; non presenta risultati di test eseguiti da Digital Raptor.

• Google Italia — AI Brief in nuove lingue e nuova funzionalità di reporting, 23 settembre 2026.
• Google Ads — Come funziona AI Max per campagne sulla rete di ricerca.
• Google Ads — Configura AI Max per campagne sulla rete di ricerca.
• Google Ads — Informazioni sui report in AI Max.
• Google — Upgrade da Dynamic Search Ads ad AI Max, aggiornamento 11 giugno 2026.
• Google — Nuovi strumenti di test e pianificazione AI Max, 20 agosto 2026.

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