Google Ads ajoute de nouveaux outils de test et de planification autour d’AI Max for Search. Au programme : des tests A/B de budgets et d’objectifs de rentabilité sur plusieurs campagnes Search à la fois, des expériences AI Max compatibles avec les contrôles de marque et de zone, et un Planificateur de performances qui permet d’appliquer ses recommandations en un clic.
L’annonce tombe à quelques jours de la migration automatique vers AI Max prévue le 1er septembre. Pour beaucoup d’annonceurs, c’est l’occasion de mesurer l’effet d’AI Max avant de le subir.
Quels sont les nouveaux outils AI Max annoncés par Google ?
Google a annoncé trois évolutions qui visent à mieux tester et dimensionner les campagnes Search utilisant AI Max.
- Tests de budgets et d’objectifs multi-campagnes : un seul test A/B pourra comparer plusieurs niveaux de budget et plusieurs cibles de ROI (CPA ou ROAS cible) sur un ensemble de campagnes Search. Le déploiement est annoncé pour septembre.
- Expériences AI Max avec garde-fous : les tests AI Max peuvent désormais tourner avec les contrôles de marque et de zone géographique activés, au lieu de devoir les lever pendant l’expérience.
- Planificateur de performances enrichi : il simule l’effet d’un changement d’enchères ou de budget sur des campagnes existantes, et applique les changements suggérés directement.
Ces outils complètent les expériences en un clic déjà disponibles dans le parcours de création de campagne AI Max.
Pourquoi ces outils de test AI Max sont-ils utiles ?
Ils permettent de répondre avec des données à la question que tous les annonceurs se posent : AI Max fait-il gagner de nouvelles conversions rentables, ou élargit-il simplement la diffusion à des requêtes moins qualifiées ?
Jusqu’ici, deux obstacles freinaient les tests. Le premier : il fallait souvent désactiver des contrôles importants, comme les exclusions ou inclusions de marques, pour pouvoir lancer une expérience propre. Pour une marque qui ne veut pas apparaître sur les requêtes de ses revendeurs, ou un annonceur qui ne vend que dans certaines zones, ce n’était pas acceptable. Le second : tester un budget plus élevé sur une seule campagne ne dit rien de l’effet global sur un compte où plusieurs campagnes se partagent les mêmes requêtes.
Le test multi-campagnes répond à ce deuxième point, dans la même logique que l’expérience « Budget ou objectifs d’enchères » des campagnes Search. On pourra, par exemple, comparer un scénario « budget actuel avec ROAS cible de 400 % » à un scénario « budget +30 % avec ROAS cible de 350 % » sur toutes les campagnes Search d’une gamme, et regarder ce que cela change au chiffre d’affaires et à la marge. Les chiffres sont ici purement illustratifs.
Comment utiliser ces outils sur votre compte Google Ads ?
La bonne méthode consiste à tester AI Max sur un périmètre représentatif, avec vos garde-fous en place, avant la bascule automatique.
- Choisir une ou deux campagnes Search avec un volume de conversions suffisant. Sous quelques dizaines de conversions par mois, un test donnera rarement un résultat net.
- Activer les contrôles de marque et de zone que vous utilisez réellement, puisqu’ils sont désormais compatibles avec l’expérience.
- Définir l’indicateur de décision avant de lancer : coût par acquisition, ROAS, marge ou valeur des leads qualifiés.
- Laisser tourner l’expérience plusieurs semaines, cycle de conversion compris, sans toucher aux réglages.
- Analyser les termes de recherche générés côté AI Max, pas seulement les totaux. C’est là que se cachent les dérives.
Côté Planificateur de performances, un outil utile pour la gestion de campagnes Google Ads, je conseille de lire les simulations comme des ordres de grandeur. Le bouton d’application en un clic est pratique, mais je ne l’utiliserais qu’après avoir vérifié que les hypothèses (saisonnalité, stocks, capacité commerciale) collent à votre réalité.
Si vous n’avez pas encore regardé ce que la migration automatique vers AI Max du 1er septembre va changer sur vos campagnes, c’est le moment.
Comment adapter un test AI Max quand l’objectif est la génération de leads ?
La plupart des exemples publiés autour d’AI Max parlent de ROAS et de chiffre d’affaires. Sur un compte de génération de leads, la mécanique du test est la même, mais plusieurs réglages demandent une attention particulière.
Le premier piège est de juger le test sur le coût par lead affiché dans Google Ads. AI Max élargit la diffusion à de nouvelles requêtes, et un formulaire envoyé ne dit rien de la valeur du contact. Je préfère un test qui affiche un coût par lead un peu plus élevé mais qui produit des demandes réellement exploitables par l’équipe commerciale.
Voici l’ordre dans lequel je prépare ce type de test :
- Vérifier que les leads qualifiés remontent dans Google Ads, par un import de conversions hors ligne ou par une conversion secondaire déclenchée après qualification. Sans ce retour, le test ne mesure que du volume.
- Fixer avec le client le critère d’un lead qualifié avant le lancement : budget annoncé, zone desservie, type de projet. Ce critère ne doit pas changer en cours de test.
- Prévoir une durée qui couvre le délai de qualification. Si l’équipe commerciale rappelle les contacts sous dix jours, une expérience de trois semaines ne laisse qu’une partie des leads le temps d’être jugée.
- Relire les termes de recherche des deux versions chaque semaine, en cherchant les requêtes d’information ou d’emploi, qui génèrent des formulaires sans projet derrière.
- Comparer les demandes des deux versions avec le commercial qui les traite, pas seulement dans un tableau.
Pour un annonceur local, j’ajoute un contrôle sur la provenance géographique des demandes. Le fait de pouvoir garder les contrôles de zone pendant l’expérience aide, mais une requête qui mentionne une autre ville peut encore générer un contact hors zone.
Enfin, je me méfie des tests lancés sur des comptes qui reçoivent peu de demandes par mois. Dans ce cas, je préfère une activation surveillée sur une seule campagne, avec une lecture manuelle de chaque lead, plutôt qu’une expérience dont le résultat dépendra du hasard de quelques contacts.
Mon avis sur ces nouveautés AI Max
C’est une bonne nouvelle, et elle était attendue. En tant qu’expert Google Ads, je défends depuis longtemps l’idée qu’on ne doit pas activer une automatisation Google sur la foi d’une moyenne annoncée par Google. On teste, sur son compte, avec ses contraintes.
Le fait de pouvoir garder les contrôles de marque pendant les tests change vraiment la donne pour les fabricants et les distributeurs que j’accompagne comme consultant Adwords. Le test de budgets sur plusieurs campagnes est aussi un outil précieux pour arbitrer une montée en charge avant une période forte, comme la fin d’année.
Reste une limite : un test bien construit demande du volume et de la patience. Sur les petits comptes, je préfère souvent une activation progressive et une lecture attentive des termes de recherche plutôt qu’une expérience statistiquement fragile.
Pour structurer ces tests, mon accompagnement de freelance Google Ads inclut le paramétrage des expériences et l’analyse des résultats. Vous pouvez aussi commencer par un audit Google Ads gratuit pour savoir si votre compte est prêt pour AI Max. Et si vous préférez en parler directement, contactez-moi.
FAQ : les outils de test et de planification AI Max
Quand les tests de budgets AI Max multi-campagnes seront-ils disponibles ?
Google annonce un déploiement en septembre 2026 pour les tests A/B de budgets et d’objectifs de ROI portant sur plusieurs campagnes Search.
Peut-on tester AI Max en gardant ses exclusions de marques ?
Oui. Les expériences AI Max acceptent désormais les contrôles de marque et de zone géographique, ce qui permet de tester sans lever ces garde-fous.
Faut-il appliquer les recommandations du Planificateur de performances en un clic ?
Seulement après vérification. Les simulations sont utiles pour dimensionner un budget, mais elles ne connaissent ni vos stocks ni votre capacité à traiter plus de demandes.
