Google AI Max : une révolution pour booster vos campagnes Search ?

L’écosystème de la recherche en ligne est en pleine mutation. L’évolution de Google Search vers une expérience plus conversationnelle, alimentée par les AI Overviews, et multimodale, avec des outils comme Google Lens, redéfinit la manière dont les utilisateurs interagissent avec l’information. Parallèlement, les comportements changent : les requêtes deviennent plus longues, plus complexes et plus nuancées, reflétant une intention plus précise.
C’est dans ce nouveau paradigme que Google a dévoilé sa réponse stratégique pour les annonceurs : AI Max. Annoncée lors du Google Marketing Live en mai 2025 et désormais déployée en version bêta, cette suite de fonctionnalités promet de transformer en profondeur les campagnes sur le Réseau de Recherche en s’appuyant sur la puissance de l’intelligence artificielle générative.

Décryptage de Google AI Max : plus qu’un outil, une nouvelle philosophie

Il existe de nombreuses raisons de lancer des campagnes Google Ads. AI Max en est une de plus. Cependant, pour les annonceurs et les agences, appréhender une nouvelle technologie publicitaire commence par une définition claire de sa nature et de son périmètre. Comprendre l’essence même d’AI Max est la première étape indispensable pour l’exploiter correctement, éviter les idées reçues qui pourraient freiner son adoption et l’intégrer de manière stratégique dans un dispositif existant.

Qu’est-ce qu’AI Max, concrètement ?

AI Max n’est pas un nouveau type de campagne à créer de zéro. Il s’agit d’une suite de fonctionnalités optionnelles, une couche d’intelligence artificielle basée sur le modèle Gemini de Google, conçue pour enrichir et optimiser les campagnes Search existantes. Plutôt qu’un système autonome, il agit comme un « copilote » stratégique pour l’annonceur, venant augmenter les performances en s’appuyant sur les structures et objectifs déjà en place. Son but est de maximiser la pertinence et les conversions en interprétant plus finement les intentions des utilisateurs et les signaux de recherche en temps réel.

Clarification : ce que AI Max n’est pas

Comme toute innovation majeure, AI Max s’accompagne de son lot de préjugés. Il est essentiel de démystifier les plus courants pour aborder l’outil avec une vision juste :

• Ce n’est pas un outil opaque : l’une des promesses clés d’AI Max est une transparence accrue. Les annonceurs conservent une visibilité claire sur les termes de recherche qui déclenchent leurs annonces, les titres qui sont diffusés et les pages de destination dynamiquement choisies par le système.
• Ce n’est pas un remplacement du Search classique : AI Max ne bouleverse pas les fondations des campagnes. Il s’intègre aux campagnes sur le Réseau de Recherche existantes et respecte scrupuleusement les objectifs de performance (CPA/ROAS) définis par l’annonceur.
• Ce n’est pas une suppression du contrôle humain : loin d’être une « boîte noire », l’outil met à disposition des annonceurs des leviers de pilotage essentiels. Les filtres de marque, les listes de mots-clés à exclure et la possibilité de retirer des composants générés par l’IA restent entièrement disponibles.

AI Max vs. Performance Max : deux logiques complémentaires

Il s’agit de ne pas confondre AI Max et Performance Max, car ils répondent à des objectifs stratégiques distincts. La distinction fondamentale réside dans leur périmètre de diffusion :

• AI Max se concentre exclusivement sur le Réseau de Recherche. Son but est de suralimenter la performance des campagnes Search en affinant la correspondance des requêtes et la personnalisation des annonces textuelles.
• Performance Max est une campagne globale et multicanale. Elle diffuse les annonces sur l’ensemble de l’inventaire Google (Search, YouTube, Display, Discover, etc.) pour maximiser les conversions sur tous les points de contact.

Ces deux solutions ne sont donc pas exclusives, mais complémentaires. Un annonceur peut parfaitement utiliser AI Max pour renforcer la précision et la pertinence de ses campagnes sur le Réseau de Recherche, tout en s’appuyant sur Performance Max pour assurer une présence globale et omnicanale. En résumé : AI Max est un scalpel de précision pour le Réseau de Recherche ; Performance Max est un rouleau compresseur omnicanal. L’un vise la pertinence chirurgicale, l’autre la domination totale de l’inventaire.
Cette distinction clarifiée, l’enjeu pour les annonceurs est de comprendre la mécanique interne qui permet à AI Max de générer de la performance, car c’est là que se cachent à la fois les opportunités et les risques.

Le fonctionnement interne : les piliers technologiques d’AI Max

Au cœur de la performance de Google AI Max se trouvent deux piliers technologiques majeurs qui travaillent en synergie. La combinaison de ces deux fonctionnalités permet à l’outil de réinterpréter l’intention de l’utilisateur au-delà des simples mots-clés et d’y répondre avec une pertinence et une personnalisation sans précédent.

Pilier 1 : la correspondance étendue des requêtes (Search Term Matching)

Cette fonctionnalité élargit considérablement la portée des mots-clés existants. En s’appuyant sur la correspondance large (broad match) et sur une technologie « sans mot clé » (keywordless), AI Max est capable de capter des requêtes pertinentes que les ciblages manuels auraient manquées. L’intelligence artificielle de Google analyse en profondeur les mots-clés, les créations publicitaires et les URL des pages de destination pour identifier de nouvelles opportunités de diffusion. Elle comprend le contexte de la recherche (comme le lieu, l’historique de l’utilisateur ou l’appareil utilisé) pour faire correspondre les annonces à des intentions d’achat précises, même si les termes exacts ne figurent pas dans la liste de mots-clés.

Pilier 2 : L’optimisation dynamique des composants (Asset Optimization)

Ce second pilier se charge de personnaliser la réponse publicitaire en temps réel. Il se décompose en deux mécanismes complémentaires :

• Adaptation du texte (Text Customization) : l’IA génère et teste automatiquement de multiples versions de titres et de descriptions pour chaque annonce. Ces textes sont créés dynamiquement en s’inspirant du contenu des pages de destination, des annonces existantes et des signaux de recherche en temps réel. Le message publicitaire devient ainsi hyper-personnalisé, s’adaptant à la requête unique de chaque utilisateur pour une pertinence maximale.
• Extension d’URL finale (Final URL Expansion) : au-delà du texte, AI Max optimise également le parcours utilisateur post-clic. En fonction de l’intention détectée dans la requête, le système choisit et redirige l’utilisateur vers la page de destination la plus pertinente du site web, et pas nécessairement celle définie initialement dans l’annonce. Ce processus réduit la friction, guide l’utilisateur exactement là où il trouvera sa réponse et, par conséquent, améliore significativement les taux de conversion. Pour les annonceurs, cela représente un changement fondamental : la performance ne dépend plus seulement de l’optimisation d’une annonce, mais de la pertinence globale de l’écosystème de contenu du site.

Ensemble, ces deux piliers forment une chaîne de valeur complète : le premier identifie l’intention la plus fine de l’utilisateur, le second y répond avec une création publicitaire et une page de destination sur mesure. Ces innovations technologiques se traduisent par des gains de performance tangibles, comme le démontrent les premiers résultats communiqués par Google.

L’impact sur les performances : les promesses chiffrées et études de cas

Pour les annonceurs, l’adoption d’une nouvelle technologie est avant tout conditionnée par son impact mesurable sur les objectifs business. Les premiers retours sur AI Max, issus de données internes et d’études de cas de Google, mettent en lumière un potentiel de croissance significatif.

Les indicateurs de performance clés (KPIs)

Google a communiqué des chiffres de performance moyens qui illustrent la valeur ajoutée de la solution. Les campagnes activant AI Max enregistrent en moyenne :

• +14 % de conversions ou de valeur de conversion, à CPA (Coût Par Acquisition) ou ROAS (Retour sur Investissement Publicitaire) similaire.
• Jusqu’à +27 % de conversions pour les campagnes qui reposaient majoritairement sur des mots-clés en correspondance exacte. Ce gain spectaculaire est le résultat direct de la technologie de Correspondance Étendue des Requêtes, qui permet de découvrir des poches d’utilisateurs à haute intention que les stratégies en correspondance exacte, par définition, ne peuvent pas atteindre.

Études de Cas : L’Oréal et MyConnect

Deux exemples concrets illustrent l’impact de Google AI Max dans des secteurs différents :

L’Oréal

Le géant mondial des cosmétiques a utilisé AI Max pour renforcer la pertinence de ses campagnes Search. Les résultats ont été au rendez-vous : le taux de conversion a été doublé, tandis que le CPA a été réduit de 31 %. L’un des apports majeurs a été la capacité de l’outil à découvrir des requêtes conversationnelles et inédites, comme « quelle est la meilleure crème pour les taches pigmentaires ? », prouvant sa capacité à capter l’intention réelle des consommateurs.

MyConnect

Cette entreprise australienne de services de raccordement a également tiré parti de la solution pour améliorer son acquisition de prospects. L’activation d’AI Max a permis une augmentation de 16 % des prospects qualifiés, accompagnée d’une réduction de 13% du CPA. Fait notable, près de 30% des conversions additionnelles provenaient de requêtes totalement nouvelles, que l’entreprise n’avait jamais ciblées auparavant.
Ces performances posent une question fondamentale qui obsède tout gestionnaire de campagnes : quel contrôle réel nous reste-t-il sur le message et le budget ?

Garder le contrôle : transparence et outils de pilotage pour les annonceurs

La crainte d’une perte de contrôle est un frein majeur et légitime à l’adoption des technologies d’automatisation publicitaire. Conscient de cette préoccupation, Google a intégré à AI Max une série d’outils de pilotage et de reporting conçus pour offrir aux annonceurs la maîtrise de leurs campagnes, même lorsque l’IA prend le relais sur certaines optimisations.

Les leviers de contrôle à disposition

Les annonceurs ne sont pas démunis et disposent d’un arsenal de paramètres pour guider et contraindre l’IA :

• Contrôles de la marque : il est possible de définir des listes d’inclusions et d’exclusions de marques pour maîtriser l’environnement de diffusion et s’assurer que les annonces apparaissent (ou n’apparaissent pas) aux côtés de marques spécifiques.
• Gestion des URL : les exclusions d’URL permettent d’empêcher le système de rediriger le trafic vers des pages non pertinentes (ex: page de contact, blog). Inversement, les inclusions d’URL peuvent être utilisées au niveau du groupe d’annonces pour guider l’IA vers des pages prioritaires.
• Ciblage géographique par intention : un nouveau paramètre, « lieux d’intérêt », permet un ciblage géographique plus fin au niveau du groupe d’annonces, basé sur l’intention de l’utilisateur et non uniquement sur sa position physique.
• Mots-clés à exclure : Les listes de mots-clés négatifs sont toujours respectées, garantissant que les annonces ne se déclenchent pas sur des requêtes non souhaitées.
• Avertissement sur les composants épinglés : c’est le compromis le plus critique qu’AI Max impose aux annonceurs. Lorsque la fonctionnalité « Extension d’URL finale » est activée, les composants épinglés (pinned assets) des annonces responsives ne sont pas respectés. Google justifie ce choix par la priorité donnée à la pertinence absolue de la page de destination, mais cela crée une tension directe entre l’optimisation algorithmique et le besoin impérieux de l’annonceur de maîtriser son message de marque.

Des rapports enrichis pour plus de transparence

Pour compléter ces outils de contrôle, Google a amélioré la granularité des rapports afin de mieux comprendre les actions de l’IA :

• Le rapport sur les termes de recherche a été enrichi pour inclure les titres et les URL dynamiquement choisis, ainsi qu’un nouveau type de correspondance « AI Max » pour identifier les requêtes incrémentales.
• Les rapports sur les composants affichent désormais des indicateurs de performance clés (KPIs) au-delà des simples impressions, comme les dépenses et les conversions.
• Les annonceurs gardent la possibilité de supprimer les composants générés automatiquement par l’IA s’ils ne correspondent pas aux standards de la marque.

Malgré cet arsenal de contrôles, les premiers retours du marché mettent en lumière des défis et des points de vigilance que tout annonceur se doit d’anticiper.

Défis et points de vigilance : les inquiétudes des annonceurs

Si la communication de Google met l’accent sur la performance et le contrôle, les experts de terrain et les agences, vigilants, soulignent déjà plusieurs zones de risque que tout annonceur se doit d’anticiper.

Les risques identifiés par le marché

Les préoccupations soulevées par les professionnels du marketing numérique peuvent être synthétisées en quatre catégories principales :

• Sécurité de la marque (Brand Safety) : le risque principal est que l’IA, en générant automatiquement des titres et descriptions, puisse s’inspirer de sources non approuvées ou mal interpréter une information. Cela pourrait conduire à la diffusion d’affirmations trompeuses, inexactes ou juridiquement sensibles, nuisant à l’image de la marque.
• Manque de précision contextuelle : l’intelligence artificielle, malgré ses progrès, peut parfois manquer de compréhension des nuances spécifiques à un secteur d’activité. Des interprétations erronées pourraient mener à la génération de textes, de liens ou d’images inappropriés ou simplement hors de propos.
• Fuite de budget (Spend Leakage) : plusieurs agences rapportent un phénomène de « fuite de budget », où des investissements prévus pour le Réseau de Recherche sont redirigés vers des réseaux Display. Ce problème est critique car il corrompt les données d’attribution par canal, rendant difficile pour les agences de prouver la valeur spécifique de leurs campagnes Search et de maintenir l’intégrité de leur reporting.
• Perte de maîtrise stratégique : au-delà des aspects techniques, une inquiétude plus générale demeure : celle de céder un contrôle excessif sur le message de la marque, le ton employé et l’allocation budgétaire à un algorithme, aussi performant soit-il.

Face à ces défis, une approche méthodique et prudente est recommandée pour intégrer AI Max de manière sécurisée et efficace.

Guide pratique : recommandations pour un déploiement maîtrisé

Cette section se veut un guide de bonnes pratiques pour les annonceurs souhaitant tester et déployer AI Max. Adopter une approche structurée permet de minimiser les risques potentiels tout en maximisant les chances de succès et en tirant pleinement parti de son potentiel.

Les étapes clés pour bien démarrer avec Google AI Max

• Démarrer par des tests progressifs : ne basculez pas l’intégralité de votre compte d’un seul coup. Lancez un test A/B sur un périmètre restreint et bien défini, comme une campagne ou un groupe d’annonces spécifique, afin de mesurer précisément la valeur ajoutée sur vos indicateurs clés.
• Soigner la qualité des ressources : l’intelligence artificielle se nourrit de la matière que vous lui fournissez. Assurez-vous que vos pages de destination sont claires et riches en contenu, et que vos titres et descriptions existants sont de haute qualité. Des ressources de qualité mènent à des optimisations de qualité.
• Surveiller activement les rapports : prenez le temps d’analyser régulièrement les nouveaux rapports détaillés. Ils sont une mine d’or pour comprendre les choix de l’IA, identifier de nouvelles requêtes performantes et en tirer des insights stratégiques pour l’ensemble de votre compte.
• Utiliser les outils de contrôle : ne négligez pas les garde-fous mis à votre disposition. Utilisez proactivement les filtres de marque et les exclusions d’URL pour garder la maîtrise de la diffusion et garantir la sécurité de votre marque.
• Clarifier la stratégie omnicanale : si vous utilisez également des campagnes Performance Max, définissez clairement le rôle et le périmètre de chaque type de campagne. Une bonne structuration de compte est essentielle pour éviter les chevauchements et permettre une lecture claire des résultats.
• Allouer un budget de test suffisant : Google conseille d’éviter de tester AI Max sur des campagnes dont le budget journalier est inférieur à 50 €. Un budget adéquat est nécessaire pour que l’algorithme dispose de suffisamment de données pour apprendre et optimiser efficacement.

En suivant ces étapes, les annonceurs peuvent se préparer à ce qui s’annonce comme une transformation profonde et durable de la publicité sur le Réseau de Recherche.

AI Max, une évolution incontournable de la publicité Search

AI Max ne doit pas être perçu comme une simple mise à jour technique de Google Ads, mais bien comme un changement de paradigme. Il marque le passage d’une publicité majoritairement réactive, basée sur la correspondance de mots-clés, à une publicité proactive et prédictive, fondée sur une compréhension profonde de l’intention de l’utilisateur.
Cet impératif stratégique redéfinit la relation entre l’annonceur et le consommateur. Malgré les défis légitimes liés à l’automatisation, Google AI Max représente une opportunité majeure pour les marques de réconcilier enfin performance et pertinence à grande échelle.

L’avis des experts Effinity

Nous voyons Google AI Max comme une opportunité unique pour nos clients de :

• Identifier de nouveaux leviers de croissance grâce à la découverte de requêtes inédites
• Améliorer la rentabilité en optimisant la diffusion et la pertinence des annonces
• Gagner du temps grâce à des automatisations intelligentes sans perdre le contrôle

Si l’IA ne remplace pas l’expertise humaine, elle devient un allié indispensable pour rester compétitif. Avec AI Max, Google renforce son rôle de moteur de découverte et d’intention. N’hésitez pas à nous contacter si vous souhaitez que notre agence Google Ads vous accompagne dans l’intégration d’AI Max afin de transformer ces nouvelles capacités en performances concrètes et mesurables.