AI Max : de quoi parle-t-on exactement ?

1. Définition d’AI Max

AI Max est une option directement intégrée aux campagnes Search Google Ads. Elle s’appuie sur des mécanismes d’intelligence artificielle pour élargir la diffusion des annonces, au-delà du périmètre défini par les mots-clés initiaux.
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Contrairement à Performance Max, AI Max ne repose pas sur une campagne autonome. Elle vient enrichir une structure Search existante et en faire évoluer la logique de ciblage et de diffusion, sans remettre en cause les règles de priorité historiques.
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L’objectif est clair : capter davantage d’intentions utilisateurs, notamment sur des requêtes plus longues, plus nuancées ou moins explicites, que le ciblage par mot-clé seul ne permet pas toujours de couvrir.
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AI Max n’a pas vocation à corriger une stratégie Search mal construite. Elle s’appuie sur l’existant et en amplifie les effets, qu’ils soient positifs… ou plus problématiques. Dans ce contexte, un audit Google Ads permet souvent d’identifier en amont les points de friction avant d’activer ce type d’automatisation.

💡Conseil MO&JO
Avant d’activer AI Max, assurez-vous que votre structure Search actuelle est saine : mots-clés clairs, pages cohérentes et objectifs bien définis

2. Ce qu’AI Max n’est pas

AI Max n’est pas une campagne sans mots-clés.
Les mots-clés restent la base du système et continuent d’influencer la priorité d’affichage.
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Ce n’est pas non plus une Performance Max déguisée.
AI Max reste cantonnée au réseau Search et ne diffuse pas sur l’ensemble des inventaires Google.
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Enfin, AI Max n’est pas une solution “automatique”.
Son efficacité dépend fortement de la qualité des données et du pilotage mis en place. 

Comment fonctionne AI Max dans une campagne Google Search

1. Expansion des requêtes

AI Max élargit le périmètre de diffusion au-delà des correspondances classiques.
L’algorithme ne se contente plus de faire matcher des mots-clés : il cherche à comprendre le sens global des recherches et l’intention supposée derrière chaque requête.
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Pour y parvenir, Google croise plusieurs signaux : mots-clés, annonces, pages de destination, historique de performance du compte.
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Le résultat est souvent visible très vite : les impressions augmentent, les clics suivent et le volume global peut progresser de manière significative.

Le revers est bien connu.
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À mesure que l’IA s’éloigne des mots-clés initiaux, le risque de perte de pertinence augmente. Certaines requêtes restent cohérentes, d’autres beaucoup moins, avec un impact direct sur la qualité des conversions.

💡 Conseil MO&JO
Les premiers jours d’activation sont déterminants : c’est souvent à ce moment-là qu’AI Max commence à diffuser sur des requêtes de marque. Un point à vérifier rapidement pour éviter des biais de performance et ajuster le ciblage si besoin.

2. Automatisation des annonces

AI Max renforce également l’automatisation des annonces. Google s’appuie sur les assets existants pour générer de nouvelles variantes de titres, de descriptions et ajuster les messages en fonction des requêtes diffusées.
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L’objectif est d’améliorer la pertinence perçue de l’annonce face à l’intention de recherche.
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Dans les faits, cette logique fonctionne surtout lorsque les messages de départ sont clairs, structurés et alignés avec l’objectif de la campagne.

‍💡 Conseil MO&JO
AI Max fonctionne d’autant mieux que les messages de départ sont clairs et différenciants. L’automatisation ne compense pas des annonces mal construites.

3. Sélection automatique des pages de destination

AI Max peut choisir automatiquement la page de destination la plus pertinente pour chaque requête.
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Même si elle n’était pas initialement associée à l’annonce.

L’objectif est d’améliorer l’expérience utilisateur.
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Dans les faits, certaines pages sélectionnées convertissent mal, voire pas du tout.

C’est souvent ici que l’écart entre volume et rentabilité se creuse, surtout en lead generation.

AI Max face aux autres campagnes Google Ads

1. AI Max, Search classique et Performance Max : qui prend la main ?

L’arrivée d’AI Max pose une question simple : que se passe-t-il quand plusieurs campagnes peuvent se déclencher sur une même requête ?

La règle de base ne change pas.
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Si une requête correspond exactement à un mot-clé présent dans une campagne Search classique, cette dernière reste prioritaire.
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En revanche, dès qu’on sort de ce cadre, AI Max peut entrer en concurrence directe avec les autres formats. Google arbitre alors en fonction de l’Ad Rank, sans privilégier un type de campagne en particulier.
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👉 Autrement dit, ce n’est plus la structure qui décide, mais la combinaison entre pertinence, signaux et performance estimée.
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2. Quand AI Max peut prendre l’avantage

AI Max tend à mieux fonctionner sur des requêtes où l’intention est lisible, mais difficile à capter avec un ciblage trop strict.
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C’est typiquement le cas de formulations longues, de recherches très contextuelles ou de variations sémantiques que les mots-clés classiques couvrent mal.

Dans ce type de configuration, l’algorithme peut faire émerger des opportunités que le paramétrage manuel ne détecte pas immédiatement.
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Le volume progresse, les clics augmentent et les conversions suivent… au moins dans un premier temps.
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C’est ce mécanisme qui explique pourquoi AI Max peut donner l’impression de très bien performer lors des premières semaines de test, avant que la question de la rentabilité ne se pose plus sérieusement.
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3. Les limites observées en conditions réelles

Le problème commence lorsque l’expansion devient trop large.
À mesure qu’AI Max s’éloigne des mots-clés initiaux, l’intention derrière les requêtes se dilue et la cohérence du ciblage devient plus fragile.
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Sur des comptes orientés génération de leads, cette dilution se traduit souvent par :

• des conversions moins qualifiées,
• un coût par conversion en hausse,
• une baisse du taux de transformation.

Ce que montrent les premiers tests terrain sur AI Max

1. Des promesses partiellement tenues

Sur le plan du volume, AI Max tient clairement ses promesses.
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Les impressions progressent fortement, les clics suivent, et le nombre total de conversions augmente sur de nombreux comptes.

La mécanique est assez simple à comprendre.
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En élargissant le périmètre des requêtes et en multipliant les pages de destination utilisées, Google crée davantage de points d’entrée vers vos offres.
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À première vue, les indicateurs vont clairement dans le bon sens.
Ils donnent rapidement le sentiment que la campagne gagne en performance.
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2. Derrière le volume, une rentabilité plus fragile

Dès qu’on analyse les données plus en détail, le constat devient plus nuancé.
Dans beaucoup de situations, le coût par conversion augmente tandis que le taux de conversion recule.
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L’écart se creuse notamment lorsque :

• les pages sélectionnées automatiquement ne sont pas réellement optimisées pour la conversion,
• les annonces générées manquent de précision ou de contexte,
• l’intention réelle de l’utilisateur est mal interprétée par l’algorithme.

Dans ce type de configuration, certains annonceurs cherchent à reprendre la main sur leurs coûts en réintroduisant des garde-fous plus stricts, comme la définition d’un CPC max pour limiter les dérives liées à l’expansion automatique.

AI Max génère alors du volume… mais pas toujours de la valeur.
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3. Pourquoi les tests A/B peuvent être trompeurs

Google propose un système de test natif pour comparer une campagne avec et sans AI Max.
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Sur le principe, l’idée est bonne. Dans les faits, les résultats doivent être lus avec prudence.
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Les retours terrain montrent que l’outil de test favorise souvent AI Max, même lorsque les indicateurs internes (coût, qualité des conversions) racontent une autre histoire.
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👉 Le risque est de valider un déploiement massif sur la base d’un signal biaisé.

Les reportings AI Max à exploiter pour garder le contrôle

AI Max repose sur davantage d’automatisation, mais Google met à disposition plusieurs reportings spécifiques pour comprendre ce que l’IA fait réellement. C’est là que tout se joue.
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1. Le reporting au niveau des mots-clés

Google Ads propose un reporting spécifique permettant d’identifier la part de diffusion liée à l’expansion AI Max directement au niveau des mots-clés.
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Dans l’onglet mots-clés de la campagne, Google distingue désormais plusieurs lignes de performance.
On peut y voir ce qui provient du ciblage initial et ce qui est généré par l’expansion AI Max.
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Ce découpage permet de mesurer précisément :

• la part de volume apportée par l’IA,
  
• son impact sur la conversion,
• son poids réel dans les coûts.
  

Sans cette lecture, on manque de recul pour déterminer si AI Max crée de la valeur ou s’il consomme simplement plus de budget.

2. Le rapport sur les requêtes générées par AI Max

Google permet d’identifier précisément les requêtes déclenchées par AI Max dans le rapport des termes de recherche.
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C’est un levier essentiel pour apprécier la cohérence du ciblage mis en place par l’algorithme.
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Dans la plupart des cas, on constate un élargissement rapide du champ sémantique. Certaines requêtes restent alignées avec l’intention initiale, tandis que d’autres s’en éloignent nettement.
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Ce rapport mérite donc d’être consulté régulièrement, en particulier lors des phases de test, afin de s’assurer que l’expansion reste cohérente avec la stratégie définie en amont.
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3. Les pages de destination sélectionnées automatiquement

Avec AI Max, les annonces peuvent être diffusées vers des pages qui n’étaient pas prévues initialement.
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Dans le rapport dédié aux pages de destination, Google précise si une URL a été choisie automatiquement.
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Cette information permet souvent d’expliquer certaines variations de performance.
Une page peu orientée conversion peut capter du trafic sans générer de résultats concrets.
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C’est fréquemment à ce niveau que l’on observe un décalage entre la hausse du volume et la baisse de la rentabilité.

Faut-il activer AI Max sur vos campagnes ?

AI Max n’est ni une mauvaise option par défaut, ni une solution universelle. Son intérêt dépend fortement du contexte.
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1. Les situations où AI Max peut avoir du sens

AI Max est généralement plus pertinent lorsque :

• le compte dispose déjà d’un historique solide,
  
• le volume de données est suffisant pour alimenter l’algorithme,
  
• les pages de destination sont bien structurées,
  
• l’objectif est d’identifier de nouvelles opportunités de requêtes.
  

Dans ces cas-là, l’IA peut aider à capter des intentions difficiles à couvrir manuellement.
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2. Les contextes où la prudence s’impose

Sur des comptes à faible volume ou très orientés rentabilité court terme, AI Max peut vite poser problème.
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L’expansion augmente le trafic, mais pas toujours la qualité des conversions.

C’est particulièrement vrai lorsque :

• la qualification des leads est critique,
  
• les parcours utilisateurs sont complexes,
  
• chaque conversion a un coût élevé.
  

Dans ces situations, un ciblage plus maîtrisé reste souvent plus efficace.
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3. Comment tester AI Max sans prendre de risques

La meilleure approche reste progressive.
AI Max doit être testé sur un périmètre limité, avec des objectifs clairs et des indicateurs bien définis.

L’analyse doit se baser sur les reportings détaillés, pas uniquement sur les résultats globaux affichés dans l’interface.
C’est la seule manière de distinguer un gain réel d’un simple effet volume.
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Le mot de la fin

AI Max marque une nouvelle étape dans l’évolution des campagnes Google Ads.
L’automatisation gagne du terrain, l’algorithme prend davantage de décisions, et le rôle de l’annonceur évolue en conséquence.

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Sur le terrain, AI Max montre surtout une chose : il est capable de générer plus de volume, plus rapidement. En revanche, la performance ne suit pas toujours au même rythme. Sans contrôle sur les requêtes, les annonces et les pages de destination, l’expansion peut vite nuire à la rentabilité.

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AI Max n’est donc ni une révolution magique, ni un outil à écarter d’office. C’est une option qui doit s’intégrer dans une stratégie globale, avec des objectifs clairs, une structure propre et une analyse régulière des données.

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Comme souvent sur Google Ads, ce n’est pas l’outil qui fait la différence, mais la manière dont il est piloté.

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