La publicitat digital viu un moment fascinant: mai ha estat tan fàcil activar campanyes… i mai ha estat tan complex entendre què hi ha darrere d’elles. L’ecosistema de Google Ads avança a una velocitat vertiginosa, impulsat per una intel·ligència artificial capaç de processar milions de senyals en mil·lisegons. I, encara que a vegades pugui semblar que el sistema “li ho guisa i s’ho menja només”, la realitat és més matisada: l’eficiència actual és el resultat d’una mescla entre bon criteri humà i un aprenentatge automàtic cada vegada més sofisticat.
Avui, l’èxit de les campanyes ja no depèn d’ajustar manualment licitacions o revisar centenars de keywords, sinó de com alimentem i orientem a la IA de Google perquè prengui les decisions correctes.
Automatització i aprenentatge automàtic: la nova normalitat
L’arribada de Smart Bidding, Performance Max, Demand Gen o les creativitats generades automàticament ha marcat un abans i un després. Aquestes solucions analitzen milers de variables per cada licitació: des del context i la intenció de l’usuari fins al dispositiu, el contingut que està consumint o la seva probabilitat de conversió.
És, en essència, un ecosistema capaç de decidir en temps real quin anunci mostrar, a qui, quant licitar i en quin moment exacte, amb una precisió impossible de replicar manualment. Google està empenyent aquest model cap a un entorn cada vegada més pròxim al programàtic, on DV360 ha estat històricament l’estendard de l’automatització avançada.
Però aquesta potència només funciona quan està ben alimentada. La IA necessita dades fiables, esdeveniments correctament definits en GA4, senyals clars sobre el que la marca considera un valor real i una arquitectura de campanya alineada amb els objectius del negoci. Sense això, el sistema optimitza… sí, però cap a on no toca.
Una mala configuració no és només ineficiència: és donar a la IA un mapa incomplet.
Avantatges clars… i riscos que no poden ignorar-se
La IA de Google obre grans oportunitats per als anunciants:
- Optimització contínua de licitacions, impossible de replicar manualment.
- Creativitats dinàmiques que combinen títols, descripcions i imatges en milers de versions possibles.
- Redistribució automàtica del pressupost cap al que millor rendeix, fins i tot entre canals o audiències.
- Identificació de nous segments que l’anunciant potser ni s’havia plantejat.
No obstant això, no tot és llum. L’automatització porta amb si limitacions que requereixen criteri humà:
- Pèrdua de visibilitat: cada vegada sabem menys sobre quines audiències concretes reben els anuncis.
- Menor control creatiu: la IA tria combinacions que no sempre representen el to de la marca.
- Corba d’aprenentatge del sistema: setmanes d’ajustos on els resultats poden ser inestables.
- Dependència absoluta del mesurament: si les dades estan malament, la IA pren decisions errònies amb total seguretat.
Google comença a obrir la caixa negra a poc a poc (com les noves betes que mostren més dades de Performance Max), però encara queda camí per recórrer per a aconseguir un equilibri entre transparència i automatització.
La IA no substitueix a l’especialista. Ho potencia.
Hi ha un mantra que hauríem de gravar en cada dashboard: La IA executa; l’especialista interpreta.
Els professionals de màrqueting ja no estan per a moure palanques, sinó per a: dissenyar estratègies, definir objectius de negoci, crear estructures sòlides, triar senyals rellevants, i analitzar allò que la IA encara no entén: context, marca, usuari, timing, competència.
Perquè un algorisme pot optimitzar cap a un CPA més baix, però no sap si aquesta conversió aporta valor, si la marca està en un moment delicat o si la prioritat estratègica és una altra.
La IA no pensa en negoci. Això continua sent 100% humà.
El futur immediat: intel·ligència híbrida
El camí que dibuixa Google és clar: campanyes més unificades, sistemes més autònoms i un anunciant que es converteix en arquitecte, no mecànic. El repte no està a “confiar cegament” en l’algorisme, sinó a orientar-lo amb l’estratègia adequada i un mesurament impecable.
Perquè l’eficiència no la porta la IA per si sola. La porta com la utilitzem.
Les marques que combinin criteri humà més automatització intel·ligent seran les que realment guanyin en un entorn on la velocitat i la precisió ho són tot.
