AI Max Google Ads en e-commerce : premiers enseignements sur la rentabilité réelle

AI Max est souvent présenté comme une opportunité majeure pour les e-commerçants : meilleure allocation budgétaire, diffusion multi-canaux automatisée et capacité à identifier les acheteurs à fort potentiel. Pourtant, les premières expérimentations en e-commerce montrent une réalité plus contrastée.

Si certains marchands observent une croissance rapide du chiffre d’affaires attribué, beaucoup constatent en parallèle une dégradation silencieuse de la rentabilité réelle. Cet article synthétise les enseignements concrets issus des premiers tests AI Max sur des comptes e-commerce.

Pourquoi l’e-commerce est un terrain privilégié pour AI Max

L’e-commerce offre à l’algorithme un volume et une richesse de signaux particulièrement attractifs.

Un volume de données élevé

Produits, paniers, transactions et valeurs fournissent à AI Max une matière première abondante pour apprendre rapidement.

Des parcours utilisateurs relativement standardisés

Les comportements d’achat sont plus facilement modélisables que dans d’autres secteurs.

Les premiers gains observés avec AI Max en e-commerce

Les retours terrain montrent des bénéfices rapides… mais partiels.

Augmentation du chiffre d’affaires attribué

AI Max génère souvent une hausse visible du chiffre d’affaires mesuré dans Google Ads.

Accélération de la diffusion sur les produits “faciles”

L’algorithme identifie rapidement les produits avec un fort taux de conversion.

Pourquoi ces gains peuvent être trompeurs

Une hausse du chiffre d’affaires ne signifie pas nécessairement une amélioration de la rentabilité.

Sur-exposition des best-sellers

AI Max concentre massivement les budgets sur les produits déjà performants.

Marges non prises en compte

Sans remontée de marge ou de valeur ajustée, l’algorithme optimise uniquement le volume.

AI Max et ROAS e-commerce : une lecture biaisée

Les tests montrent que le ROAS devient un indicateur de plus en plus fragile.

ROAS élevé mais marge en baisse

Des produits à forte conversion mais faible marge peuvent dominer la diffusion.

Effet de cannibalisation des ventes existantes

AI Max capte souvent des ventes qui auraient eu lieu sans publicité.

AI Max et cannibalisation en e-commerce

La cannibalisation est l’un des effets les plus marquants observés.

Cannibalisation du brand et du trafic direct

Les ventes attribuées à AI Max incluent souvent des clients déjà acquis.

Difficulté à mesurer l’incrémentalité

Les rapports standards ne permettent pas d’identifier clairement la valeur ajoutée réelle.

Quels types de e-commerces tirent le plus profit d’AI Max

Tous les modèles ne réagissent pas de la même manière.

E-commerce avec forte récurrence

Les modèles à LTV élevée absorbent mieux les biais d’optimisation court terme.

Catalogues larges et hétérogènes

AI Max peut découvrir des opportunités sur des produits secondaires.

Quels e-commerces rencontrent le plus de difficultés

Certains profils sont plus exposés aux dérives.

Faibles marges unitaires

La hausse des coûts publicitaires peut rapidement annuler la rentabilité.

Catalogues dominés par quelques produits stars

AI Max accentue la dépendance à ces produits.

Le rôle clé du feed produit avec AI Max

Les tests confirment que le feed est un levier stratégique.

Qualité et structure du feed

Un feed mal structuré oriente mal l’apprentissage.

Segmentation par valeur réelle

Introduire des logiques de valeur permet de mieux guider l’algorithme.

AI Max et stratégie long terme e-commerce

AI Max favorise une vision court terme si aucun garde-fou n’est mis en place.

Risque d’épuisement des audiences chaudes

La performance peut s’éroder rapidement après un pic initial.

Dépendance accrue à Google Ads

Un succès mal maîtrisé renforce la dépendance au canal payant.

Bonnes pratiques issues des premiers tests

Les expérimentations permettent d’identifier plusieurs leviers de contrôle.

Remonter une valeur ajustée ou pondérée

La valeur doit refléter la réalité économique.

Limiter volontairement certaines catégories

Tout le catalogue ne doit pas être traité de la même manière.

Analyser la performance au-delà de Google Ads

Marge, repeat rate et LTV doivent compléter l’analyse.

Conclusion : AI Max est un accélérateur, pas un gestionnaire de rentabilité

Les premiers enseignements montrent qu’AI Max peut être extrêmement efficace pour générer du volume en e-commerce. Mais sans cadre stratégique, il optimise la facilité plutôt que la rentabilité réelle.

En 2026, les e-commerçants les plus performants sont ceux qui utilisent AI Max comme un outil d’accélération, tout en conservant une lecture critique et business de leurs résultats.