AI Max Google Ads : ce que les premières expérimentations montrent vraiment

AI Max est présenté par Google comme l’évolution naturelle de Performance Max : plus d’automatisation, plus de signaux, plus de décisions prises par l’algorithme, avec la promesse implicite d’une meilleure performance. Sur le papier, le discours est séduisant. Sur le terrain, les premières expérimentations racontent une histoire plus nuancée.

Depuis plusieurs mois, de nombreux comptes ont commencé à tester AI Max, volontairement ou par transition progressive imposée par Google. Ces premiers tests permettent aujourd’hui de tirer des enseignements concrets, loin des annonces marketing. Cet article synthétise ce que les premières expérimentations montrent réellement, tant sur la performance que sur le pilotage.

AI Max : un changement de logique plus qu’un nouveau format

La première erreur serait de considérer AI Max comme un simple “nouveau type de campagne”. En réalité, AI Max marque un changement de posture de Google Ads.

D’un outil publicitaire à un système de décision

Avec AI Max, Google Ads ne se contente plus d’optimiser des campagnes. Il arbitre un budget global en fonction de probabilités de conversion, de valeur estimée et de signaux utilisateurs de plus en plus larges.

Une réduction volontaire des leviers visibles

Les premiers tests montrent que de nombreux leviers historiquement utilisés par les annonceurs ont un impact marginal. Le pilotage se déplace clairement vers l’amont : données, structure et objectifs.

Ce que montrent les premières expérimentations AI Max sur la performance

Les résultats observés varient fortement selon la maturité des comptes.

Des gains rapides sur les comptes déjà structurés

Sur des comptes disposant d’un tracking propre, de conversions bien définies et d’un volume suffisant, AI Max peut générer des gains rapides en volume ou en stabilité.

Des performances trompeuses sur les comptes fragiles

À l’inverse, sur des comptes mal structurés, AI Max tend à amplifier les biais existants, donnant parfois de bons chiffres en surface mais peu de valeur incrémentale.

Une variabilité accrue en phase de lancement

Les premières semaines sont souvent marquées par une forte instabilité, bien plus prononcée que sur des formats plus classiques.

AI Max et apprentissage : ce que le terrain révèle

Contrairement au discours officiel, l’apprentissage d’AI Max n’est ni instantané ni linéaire.

Un temps d’apprentissage plus long que prévu

Les premiers retours montrent que l’algorithme a besoin de plusieurs semaines, parfois plusieurs mois, pour converger vers une diffusion cohérente.

Une sensibilité extrême aux premiers signaux

Les données envoyées au démarrage conditionnent fortement la trajectoire de l’algorithme, parfois de manière durable.

Ce que l’algorithme AI Max semble privilégier en priorité

Les expérimentations mettent en évidence des tendances récurrentes.

Les conversions les plus prévisibles

AI Max privilégie les chemins de conversion les plus courts et les plus stables, même s’ils ne sont pas les plus rentables.

Les audiences déjà chaudes

Sans garde-fous, l’algorithme a tendance à surexposer les audiences déjà acquises ou proches de l’achat.

La simplicité des signaux

Moins les signaux sont ambigus, plus l’algorithme semble performant. À l’inverse, des objectifs flous dégradent rapidement la diffusion.

AI Max et cannibalisation : un sujet sous-estimé

Les premiers tests confirment un phénomène déjà observé avec Performance Max.

Cannibalisation du Search et du brand

AI Max peut capter une part significative de conversions qui auraient été générées par d’autres campagnes ou canaux.

Illusion de performance globale

Sans analyse incrémentale, AI Max peut sembler très performant tout en n’apportant que peu de valeur supplémentaire.

AI Max et tracking : un point de rupture majeur

Les retours terrain sont unanimes : AI Max est encore plus dépendant du tracking que Performance Max.

Amplification des erreurs de tracking

Une conversion mal définie devient rapidement un objectif prioritaire à grande échelle.

Dépendance à la valeur de conversion

Les comptes capables de remonter une valeur fiable s’en sortent nettement mieux que ceux qui optimisent uniquement au volume.

Ce que les premières expérimentations ont révélé comme erreurs fréquentes

Plusieurs erreurs reviennent systématiquement dans les premiers déploiements.

Lancer AI Max sans préparation

Traiter AI Max comme un simple test “plug-and-play” conduit souvent à des résultats décevants.

Changer trop souvent les paramètres

Les ajustements fréquents perturbent l’apprentissage et empêchent la stabilisation.

Sur-interpréter les résultats court terme

Les premières semaines donnent rarement une vision fiable de la performance réelle.

Ce que nous ferions différemment après ces premiers tests

Les expérimentations permettent aujourd’hui de dégager des enseignements clairs.

Travailler la donnée avant de lancer AI Max

Tracking, hiérarchisation des conversions et cohérence des valeurs doivent être stabilisés en amont.

Accepter une phase d’instabilité contrôlée

AI Max nécessite du temps et une certaine tolérance à la fluctuation.

Analyser la valeur incrémentale, pas seulement les métriques Google Ads

La vraie performance se mesure au niveau business, pas uniquement dans l’interface.

AI Max : une opportunité réservée aux comptes matures

Les premières expérimentations montrent clairement qu’AI Max n’est pas un format universel. Il fonctionne très bien sur des comptes déjà structurés, avec une vision claire de la valeur et un pilotage stratégique.

Un révélateur de maturité marketing

AI Max agit comme un miroir : il amplifie les forces, mais aussi les faiblesses.

Conclusion : AI Max n’est ni une révolution magique, ni un piège automatique

Les premiers retours d’expérience sur AI Max Google Ads montrent un outil puissant, mais exigeant. Utilisé sans préparation, il peut donner une illusion de performance ou accentuer des dérives existantes. Utilisé avec méthode, il devient un levier redoutable d’allocation budgétaire.

En 2026, la vraie question n’est pas “faut-il utiliser AI Max ?”, mais “mon compte est-il prêt pour AI Max ?”. Les annonceurs qui prennent le temps de structurer leurs données et leur stratégie sont ceux qui en tirent le meilleur.