AI Max Google Ads : les erreurs que nous avons faites lors des premiers tests

AI Max est souvent présenté comme une évolution logique et presque automatique de Google Ads. Pourtant, les premières expérimentations montrent que ce format est loin d’être “plug-and-play”. Même avec de l’expérience sur Performance Max, beaucoup d’erreurs ont été commises lors des premiers déploiements.

Ces erreurs ne sont pas anecdotiques : elles expliquent une grande partie des contre-performances observées sur certains comptes. Cet article partage les principales erreurs rencontrées lors des premiers tests AI Max, et surtout ce qu’elles nous ont appris.

Erreur n°1 : lancer AI Max sans remettre à plat les conversions

C’est l’erreur la plus fréquente… et la plus coûteuse.

Conserver des conversions héritées du passé

Des micro-actions historiquement utiles deviennent des objectifs prioritaires pour AI Max, sans aucune valeur business réelle.

Envoyer trop de signaux simultanément

L’algorithme se retrouve noyé dans des objectifs contradictoires.

Erreur n°2 : faire confiance aux premiers résultats

Les premières semaines peuvent être très trompeuses.

Hausse rapide du volume = faux signal positif

AI Max peut générer beaucoup de conversions faciles sans créer de valeur incrémentale.

Décisions trop rapides basées sur des données instables

Couper ou amplifier trop tôt fige parfois une mauvaise trajectoire.

Erreur n°3 : sous-estimer l’impact des données historiques

AI Max ne part jamais de zéro.

Poids excessif des anciennes stratégies

Les biais historiques influencent fortement les choix initiaux de l’algorithme.

Difficulté à “rééduquer” AI Max

Corriger une mauvaise orientation prend souvent plus de temps que prévu.

Erreur n°4 : changer trop souvent les paramètres

Face à l’instabilité, la tentation d’optimiser est forte.

Modifications fréquentes des objectifs

Chaque changement relance partiellement l’apprentissage.

Variations excessives de budget

AI Max interprète ces variations comme des signaux de marché.

Erreur n°5 : ignorer la cannibalisation

Les premiers tests ont souvent négligé cet aspect.

Sur-attribution de conversions existantes

AI Max capte des ventes ou leads qui auraient eu lieu sans lui.

Lecture biaisée de la performance globale

Les chiffres Google Ads masquent parfois une simple redistribution interne.

Erreur n°6 : ne pas analyser la performance hors Google Ads

Un classique, mais amplifié avec AI Max.

Absence de vision marge et LTV

Les décisions sont prises sur des indicateurs incomplets.

Décalage avec les retours terrain

Les équipes commerciales ou e-commerce constatent des incohérences.

Erreur n°7 : croire qu’AI Max remplace l’expertise humaine

L’automatisation change le rôle, mais ne supprime pas l’expertise.

Disparition du pilotage stratégique

Sans cadre, AI Max optimise dans le vide.

Manque de garde-fous business

L’algorithme n’intègre pas spontanément les contraintes réelles.

Ce que ces erreurs nous ont appris sur AI Max

Les échecs ont été extrêmement instructifs.

AI Max est un amplificateur, pas un correcteur

Il ne corrige pas les mauvaises bases, il les accentue.

La préparation est plus importante que l’optimisation

Le travail en amont détermine l’essentiel des résultats.

Les ajustements qui ont changé la trajectoire

Après plusieurs itérations, certains leviers se sont révélés décisifs.

Réduction volontaire des conversions suivies

Moins de signaux, mais mieux qualifiés.

Stabilisation des paramètres clés

Laisser le temps à l’algorithme de converger.

Analyse systématique de la valeur réelle

Comparer Ads et réalité business.

Pourquoi ces erreurs sont normales lors des premiers tests

AI Max introduit une rupture méthodologique.

Les réflexes hérités de Google Ads classique ne fonctionnent plus

Optimiser comme avant produit souvent l’effet inverse.

L’algorithme évolue plus vite que les pratiques

Les annonceurs doivent s’adapter à un nouveau paradigme.

Conclusion : tester AI Max, c’est accepter de se tromper

Les premières expérimentations AI Max montrent que l’erreur n’est pas d’échouer, mais de ne pas apprendre. Chaque erreur révèle une facette du fonctionnement réel de l’algorithme.

En 2026, les annonceurs les plus performants ne sont pas ceux qui évitent les erreurs, mais ceux qui les identifient vite, les corrigent intelligemment et construisent une stratégie adaptée à l’automatisation.