AI Max Google Ads : ce que l’algorithme apprend en priorité (et ce qu’il ignore)
AI Max repose sur une promesse forte : laisser l’intelligence artificielle optimiser les campagnes mieux qu’un humain ne pourrait le faire. Mais pour piloter efficacement un système automatisé, encore faut-il comprendre comment il apprend, sur quoi il se base et ce qu’il est incapable de comprendre.
Les premières expérimentations terrain montrent que l’algorithme AI Max n’est ni neutre ni omniscient. Il apprend vite, mais de manière très orientée. Cet article décrypte ce que l’algorithme semble privilégier en priorité… et les angles morts qu’il laisse systématiquement de côté.
Comment AI Max apprend réellement
Contrairement à une idée répandue, AI Max ne “comprend” pas un business. Il optimise des probabilités à partir de signaux observables.
Un système basé sur la prédictibilité
AI Max cherche avant tout des schémas reproductibles. Plus un comportement est fréquent et stable, plus il devient une cible privilégiée.
Une logique d’optimisation probabiliste
L’algorithme ne cherche pas la meilleure décision absolue, mais celle qui maximise la probabilité de conversion selon les données disponibles.
Ce que l’algorithme AI Max apprend en priorité
Les tests terrain font apparaître des priorités claires dans l’apprentissage.
Les conversions les plus fréquentes
AI Max privilégie naturellement les actions qui se produisent souvent, même si leur valeur business est faible.
Les parcours utilisateurs les plus courts
Les chemins simples, directs et rapides sont favorisés par rapport aux parcours complexes ou longs.
Les audiences déjà proches de l’acte d’achat
L’algorithme s’appuie fortement sur les signaux d’intention existants.
Pourquoi AI Max favorise la facilité plutôt que la valeur
Ce comportement n’est pas un bug, mais une conséquence logique de son mode de fonctionnement.
La valeur est plus difficile à modéliser
Un utilisateur rentable sur le long terme est plus complexe à identifier qu’un utilisateur prêt à convertir immédiatement.
Les signaux business ne sont pas toujours accessibles
L’algorithme n’a accès qu’aux données que l’annonceur lui transmet.
Ce que l’algorithme AI Max ignore presque totalement
C’est souvent ici que se créent les plus gros écarts entre performance Ads et performance réelle.
La marge réelle
Sans valeur de conversion fiable, AI Max ne sait pas distinguer une vente rentable d’une vente déficitaire.
La qualité long terme d’un client
Un lead ou un client peu qualifié peut être sur-optimisé s’il convertit facilement.
Les contraintes opérationnelles
Capacité de traitement, qualité du service ou saturation des équipes ne sont pas prises en compte.
AI Max et hiérarchisation des conversions
Les premières expérimentations montrent que la hiérarchisation est déterminante.
Toutes les conversions ne se valent pas
Envoyer trop de signaux secondaires dilue l’apprentissage.
Une mauvaise hiérarchie entraîne de mauvaises décisions
AI Max optimise exactement ce qu’on lui demande, même si ce n’est pas ce que l’on souhaite réellement.
Pourquoi AI Max amplifie les erreurs humaines
AI Max est extrêmement performant… pour amplifier les signaux existants.
Une mauvaise conversion devient un objectif prioritaire
Une erreur de tracking peut être exploitée à grande échelle en quelques jours.
Un biais initial peut s’installer durablement
Les premiers signaux influencent fortement la trajectoire de
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