Deja que el algoritmo actúe con libertad

15 de junio de 2026

Google amplía la función «Smart Bidding Exploration» a Performance Max y Shopping, y permite a los anunciantes establecer hasta qué punto la IA puede desviarse del objetivo

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Por Alexander Marshall

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El margen de control de la publicidad en buscadores lleva años reduciéndose: se han flexibilizado los tipos de concordancia, se ha automatizado la gestión de palabras clave y Performance Max oculta los controles. La actualización de las pujas de Google de junio de 2026 va un paso más allá. Al ampliar «Smart Bidding Exploration» a Performance Max y Shopping, y permitir a los anunciantes establecer una tolerancia respecto a hasta qué punto la IA puede desviarse de su objetivo de ROAS, Google está pidiendo a los profesionales del marketing que dejen de dictar la puja y empiecen a describir el resultado.

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¿QUÉ HA CAMBIADO REALMENTE?

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El 15 de junio de 2026, Google implementó una serie de cambios en las pujas en todas sus plataformas; la novedad más destacada es que la función «Smart Bidding Exploration» se amplía a las campañas de Performance Max y Shopping, tras haber estado disponible anteriormente solo en la búsqueda.

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El mecanismo consiste en una relajación deliberada del control. La función «Smart Bidding Exploration» está diseñada para ayudar a los anunciantes a descubrir nuevas categorías de búsqueda y encontrar nuevos segmentos de clientes, utilizando la inteligencia artificial de Google para llegar a una demanda que nunca habría salido a la luz con una configuración muy específica y limitada a palabras clave, y convertirla en ventas. La clave reside en un nuevo parámetro de tolerancia del ROAS. Este define el porcentaje en el que se puede reducir el ROAS objetivo, lo que da deliberadamente margen al sistema para llegar a usuarios a los que antes no podía acceder, a cambio de sacrificar una parte de la eficiencia teórica a cambio de un mayor alcance.

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La promesa de previsibilidad contrasta con esta flexibilización, lo cual merece la pena destacar. Google, por un lado, está dando a la IA más margen para explorar y, por otro, promete unos resultados más estables con presupuestos fijos, una combinación que solo tiene sentido si sus modelos han mejorado realmente; por lo tanto, los anunciantes deberían comprobar que ese rendimiento más estable se refleja en sus propias cifras, en lugar de dar por buena la afirmación sin más. Google también ha presentado el «Modo Promoción», actualmente en fase beta. Permite a los profesionales del marketing ajustar temporalmente las estrategias de puja durante eventos estacionales o rebajas con gran volumen de tráfico, de modo que una campaña pueda intensificarse al máximo en los momentos de mayor actividad y volver a la situación habitual posteriormente.

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La ampliación de la exploración es el cambio más importante desde el punto de vista estructural. Al aplicar la función «Smart Bidding Exploration» en Performance Max y Shopping —donde se encuentran los feeds de productos y el inventario multicanal—, la IA ahora puede detectar la demanda en los formatos que concentran la mayor parte del gasto minorista, y no solo en los anuncios de texto clásicos de la red de búsqueda. La optimización de los objetivos de puja también se está actualizando. A partir del 17 de agosto, y con un despliegue progresivo a lo largo de las semanas siguientes, está diseñada para ofrecer un rendimiento más predecible en las campañas que se ejecutan con límites de gasto fijos.

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El calendario por fases ofrece a los anunciantes un margen de tiempo para prepararse. Con la llegada de la optimización de los objetivos de puja a mediados de agosto y la aparición de las notificaciones de revisión a partir de principios de julio, Google está avisando de los cambios con semanas de antelación, lo que da tiempo a los equipos para establecer tolerancias, informar a los clientes y decidir en qué ámbitos iniciar la exploración antes de que el sistema comience a funcionar de forma diferente.

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Google está guiando a los anunciantes en este proceso de transición. A partir del 6 de julio, las notificaciones de Google Ads permitirán a los anunciantes revisar el rendimiento histórico de sus campañas y aplicar rápidamente las actualizaciones; Ginny Marvin, responsable de enlace de producto de Ads, ha detallado los cambios en LinkedIn y en el blog «Accelerate with Google». La justificación que se aduce es que los datos analíticos basados en la inteligencia artificial están haciendo que el rendimiento de las búsquedas sea más predecible, a medida que los usuarios pasan de utilizar simples palabras clave a realizar consultas complejas y muy específicas.

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Todas estas novedades comparten una misma lógica. La exploración de pujas inteligentes, la tolerancia del ROAS y el modo de promoción otorgan al sistema un mayor margen de maniobra, lo que concuerda con el mensaje general de Google de que, en un panorama de búsqueda marcado por la inteligencia artificial, los anunciantes obtienen mejores resultados guiando la automatización que limitándola manualmente.

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Además, se lanza en el mismo periodo que los formatos publicitarios del «Modo IA» de Google. Tras presentar en su evento Marketing Live de mayo las experiencias publicitarias conversacionales basadas en Gemini, Google está reestructurando ahora el sistema de pujas que las sustenta, por lo que la superficie creativa y el motor de compra se están rediseñando al mismo tiempo para adaptarlos a la era de la búsqueda conversacional.

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QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA LOS ANUNCIANTES Y LAS AGENCIAS

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La unidad de control está pasando de la palabra clave al objetivo. Cuando el sistema explora categorías y segmentos en nombre del anunciante, la tarea deja de consistir en enumerar las palabras clave adecuadas y pasa a definir el resultado adecuado y el margen de maniobra que tiene la IA para perseguirlo, lo que supone una forma realmente diferente de gestionar una cuenta. La tolerancia del ROAS es un intercambio explícito de eficiencia por alcance, y debe tratarse como tal. Reducir el límite máximo del ROAS objetivo permite al sistema encontrar clientes adicionales, pero también implica un ROAS registrado que, a primera vista, parece más bajo, por lo que el valor solo se aprecia si los anunciantes miden las ventas adicionales que la exploración realmente genera.

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Ampliar la exploración a Performance Max y Shopping es la parte fundamental. Es ahí donde se concentran la mayoría de los presupuestos de los minoristas, por lo que dar libertad a la IA para que se mueva por el inventario de Shopping y multicanal amplía considerablemente dónde y cómo pueden aparecer los productos de una marca, lo que se traduce en un mayor alcance y una menor previsibilidad. El «Modo Promoción» formaliza el enfoque estacional. En lugar de reajustar manualmente las pujas antes de una oferta y revertirlas después, los anunciantes disponen de una configuración temporal diseñada específicamente para este fin, que resulta realmente útil siempre que se utilice para picos reales y no se mantenga como una ayuda permanente.

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Un rendimiento predecible para presupuestos fijos es más importante de lo que parece. Muchos anunciantes aplican límites máximos mensuales estrictos, y realizar pujas que respeten esos límites sin dejar de optimizar elimina una fuente real de preocupación por el gasto excesivo, lo que hace que los equipos con restricciones presupuestarias confíen más fácilmente en la automatización. Este cambio también premia un tipo diferente de experiencia. A medida que el enfoque pasa de la gestión manual de pujas al establecimiento de objetivos, el análisis de señales de la audiencia y la medición, el valor añadido de una agencia se desplaza hacia arriba en la cadena de valor, centrándose en definir los resultados adecuados, alimentar el sistema con datos de calidad y demostrar un aumento incremental del rendimiento, en lugar de ajustar manualmente las pujas por palabras clave.

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El contexto de las consultas complejas es el verdadero motor, no una simple nota al pie. A medida que el «Modo IA» y la búsqueda conversacional empujan a los usuarios hacia consultas más largas y específicas, las listas fijas de palabras clave simplemente no pueden seguir el ritmo, por lo que la exploración es la respuesta de Google a ese inventario que la segmentación por palabras clave ya no puede cubrir por completo. También existe una tensión entre el control y la transparencia que merece la pena mencionar. A medida que Google integra cada vez más la decisión de compra en su propia IA y flexibiliza los objetivos que establecen los anunciantes, resulta más difícil ver exactamente por qué el sistema ha invertido donde lo ha hecho, razón por la cual los anunciantes que conservan sus propias mediciones y datos propios están en mejor posición para exigir responsabilidades a la automatización.

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La advertencia es la de siempre cuando los controles son menos estrictos. Una mayor libertad de la IA, unida a unos objetivos de eficiencia menos exigentes, facilita que se invierta en demanda de baja calidad si nadie está vigilando; por eso, la disciplina de la medición independiente y la existencia de límites claros cobran aún más importancia, y no menos, a medida que se relajan los controles.

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DE LA PALABRA CLAVE AL OBJETIVO

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La actualización de junio de Google sustituye los objetivos fijos por otros exploratorios. La tarea del anunciante ya no consiste en fijar la puja, sino en definir el resultado y el margen de tolerancia, para luego comprobar el aumento.

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QUÉ HARÍAMOS AL RESPECTO

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Establece el objetivo y el margen de tolerancia de forma deliberada. Consideramos el margen de tolerancia del ROAS como una auténtica decisión estratégica: lo ampliamos cuando un cliente busca realmente un crecimiento incremental y lo mantenemos ajustado cuando la prioridad es la eficiencia, en lugar de aceptar cualquier valor predeterminado que sugiera la plataforma. Utiliza el «Modo Promoción» únicamente para picos reales. Activamos el «Modo Promoción» para momentos estacionales y rebajas reales, y luego volvemos a los valores de referencia, tratándolo como una herramienta de precisión en lugar de como una configuración permanente que aumenta silenciosamente el gasto.

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Ancla cada puja ajustada en la incrementalidad. Evaluamos la exploración en función de las ventas incrementales mediante pruebas de incrementalidad y modelos de combinación de medios, y no en función del ROAS que indica la plataforma; por lo tanto, un objetivo más flexible se justifica por los nuevos clientes reales y no por el crédito reasignado. Alimentamos el sistema con datos propios y señales de la comunidad. Proporcionamos a la IA de Google datos propios sólidos y señales de conversión claras para que su exploración se centre en la audiencia real del cliente, basando incluso las pujas automatizadas en el enfoque «la comunidad es lo primero», que constituye el núcleo del modelo «del CAC a la comunidad».

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