Google vs. Microsoft AI Max: що спільного та в чому різниця

Із глобальним запуском Microsoft AI Max для пошукових кампаній дедалі актуальнішим стає питання: наскільки ця технологія схожа на AI Max від Google і які між ними є принципові відмінності?

На перший погляд, обидві платформи використовують дуже схожий підхід до роботи зі штучним інтелектом. Вони допомагають рекламним кампаніям виходити за межі традиційного таргетингу за ключовими словами, автоматично адаптувати оголошення та підбирати релевантні сторінки сайту.

У чому Google та Microsoft AI Max схожі

Розширення охоплення пошукових запитів.
AI Max не обмежується лише списком доданих ключових слів. Система аналізує ключові слова, рекламні оголошення, контент посадкових сторінок, намір користувача та контекст пошуку. Завдяки цьому вона може знаходити релевантні запити, які не збігаються безпосередньо з наявними ключовими словами. Особливо це важливо для складних і довгих conversational-запитів.

Автоматична адаптація рекламних текстів.
Обидві системи можуть використовувати наявні рекламні матеріали та інформацію з сайту для створення додаткових варіантів повідомлень. ШІ підбирає найбільш доречні комбінації текстів залежно від конкретного користувача та його запиту. Це дозволяє зробити рекламу більш персоналізованою та релевантною.

Автоматичний вибір посадкової сторінки.
AI Max може не завжди вести користувача на одну заздалегідь визначену landing page. Замість цього система аналізує його пошуковий намір і може направити на сторінку сайту, яка найкраще відповідає запиту.

У результаті формується більш цілісний шлях користувача: пошуковий запит → рекламне повідомлення → релевантна сторінка сайту.

Де починаються відмінності

Попри схожий принцип роботи, Google AI Max та Microsoft AI Max не є повністю ідентичними рішеннями. Платформи відрізняються підходами до автоматизації, доступними налаштуваннями, рівнем контролю з боку рекламодавця та можливостями звітності.

Тому переносити підхід до роботи з AI Max з однієї рекламної системи в іншу без адаптації не варто.

Далі варто окремо розглянути:

• які функції Google та Microsoft AI Max мають спільними;
• які можливості та обмеження відрізняються між платформами;
• як контролювати автоматизацію та аналізувати результати;
• як тестувати AI Max у нових і вже запущених рекламних кампаніях без ризику для їхньої поточної ефективності.

Що спільного між Google та Microsoft AI Max?

Окрім базових можливостей, Google та Microsoft AI Max мають схожий принцип роботи та набір основних механік.

AI Max — це налаштування, а не окремий тип кампанії

На відміну від Performance Max, Demand Gen, Audience Ads та інших форматів кампаній, AI Max не створює окремий тип рекламної кампанії. Це набір додаткових налаштувань, які можна активувати всередині пошукових кампаній.

Три основні функції AI Max найкраще працюють у комплексі. Саме тому рекламодавці зазвичай отримують більше користі, коли активують їх одночасно:

• Розширене зіставлення пошукових запитів. Система може знаходити нові релевантні запити, які не охоплюються стандартним списком ключових слів. Оскільки такі запити можуть відрізнятися від початкової семантики, адаптація текстів оголошень допомагає зробити рекламу відповідною до нового контексту.
• Розширення кінцевої URL-адреси (Final URL Expansion). Ця функція дозволяє автоматично визначати сторінку сайту, яка найбільше відповідає конкретному запиту користувача. Вона особливо корисна для сайтів із великою кількістю товарів або посадкових сторінок.
• Адаптація та генерація текстових елементів. Якщо система може змінювати рекламне повідомлення під конкретний пошуковий запит, це особливо добре працює разом із динамічним вибором посадкової сторінки. Оголошення може сформувати релевантну пропозицію, яка відповідає вмісту сторінки, на яку потрапить користувач.

Таким чином, функції AI Max доповнюють одна одну: нові запити → адаптований рекламний текст → найбільш релевантна сторінка сайту.

Чи обов’язково активувати всі функції одразу?

Ні. Якщо рекламодавець не готовий одразу передавати ШІ повний контроль, AI Max можна тестувати поступово.

Наприклад, інтернет-магазин із великою кількістю товарів і приблизно однаковою маржинальністю може спочатку протестувати Final URL Expansion. Це дозволить охопити більше товарних сторінок без необхідності створювати окремі групи оголошень під кожен продукт.

Водночас рекламодавець може поки не використовувати розширене зіставлення пошукових запитів. Такий підхід дає можливість поступово оцінити вплив AI Max, зберігаючи більший контроль над структурою кампанії.

AI Max можна тестувати без ризику для основної кампанії

Незалежно від того, чи ви активуєте одну функцію, дві або всі три, можливості AI Max можна перевіряти через контрольовані експерименти.

Google та Microsoft використовують дещо різні підходи до таких тестів:

• у Google Ads експеримент проводиться всередині наявної кампанії — частина трафіку перенаправляється на тестовий варіант із AI Max;
• у Microsoft Advertising Search Experiments порівнюють стандартну кампанію з її клонованою тестовою версією, у якій активовано AI Max.

Такий формат дозволяє оцінити вплив автоматизації на результати кампанії, перш ніж масштабувати зміни на весь рекламний акаунт.

Як правильно тестувати AI Max

Щоб оцінити реальний вплив AI Max на ефективність реклами, важливо проводити тестування контрольовано. Ось кілька рекомендацій, які допоможуть отримати більш достовірні результати.

Починайте з найсильнішої кампанії

Для експерименту краще обрати кампанію зі стабільними показниками та достатнім обсягом трафіку і конверсій. Якщо даних замало, буде складно визначити, чи справді зміни пов’язані з AI Max, чи є результатом звичайних коливань.

Розподіляйте трафік 50/50

Оптимальний варіант — розділити трафік порівну між контрольною та тестовою групами. Такий підхід дозволяє коректніше порівняти результати й зрозуміти, який вплив має активація AI Max.

Не завершуйте тест надто рано

AI-функціям та новим стратегіям автоматичного призначення ставок потрібен час на навчання. Тому одна з поширених помилок — робити висновки через кілька днів після запуску.

Якщо ви тестуєте AI Max, краще одразу проводити повноцінний A/B-тест і дати системі достатньо часу для накопичення даних та адаптації.

Оцінюйте не кліки, а бізнес-результат

Зростання кількості кліків саме по собі ще не означає, що кампанія стала ефективнішою. Основну увагу варто приділяти показникам, які безпосередньо впливають на бізнес:

• Conversion Rate — коефіцієнт конверсії;
• CPA — вартість залучення клієнта або конверсії;
• ROAS — окупність рекламних витрат;
• дохід або цінність конверсій — наскільки змінився фінансовий результат.

Конверсійне призначення ставок

Розширене зіставлення пошукових запитів значною мірою залежить від даних про конверсії. Саме тому для використання цієї функції AI Max необхідно застосовувати стратегії призначення ставок, орієнтовані на конверсії.

Щоб алгоритм мав достатньо даних для навчання, бажано отримувати щонайменше 15–30 конверсій протягом 30 днів.

Якщо кампанія навряд чи досягне такого обсягу, краще відкласти тестування AI Max до моменту, коли накопичиться достатня кількість даних. Інший варіант — використовувати мікроконверсії, призначивши їм різну цінність залежно від етапу взаємодії користувача з брендом.

Наприклад, для фінансового продукту можна оцінювати не лише завершену заявку, а й проміжні етапи:

• початок заповнення заявки — $10;
• проходження половини процесу — $20;
• повністю заповнена заявка — $50;
• прийнята заявка — фактична цінність конверсії, отримана через імпорт офлайн-конверсій.

Такий підхід допомагає алгоритму краще розуміти, які дії користувачів мають найбільшу цінність для бізнесу.

Контроль бренду: що доступно в Google та Microsoft

І Google, і Microsoft розуміють, що автоматизація не повинна повністю позбавляти рекламодавця контролю над брендом. Тому обидві платформи передбачають інструменти для обмеження того, які бренди, пошукові терміни та рекламні повідомлення може використовувати AI Max.

Зокрема, доступні:

• включення певних брендів;
• виключення брендів;
• виключення окремих термінів;
• обмеження рекламних повідомлень.

Водночас кількість доступних списків та обмеження відрізняються.

Google

• Brand inclusions: до 10 списків брендів на кампанію, до 5 000 брендів у кожному;
• Brand exclusions: до 10 списків на кампанію, до 5 000 брендів у кожному;
• Term exclusions: до 25 на кампанію;
• Message constraints: до 40 на кампанію.

Microsoft

• Brand inclusions: до 20 списків брендів на кампанію, до 100 брендів у кожному;
• Brand exclusions: до 20 списків на кампанію, до 100 брендів у кожному;
• Term exclusions: до 25 на кампанію;
• Message constraints: до 40 на кампанію.

Є також відмінності у роботі з дисклеймерами. Microsoft дозволяє використовувати дисклеймери, які не займають додаткове рекламне місце та сумісні з AI Max. У Google на момент підготовки матеріалу тестується формат дисклеймерів, який займає другий рядок опису оголошення.

У чому відрізняються Google та Microsoft AI Max?

Попри те, що основні можливості AI Max у Google та Microsoft багато в чому схожі, підходи платформ до налаштування, зіставлення запитів і прозорості даних мають важливі відмінності.

Єдине налаштування чи окремий вибір функцій

Усі три основні функції AI Max найкраще працюють у комплексі, тому логічно активувати їх одночасно. Водночас рекламодавцям може бути зручніше спочатку протестувати кожну функцію окремо.

Microsoft Advertising дає таку можливість: усі три функції AI Max представлені як окремі перемикачі, тому їх можна вмикати та вимикати незалежно одна від одної.

У Google Ads підхід дещо інший. Якщо AI Max активовано на рівні кампанії, Search Term Matching автоматично вмикається для всіх рекламодавців. За потреби його можна вимкнути вже на рівні окремої групи оголошень.

При цьому Microsoft зберігає стандартні налаштування таргетингу на рівні груп оголошень — зокрема географію, розклад показів і часовий пояс. Окремих налаштувань AI Max на цьому рівні немає.

Google, навпаки, дозволяє керувати деякими параметрами AI Max безпосередньо на рівні групи оголошень. Серед них:

• Location of Interest;
• URL inclusions;
• Brand inclusions.

Отже, Google передбачає більше рішень і контролю на рівні груп оголошень, тоді як Microsoft переважно зосереджує налаштування AI Max на рівні кампанії.

Різний підхід до зіставлення запитів і прозорості пошукових термінів

Обидві платформи рекомендують поступово відходити від надмірної залежності від синтаксису ключових слів. Жорстка прив’язка до конкретних варіантів ключових фраз може обмежувати охоплення складних і довгих запитів, особливо в AI-пошуку.

Водночас Google та Microsoft по-різному працюють із пошуковими запитами та звітністю.

Microsoft Advertising надає повну інформацію про пошукові запити, які призвели до кліка в AI Max, Performance Max, а також стандартних Search і Shopping кампаніях. Ці дані можна переглядати у звітах Search term та Search term landing page.

Google частину пошукових запитів приховує з міркувань конфіденційності. Через це рекламодавець не завжди може повністю оцінити, за якими саме запитами відбувалися покази та наскільки вони відповідали його пропозиції.

Щоб компенсувати частину цієї втрати контролю, Google пропонує ширші можливості роботи з мінус-словами та близькими варіантами ключових слів.

Які сигнали використовують платформи для зіставлення запитів

Відмінності між Google та Microsoft значною мірою пояснюються різними екосистемами даних. Алгоритми використовують не лише ключові слова, а й поведінкові, конверсійні, аудиторні та контекстні сигнали.

Google AI Max враховує:

• дані з YouTube;
• попередню пошукову поведінку користувача;
• дані про конверсії;
• вміст посадкової сторінки;
• інші ключові слова в групі оголошень;
• аудиторні сигнали — зокрема In-market, демографічні дані та власні аудиторії, наприклад Customer Match.

Microsoft AI Max використовує:

• дані LinkedIn;
• попередню пошукову поведінку;
• дані про конверсії;
• вміст посадкової сторінки;
• інші ключові слова в групі оголошень;
• аудиторні сигнали — Impression-based remarketing, In-market, демографічні аудиторії та власні аудиторії, зокрема Customer Match.

Тобто логіка роботи в обох системах схожа, але набір доступних сигналів відрізняється через специфіку екосистем Google та Microsoft. Для Google важливим джерелом додаткових сигналів є YouTube, тоді як Microsoft має унікальний доступ до даних LinkedIn.

Як використовувати AI Max у новій та існуючій структурі акаунта?

AI Max переносить частину можливостей штучного інтелекту Performance Max у пошукові кампанії. Тому цілком логічно, що рекламодавці хочуть протестувати одну або всі доступні функції. Однак перед впровадженням AI Max варто врахувати кілька важливих моментів — особливо якщо йдеться про вже працюючий рекламний акаунт.

Є п’ять основних питань, які варто поставити собі перед запуском:

1. Чи можна довіряти даним про конверсії та чи достатньо їх для роботи алгоритмів?
2. Чи допомагають посадкові сторінки AI-системам правильно зрозуміти, що пропонує ваш бренд?
3. Чи відповідають наявні рекламні матеріали стилю бренду?
4. Чи використовується Performance Max у цьому акаунті?
5. Чи відповідає бюджет цілям, які ви ставите перед кампанією?

Розглянемо кожен пункт детальніше.

Чи можна довіряти даним про конверсії?

AI Max тісно пов’язаний із конверсійними стратегіями призначення ставок. Дані про конверсії є одним із ключових сигналів, які алгоритм використовує для пошуку найбільш цінних користувачів та оптимізації результатів.

Якщо в акаунті неправильно налаштоване відстеження конверсій або їх недостатньо, AI Max буде складніше приймати якісні рішення щодо зіставлення пошукових запитів.

Орієнтиром можна вважати щонайменше 15–30 конверсій за останні 30 днів.

Для акаунтів, які вже мають понад 90 днів якісних і стабільних даних про конверсії, запуск AI Max зазвичай має значно більше сенсу.

Новим акаунтам, навпаки, варто спочатку накопичити достатній обсяг конверсійних даних. Це створить основу для подальшого використання AI Max і автоматичних стратегій призначення ставок.

Чи допомагають посадкові сторінки AI-системам зрозуміти ваш бізнес?

Посадкова сторінка — один із важливих сигналів, який рекламні платформи використовують для розуміння пропозиції бренду.

Тому важливо, щоб контент сторінки був зрозумілим не лише для людини, а й для алгоритмів. Чіткі тексти, логічна структура, зрозумілі заголовки та опис продуктів допомагають системі краще визначати, що саме ви пропонуєте та для кого.

Наприклад, alt-тексти для зображень і відео допомагають додатково пояснити алгоритмам, що саме представлено на сторінці.

І навпаки, якщо незрозуміло, який продукт або послугу пропонує компанія, у чому її переваги та чому клієнт має обрати саме її, AI буде складніше використовувати цю інформацію для створення оголошень і підбору релевантних запитів.

Окрема проблема — повне блокування сканування сторінок ботами. Якщо пошуковим і AI-системам закритий доступ до контенту, вони втрачають важливі сигнали про ваш бізнес.

Один зі способів перевірити, наскільки сайт зрозумілий для AI Max, — спробувати додати його під час створення Performance Max кампанії. Якщо автоматично згенеровані системою тексти та креативи суттєво не відповідають тому, як бренд хоче себе позиціонувати, це може бути сигналом, що спочатку варто покращити контент посадкових сторінок.

Чи відповідають рекламні матеріали стилю бренду?

Google та Microsoft використовують уже наявні текстові елементи оголошень як основу для створення нових варіантів реклами.

Тому важливо, щоб існуючі заголовки й описи були послідовними та відповідали брендбуку.

Наприклад, якщо бренд-гайд вимагає використовувати sentence case у заголовках, а частина існуючих оголошень написана в Title Case, алгоритм може отримувати суперечливі сигнали.

Перед запуском AI Max варто провести аудит рекламних матеріалів і перевірити:

• стиль написання;
• формулювання ключових переваг;
• tone of voice;
• назви продуктів і послуг;
• повідомлення, які не відповідають актуальному позиціонуванню бренду.

Те саме стосується і контенту посадкових сторінок.

Що робити, якщо в акаунті вже працює Performance Max?

AI Max фактично переносить частину AI-можливостей Performance Max у Search-кампанії. Тому в акаунтах із добре налаштованим і зрілим PMax кількість нових можливостей, які AI Max може додатково відкрити, може бути меншою.

Однак це не означає, що AI Max стає непотрібним.

Він може бути корисним, якщо Performance Max:

• переважно зосереджений на Shopping;
• має обмежений бюджет;
• не охоплює весь потенціал пошукового попиту;
• або якщо бізнес хоче залишити певні пропозиції виключно в пошуковому середовищі.

PMax працює одразу з кількома рекламними каналами та особливо добре підходить для ecommerce. AI Max, навпаки, дає можливість використовувати AI-підходи саме в пошукових кампаніях.

Тому запускати AI Max та PMax в одному акаунті не є ані автоматично правильним, ані неправильним рішенням. Важливіше оцінювати їх разом і дивитися, чи дає комбінація додаткове зростання конверсій, доходу або ефективності на рівні всього акаунта.

Чи відповідає бюджет поставленим цілям?

AI Max передбачає використання конверсійних стратегій призначення ставок — Smart Bidding у Google та автоматичних стратегій у Microsoft.

Одна з поширених причин низької ефективності кампаній — занадто велика кількість різних цілей за недостатнього бюджету.

Наприклад, для сантехнічної компанії не завжди варто об’єднувати в одну кампанію пошук клієнтів на невеликий ремонт і терміновий ремонт прориву труби. Це послуги з різною вартістю, терміновістю, маржинальністю та навантаженням на команду.

Як загальне правило, товари або послуги в межах однієї кампанії бажано об’єднувати, якщо їхня цінність і вартість залучення відрізняються не більше ніж приблизно на 20–30%.

Якщо різниця суттєвіша, варто переглянути структуру кампаній, правильно налаштувати цінність конверсій і tROAS, додати необхідні URL-виключення та переконатися, що бюджету достатньо для роботи з усіма цільовими сегментами.

Основні висновки

Загалом Google AI Max та Microsoft AI Max дуже схожі за своєю концепцією. Основні відмінності стосуються механіки роботи та налаштувань конкретної рекламної платформи.

Обидві системи найкраще розкривають свій потенціал, коли використовуються всі три ключові функції AI Max разом.

Водночас підхід до керування ними відрізняється:

• Google переносить більше налаштувань AI Max на рівень груп оголошень;
• Microsoft переважно керує AI Max на рівні кампанії;
• обидві платформи продовжують розвивати функціональність на основі відгуків рекламодавців.

Тому вибір між підходами Google та Microsoft значною мірою залежить не лише від можливостей AI Max, а й від того, наскільки зручна для конкретного рекламодавця структура керування та контролю автоматизації.

Читайте статтю англійською мовою.

Google vs. Microsoft AI Max: Similarities and Key Differences