Resumo executivo: Asbarreiras entre a busca por texto, a IA conversacional e o YouTube foram oficialmente derrubadas. Agora, trata-se de um único ecossistema. Essas novas experiências publicitárias chegam em um momento crucial para o Answer Engine Marketing (AEM) e para a busca em geral. O Google está lançando blocos de anúncios contextuais e imersivos e, com o poder dos consultores autônomos, os usuários nunca mais precisarão sair de sua experiência de vídeo ou pesquisa para fazer compras. Em última análise, com essa mudança para produtos baseados em agentes, sua arquitetura de dados e seu posicionamento criativo continuam sendo a chave definitiva para o desempenho — o “combustível” necessário para uma abordagem de funil completo na compra algorítmica.

O Google Marketing Live 2026 deixou uma coisa bem clara: o Google está apostando tudo na automação, apresentando suas últimas atualizações sob o lema: “Nossa vantagem Gemini é a vantagem do seu negócio.” Em busca, compras, vídeo e medição, a plataforma está passando de um sistema de controles rígidos para um ecossistema “agênico”, impulsionado por desejos e orientações em linguagem natural.

Mas, embora essas atualizações reduzam drasticamente a barreira de entrada para o lançamento de campanhas, elas, ao mesmo tempo, aumentam a importância da supervisão estratégica humana. As marcas vencedoras não serão simplesmente aquelas que clicarem nos novos botões — serão aquelas que entenderem como orientar os modelos de IA subjacentes.

O Google construiu os anúncios deste ano em torno de várias grandes apostas:

• Transformando a pesquisa ao longo da jornada de compra
• Impulsionando o comércio autônomo
• Impulsionando uma nova era de desempenho no YouTube
• ROI real, comprovado

Aqui está a análise aprofundada da nossa equipe sobre o que foi anunciado, o que isso significa para os seus resultados financeiros e em que pontos recomendamos cautela.

Transformando a Pesquisa e a Criatividade com a Agentic AI

1. Anúncios no Modo IA

Depois de divulgar que o Modo IA ultrapassou recentemente 1 bilhão de usuários ativos mensais, o Google anunciou que novos posicionamentos de anúncios serão introduzidos na interface de busca conversacional. Em vez de se parecerem com os anúncios de busca tradicionais simplesmente inseridos na resposta, esses anúncios terão uma aparência muito mais semelhante a uma resposta conversacional nativa, apenas com a indicação “Patrocinado”. Para isso, eles utilizam o Gemini para gerar respostas textuais conversacionais a consultas de cauda longa dos usuários, com base em bibliotecas de recursos e diretrizes da marca. As marcas podem aproveitar esses espaços publicitários por meio do AI Max e do Performance Max.

Juntamente com os anúncios do dia anterior no Google I/O sobre a possibilidade de fazerperguntas complementares diretamente a partir das Visões Gerais da IA e a funcionalidade expandida de pesquisa “Pergunte ao YouTube”, o Google está deixando claro que, em todos os seus produtos, está ajudando os consumidores a passar de consultas para conversas.

2. AI Brief (Diretrizes de Texto 2.0)
O Google lançou o AI Brief, uma nova interface de linguagem natural desenvolvida com a tecnologia Gemini que permite que os anunciantes usem suas próprias palavras para orientar o AI Max. Em vez de depender inteiramente das configurações tradicionais, os anunciantes podem descrever o contexto de seus negócios, determinar em que suas mensagens devem se concentrar, identificar o que deve ser evitado e definir pesquisas específicas com as quais desejam se alinhar. O recurso está sendo lançado globalmente em inglês, inicialmente para campanhas de Pesquisa, com a integração ao Performance Max prevista para mais tarde.

“Hoje em dia, a maioria das pessoas usa LLMs (modelos de linguagem de grande escala) fornecendo instruções vagas e fica frustrada com resultados medíocres”, observa Manny Delamota, diretor de SEM. “Se o briefing da sua marca for genérico, a segmentação e o material criativo do AI Max serão igualmente genéricos. Com o AI Brief, o Google está nos dando parte do ‘controle’ que pedimos, mas agora temos que provar que realmente conhecemos nossos clientes bem o suficiente para orientar a máquina.”
 

3. Atualizações multimodais do AssetStudio
O Asset Studio evoluiu para um espaço de trabalho criativo unificado, combinando as mais recentes ferramentas de criação de imagens e vídeos com GenAI do Google. Os profissionais de marketing agora podem descrever os requisitos dos ativos em linguagem simples, gerar conceitos rápidos de vídeo a partir de prompts de texto e utilizar um novo fluxo de testes com um clique para comparar os ativos de marca recém-gerados com os que tiveram melhor desempenho histórico da conta durante a construção da campanha.

Embora os recursos automatizados pareçam impressionantes no papel, Ezra Sackett, diretor de pesquisa paga, recomenda que as marcas façam a distinção entre conceituação criativa e administração criativa. “Saber quando recorrer à linguagem natural e quando evitar seu uso será fundamental”, observa Sackett. “A produção criativa totalmente nova de um vídeo provavelmente é melhor realizada por uma equipe criativa apoiada por IA. Mas ajustes em ativos, como dublagem, redimensionamento e edição de vídeos para testar diferentes durações? Esse é um ótimo uso da IA no Asset Studio, que não ocupará a valiosa capacidade da sua equipe criativa.”

Além disso, a proliferação de criativos gerados exclusivamente por IA introduz um risco macro para as relações com os clientes. Delamota alerta para uma crise de confiança iminente: “Um dos maiores desafios para a confiança na marca nesse ambiente é lidar com o ceticismo do consumidor em relação a conteúdos de IA que não são um reflexo direto do produto real. A forma como esses recursos de GenAI se proliferam terá um forte impacto na confiança do consumidor a longo prazo.”
 

4. Ask Advisor
Para anunciantes que gostam de ter o controle total, o novo Ask Advisor do Google se posiciona como um copiloto útil no desenvolvimento e na execução de sua estratégia de marketing. O agente pode responder a perguntas e fazer recomendações para sua empresa em uma variedade de produtos de marketing do Google (Google Ads, Google Analytics, Google Merchant Center e Google Marketing Platform).

Atualmente, tanto marcas quanto agências estão obtendo esses insights por meio de servidores MCP conectados a outros LLMs. Isso simplifica a experiência, fazendo com que o “analista” de IA esteja diretamente integrado à plataforma. “O Ask Advisor parece ser uma grande mudança em direção à orquestração impulsionada por IA em todos os produtos do Google, um colaborador sempre ativo, projetado para apresentar recomendações de forma proativa, resolver problemas e orientar as decisões de campanha”, afirma Suzanne Taylor, diretora de grupo de Pesquisa Paga. “Os anunciantes do lado das marcas se beneficiarão da economia de tempo, que poderão investir em estratégia, em vez de otimização manual. Isso também muda as expectativas em relação às agências parceiras: nosso valor deve vir da tradução de insights impulsionados por IA em decisões de negócios mais inteligentes, validando o que realmente importa e conectando as recomendações da plataforma a resultados comerciais reais.”

Impulsionando o comércio agênico e a otimização de lucros

1. Carrinho Universal e Protocolo de Comércio Universal
O Carrinho Universal ( anunciado no dia anterior no Google I/O) foi mais um grande passo à frente na consolidação de toda a jornada do cliente em um único centro de experiência. Com o apoio do Protocolo de Comércio Universal para suporte ao comércio assistido, os consumidores agora podem adicionar produtos a um único carrinho comum em todo o ecossistema do Google (da Pesquisa ao YouTube e ao Gmail). A partir daí, os agentes ajudam automaticamente a encontrar ofertas, confirmam a compatibilidade dos seus produtos com base em raciocínio contextual e comparam ofertas de fidelidade e promoções para você — e, então, uma experiência de checkout nativa conclui a transação sem que você precise sair do serviço do Google em que está.

Alicia Pachucki, diretora de grupo de SEM, destaca que marcas premium ou desafiadoras podem perder uma exposição crucial para o público nessa experiência de compras totalmente consolidada. “No modelo antigo, o ‘custo da pesquisa’ — aquelas 15 abas abertas quando um consumidor está fazendo compras — era exatamente onde as marcas construíam valor de marca, comprovavam seu valor e se destacavam nas nuances”, explica Pachucki. “Esse atrito era um amortecedor que permitia que marcas de preço alto justificassem seus preços ou que marcas desafiadoras se diferenciassem. Eliminar o trabalho de pesquisa significa eliminar o espaço onde as marcas realmente convencem as pessoas. Como o Google detém o controle da experiência de ponta a ponta e os agentes realizam comparações e avaliações em nome do consumidor, tanto o valor da marca quanto o tráfego impulsivo passarão a ter um custo ainda mais elevado.”

2. AI Max para campanhas de compras
Com o objetivo de preparar as marcas de varejo para o comportamento de busca conversacional, o Google anunciou um recurso de atualização com um único clique chamado AI Max para campanhas de compras. Esse recurso permite que os varejistas transformem dinamicamente seus feeds padrão do Merchant Center em criativos de anúncios ágeis e conversacionais, capazes de responder a consultas de cauda longa e de alta intenção antes mesmo que os compradores pesquisem um SKU específico de produto. Para marcas com grandes feeds de produtos, “isso não só economizará tempo na otimização do feed, mas também aumentará rapidamente a elegibilidade para inventário de cauda longa e conversacional que, de outra forma, teria ficado inexplorado sem uma quantidade insustentável de enchimento de palavras-chave”, diz Eileen Lorenzo, diretora de pesquisa paga.

No entanto, essa automação introduz um ambiente potencialmente congestionado, com tipos de campanhas que se sobrepõem. Se o AI Max for Shopping e o Performance Max estiverem ambos ampliando o alcance dos anúncios de compras, há o risco de canibalização. Precisaremos de mais experimentação prática para entender melhor o valor único que cada um proporcionará nesse contexto e como usá-los estrategicamente em conjunto.
 

3. Ajustes de Valor do Produto ( PVA)
Um anúncio tático importante para o varejo é o Ajustes de Valor do Produto (PVA), um recurso piloto que permite aos anunciantes aplicar multiplicadores percentuais aos valores de conversão de itens específicos dentro do Smart Bidding. Essa configuração dá aos varejistas o poder de incorporar inteligência de negócios — como níveis de estoque ou margens de lucro — diretamente no algoritmo de lances, permitindo que eles façam lances mais agressivos em itens de alta margem ou com excesso de estoque. O objetivo final do Google é incentivar as marcas a consolidarem suas campanhas em um número menor, ao mesmo tempo em que utilizam os ajustes de valor para lidar com variações no nível do produto.
 

4. Commerce Media Suite e Relatórios de Oportunidades Perdidas
Para completar sua estratégia de varejo, o Google revelou o Commerce Media Suite, que conecta redes de varejo para fornecer medição no nível de SKU no DV360, relatórios entre varejistas e entre marcas no SA360 e lances omnicanal em lojas físicas. Junto com esse pacote está o novo painel de relatórios de oportunidades perdidas, uma ferramenta de visualização que usa a IA do Google para destacar o valor de conversão perdido devido a lances ou orçamentos restritos, oferecendo ajustes com “um clique” para capturar instantaneamente esse tráfego.

Redefinindo o desempenho do YouTube e da geração de demanda

1. Otimização da conversão por visualização (VTC) e atribuição por tipo de campanha
Para formatos visuais no meio do funil, o Google lançou uma versão beta aberta para campanhas de geração de demanda, permitindo que o algoritmo de lances otimize ativamente as conversões por visualização (VTC) juntamente com os sinais tradicionais de cliques. O objetivo é acelerar a janela de aprendizado de otimização da plataforma e maximizar a utilidade geral do orçamento — além de ajudar os dados de Geração de Demanda a parecerem mais (precisamente) competitivos no papel em comparação com as plataformas sociais.

Sackett vê essa atualização como uma correção funcional, mas adverte contra deixar que os dados da plataforma ditem decisões de negócios mais amplas: “A Demand Gen não deve ser comparada diretamente à Pesquisa de alta intenção ou ao PMax no fundo do funil. Mas, no fim das contas, realmente não importa se a Meta e o TikTok estão inflando os números dentro da plataforma e a Demand Gen está subestimando... porque os dados da plataforma não são a melhor fonte de verdade nesse caso”, explica Sackett. “Sim, isso fará com que os números pareçam mais comparáveis aos relatórios das plataformas de redes sociais, mas marcas inteligentes não dependem exclusivamente desses relatórios para tomar essas decisões. Os dados das plataformas devem ser usados para relatar e otimizar o desempenho dentro da plataforma, não como fonte de verdade para a saúde do negócio. Para medir meios visuais no meio do funil, as marcas precisam de uma tríade composta por dados das plataformas, testes de incrementalidade e Modelagem de Mix de Mídia (MMM).”
 

2. Experimentos com o “Affiliate Partnerships Boost” e aumento da geração de demanda
Para tornar o comércio visual mais prático, o piloto do “Affiliate Partnerships Boost” permite que os comerciantes descubram vídeos orgânicos de criadores afiliados do YouTube Shopping e os impulsionem diretamente em campanhas pagasde geração de demanda. Monks observou que o conteúdo dos criadores no YouTube gerou um impacto significativo para as marcas. Para um cliente, a Coursera, uma série de vídeos de “esquetes” de criadores levou os usuários adiante no funil, aumentando a consideração e o volume de pesquisa: os usuários que viram o anúncio tinham 24% mais chances de pesquisar por “Coursera” do que aqueles que não viram, comprovando que o YouTube não apenas constrói uma marca, mas também alimenta todo o ecossistema de aquisição.

Além disso, para justificar o investimento, o Google também lançou o Demand Gen Uplift Experiments, uma estrutura pronta para uso de testes A/B criada para isolar e quantificar o aumento estatístico exato que a Demand Gen contribui para combinações padrão de campanhas (como PMax, Vídeo ou Display) em métricas essenciais como receita, CPA e ROAS. Embora essa percepção seja fundamental para os anunciantes, Lorenzo também alerta que ela não pode ser a solução definitiva para a medição: “Isolar o aumento dentro do ecossistema do Google nos deixa com um ponto cego em relação a outros canais altamente visuais, como as redes sociais pagas. O Google pode mostrar um aumento, mas as ferramentas de atribuição multicanal podem revelar uma história diferente e mais completa.”

ROI real, comprovado: medição e resiliência do sinal

1. Atribuição por tipo de campanha
Com base no rastreamento de conversão por view-through mencionado acima, o Google reforçou a necessidade de comprovar o impacto das campanhas de geração de demanda ao lançar uma solução de atribuição dedicada que isola os efeitos de diferentes tipos de campanha. Ao remover a influência da maioria dos tipos de campanha que favorecem o último clique, os anunciantes podem compreender e fazer lances com foco nas causas iniciais das conversões, continuando a alimentar o funil.

“Esperamos que a Atribuição por Tipo de Campanha ajude a mostrar o papel exato que produtos como o Demand Gen desempenham nos percursos dos usuários, mapeando-o para o que realmente impulsiona os KPIs de negócios, em vez de tentar compará-lo erroneamente a outros tipos de campanhas na parte inferior do funil”, observa Taylor. “No entanto, ainda aconselho as marcas a validarem esses resultados com modelos MMM para basear suas decisões de alocação de orçamento nos dados gerais do negócio e tratar esses dados da plataforma como orientativos.”
 

2. Conversões Futuras Qualificadas
Essa nova métrica usa IA para projetar o valor futuro com base em sinais coletados anteriormente na jornada do consumidor. O Google está posicionando as Conversões Futuras Qualificadas como a ponte “da descoberta à decisão”, ajudando os profissionais de marketing a comprovar como as buscas por marca e o tráfego engajado no site se traduzirão em receita no futuro. À medida que a busca por texto, a IA conversacional e o YouTube se fundem em um único ecossistema, continuaremos a observar um comportamento de consumo sem cliques permeando as jornadas de compra e o consumo de conteúdo. “Este é um anúncio empolgante para os profissionais de marketing de geração de leads”, explica Andrea Cruz, vice-presidente de Estratégia de Mídia para B2B. “As Conversões Futuras Qualificadas podem ajudar os profissionais de marketing a entender os caminhos que consumidores e compradores estão seguindo e a construir casos de negócios para investir em campanhas no meio e na parte superior do funil.”

3. Avanços em marcação e no Data Manager
Reconhecendo que os modelos de IA precisam de dados próprios e limpos para terem sucesso, o Google ampliou seu hub do Data Manager ao lançar conectores de API com baixo código e sem código para as principais plataformas de tecnologia de marketing, incluindo Klaviyo, Mailchimp, ActiveCampaign e Google Drive. Essa atualização consolida a correspondência de clientes de primeira mão e a configuração do pipeline de dados de conversão em uma única interface visual.

Além disso, em resposta à contínua degradação do rastreamento do lado do cliente, o Google lançou o projeto-piloto do Google Tag Gateway (GTG) nos EUA e no Canadá. O GTG atua como um mecanismo de roteamento do lado do servidor que atualiza as configurações de tags existentes sem exigir a reescrita do código na página. Ao rotear scripts de rastreamento diretamente por meio da CDN integrada ao site ou de uma plataforma em nuvem — como Cloudflare, Akamai, Fastly, Google Cloud ou Webflow —, as marcas podem proteger a integridade dos dados, preservar a fidelidade do rastreamento de sinais e contornar bloqueadores de anúncios no nível do navegador com segurança.

O impacto do GML 2026 no caminho a seguir

Para os consumidores, o Google Marketing Live 2026 representa uma mudança em direção a experiências mais conversacionais e multimodais, nas quais cada vez mais a descoberta de produtos e as compras podem ocorrer inteiramente dentro do ecossistema do Google, com o apoio de agentes informados pelo contexto. Para os profissionais de marketing, isso reforça que a busca não é mais “apenas uma busca”. O conhecimento técnico e o conjunto de habilidades estratégicas necessários para se destacar no ecossistema do Google Ads exigem, cada vez mais, que os profissionais de marketing adotem uma abordagem mais holística e mais humana.

Além disso, o Google demonstrou claramente que os atritos na execução estão desaparecendo da publicidade. À medida que orientações em linguagem natural e botões de otimização com um clique se tornam padrão em todas as contas, a capacidade técnica de criar uma campanha não representará mais uma vantagem competitiva para marcas ou agências (o que pode até mesmo abalar o modelo tradicional de agência). Em vez disso, o sucesso dependerá das contribuições estratégicas do anunciante: a riqueza de seus ciclos de dados primários, a originalidade de suas estratégias criativas lideradas por pessoas e a inteligência de negócios aplicada aos parâmetros de lances automatizados e às metodologias de medição.

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