Главный символ этого перехода — AI Max для Search-кампаний. Новый подход делает ключевые слова опциональными: рекламодатель передаёт Google сайт, ассеты, данные о бизнесе и конверсиях, а система сама определяет, каким запросам и пользовательским намерениям соответствует реклама.
Это не резкий разворот, а итог нескольких изменений, которые Google внедрял годами. Сначала точное соответствие стало шире из-за close variants: опечаток, множественного числа и вариантов служебных слов. Затем Smart Bidding сместил фокус с конкретной фразы на вероятность конверсии, ROAS и CPA. В 2023 году Google переработал широкое соответствие, сделав его более сильным за счёт семантического понимания запросов.
На этом фоне AI Max в Google Ads выглядит не отдельной функцией, а следующим шагом к рекламе, где аукцион всё больше опирается на намерение, а не на заранее заданный список ключевых слов.
Что меняется для рекламодателей
Раньше ключевое слово фактически было договором между рекламодателем и Google: специалист подбирал фразы, структурировал кампании, писал объявления под конкретные намерения и мог проверять, какие поисковые запросы привели к показам. Если кампания работала плохо, её можно было разбирать через отчёт по поисковым запросам, добавлять минус-слова и ужесточать соответствие.
В новой модели эта диагностика становится сложнее. Система может сопоставлять рекламу не с буквальной фразой, а с более широким намерением пользователя. Vallaeys называет это «синтетическим ключевым словом» — внутренним представлением намерения, которое создаётся системой на основе запроса пользователя и сигналов рекламодателя.
Для PPC-специалистов это означает потерю части привычного контроля. Меньше значения получает сложная архитектура аккаунта, меньше прозрачности остаётся в объяснении каждого показа, а обучение младших специалистов через отчёты по запросам становится менее наглядным.
Но взамен Google обещает более широкий охват запросов, которые невозможно заранее перечислить: новые формулировки, локальные выражения, свежие тренды, разговорные запросы и сложные поисковые сценарии. Особенно это важно в условиях, когда пользователи всё чаще формулируют запросы как полноценные вопросы, а не как короткие ключевые фразы.
Данные Optmyzr показывают сдвиг рынка
По данным Optmyzr 2026 Match Type Study, исследование охватило почти 130 000 небрендовых кампаний, более 14 000 аккаунтов и около $99 млн рекламных расходов. Эти данные показывают, что рекламодатели уже смещаются от жёсткого контроля к более гибкому подбору по намерению.
- Доля Exact Match в небрендовых расходах снизилась с 37,1% в 2022 году до 27,6% сейчас.
- Broad Match вырос до 38,8% небрендовых расходов и стал крупнейшей категорией.
- Phrase Match приносит 40% небрендовых конверсий.
- Конверсия Phrase Match составляет 15,7% против 10,5% у Exact Match и 8,5% у Broad Match.
- На брендовых запросах Exact Match сохраняет преимущество: 6,61x ROAS при CPC $0,90.
Картина получается неоднозначной: на брендовых запросах точное соответствие всё ещё остаётся сильным инструментом, потому что намерение пользователя уже понятно. Но в небрендовом поиске рекламодатели всё чаще используют более широкие типы соответствия и позволяют алгоритмам искать релевантные намерения самостоятельно.
Похожий тренд заметен и за пределами Google. В материале отмечается, что на рекламной поверхности ChatGPT ключевые слова также являются опциональными: система сопоставляет рекламу с формой вопроса пользователя и сигналами бизнеса, а не только с заранее заданной фразой.
Что теперь становится важнее ключевых слов
В новой логике Google Ads ключевыми становятся не списки запросов, а качество входных сигналов. Это посадочные страницы, товарные фиды, рекламные материалы, структура сайта, бизнес-данные и особенно данные о квалифицированных конверсиях.
Для lead generation автор выделяет отдельный практический ориентир: системе желательно получать около 30+ квалифицированных конверсий, а для этого бизнесу часто нужно примерно 100 лидов в месяц. Без таких данных Smart Bidding и AI Max сложнее понять, какие пользователи действительно ценны, а какие просто заполняют форму.
На практике это сближает рекламу с общей инфраструктурой сайта и аналитики. То, что раньше считалось задачей конверсии или качества лендинга, теперь становится ещё и фактором таргетинга. В этом смысле изменения в Google Ads идут в том же направлении, что и более широкий переход Google к AI-поиску, включая рекламу в AI Overviews и новые форматы поиска.
Как PPC-командам адаптироваться
Vallaeys предлагает не пытаться защищать старую модель любой ценой, а перестроить работу вокруг новых входных данных для алгоритмов. Первое — жёстко разделять брендовые и небрендовые кампании. Там, где намерение уже известно, Exact Match по-прежнему даёт высокий ROAS и помогает не смешивать дорогой охват с брендовой эффективностью.
Второе — улучшать сигналы, которые Google реально использует: посадочные страницы, фиды, ассеты, данные CRM и офлайн-конверсии. Третье — активнее поддерживать минус-слова. В эпоху AI Max они остаются одним из немногих прямых способов сказать системе, где реклама не должна показываться.
Четвёртое — тестировать AI Max там, где бизнес уже готов к автоматизированным кампаниям: с достаточным объёмом конверсий, чистой аналитикой и контрольным сегментом для оценки прироста. Пятое — менять набор навыков PPC-специалиста. Будущее роли всё меньше похоже на ручной подбор ключевых слов и всё больше — на проектирование сигналов, экспериментов и системы измерения.
Это делает рекламный кабинет менее прозрачным, но не отменяет работу специалиста. Напротив, управление становится сложнее: нужно понимать, какие данные получает алгоритм, почему он расширяет охват и где граница между полезным масштабированием и потерей эффективности. Похожие вопросы уже возникают и в других рекламных системах, включая оптимизацию Microsoft Ads для AI-поиска.
Главный вывод материала: ключевое слово как основной рекламный артефакт уходит на второй план. Но контроль не исчезает полностью — он переносится в данные, структуру кампаний, минус-слова, качество сайта и способность команды объяснять работу AI-систем клиенту или бизнесу.
Источник: Search Engine Journal