Google expande ferramentas de medição com IA e abre espaço para anunciantes menores

Durante o Google Marketing Live 2025, o Google anunciou uma série de atualizações em suas ferramentas de medição com IA dentro do ecossistema do Google Ads.

A ideia é clara: oferecer mais transparência e controle para anunciantes de todos os portes, e não apenas para as grandes marcas.

Segundo informações divulgadas com antecedência pela Search Engine Journal, o foco do Google está em democratizar o acesso a dados estratégicos, como testes de incrementalidade, performance entre canais e o uso mais seguro e prático de dados primários.

Essas mudanças também seguem a tendência do Google em reposicionar sua estrutura publicitária em torno da inteligência artificial, como já vimos com o lançamento do AI Overviews no topo do funil e com as estratégias de personalização impulsionadas por machine learning.

Testes de incrementalidade: agora, para (quase) todos

Historicamente, testar incrementalidade no Google Ads exigia um investimento mínimo de US$ 100 mil, o que deixava muita gente de fora.

Com a nova política, o mínimo caiu para US$ 5 mil por teste, tornando viável que pequenos e médios anunciantes também possam medir o impacto real dos anúncios, em vez de se basear apenas em atribuição direta ou último clique.

Além da redução do orçamento, o Google está aplicando uma nova metodologia bayesiana, que deve aumentar as chances de obter resultados conclusivos mesmo em campanhas com menor escala.

Os testes podem durar entre 7 e 56 dias, sendo 28 o novo padrão recomendado.

Na prática, isso significa mais autonomia para ajustar orçamentos e criativos com base em dados reais, e não em suposições.

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Google Analytics e medição entre canais: mais visão, menos achismo

O Google também anunciou atualizações no Google Analytics, com o objetivo de ampliar a medição entre canais e plataformas, inclusive com dados de impressões.

A mudança atende uma das principais lacunas enfrentadas por quem investe em campanhas Performance Max ou estratégias de funil superior: a falta de visibilidade real do caminho percorrido pelo usuário até a conversão.

Com os novos relatórios, o Google promete mais clareza sobre o ROI e a jornada completa do cliente, cruzando dados de suas próprias propriedades e de plataformas parceiras.

Essa melhoria se conecta com outras iniciativas recentes do Google Ads que também visam entregar mais resultado com menos desperdício de verba, como já mostramos na análise sobre o aumento nos custos do Google Ads em 2025 e a melhoria no desempenho que compensou esse impacto.

Gerenciador de Dados: ativação simplificada de dados primários

Outro destaque é o lançamento do Gerenciador de Dados, uma ferramenta que centraliza a coleta, o armazenamento e a ativação de dados primários — com toda a proteção de privacidade que o momento exige.

Esse hub de dados promete ajudar marcas a identificarem lacunas na coleta de informações, oferecendo até recomendações sobre como tornar os dados mais acionáveis.

E, para quem trabalha com integrações ou depende de agências, o Google lançou uma nova API que consolida as antigas em um esquema único, facilitando conexões com GA4, Google Ads e GMP.

O movimento está alinhado com a tendência de reduzir a dependência de cookies de terceiros e criar estruturas baseadas em dados próprios, algo que o próprio Google já vinha sinalizando em atualizações anteriores.

Inclusive, vale lembrar que discutimos aqui na SEO Lab como o uso de IA ainda não muda a lógica de monetização dos anúncios de busca, pelo menos por enquanto.

IA, dados e acesso mais justo: o que muda para quem anuncia

Essas mudanças mostram que o Google está ajustando sua proposta: levar recursos antes exclusivos das grandes empresas para um público mais amplo.

Não é só uma questão de melhorar as ferramentas, mas de permitir que mais gente use bem o que já existe.

Para quem trabalha com SEO, tráfego pago e marketing digital, é um sinal de que os dados voltarão ao centro da estratégia, mas com menos fricção e mais suporte da IA.

Vale lembrar que, ao longo do ano, o Google tem aumentado o controle sobre seus sistemas automáticos, como no caso do novo ajuste por site no Google AdSense, outra medida que dá mais autonomia para os criadores e anunciantes.

No fim das contas, não dá para confiar cegamente nas sugestões da IA. Mas, com as ferramentas certas e uma estratégia bem ajustada, dá para medir melhor, gastar menos e entregar mais, mesmo sem um time de data science no seu time.

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