Google Ads prueba que su IA sugiera los objetivos y activos de una campaña a partir de una descripción en lenguaje natural

Google confirmó que está probando en Google Ads un nuevo flujo en el que su IA sugiere los objetivos y los activos de una campaña a partir de lo que el anunciante describe en lenguaje natural. El experimento fue reportado el lunes 12 de octubre de 2026 por Barry Schwartz en Search Engine Roundtable, a partir de una captura publicada en X por un anunciante identificado como Dima, y confirmado por Ginny Marvin, Ads Liaison de Google.

El cambio es pequeño en la interfaz, pero apunta a algo mayor: que la creación de campañas parta de una conversación con la IA y no de la configuración manual de cada parámetro.

¿Cómo funciona la prueba de IA para objetivos y activos en Google Ads?

Según la captura del panel de Google Ads, al crear una campaña la herramienta pregunta cuál es el objetivo y explica que la IA de Google sugerirá objetivos y activos con base en la respuesta del anunciante. El flujo incluye:

• Una caja de texto amplia donde el anunciante describe en sus palabras qué quiere lograr con la campaña.
• Sugerencias de objetivos y de activos, como textos e imágenes, generadas por la IA de Google a partir de esa descripción.
• Un enlace para crear la campaña de forma manual, para quien prefiera no usar el flujo asistido.

El reporte no especifica a qué tipos de campaña aplica la prueba, ni en qué mercados o idiomas está disponible, ni cuántas cuentas la están viendo.

¿Qué dijo Google sobre el experimento?

Ginny Marvin confirmó en X que se trata de un experimento y que Google recibe con interés la opinión de los anunciantes sobre cómo y dónde sería útil este tipo de flujo. Es decir, no hay fecha de disponibilidad general ni garantía de que llegue a todas las cuentas. Schwartz agregó como comentario editorial que Google está llevando la IA a todas partes de su plataforma publicitaria.

¿Por qué importa para la demanda B2B?

La prueba se suma a una serie de automatizaciones recientes en Google Ads, como los textos superpuestos automáticos en videos de Demand Gen, que mueven más decisiones de la campaña hacia la IA de la plataforma. Para un anunciante B2B el punto crítico es que Google optimiza contra el objetivo que entiende de la descripción y contra las conversiones que recibe. Si la cuenta solo mide formularios enviados, la IA aprenderá a conseguir formularios, no reuniones calificadas ni negocios ganados.

Análisis de Revenue Hub

Para equipos de marketing y ventas en Chile y Latinoamérica, el flujo asistido puede acortar el armado de campañas, sobre todo en empresas con equipos pequeños que no tienen un especialista dedicado a pauta. Pero la velocidad de configuración no es el cuello de botella habitual. El problema más frecuente que vemos en operaciones B2B es que la plataforma de anuncios no sabe qué leads terminaron en oportunidades, porque la conversión no vuelve desde el CRM. Una campaña creada por IA sobre señales débiles solo escala más rápido un resultado mediocre.

Nuestra recomendación es usar la prueba, si aparece en la cuenta, como un insumo creativo y no como estrategia: escribir el objetivo en términos de negocio (por ejemplo, reuniones con gerentes de operaciones en empresas de más de 200 empleados), revisar cada activo sugerido antes de publicarlo y, sobre todo, asegurar que los negocios ganados en el CRM se devuelvan a Google Ads como conversiones. Para que esa medición sea confiable conviene definir antes qué fuente de origen se usa para atribuir, como explicamos en la guía sobre fuente original o fuente más reciente en HubSpot.

Si la IA de Google va a decidir más, la calidad de la señal que le entregamos se vuelve la principal ventaja competitiva. Seguimos estos cambios en la sección de marketing y demanda.