El objetivo de los anuncios de búsqueda adaptables es dotar de mayor utilidad y personalización a los mensajes comerciales. Para ello, se explica en el blog, basta con proporcionar hasta quince títulos y cuatro descripciones y a partir de ahí, con la prueba de diferentes combinaciones, Google aprende el contenido publicitario que obtiene un mejor resultado en una consulta de búsqueda específica, lo que supondrá que personas que buscan lo mismo vean diferentes anuncios en función de su contexto determinado. “Sabemos que este tipo de optimización funciona: como media, los anunciantes que usan el machine learning de Google para probar múltiples contenidos publicitarios observan un incremento de clics de hasta un 15%”, se indica en el blog, después de la fase de pruebas.

Esta nueva modalidad se empezará a promocionar entre anunciantes a lo largo de los próximos meses, se indica en el blog. Por ejemplo, la compañía tiene previsto lanzar a finales de este año la herramienta Maximize Lift, para ayudar a las marcas a llegar a las personas que tienen más probabilidad de interesarse por ellas después de ver un anuncio de vídeo), y que cuenta también con pujas inteligentes, que con el apoyo del machine learning, ajusta automáticamente las pujas en el momento de la subasta para maximizar el impacto que tienen los anuncios de vídeo en la percepción de la marca en la ruta de compra del consumidor. La herramienta Maximize Lift ya se encuentra disponible en su versión beta y comenzará a proporcionarse a los anunciantes de todo el mundo a finales de este año. El aprendizaje automatizado también se aplicará a la modalidad de campañas locales impulsadas para impulsar en exclusiva las visitas a las tiendas.