Czy można oprzeć LeadGen w Google Ads o Performance Max? Kiedy AI pomaga, a kiedy pali budżet?

To temat, który wraca do mnie regularnie. Ostatnio znów dostałem od przedstawiciela Google propozycję odpalenia PMax na koncie B2B nastawionym na pozyskiwanie leadów. Równolegle system zasypuje rekomendacjami w stylu: „włącz AI Max” i „zwiększ automatyzację, żeby rosnąć szybciej”.

Do tego dochodzi audyt kont, które trafiają do mnie co jakiś czas. Zdarzają się takie, gdzie ktoś prowadzi konto LeadGen oparte wyłącznie na DSA i PMax – bez ani jednej klasycznej kampanii Search opartej o słowa kluczowe. W e-commerce jeszcze rozumiem taki kierunek (feed + skala + masę transakcji). Ale w LeadGen, szczególnie B2B? Czy to może się udać?

Moje obserwacje z praktyki: konta nie da się oprzeć o Pmax ale może to być czasami dobre uzupełnienie

Widziałem sporo kont, które próbowały „oprzeć wszystko o PMax”. I szczerze: nigdy nie widziałem LeadGenowego konta opartego głównie o PMax, które działało dobrze. Najczęściej scenariusz wygląda podobnie:

• budżet się wydaje,
• leadów brak,
• czasami leady się pojawiają ale ich jakość jest bardzo słaba.

Czyli klasyczne „przepalanie budżetu”.

Z drugiej strony prowadzę konto LeadGen, na którym PMax działa naprawdę dobrze. W ostatnich 30 dniach kampania Pmax przyniosła ok. 1/3 leadów na koncie i były one dobrej jakości. Co więcej kampania ma najniższy koszt per lead w całym miksie kampanii. Wniosek? PMax potrafi być świetnym dodatkiem nawet w LeadGen – tylko nie w każdym koncie i nie w każdych warunkach.

No właśnie: dlaczego na jednym koncie PMax i inne funkcje AI są bezwartościowe, a na innym stają się „koniem pociągowym”?

Kluczowa różnica: ilość i jakość danych

Automatyzacja oparta o AI w Google Ads działa tak dobrze, jak dobre są dane, które jej podajesz. To brzmi banalnie, ale w praktyce jest często ignorowane. Największe różnice pomiędzy sytuacjami w której Pmax przepala budżet, a tymi gdy Pmax dowozi – wynikają zwykle z trzech obszarów:

1) Poprawny pomiar konwersji (to fundament, nie dodatek)

Na wielu kontach konwersje są źle skonfigurowane: zlicza się nie to co trzeba, dublują się zdarzenia, liczą się mikrokonwersje jak lead albo pomiar konwersji najzwyczajniej nie dizała. Wtedy algorytm optymalizuje kampanię pod sygnały, które nie mają realnej wartości biznesowej.

Jeśli AI ma „uczyć się” na błędnych danych – będzie tylko coraz skuteczniej produkować błędne wyniki.

2) Dane o jakości leada i dane z dołu lejka

W kontach, gdzie PMax działa dobrze, zwykle dzieje się jedna ważna rzecz: wiemy konkretnie, które kliknięcia zakończyły się Leadem. A jeszcze lepiej gdy wiemy kiedy lead stał się klientem (i najlepiej: ile jest wart). To może być import konwersji offline czy to przez CRM, czy przesyłanie wartości w arkuszu Google. Dzięki temu system nie optymalizuje pod „jakiekolwiek leady”, tylko pod leady, które mają znaczenie.

3) Wolumen i budżet – algorytm potrzebuje „materiału”

Jeśli konto ma np. 30 konwersji miesięcznie, a budżet jest symboliczny, to automatyzacja często będzie błądzić. W naszym przypadku konto, gdzie PMax dowozi, ma ponad 300 konwersji miesięcznie, a sama PMax robi ok. 100. To daje systemowi wystarczająco dużo sygnałów, żeby odróżniać dobry ruch od śmieciowego i stabilnie optymalizować.

Kiedy korzystać z AI w Google Ads (PMax, DSA, AI Max), a kiedy lepiej unikać?

Automatyzacja ma sens, gdy:

• masz poprawnie mierzone leady,
• masz możliwość „dokarmienia” systemu danymi o sprzedaży (konwersje offline, połączenie z CRM),
• masz sensowny wolumen konwersji (albo realną szansę go osiągnąć).

Wtedy PMax może być bardzo dobrym uzupełnieniem: łapie dodatkowy popyt, domyka remarketing, testuje nowe segmenty, a czasem znajduje „nisze”, do których Search nie dociera.

Lepiej trzymać AI na dystans, gdy:

• masz niszowy biznes B2B i kilka/naście leadów miesięcznie,
• kliknięcia są drogie, a margines błędu mały,
• nie masz danych z dołu lejka (nie wiesz, która konwersja przełożyła się na pozyskanie klienta),
• leady różnią się jakością, ale system nie dostaje informacji, które są wartościowe,
• potrzebujesz precyzyjnej kontroli zapytań i intencji.

W takich przypadkach klasyczne kampanie Search oparte o słowa kluczowe (często ścisłe i dopełnione sensowną strukturą zapytań) nadal są „najbezpieczniejszą” bazą. AI może pomagać punktowo, ale nie powinna być fundamentem.

Podsumowanie: PMax w LeadGen? Tak, ale tylko w konkretnych sytuacjach.

Czy można oprzeć LeadGen o Performance Max? Nie. Czy Pmax może być wartościową kampanią? Jako element dobrze zbudowanego miksu – jak najbardziej.

Najważniejsza zasada brzmi:

• Im więcej masz dobrej jakości danych, tym więcej automatyzacji możesz bezpiecznie używać.
• Im mniej danych i im większa niepewność jakości leadów, tym bardziej korzystamy z manualnego zarządzania kampanią.

Między tymi skrajnościami jest ogromne spektrum kont. I właśnie w tej „strefie pośredniej” wygrywają ci, którzy potrafią dobrać poziom automatyzacji do realiów danych – zamiast wdrażać nowości tylko dlatego, że Google je rekomenduje.

Grzegorz Czajkowski Artykuł został stworzony przy wsparciu agencji Adclick.pl specjalizującej się w prowadzeniu reklam Google Ads.