¿Cómo funciona la IA (inteligencia artificial) en la publicidad Performance Max?

Cómo funciona realmente la IA en Performance Max en 2026: el modelo de cinco capas para propietarios de e-commerce. Performance Max juzga su propio trabajo con solo dos valores: si hubo una conversión o no, y cuánto valió. El margen, el costo de los productos y el punto de equilibrio no existen en el modelo. Tu economía llega a través de un solo canal: el número de ROAS objetivo — y el ROAS real se mueve solo alrededor de un tercio de lo que mueves ese objetivo.

Por Yana Liashenko , fundadora de ADW Service y Arquitecta de IA en Google Ads. ADW Service gestiona Google Ads para e-commerce en más de 10 países de Europa del Este y Occidental, de donde provienen los datos siguientes: una muestra propia de 201 cuentas publicitarias. Esto no es documentación oficial de Google — es un modelo de trabajo construido a partir de la gestión de cuentas de e-commerce desde 2014.

La versión corta

• Performance Max juzga su propio trabajo con exactamente dos valores: hubo conversión (1) o no (0), y cuánto valió. Nada más existe en el modelo.
• Google no conoce tu margen, tu costo de los productos ni tu punto de equilibrio. Esos parámetros están físicamente ausentes del sistema.
• Tu economía llega al modelo a través de un solo canal: el número de ROAS objetivo.
• El coeficiente de transferencia es aproximadamente ⅓ — el ROAS real se mueve alrededor de un tercio de lo que mueves el objetivo. Sube el objetivo 30%, espera alrededor de +10% real.
• Aumentar el presupuesto produce una mediana de +36–52% en volumen de conversiones con solo −6–8% en ROAS real. Escalar cuesta mucho menos de lo que la mayoría de los propietarios temen.
• Alcanzar “50 conversiones al mes” no significa que una campaña esté madura: el 95% de las campañas que lo lograron aún así se desplomaron un 50% o más después.
• Una campaña nueva de Performance Max no empieza a ciegas. Ejecutar primero una campaña de Shopping estándar “para calentarla” es innecesario.

Definiciones

• Performance Max (PMax) — un tipo de campaña de Google Ads en la que el algoritmo distribuye el presupuesto entre Search, Shopping, YouTube, Gmail y Display por su cuenta, basándose en la probabilidad de conversión prevista.
• Etiqueta de conversión — la unidad base de aprendizaje: 1 si una conversión siguió al clic, 0 si no.
• Valor — el monto numérico que tu sitio envía a Google Ads junto con una conversión. Generalmente los ingresos de la orden, a veces el margen o el valor de vida estimado del cliente.
• ROAS objetivo — una restricción numérica que le prohíbe al sistema comprar subastas cuya relación retorno-inversión esperada caiga por debajo del nivel que estableciste. Es un límite, no una meta.
• Coeficiente de transferencia — la relación entre un cambio en el ROAS objetivo y el cambio resultante en el ROAS real. En nuestros datos opera en aproximadamente ⅓.
• Período de aprendizaje — la fase después del lanzamiento o de un cambio significativo durante la cual las predicciones aún son inestables. Normalmente de 5 a 14 días, aunque el aprendizaje en realidad nunca se detiene.
• ROAS de punto de equilibrio — el retorno sobre la inversión publicitaria con el que una orden deja de perder dinero una vez que se consideran el costo de los productos, el envío y las devoluciones. Lo calculas tú; Google nunca lo ve.
• Feed de Merchant Center — la lista estructurada de productos con atributos (título, precio, categoría, disponibilidad, imágenes) que el algoritmo trata como el conjunto de características de cada producto.

¿Por qué Performance Max se comporta de forma tan impredecible?

Porque tú y el sistema juzgan el mismo tráfico con criterios completamente diferentes, y casi no hay vocabulario compartido entre ustedes. A continuación hay cinco quejas que escucho de los dueños de tiendas casi todas las semanas. Cada una tiene una explicación mecánica específica.

• “Funcionó durante seis meses y de repente se detuvo. No cambiamos nada.”
• “Duplicamos el presupuesto y el ROAS se desplomó. Redujimos el presupuesto y se recuperó. Entonces, ¿cómo se supone que crezcamos?”
• “Establecimos el ROAS objetivo que el propio Google recomendó y la campaña murió en tres días.”
• “Tenemos dos tiendas. Mismo nicho, mismas configuraciones, mismos productos. Una imprime dinero, la otra lo quema.”
• “Establecimos el ROAS objetivo en nuestro punto de equilibrio y la campaña dejó de servirse por completo.”

La respuesta estándar — “Performance Max es una caja negra” — no ayuda a nadie. No es una caja negra. Es un sistema de cinco capas, y cada capa sigue su propia lógica.

¿Google conoce tu margen de ganancia?

No. El margen, el costo de los productos y el punto de equilibrio no existen como parámetros dentro de Performance Max. Simplemente no hay campo para ellos.

La máquina que toma millones de decisiones por segundo sobre tu dinero juzga su propio trabajo con solo dos valores:

Una conversión ocurrió o no. Uno o cero.

Si ocurrió — qué valor llevó. Un número.

Ese es todo el vocabulario con el que el sistema entiende “bueno” y “malo”. Mostró un anuncio → recibió un cero → sacó una conclusión. Mostró otro anuncio a otra persona → recibió un uno con valor de $340 → sacó una conclusión diferente.

Ahora considera lo que falta en esa lista. Tu margen. Tu costo de los productos. El envío que subsidias. Tu tasa de devoluciones. El hecho de que un producto te deja un 40% y otro te deja un 4%.

Por eso la teoría de la conspiración “Google conoce mi margen y deliberadamente se lo come” no tiene fundamento. Google ha prometido la optimización basada en ganancias en Performance Max durante años y aún no la ha implementado — precisamente porque el modelo está construido de la forma descrita arriba.

Por qué falla Performance Max: el seguimiento es el culpable 4 de cada 10 veces

El seguimiento no es un detalle técnico. Es la base. Si las conversiones se registran incorrectamente, le estás enseñando una mentira al sistema, y él optimizará fielmente hacia esa mentira.

En aproximadamente 90 cuentas que llegaron a nosotros para auditoría, nuestra estimación es que en aproximadamente 4 de cada 10 casos la causa real de un colapso no fue el algoritmo ni las pujas — fueron las propias conversiones. Cuatro escenarios típicos:

• se seleccionó la acción de conversión incorrecta para la optimización (agregar al carrito en lugar de compra, por ejemplo);
• el seguimiento se rompió después de una actualización del sitio o del complemento;
• el seguimiento nunca se implementó por completo en primer lugar;
• el marco de consentimiento cambió y parte de los datos dejó de llegar.

La campaña parece “el algoritmo se rompió”. El algoritmo está bien — simplemente está aprendiendo de los datos equivocados.

Las órdenes de prueba y fraudulentas no deberían solo filtrarse de tus reportes. Sube los ajustes de conversión a la cuenta. Cada orden falsa es un “1” que el sistema registró como un éxito y del que ahora está buscando más.

¿Deberías enviar ingresos o margen como valor?

La mayoría de las tiendas envían los ingresos de la orden, y ese es un valor predeterminado sensato. Enviar el margen también funciona, pero entonces cada cifra de ROAS objetivo que uses significa algo diferente y el punto de equilibrio se calcula de manera distinta.

El peor caso es cuando la cuenta envía ingresos mientras el dueño calcula mentalmente el margen. Eso garantiza un conflicto de expectativas entre el dueño y la agencia.

Si vendes por teléfono o a través de un representante de ventas, la importación de conversiones offline también pertenece aquí. Sin ella, el sistema no tiene idea de qué clics se convirtieron en dinero real.

¿Cuáles son las cinco capas de Performance Max?

Operan simultáneamente pero responden por cosas diferentes — y confundirlas causa la mayoría de las malas decisiones.

Capa 1. Datos: cero, uno y un monto

Este es el combustible. Todo lo que está encima funciona exactamente tan bien como el combustible que vertiste.

Capa 2. Lo que Google ya sabe sobre tu nicho antes de que lances

Mucho. El modelo global fue entrenado con miles de millones de subastas, clics y compras entre países y verticales, así que conoce los patrones de comportamiento típicos antes de haber visto jamás tu cuenta.

Sabe que el camino para comprar una silla de $90 y una silla de $1,800 son dos recorridos diferentes con recuentos de visitas distintos. Sabe cómo se comporta un comprador en Alemania de manera diferente a uno en Polonia. Sabe cómo se comporta el tráfico en Search versus Shopping versus YouTube.

Una aclaración, porque esto se distorsiona constantemente: ese modelo está construido con datos de mercado agregados y anónimos — no con alguien en Google leyendo la cuenta de tu competidor y pasándote el contenido.

La consecuencia práctica: una campaña nueva de Performance Max no empieza a ciegas. Empieza desde una hipótesis informada sobre a quién mostrar, dónde y contra qué intenciones.

Por eso el consejo muy difundido de “ejecuta primero una campaña de Shopping estándar, reúne datos y luego lanza Performance Max” está obsoleto. Es un remanente de una era en la que los algoritmos genuinamente eran primitivos.

Capa 3. Cómo aprende el sistema tu tienda específica

A través de un bucle continuo: predecir → observar → reponderar. En cada impresión y clic, el modelo predice la probabilidad de conversión y el valor esperado, recibe el resultado real y ajusta el peso de cada característica involucrada.

Las características en juego: dispositivo, hora del día, día de la semana, ciudad, idioma, el historial de visitas de esa persona, el producto específico, la intención de búsqueda específica. La próxima vez, para una persona similar, la predicción es un poco más precisa. Millones de veces al día.

Cinco cosas que los propietarios deberían entender aquí.

1. El período de aprendizaje nunca termina. Ves un estado de “aprendizaje” durante los primeros días después del lanzamiento, pero el proceso nunca se detiene. Cada cambio de presupuesto, cada cambio de objetivo, cada producto que se queda sin stock es una nueva condición de entrada.
2. No hay botón de deshacer. Si pasaste una semana con un objetivo asfixiante y el sistema acumuló un montón de ceros, revertir la configuración no te devuelve al punto de partida. El modelo construye un pronóstico nuevo sobre una combinación de datos nueva en la que esa mala semana ya está contada.
3. Pero el historial no se borra. La historia de terror de que “cambiar el ROAS objetivo quema todos tus datos acumulados” es falsa. Los datos recientes simplemente pesan más que los antiguos.
4. El sistema puede acreditar conversiones que aún no han ocurrido. Conoce la distribución de demoras en tu cuenta y la considera de forma probabilística. Por eso las conclusiones sacadas al tercer día se sacan de media imagen.
5. Parte de tu presupuesto siempre financia la exploración. El sistema no puede optimizar solo lo que ya conoce, o nunca encontraría nuevos compradores. Parte de ese gasto no es rentable por diseño.

Capa 4. Por qué una campaña con un objetivo alto no recibe impresiones

Porque una predicción no es una impresión. Tras calcular cuánto vale esta impresión, el sistema entra en una subasta donde los competidores pujan por la misma persona, y el ganador no es la puja más alta sino la mejor combinación de puja y calidad.

Si tu ROAS objetivo solo te permite costear una puja que casi nunca gana, no te has bloqueado para servir — simplemente dejaste de llegar a la subasta.

Hay una segunda idea errónea que vive aquí. La gente suele decir que “el algoritmo te compara con tu competidor y baja tus pujas”. No hay paso de comparación. Tu competidor te gana a través del comportamiento del usuario: mejor precio, título más claro, buenas fotografías, envío gratis — así que la gente les compra a ellos. Esos ceros caen en tu modelo, tus predicciones bajan y tus pujas las siguen.

Capa 5. ¿Por qué baja el ROAS cuando aumentas el presupuesto?

Porque solo hay tantas subastas altamente rentables como demanda, y no se multiplican porque tengas más dinero. Pero la caída es mucho menor de lo que temen los propietarios.

En nuestro estudio con 201 cuentas y aproximadamente 4,000 campañas (≈40,000 cambios de presupuesto en 15 meses), aumentar el presupuesto produjo una mediana de +36–52% en volumen de conversiones con un costo de solo −6–8% en ROAS real.

Ese es el número que todo propietario que teme escalar debería cargar consigo: el intercambio está desequilibrado a tu favor. Cedes unos puntos de eficiencia y recibes una ganancia de volumen de un orden de magnitud mayor.

Una condición, sin la cual nada de esto se sostiene: la campaña ya debe estar gastando cerca del 100% de su presupuesto. Si está gastando de menos, agregar presupuesto no cambia nada — la restricción no es el dinero.

La investigación completa está disponible en nuestro estudio sobre el ROAS objetivo en Performance Max.

¿Qué cuenta como el “prompt” para Performance Max?

Es una metáfora. Performance Max no acepta instrucciones en palabras — tu “prompt” está hecho de números y configuraciones: qué cuenta como conversión, qué valor envías, qué estrategia eliges, qué objetivo estableces, cuánto gastas por día, cómo segmentas el catálogo.

Lo que los propietarios realmente controlan: feed, geo, estructura

Nadie ha gestionado pujas durante unos siete años. Estas son las tres palancas que quedan.

¿Cuánto importa el feed de Merchant Center?

Críticamente — es la mitad del resultado. Cada producto en tu feed es efectivamente su propio anuncio, y cada atributo del producto es una característica a partir de la cual predice el sistema.

Precio, título, descripción, categoría, marca, color, talla, disponibilidad, calidad de la imagen. El modelo global ya sabe que un título claro supera a un fragmento. Localmente, en tu cuenta, lo verifica contra tus datos.

Si tu producto aparece como “Nebulizador” mientras tu competidor lista “Nebulizador de compresor total Omron C102 para niños y adultos”, perdiste antes de configurar nada. Ningún recurso creativo ni señal de audiencia rescatará eso.

Sube todos los atributos que tengas. El consejo suena aburrido y supera a la mayoría de las “optimizaciones”.

¿Deberías dividir las campañas de Performance Max por país?

No para ayudar al algoritmo a entender — aprende las diferencias entre ciudades y países dentro de una sola campaña perfectamente bien. Divídelas para controlar el dinero.

Mercados diferentes significan objetivos diferentes, estacionalidad diferente, competencia diferente, a menudo monedas y feeds diferentes. Dentro de una campaña no puedes decir “ponle más a Polonia, conten a Alemania” — la máquina decide eso por ti, basándose en sus ceros y unos en lugar de tu plan de expansión.

¿Cuántas campañas de Performance Max necesitas?

Tantas como presupuestos independientes quieras. La campaña es la unidad de presupuesto, objetivo y estadísticas acumuladas.

El ejemplo más claro de por qué esto importa: si tus superventas probados están en la misma campaña que los productos sin historial, el sistema entregará sensatamente el presupuesto a los superventas, donde el pronóstico es más fuerte. Los productos nuevos no reciben impresiones en absoluto y siguen siendo “los que no venden” para siempre — no porque sean malos, sino porque nunca se les dio una sola oportunidad. Separarlos en su propia campaña con su propio presupuesto es la única forma de probarlos.

¿Qué ROAS objetivo deberías establecer en Performance Max?

Empieza desde el punto de equilibrio, no desde el ROAS histórico de tu cuenta. El historial te dice lo que pasó, no lo que necesitas.

Toma un ejemplo trabajado. Una tienda de equipos médicos, 30 días funcionando sin objetivo: $25,000 de gasto, $150,000 de ingresos, ROAS real del 600%.

El coeficiente de transferencia: los objetivos no se mueven uno a uno

El error más común con el ROAS objetivo es esperar que el ROAS real suba para alcanzarlo. Subirá alrededor de un tercio del camino.

De nuestra investigación (201 cuentas, ~4,000 campañas, ~9,900 cambios de objetivo en 15 meses, valores de mediana):

Coeficiente de transferencia ≈ ⅓. Sube el objetivo un 30% y espera aproximadamente +10% en ROAS real. Si necesitas considerablemente más, tienes que moverte con fuerza — y eso cuesta volumen: un cuarto de tu gasto.

Tres niveles de ROAS que vale la pena separar

Nunca establezcas el objetivo igual a tu punto de equilibrio. Si el punto de equilibrio es 1000% e ingresas 1000%, no le dejas al modelo ningún margen de maniobra.

Mueve los objetivos gradualmente — en pasos de 10–20%. Un salto brusco recorta por completo la mezcla de tráfico.

Ten cuidado con las propias recomendaciones de Google

Google emite dos tipos muy diferentes de recomendación de objetivo, y confundirlos es costoso.

El primer tipo baja tu objetivo existente, normalmente alrededor de un 20%. En nuestra observación este tipo prácticamente nunca hace que el gasto se desplome.

El segundo tipo introduce un objetivo donde no existía ninguno — en estrategias de Maximizar conversiones, Maximizar valor de conversión y CPA objetivo. Aquí el riesgo es real. Nuestra estimación es que en aproximadamente 8 de cada 10 casos la cifra sugerida queda por encima de lo que la campaña estaba entregando realmente, y una vez aplicada la campaña deja de gastar su presupuesto.

Importante, a partir de agosto de 2026. Desde el 17 de agosto de 2026, Google cambia el comportamiento de Smart Bidding en campañas con restricción de presupuesto: anteriormente esas campañas superaban con frecuencia sus objetivos, y ahora mantendrán el objetivo declarado literalmente. Esto no empeora al algoritmo, pero un objetivo inflado ahora te costará volumen de forma inmediata y predecible. Si tu campaña actualmente supera su objetivo de forma constante, revisa ese número antes de la fecha. (La aclaración de Google sobre la actualización)

¿Quieres estas cifras para tu propia vertical? El coeficiente de transferencia, la respuesta a los cambios de presupuesto y el tamaño seguro del paso difieren por industria y mercado. Las calculamos con los datos de tu propia cuenta — solicita un diagnóstico de cuenta o haz tú mismo una primera estimación en la calculadora de ROAS.

Tabla de diagnóstico: síntoma → causa → primera acción

Siete reglas para propietarios

1. El dinero va al seguimiento antes de ir al presupuesto. Los datos malos son un entrenamiento sistemático sobre una mentira.
2. Nunca cambies tres cosas a la vez. Presupuesto, estrategia y objetivo juntos, y nunca sabrás qué funcionó.
3. Dale tiempo a los cambios. Una semana es el mínimo antes de que una reacción sea visible, ajustada por la demora de conversión.
4. No le temas a escalar. Cambiar −6–8% de eficiencia por +36–52% de volumen vale la pena casi siempre — siempre que la campaña ya esté gastando su presupuesto completo.
5. El feed no es un gasto administrativo. Títulos, categorías, atributos, precios, disponibilidad — eso es literalmente sobre lo que opera el sistema.
6. Divide las campañas para controlar el dinero, no para ayudar al algoritmo a entender.
7. Recalcula el punto de equilibrio trimestralmente. Los precios de los proveedores, las tarifas de envío y las tasas de devolución se mueven — y también el número que deberías estar alimentando a la cuenta.

El núcleo de todo

Performance Max no es ni una caja negra ni una herramienta primitiva. Es una potente máquina de predicción que calcula miles de intersecciones de características que ningún humano podría manejar manualmente.

Pero tiene un punto ciego que ninguna actualización arreglará.

Google conoce probabilidades. Google no conoce tu economía.

No conoce tu margen, tu costo de los productos, tu logística ni tu punto de equilibrio. Así que ejecutará cualquier tarea que le asignes con igual precisión — incluida una que pierde dinero.

El trabajo del especialista hoy no es ajustar pujas. Es traducir tu economía a un número que la máquina entienda, alimentarla con datos limpios, segmentar la tarea para que cada parte de tu catálogo tenga una oportunidad, y notar a tiempo cuando el mundo ha cambiado.

La máquina resuelve el problema. Un humano lo define.

Preguntas frecuentes

• ‍✅ ¿Google conoce mi margen de ganancia?

  No. El margen, el costo de los productos y el punto de equilibrio no existen como parámetros en el modelo de Performance Max. El sistema trabaja solo con el hecho de una conversión (0 o 1) y el monto del valor que envía tu sitio. El margen solo puede llegar indirectamente — a través del valor que pasas o del número de ROAS objetivo.

• ‍✅ ¿Cuánto subirá el ROAS real si subo mi ROAS objetivo?

  Aproximadamente un tercio del aumento. En nuestro estudio con 201 cuentas, un aumento de objetivo de mediana produjo +5% de ROAS real junto con −6% de volumen de conversiones. Un aumento brusco del 60% o más entrega +32% de ROAS pero cuesta el 27% del gasto y el 15% del volumen.

• ‍✅ ¿Por qué baja el ROAS cuando aumento el presupuesto, y debería preocuparme?

  El número de subastas altamente rentables está limitado por la demanda, así que el dinero extra fluye hacia subastas más débiles. Pero la pérdida es modesta: nuestros datos muestran que un aumento de presupuesto produce +36–52% de volumen de conversiones por una caída del 6–8% en el ROAS real. La condición es que la campaña ya gaste cerca del 100% de su presupuesto.

• ‍✅ ¿50 conversiones al mes realmente significan que una campaña ha madurado?

  No. Ese punto de referencia solo indica que el algoritmo tiene suficientes datos para aprender, y no dice nada sobre la resiliencia. En nuestro estudio de 131 campañas de Performance Max durante 16 meses, de las 62 campañas que alcanzaron 50+ conversiones en un mes al menos una vez, el 95% posteriormente se desplomó un 50% o más.

• ‍✅ ¿Por qué incluso las campañas “maduras” se desploman?

  Bajo nuestra clasificación de fallas de PMax, el 68% son sistémicas — el volumen de toda la cuenta cae. El 20% son estructurales — los 3 SKU principales desaparecen del feed. El 4% son contextuales — la demanda desaparece mientras el catálogo sigue activo. El 8% restante son mixtas. La mayoría de los desplomes no tienen nada que ver con la configuración de esa campaña.

• ‍✅ ¿Cuánto tarda Performance Max en aprender?

  El estado formal de “aprendizaje” normalmente dura de 5 a 14 días después del lanzamiento o de un cambio significativo. Pero el aprendizaje nunca se detiene — el modelo repondera en cada impresión.

• ‍✅ ¿Necesito ejecutar una campaña de Shopping antes de Performance Max?

  No. El modelo global de Google ya conoce los patrones de compra típicos en tu categoría y país, así que una campaña nueva empieza desde una hipótesis informada en lugar de impresiones aleatorias. Calentar primero con Shopping desperdicia semanas y presupuesto.

• ‍✅ ¿Por qué mi campaña no gasta su presupuesto y no recibe impresiones?

  La causa más común es un ROAS objetivo establecido demasiado alto: con ese objetivo el sistema solo puede costear una puja que casi nunca gana la subasta. La segunda causa más común son problemas de rechazo del feed o del producto.

• ‍✅ ¿Puedo usar el ROAS objetivo que recomienda Google?

  Depende del tipo. Una sugerencia de bajar tu objetivo actual alrededor de un 20% casi nunca es dañina. Una sugerencia de introducir un objetivo donde no existía ninguno — en Maximizar conversiones, Maximizar valor de conversión o CPA objetivo — queda por encima del desempeño real aproximadamente 8 de cada 10 veces, y la campaña deja de gastar.

• ‍✅ ¿Cambiar el ROAS objetivo reinicia el aprendizaje?

  No, el historial acumulado no se borra. La campaña vuelve a entrar en una fase de aprendizaje, pero los datos recientes simplemente empiezan a pesar más. Dicho esto, no hay botón de deshacer: revertir el valor no restaura el estado anterior.

• ‍✅ ¿Debería dividir las campañas de Performance Max por país?

  No para fines de aprendizaje — el modelo descifra las diferencias de comportamiento entre países y ciudades dentro de una sola campaña. Divídelas para el control del presupuesto, objetivos distintos y reportes limpios por mercado.

• ‍✅ ¿Por qué dos tiendas idénticas producen resultados diferentes?

  Porque el modelo se entrena con el historial de conversiones de esa cuenta específica. Feed diferente, momento de lanzamiento diferente, un primer producto diferente para ganar impresiones, comportamiento en el sitio diferente — todo ello moldea predicciones diferentes. Configuraciones idénticas no significan datos idénticos.

Qué hacer a continuación

Si reconociste tu propia cuenta en la tabla de diagnóstico, empieza en la Capa 1. Una auditoría de seguimiento toma unas horas y resuelve 4 de cada 10 desplomes.

Si quieres una lectura externa sobre una cuenta específica, ponte en contacto. Trabajamos en los mercados de la UE y de EE. UU. y te diremos en cuál de las cinco capas reside realmente tu problema.

Sobre la autora

Yana Liashenko — fundadora de ADW Service y Arquitecta de IA en Google Ads. Trabajando con Google Ads para e-commerce desde 2014.

• Google Premier Partner 2025
• TOP-30 de agencias digitales en Ucrania (Ringostat, 2025)
• 316 cuentas publicitarias activas en más de 10 países
• Ingresos combinados de clientes superiores a $84M anuales
• ROAS promedio de la cartera: 7.5
• Canal de YouTube sobre Google Ads: más de 34,700 suscriptores

Autora de la metodología ADW Bucket Architecture™ y de la Clasificación de Desplomes de PMax (PCC). La investigación de la agencia se basa en una muestra propia de más de 200 cuentas publicitarias.

© ADW Service / Yana Liashenko. La metodología de Performance Max impulsada por IA está protegida por derechos de autor. Cualquier uso de este material requiere atribución al autor.