Quem administra contas de Google Ads há alguns anos já viu o Google descontinuar formatos, unificar campanhas e empurrar automação de forma mais ou menos sutil. Com o DSA (Dynamic Search Ads) está acontecendo algo parecido, só que em etapas mais longas do que a maioria dos posts sobre o assunto está contando. A narrativa de "DSA acabou em setembro" simplifica demais um cronograma que o próprio Google detalhou e que ainda vai se arrastar até 2027. Entender esse processo com precisão importa porque decisões de estrutura de conta tomadas agora vão determinar quanto controle você mantém sobre a campanha nos próximos meses.
Principais pontos
DSA não foi desligado em setembro de 2026: o que começou foi a migração de Automatically Created Assets e broad match em nível de campanha para o AI Max.
O upgrade automático das campanhas DSA existentes foi adiado pelo Google para fevereiro de 2027.
AI Max amplia o que o DSA fazia, usando mais sinais de intenção, expansão de termos e personalização de texto, além do conteúdo do site.
A palavra-chave perde protagonismo como unidade central de segmentação, mas continua sendo um sinal relevante para o algoritmo.
A migração exige planejamento de estrutura de conta, segmentação por URL e um plano de mensuração antes do upgrade automático acontecer.
O que é DSA e por que ele está sendo descontinuado?
O Dynamic Search Ads sempre funcionou de um jeito diferente das campanhas de pesquisa tradicionais: em vez de lances em cima de palavras-chave definidas manualmente, o Google rastreava o conteúdo do site (ou um feed de páginas) para decidir em quais buscas o anúncio deveria aparecer, gerando título e descrição automaticamente a partir do que encontrava na página de destino.
Essa abordagem funcionava bem para capturar cauda longa e consultas que o anunciante não havia mapeado, mas dependia quase exclusivamente da estrutura e do conteúdo do site como fonte de sinal. O problema é que o Google vem investindo, desde 2023, em um modelo de segmentação que combina múltiplos sinais ao mesmo tempo (palavras-chave, audiências, contexto da sessão, histórico de conversão), e o DSA, isolado, não se encaixa mais nessa arquitetura. Em vez de manter dois sistemas paralelos, o Google optou por fundir a lógica do DSA dentro do AI Max for Search, conforme anunciado no blog oficial de Ads e Commerce.
Qual é o cronograma real da migração?
Aqui está o ponto que a maioria dos resumos nas redes sociais simplificou mal. O Google separou a mudança em duas frentes, com datas diferentes:
Frente da mudança | O que muda | Quando começa |
|---|---|---|
Automatically Created Assets e broad match em nível de campanha | Passam a migrar para o funcionamento do AI Max | Setembro de 2026 |
Upgrade automático de campanhas DSA existentes | Campanhas DSA completas são convertidas para AI Max | Adiado para fevereiro de 2027 |
Na prática, isso significa que, entre setembro de 2026 e o início de 2027, quem ainda roda DSA vai conviver com um período de transição: parte dos recursos já se comporta como AI Max, mas a campanha em si ainda não foi convertida automaticamente. É nessa janela que faz sentido testar o AI Max de forma controlada, em vez de esperar o upgrade forçado acontecer sem planejamento.
O que é o AI Max e em que ele difere do DSA?
O AI Max for Search não é apenas um rebranding do DSA. Ele herda a capacidade de gerar anúncios a partir do conteúdo do site (expansão de URL), mas adiciona camadas que o DSA nunca teve isoladamente:
Expansão de termos de busca: o sistema identifica variações semânticas da consulta do usuário, não apenas correspondências textuais com o conteúdo da página.
Personalização de texto do anúncio: títulos e descrições podem ser ajustados dinamicamente conforme o perfil e o contexto de quem está buscando, não só conforme a página de destino.
Combinação de sinais de audiência: histórico de conversão, dados de primeira parte e segmentos de público entram na decisão de quando e para quem exibir o anúncio.
Em resumo: o DSA usava principalmente o site como fonte de verdade. O AI Max usa o site como um dos sinais, ao lado de intenção de busca, comportamento do usuário e dados de conversão da conta. É uma mudança de arquitetura, não só de nome.
Por que a palavra-chave está perdendo protagonismo?
Esse é o ponto que, na nossa visão, merece mais atenção do que o cronograma em si. Desde a expansão da correspondência ampla combinada com Smart Bidding, o Google vem reduzindo gradualmente o peso da palavra-chave exata como unidade de controle. O AI Max empurra isso mais um passo: campanhas inteiras podem performar bem com pouquíssima curadoria manual de termos, porque o sistema está combinando página, intenção e histórico de conversão em tempo real.
Isso não significa que a palavra-chave morreu. Ela continua sendo um sinal de entrada importante, especialmente em nichos técnicos ou regulados, onde o vocabulário do usuário é específico e previsível. O que muda é que ela deixou de ser o único idioma que o Google usa para entender intenção de busca. Para quem gerencia conta, isso tem uma implicação prática direta: relatórios de termo de pesquisa vão continuar existindo, mas a correlação entre "palavra-chave cadastrada" e "anúncio exibido" fica mais fraca, exigindo mais acompanhamento de URL de destino e de segmento de público do que de lista de keywords.
Quais são as vantagens e limitações do AI Max?
Como em qualquer automação do Google, existe um trade-off entre ganho de alcance e perda de controle granular. Vale olhar os dois lados antes de decidir o ritmo da migração.
Aspecto | Vantagem | Limitação |
|---|---|---|
Cobertura de consultas | Captura variações semânticas que uma lista de keywords dificilmente cobriria | Menor previsibilidade sobre quais consultas vão gerar o anúncio |
Criação de anúncio | Personalização de texto conforme contexto do usuário | Menos controle editorial fino sobre a mensagem exibida |
Relatórios | Mantém dados de termo de pesquisa e URL final | Correlação entre keyword e resultado fica mais difusa |
Operação | Reduz trabalho manual de expansão de termos | Exige estrutura de conversão e audiências bem configurada para funcionar bem |
Essa última linha é a que mais costuma ser subestimada. O AI Max depende de sinais de conversão limpos (CAPI, conversões offline importadas, eventos do GA4 bem mapeados) para calibrar a personalização e a expansão. Conta com rastreamento de conversão ruim vai sentir o efeito inverso ao prometido: mais volume, pior qualidade.
Como migrar de DSA para AI Max sem perder performance?
Dado que o upgrade automático só deve começar em fevereiro de 2027, ainda existe uma janela para migrar de forma controlada, em vez de ser convertido de uma vez sem preparo. Um framework que temos usado em contas na Fator para esse tipo de transição segue quatro etapas:
Auditoria de conversão antes de qualquer teste: confirme que o GA4 e o Google Ads estão com eventos de conversão consistentes, sem duplicidade e com janela de atribuição coerente com o ciclo de venda.
Teste controlado em uma fração da conta: ative AI Max em um subconjunto de campanhas (ou grupos de anúncio) com volume suficiente para leitura estatística, mantendo o restante em DSA tradicional como grupo de comparação.
Acompanhamento por URL e por segmento, não só por keyword: como a lista de palavras-chave perde parte do protagonismo, o acompanhamento precisa migrar para desempenho por página de destino e por segmento de público.
Janela de observação mínima de 3 a 4 semanas antes de decidir se expande o teste, considerando o tempo de aprendizado do algoritmo e a sazonalidade do negócio.
Contas pequenas, com volume de conversão baixo, tendem a ter uma janela de aprendizado mais longa e menos previsível. Nesse cenário, pode fazer mais sentido esperar o upgrade automático do Google em vez de antecipar o teste, já que a leitura estatística fica comprometida com poucos dados.
Como medir o impacto real da migração?
A pergunta que toda liderança de marketing vai fazer é simples: o resultado melhorou ou piorou depois da mudança? Responder isso exige comparação estruturada, não só olhar CPA antes e depois no mesmo período, porque sazonalidade e mudanças de budget distorcem a leitura.
Use um grupo de controle (campanhas que permanecem em DSA durante o teste) para isolar o efeito da mudança de formato.
Compare CPA, taxa de conversão e volume de conversão, não apenas CTR ou impressões, que tendem a subir com qualquer expansão de alcance.
Monte um dashboard no Looker Studio cruzando dados do Google Ads com o GA4, segmentado por URL de destino, para visualizar se o ganho de volume está vindo de páginas relevantes para o negócio.
Avalie a qualidade do lead ou da venda gerada, não só o volume. Expansão de termos pode trazer tráfego mais barato e menos qualificado se a conversão não estiver bem configurada.
Se o CPA subir e a taxa de conversão cair no grupo migrado para AI Max, o problema normalmente não está no formato em si, mas na qualidade dos sinais de conversão que alimentam o algoritmo. Vale revisar a modelagem de atribuição antes de reverter a migração.
Vale migrar agora ou esperar o upgrade automático?
Depende de três fatores: volume de conversão da conta, maturidade do rastreamento e tolerância a risco do time. Contas com volume alto e rastreamento de conversão confiável ganham mais testando AI Max cedo, porque têm dados suficientes para avaliar o resultado com rigor antes que o Google force a conversão em fevereiro de 2027. Contas pequenas ou com rastreamento ainda não validado tendem a se beneficiar de esperar, corrigindo a base de dados primeiro e migrando perto do prazo oficial, quando o próprio Google deve ter ajustado o processo com base no feedback do mercado.
O que não faz sentido é ignorar o cronograma e deixar o upgrade acontecer sem nenhum teste prévio. Quando isso acontece, qualquer queda de performance no mês seguinte vira um mistério difícil de diagnosticar, porque não existe baseline de comparação.
Considerações finais
A substituição do DSA pelo AI Max confirma uma direção que o Google vem seguindo desde a unificação de correspondências amplas: menos controle manual sobre a unidade de segmentação, mais dependência de sinais de conversão limpos para o algoritmo funcionar bem. Isso não é bom nem ruim por padrão, é uma mudança de onde o trabalho de otimização precisa se concentrar.
Audite a qualidade dos dados de conversão antes de testar AI Max, não depois.
Use a janela até fevereiro de 2027 para migrar com grupo de controle, em vez de esperar o upgrade forçado.
Meça por CPA, taxa de conversão e qualidade do lead, não por CTR ou volume de cliques isoladamente.
