Las actualizaciones de agosto han consolidado la transición de Search hacia una arquitectura de inputs. El rendimiento de la campaña depende ahora de dos factores técnicos clave: la calidad del data de input estructurado para la generación de creatividades y la fiabilidad del data de output medido para la optimización de pujas.
1. Refuerzo de la IA generativa: uso canónico del schema markup para la construcción de activos RSA
La novedad clave aquí es la formalización del Schema Markup (JSON-LD) como la fuente de verdad canónica y prioritaria para el Large Language Model (LLM) que alimenta los Anuncios de Búsqueda Adaptables (RSAs).
1.1. Detalle del mecanismo algorítmico de extracción de copy
El proceso de generación de activos asistida por IA ha evolucionado de un simple web scraping a un proceso de ingesta de datos estructurados con ponderación algorítmica:
Implicación de Configuración (JSON-LD): La optimización de los RSAs ahora exige auditar no solo la calidad del titular, sino también la calidad sintáctica y semántica del Schema subyacente en la landing page.
2. Herramienta de diagnóstico: Introducción del "conversion data confidence score" (CDCS) para Smart Bidding
El CDCS es la formalización de la métrica de data quality. Para las Campañas de Búsqueda, el score impacta directamente en el rendimiento de los algoritmos de Smart Bidding basados en el valor, como Maximizar el valor de conversión.
2.1. Detalle del impacto del CDCS en el algoritmo de puja en tiempo real
El CDCS no es solo un indicador; es un factor multiplicador en la subasta:
Implicación de Configuración (Server-Side): Para mantener un CDCS alto y evitar la infravaloración de pujas, el gestor avanzado debe asegurar una implementación server-side o client-side robusta que garantice una latencia mínima en la ingesta del dato de conversión.
3. Controles estratégicos en el copilot de la IA: Inyección de parámetros de tono y estilo.
Google ha añadido una capa de parametrización de estilo (Style Parameter Injection) para guiar el Large Language Model (LLM) que genera los copy de los RSAs.
3.1. Detalle de la inyección de parámetros de tono
El LLM que genera los activos ya no solo recibe los data inputs de la landing page y el Schema, sino que también acepta parámetros de prompt del anunciante para modular su salida creativa.
Implicación de Configuración (RSA): El especialista debe ahora dominar la ingeniería de prompt aplicada a los RSAs, utilizando los parámetros de estilo para asegurar que la creatividad no solo sea relevante, sino que también resuene emocionalmente con la intención de búsqueda del usuario.
4. Conclusiones técnicas: La arquitectura de Input como nueva estrategia de Search
El mes de agosto de 2025 marca la consolidación del rol de Arquitecto de Datos para el especialista en Google Ads. Las novedades ya no se centran en la gestión granular de keywords o pujas, sino en la calidad y la estructura de los inputs que alimentan al algoritmo de Inteligencia Artificial. El rendimiento de las Campañas de Búsqueda está intrínsecamente ligado a la higiene de los datos y a la ingeniería de prompt.
4.1. Implicaciones estratégicas y de configuración
En resumen, el éxito en la Búsqueda de agosto de 2025 se define por la precisión técnica en la medición (CDCS) y la capacidad de estructurar los inputs creativos (Schema Markup) para guiar a una Inteligencia Artificial que ha ganado capacidades de autonomía y ejecución sin precedentes.
