Imagine a seguinte cena: são 7h40 da manhã e você ainda nem abriu o Google Ads. Em vez disso, você digita um comando para uma inteligência artificial: “Em todas as minhas contas, quanto gastamos ontem? Aponte tudo que estiver 20% fora do ritmo esperado e me diga o motivo.” Menos de dois minutos depois, você já tem a resposta: três contas que precisam de atenção e a causa exata de cada desvio.
Você continua a conversa: “Pause os dois grupos de anúncios que estão causando o gasto excessivo na conta Henderson. Depois, escreva um recado para o cliente explicando o porquê.” A IA executa as duas tarefas na hora. Você fecha o notebook sem nunca ter aberto a interface do Google Ads.
Isso não é ficção nem projeção futurista. Para um número cada vez maior de profissionais de PPC, essa já é a rotina — e tudo isso é possível graças a uma tecnologia chamada MCP.
Afinal, o que é o MCP e por que os conectores importam
Hoje existe uma forma padronizada de um assistente de IA acessar um sistema, ler dados em tempo real e executar ações de verdade. Essa tecnologia se chama MCP (Model Context Protocol). Você pode pensar nela como uma espécie de API para agentes de IA: assim como uma API tradicional permite que dois softwares conversem entre si, o MCP permite que um modelo de IA se conecte com segurança a uma ferramenta específica, como o Google Ads ou o seu CRM.
Vale reforçar: não se trata de uma ponte mágica que dá liberdade total para a IA fazer o que quiser. É um conjunto bem delimitado de capacidades definidas pela própria ferramenta. O agente só enxerga os dados e realiza as ações para as quais recebeu permissão explícita.
Com esses conectores, seu agente deixa de servir apenas para discutir estratégia com você — ele também pode colocar em prática as mudanças combinadas. Isso está mudando completamente a forma como as pessoas se relacionam com o software: cada vez menos gente quer aprender a navegar em interfaces complexas. Você quer simplesmente dizer o resultado que espera e deixar que algo competente resolva por você.
Três formas de trabalhar, cada uma com duas versões
Atualmente você pode identificar três formas centrais de trabalhar com ferramentas como o Google Ads, sendo que duas delas apontam para o fim dos dias em que era preciso logar na interface para fazer a gestão de PPC.
1. Trabalho manual na interface
Quando você trabalha diretamente na interface do Google Ads, tem acesso à “verdade absoluta”: enxerga tudo o que existe, não só o que pensou em perguntar. Todo mundo na sala pode apontar para a mesma tela. O problema é a falta de velocidade e escala quando você lida com muitas contas ao mesmo tempo. Para fazer qualquer coisa, você precisa saber onde clicar e realizar esses cliques manualmente. É justamente esse método que vem perdendo espaço.
2. IA dentro da própria interface
A versão do Google para isso é o Ads Advisor. Em abril, a empresa anunciou que a ferramenta ganharia resolução de problemas de política, monitoramento de segurança 24 horas e verificações de identidade e operação do anunciante. Ela consegue até fazer pequenos ajustes por você, sem que você precise saber exatamente em qual botão clicar.
Em ferramentas como o Optmyzr, existe o Sidekick, que opera as ferramentas em seu nome e consegue montar automações complexas que antes exigiriam muitos cliques na interface.
Tanto um quanto o outro são seguros por construção: um assistente que vive dentro de uma interface não consegue “alucinar” um botão que não existe. As mudanças feitas aparecem no histórico normalmente. O que ele pode (e eventualmente pode errar) é limitado pelos botões que já existem ali.
3. IA fora da interface — a virada agêntica
O jeito mais novo de trabalhar é usando seu agente de IA favorito, seja Claude, ChatGPT, Gemini ou qualquer outro. Ao conectar esse agente por meio de conectores e MCPs, você dá a ele acesso a dados de outras ferramentas e permite que ele “aperte os botões” de forma programática.
O Google disponibiliza um servidor MCP oficial para a API do Google Ads, mas ele é apenas de leitura. Ele expõe só três funções: listar contas, rodar consultas GAQL e descrever recursos. Não é possível, por meio dele, alterar lances ou pausar campanhas.
Vale a pena ler com atenção a ficha técnica do próprio Google sobre isso: o modo é listado como “somente leitura”, com uma ressalva entre parênteses — “versão atual”. Ou seja, a capacidade de escrita está a caminho, só que ainda não chegou. Isso significa que o mercado de PPC vai primeiro receber esse caminho de escrita por meio de ferramentas de terceiros.
Os conectores de terceiros funcionam de forma bem diferente. No caso do conector usado pelo autor, ele traz GAQL completo como opção de leitura, além de dados comportamentais do GA4, sobreposição de concorrentes, benchmarks setoriais e histórico de mudanças na conta. E, diferente do servidor do Google, ele consegue tanto ler quanto escrever dados.
A diferença começa por aquilo que cada ferramenta consegue enxergar: o servidor do Google só acessa dados do próprio Google Ads. Já um conector de terceiros pode trazer margens, dados de concorrentes, comportamento no site e até aquele e-mail em que o cliente pediu para parar de dar lances em determinada linha de produtos.
Quatro coisas que podem dar errado ao tirar o PPC da interface
1. A IA pode inventar coisas — inclusive estrutura
Normalmente você pensa em “alucinação” como a IA errando fatos. Mas os MCPs trazem um problema diferente: como o modelo de linguagem está chamando APIs que exigem dados em um formato bem específico, a alucinação pode acontecer na própria estrutura da informação.
Essas APIs exigem sintaxe rigorosa. Um pequeno erro de formato não gera um pequeno problema — gera um lote inteiro de erros. Se o agente confundir uma campanha com um grupo de anúncios, ele pode acabar criando dezenas de campanhas novas quando você só pediu alguns grupos de anúncios extras. Na leitura, isso é só chato. Na escrita, pode sair caro.
2. Você perde o controle sobre onde as coisas estão
Dentro de uma interface, o estado das coisas fica visível por padrão: ao adicionar uma palavra-chave, você a vê aparecer na tabela correspondente. Se precisar conferir se ela ainda está lá duas semanas depois, basta voltar a essa tabela, que funciona como registro oficial. Já em uma conversa com IA, esse “estado” fica registrado num histórico de chat que vai rolando para baixo e some de vista. Para saber se aquela palavra-chave foi mesmo adicionada, você precisa localizar a conversa certa e o trecho específico dentro dela. Você não pode deixar o estado inteiro do seu negócio depender de um histórico de chat que só rola para baixo.
3. Você perde o controle do que está rodando
A categoria mais preocupante é a das automações que você configurou e simplesmente esqueceu: agentes agendados, rotinas fixas e tarefas que continuam ativas mesmo depois que a conversa que as criou já terminou.
Com informações de searchenginejournal.com.
