瞭解為何在 2026 年,整合搜尋結構能帶來更高的投資報酬率和掌控權。主持人:Ginny Marvin 和產品管理總監 Brandon Ervin。
單集簡介
過去,極細分廣告活動是黃金標準,但到了 2026 年,沿用舊有架構可能會成為貴公司的隱藏成本。
主持人 Ginny Marvin 與搜尋廣告產品管理總監 Brandon Ervin 探討簡化搜尋廣告活動的重要性,以及如何充分發揮 AI Max 和智慧出價的潛力。瞭解如何不再追逐關鍵字,而是掌握整個顧客歷程中的意圖。
本集節目包含下列資訊:
- 根據業務目標 (而非關鍵字排列組合) 調整廣告活動結構
- 如何先在優先順序較低的廣告活動中測試重組作業
- 使用廣告群組層級的地理位置指定目標和品牌排除設定,在不區隔的情況下提升成效。
- 社群問答:AI 總覽的資格條件,以及自動完成功能如何影響比對結果。
想瞭解 Ginny 從這次對談中獲得的重點和訣竅嗎?訂閱 Ads Decoded 電子報。
其他資源
解鎖一系列 AI 技術輔助的指定目標和廣告素材強化功能。
運用 AI 技術輔助的搜尋廣告,觸及更多理想客群。
聽聽產品專家介紹智慧出價和預算的最新消息。
取得出價自動化及最佳化的最佳做法。
轉錄稿
Ginny: 我經常聽到有人說,Google 只是想讓我們把所有內容都放在一個廣告活動中,然後失去所有控制權。
Brandon:我經常思考這個問題。推出 AI Max 時,我們的一大宗旨就是:如何讓您在掌控廣告活動的同時,獲得優異成效?控制權依然存在,只是形式與以往不同。因此,現在的重點不再是手動出價搭配單一關鍵字廣告群組,而是改為使用智慧出價,並確保傳遞高品質的轉換資料,以及目標準確無誤。
例如,品牌安全控管這項新功能可讓您將廣告活動標示為品牌廣告活動,而非一般廣告活動。或是地理位置控管等新功能,讓您能根據查詢中表達的地理位置意圖,更精確地控管我們比對的查詢類型。
因此,我們希望繼續與社群合作,確保這些未來的控制項仍能滿足使用者的需求,讓他們在 Google Ads 獲得成功。
Ginny: 如果你和我一樣在搜尋廣告領域待了很久,可能會有許多包袱。過去幾年,我們精心打造了極為細緻的廣告活動,當時這麼做是合理的,但在 2026 年,這種傳統架構可能會成為一項隱藏成本。
今天我們將說明為何整合不是壞事,以及如何擺脫對控管的舊有定義,進而提升成效。大家好!我是 Ginny Marvin,歡迎收聽《Ads Decoded》。這個節目是您與 Google Ads 產品團隊的直接溝通管道,團隊成員會介紹您每天使用的產品,並分享產品設計與開發過程。
今天邀請到的來賓是搜尋廣告產品管理總監 Brandon Ervin。他的團隊走在最前線,運用大型語言模型和 AI 改變搜尋廣告活動。我們談到整合是成功的策略槓桿,以及如何將傳統的過度細分帳戶,轉變為更精簡的結構,以符合業務目標,而不僅僅是關鍵字清單。
我們也討論了這種做法為何能提高關聯性,並帶來更佳的投資報酬率。而且通常也比較容易管理。
與 Brandon 的對談非常愉快。相信你會發現一些令人驚訝的見解,也別忘了在最後參加社群問答環節。
Ginny: Brandon,你好。很高興您能參加 Ads Decoded,您是從蘇黎世連線。請簡單向我們介紹您在 Google 的職務和工作內容。
Brandon:Ginny,謝謝邀請我來。很高興來到這裡。我住在蘇黎世,加入 Google 已 10 年多。我從 2015 年開始從事搜尋廣告相關工作。目前我負責所有核心搜尋和購物廣告自動化產品。這涵蓋了查詢比對等產品,例如 AI Max、關鍵字和動態搜尋廣告。包括廣告素材生成功能,例如文字自訂和最終到達網址擴展。以及智慧出價和預算產品。
Ginny: 沒錯,我們今天會介紹許多這類產品。新的一年才剛開始,您有任何新年新希望,或是最近學到什麼,會影響您 2026 年的策略嗎?
Brandon:嗯,我喜歡這個問題。首先,我會介紹學習內容。眾所皆知,AI 和 LLM 正在改變許多事物,包括廣告技術。因此,我一直努力閱讀最新的有趣研究,瞭解 LLM 的功能,特別是在相關性或排名領域。
我的新年新希望是繼續保持好奇心,思考如何運用這些新技術,以不同的方式做事。
Ginny: 很高興聽到你說一切都變化得如此快速。因為我們顯然都有這種感覺,但知道大家都在同一條船上,感覺還是不錯的。
以及好奇心。很高興你提到這點。這讓我想起剛成立代理商時,招募員工的經歷。當時搜尋功能還很新,因此,要聘請有相關經驗的人,基本上是少之又少。好奇心一直是我們尋找優秀人才的關鍵。我一直認為好奇心是行銷人員和一般人取得成就的關鍵特質。很高興你提到這點。
說到早期,我將轉入今天的談話。
因此,我是在 PPC 廣告的年代開始接觸這個領域,當時的廣告活動和帳戶結構都非常複雜。我不是單一關鍵字廣告群組或 SKAG 的死忠信徒,但當時的廣告活動確實非常細緻,你必須思考關鍵字的各種排列組合,然後按比對類型、裝置、地點等區隔廣告活動,並建立分層
出價調整功能可協助您控管這些因素。
當時這種細緻的控制方式確實有效,但無論是實作還是管理,都非常費力且繁瑣。我們也看到許多行銷人員使用或設計自己的自動化工具,以簡化作業並提高效率。
近年來,我們看到許多人不再採用這種過於細微的做法。時至今日,Google 仍強調整合廣告活動,以充分發揮 AI 的威力與成效。因此,我們經常聽到有人擔心,這種整合是否會導致內容變得不相關。
首先,我想問大家,為什麼現在需要整合?
Brandon: 我喜歡這個問題,因為它點出了:人們以前的做法其實相當合理。因此,在手動出價時代,如果沒有廣告素材自動化等功能,控管廣告活動的方式就是將廣告活動拆分,以便有效管理廣告文案和出價。
但如您所說,這項工作相當費力。但效果往往不錯。我認為我們看到的最大轉變是,隨著智慧出價、AI Max、素材資源和指定目標自動化等技術的興起,機器通常比大多數人做得更好,尤其是在許多大型現代搜尋帳戶中,我們看到機器能以大規模的方式執行作業。
因此,對我們來說,整合本身不一定是目標。我們認為,新技術和產品改良讓舊方法變得過時。因此,您可以執行更精簡的整合式帳戶,獲得比以往更出色的成效。這就是我們目前思考的方向。
我們並非認為企業必須整併才能成功,我們經歷的演進,讓您能以更少的心力、更低的精細程度,獲得與以往相同或更佳的效能。
Ginny: 整合並非目標,我認為這點非常重要,因為我經常聽到有人說,Google 只是想讓我們將所有內容都放在一個廣告活動中,並失去所有控制權。我們可以談談控制權,以及在 AI 輔助的世界中,控制權的意義。我們經常談論這個問題,但有哪些原因會讓細分變得有意義?
Brandon: 沒錯。我想談談兩件事。首先,我會談談區隔,稍後也會回到控制項。
因此,我們的做法是盡可能減少阻力,讓您在 Google Ads 中複製在 Google 以外的業務做法,使 Google Ads 與您的損益表和報表相符。基本上就是貴公司的營運方式,對吧?
因此沒有所謂的完美帳戶結構。我們想提供一些基本原則,說明如何根據自身業務思考做法。因此,我們發現一些非常符合邏輯的做法成效良好,例如:如果產品線非常不同,或有不同的目標,且各自有預算和出價目標,則可以分開設定,因為這是必要的。
如果公司更著重於區域性業務,且預算會依區域分配,並在內部管理,那麼在 Google Ads 中複製這種結構也是相當合理的做法。
因此,我們正努力縮小 Google Ads 操作與業務經營方式之間的落差,盡可能簡化流程。但排列組合非常多。我們只是想鼓勵您思考,如何建立盡可能精簡的帳戶結構,以及這麼做的重要性。
回到控制方面,我想說的是,我經常思考這個問題,因此在推出 AI Max 時,我們將「如何兼顧成效與控管」視為重要原則。雖然控制權仍在,但形式已與以往不同。
因此,我們不再需要手動出價,也不必使用單一關鍵字廣告群組。我想要採用智慧出價,並確保傳遞高品質的轉換資料,以及目標準確無誤。例如,品牌安全控管功能可讓您指定廣告活動為品牌廣告活動,而非一般廣告活動。或是地理位置控管等新功能,讓您能根據查詢中表達的地理位置意圖,更精確地控管我們比對的查詢類型。
因此,我們希望繼續與社群合作,確保這些未來的控制項仍能滿足使用者的需求,讓他們在 Google Ads 獲得成功。
Ginny: 沒錯,我完全同意控制方式不同,而且需要改變心態。回到您剛才談到的業務目標。我認為,從業務角度來看,帳戶結構和廣告活動的規劃方式變得更直覺,這點非常令人耳目一新,也更輕鬆。以前,我們必須思考「如何規劃廣告活動,才能獲得這個出價,並確保這個廣告和關鍵字能放送」,
能否分享一些指引,說明如何判斷廣告群組或廣告活動是否已累積足夠資料?我們經常被問到這個問題,例如:如何知道何時該整合?
Brandon: 沒錯,我們對外發布的智慧出價一般指引,大致上是建議在 30 天內爭取約 15 次轉換。
現在,我們運用智慧技術,從您提供的所有轉換 (來自轉換追蹤 ID) 中學習,並嘗試彙整這些資料。因此,不一定需要來自單一廣告活動。不過,如果想確保資料密度足夠,可以嘗試其他解決方案,例如共用預算或組合出價。
只要預算和成效目標相同,我們就能在低轉換廣告活動中獲得更多準確性,確保達成您的目標。
Ginny: 好的,接下來我想談談關鍵字。因此,關鍵字早已不再是嚴格比對,而是意圖的信號,您可以同意或不同意這個說法。尤其是廣泛比對,以及現在的關鍵字清單指定目標,在 AI Max 研究或動態搜尋廣告中啟用搜尋字詞比對時,更是如此。
首先,我想談談關鍵字比對類型和比對方式的演變。如果廣告主反對這項變革,認為關鍵字一直是意圖的真理和北極星,擴大關鍵字比對範圍會降低成效,您會怎麼回應?
Brandon: 沒錯,我們過去六年來一直努力從語法或嚴格的字詞比對,轉向語意比對,因為我們持續看到使用者行為改變,而隨著 AI 模式等功能推出,這種轉變只會加速。
因此我們持續提供多樣化的產品,因為我們認為有許多不同的應用情境。因此,在可預見的未來,如果想嚴格控管語意意圖,就必須使用這個產品的完全比對功能。接著,從詞組比對到 AI Max,我們當然會盡力擴大觸及範圍,並更貼近您提供的業務目標,因此 AI Max 會更著重成效。
同樣地,這類變化大多是使用者行為改變所致。資訊需求不斷變化,變得更長、更複雜。如果想擷取這些較長的長尾體驗,列舉 10 個以上的完全比對關鍵字幾乎是不可能的。因此,AI Max 等產品能充分發揮效益,並為未來奠定基礎,因為消費者行為和體驗將持續演變。
不過,回到先前的控制點,我們正在思考「在這個新世界中,控制會是什麼樣子」。這可能與舊世界不同,但這並不代表我們不重視這點。
我們想瞭解您的需求,確保您仍能掌握主導權。
Ginny:我也知道,嗯,這類工作通常在幕後進行。我們不斷調整模型、修正模型,並改良配對機制。能否簡單介紹一下這類幕後工作?
如何讓使用者更瞭解幾個月前可能有點奇怪或無法正常運作的內容,現在的配對機制可能更聰明。
Brandon: 沒錯。我非常喜歡這個問題,因為我的工作就是確保廣告主能獲得成功。因為如果廣告主無法締造佳績,Google Ads 就無法成功。因此,這是我團隊的重點工作之一。
每年我們都會在後端推出 30 到 50 項功能,不斷改善查詢比對功能。這涵蓋完全比對、詞組比對、廣泛比對、AI Max、動態搜尋廣告和購物廣告活動,我們不斷尋找提升品質的方法。如何確保我們為廣告主提供適當的交易量和精確度?
有趣的是,隨著 LLM 的興起,我們能夠將新的更深入的意圖信號納入模型。那麼,AI Max 廣告活動中,哪些比對方式可能看起來不太理想?如果詢問模型做出該決策的原因,您會發現模型推論的過程其實有道理。
因此,我們正在思考如何向廣告主提供這類洞察資訊。因此,您也瞭解為什麼 Google 認為這項比對合理,即使乍看之下有點不合邏輯。
Ginny:我與貴團隊合作時發現,你們會不斷收集意見,這點很棒。如果我今天重整帳戶,還需要考慮關鍵字嗎?還是應該完全根據我的商家目標、使用者意圖、到達網頁,以及我可用的資產來規劃?2026 年關鍵字將扮演什麼角色?
Brandon: 第一步是思考您想達成什麼目標?例如,你的目標是什麼?是否能促成轉換?是否能提高轉換價值?這與您的業務目標有何關聯?接著思考如何以輕量級結構在 Google Ads 中呈現這些內容。
我個人認為關鍵字是達成目標的手段。因此,它們本身並非最終目標,對吧?關鍵字可確保我們觸及正確的使用者搜尋,並提供您指定的結果。
因此,請先確立業務目標,再據此規劃結構。我認為這取決於你想如何透過訊息、產品線等方式進入市場。
關鍵字則成為上層的主題,例如:我認為這類使用者意圖會與這則行銷訊息產生共鳴。因此,關鍵字是達成目標的手段。
這類提示非常適合用來簡潔表達意圖。我認為未來,尤其是 AI Max 或廣泛比對關鍵字等功能,將能協助我們瞭解帳戶或廣告群組的主題。例如,這類查詢通常應該在這裡比對,而不是在其他地方比對,因此您可以控制帳戶流量的流向。不過,我認為關鍵字是重要的一環,但只是達成目標的手段,在思考帳戶結構時,別忘了這一點。
Ginny:我喜歡這個說法。這真的很有幫助。
接著是搜尋字詞報表,這部分我們之前討論過。因此,在搜尋字詞報表中看到鬆散或看似不相關的查詢,可能會引發本能反應,擔心浪費預算。有時搜尋字詞似乎與業務無關。有時,這些關鍵字似乎更適合其他廣告群組或廣告活動。
隨著搜尋行為改變,廣告主應如何思考搜尋字詞?在搜尋廣告活動中,探索和早期意圖扮演什麼角色?我們已經稍微談過這點,但我想深入探討。
Brandon: 沒錯。我們正在思考一個非常有趣的領域,包括查詢比對和出價,因為這兩者之間存在非常有趣的交集,也包括廣告素材方面,對吧?確保訊息能引起行銷漏斗各階段消費者的共鳴。
我們認為,從歷史來看,人們一直將搜尋視為漏斗底端的體驗,也就是使用者準備轉換時的體驗,而這點不會改變。我認為搜尋是個競爭激烈、價值極高的領域。但我們發現,使用者會輸入更複雜、更長的查詢,以及更籠統的類別搜尋。
因此,我認為重要的是,要好奇廣告活動如何能更符合這些用途或搜尋者的需求。這項功能適用於所有查詢比對作業。我們希望確保能滿足整個潛在意圖漏斗的需求。
我們在廣告素材自訂作業中運用這項技術,針對漏斗不同階段的消費者,打造能引起共鳴的訊息。
智慧出價也開始更精準地判斷漏斗前段意圖與漏斗後段意圖,因此我們針對不同搜尋提供的投資報酬率也更合理。
回到你原本的問題,如果你看到不合邏輯的內容,請保持好奇心,思考這是否可能與你相關。
此外,我們也必須在出價方面密切合作,確保這些比對、流量和曝光的價格正確,並達到適當的投資報酬率。雖然有時會偏離主題,但價格合理。希望整體投資報酬率仍能維持。
Ginny:好的。我們經常談到主題明確的廣告群組。這句話是什麼意思?與其他做法有何不同?
我們一直以來都談論廣告群組主題,現在人們應該思考廣告群組主題時,有什麼不同嗎?
Brandon: 沒錯,如果想將流量區隔到帳戶的一般部分,主題設定就非常重要。目前沒有明確的規則,但一般來說,如果並列兩個廣告群組,應該能清楚看出兩者鎖定的特定意圖。
因為模型會嘗試理解,關於 X 的查詢應導向 X 的廣告群組,而不是 Y 的廣告群組。因此,很遺憾,這並非絕對的標準,而是要根據您的判斷,從質的角度來看,這兩個廣告群組是否代表不同的概念。
理想上,這些概念在廣告群組中應具有一致性,這樣我們的模型才能瞭解您希望如何區隔帳戶中的流量。
Ginny: 如果正在查看兩個不同的廣告群組,請再次確認。
它們的到達網頁相同、屬於同一個廣告活動,且目標相同。這或許是個機會,可以思考是否在談論相同主題,並將兩者合併。
Brandon:沒錯。我會說,這是個好問題。因此,由於這些廣告活動屬於同一個廣告活動,因此可能具有相同的目標和預算。
因此,如果廣告素材或到達網頁類似,區隔的用途為何?
如果沒有充分理由,那麼整合就是絕佳選擇,對吧?因為簡化的結構應該能讓您在相對相同的位置獲得相同的流量。
所以,這也是一個不錯的提示。我們經常看到這種情況,對吧?可能是因為歷史因素,使用者在某個時間點建立了這個獨立的廣告群組,甚至是獨立的廣告活動,但這與現有的內容有很大程度的重複或高度重疊。因此,這是簡化作業的好機會。
Ginny: 太好了!好的,我想換個話題。我們已介紹過 AI Max 搜尋廣告活動。我想深入瞭解。因此,團隊將這項功能設計為現有搜尋廣告活動的選用功能,包含三個主要部分:搜尋字詞比對、文字自訂和最終到達網址擴展。廣告主應如何運用這三項工具?
Brandon:AI Max 可讓現有的搜尋廣告活動立即提升成效,並隨著搜尋功能不斷演進,持續提升成效。這是自然搜尋團隊正在努力的目標。
因此我們認為,這些功能組合不僅能協助您獲得優異成效,現在只要同時採用這三種比對方式,就能在維持相同投資報酬率的情況下,多獲得 14% 的轉換量或轉換價值。如果貴公司過去較少採用自動化功能 (例如未使用廣泛比對),轉換次數甚至可能增加 27%。
因此,在短期內,這些成效提升對許多廣告主來說都是革命性的。
從長遠來看,我們認為這項功能組合能提供更靈活的查詢比對方式,讓廣告主能調整廣告素材,甚至尋找不同的到達網頁。隨著廣告體驗和 AI 模式等功能日漸普及,這項功能組合將協助廣告主取得成功,因為這些功能與傳統搜尋廣告截然不同。
因此,這款手機不僅能帶來優異效能,還能隨著 AI 模式不斷演進,助你輕鬆駕馭這項技術。
Ginny: AI Max 的開發和上市方式與我們過去推出的產品截然不同,使用者可選擇是否啟用,且主要產品中也提供多種選項,這點讓我感到很有趣。
因此,我想談談廣告素材工具、文字自訂和最終到達網址擴展功能,這些功能旨在讓廣告主有機會向更多使用者放送更切合需求的廣告。
此外,團隊也推出其他創意控制項,例如文字指南 (目前為 Beta 版) 和網址排除/納入功能,讓您控管可在哪些網頁放送廣告。除了廣告活動層級,品牌設定也可在廣告群組層級使用。
總而言之,廣告主為何能相信生成素材資源與品牌和業務相關?
Brandon: 沒錯,我知道大家很重視搜尋字詞報表中的查詢。我認為他們對廣告素材的熱情不亞於行銷人員,甚至更勝一籌,因為廣告素材是企業品牌的核心代表,也是企業在搜尋使用者面前的形象。
我們聽見了。我們正努力確保廣告主能掌控廣告素材的顯示方式、語氣等。我來介紹幾個重點。
首先,目前的文字自訂產品主要根據我們從到達網頁取得的資料。不過,隨著 LLM 的世界知識不斷演進,未來可能會有所改變。但基本上,我們盡量將所有內容都與到達網頁上的資訊連結。
因此,如果到達網頁的內容符合您想呈現的商家形象,目前版本的文字自訂功能通常會以該內容為基礎。
最終到達網址擴展功能可協助您找出網站上可能未曾考慮過,但我們預測成效會更好的到達網頁或內容。
而且就像您剛才提到的,使用者可以自行決定要納入或排除的內容,我們正在思考下一步該怎麼做。您提到文字規範等內容。因此我們正在研究,廣告主如何以最佳方式向我們說明,他們希望在 Google 上顯示的廣告和廣告素材。例如語氣、品牌訊息、要加入的內容、絕不能說的話。
目前版本包含兩項 Beta 版產品。其中一項是「事物」,也就是所謂的「詞彙排除」。您可以將這項功能視為資產或廣告素材技術的排除關鍵字。因此,只要是你不希望出現的內容,我們都會明確尊重你的意願。
第二種是更具前瞻性的做法,會持續演進。目前在 UI 中稱為「比對限制」。這些是自然語言迷你提示,可提供給我們,從語意上說明廣告文案中不應包含的內容。
目前為止,試用過這項功能的使用者都表示,他們很放心 Google 會遵守指示,不會在廣告素材中加入不想要的內容。
因此,我們的目標是發展這類輸入內容,以便在未來採取不同做法,確保涵蓋廣告主在廣告素材訊息方面關心的各種事項。
總結來說,我們認為文字自訂和最終到達網址擴展等自動化產品,平均而言能為廣告主帶來理想成效。此外,比對限制和字詞排除等控制項,則可讓廣告主微調特定項目,確保廣告活動完全符合需求。
因此,我們必須確保廣告主能安心使用廣告素材自動化功能。我們會持續聽取意見回饋,並在這些產品的 Beta 版測試期間,與業界合作。
Ginny: 我想很多人聽到這個消息都會很興奮。此外,我認為資產生成是另一個快速發展的領域。與查詢比對作業類似,如果六個月前某項做法有點不順,不代表現在不該再試一次。
好的。現在搜尋廣告活動的 AI Max 也提供廣告群組層級的地理位置設定,請問廣告群組層級的地區設定有哪些用途?或能解決哪些結構性問題?
Brandon: 沒錯,我非常熱衷於確保指定地理區域正確,或改善指定地理區域功能。
因此,我認為這項功能經常遭到誤解。我們不僅努力推出新功能,例如您剛才提到的廣告群組層級興趣點,也持續檢視現有的地理位置行為,確保符合廣告主的需求。因此,我們持續努力改善這項功能,並建立群組層級的興趣點,因為我們發現大量關鍵字都包含地點。
例如倫敦的飯店或納許維爾的小屋出租,我們想說的是,如我先前所提,關鍵字是達成目標的手段,但也是相對較短的自由文字字串,有時很難解讀。我們談論的是,我想在印第安納州或英國倫敦有一個倫敦 - 你知道 - 所以有時事情可能是模棱兩可的,通過從純粹基於關鍵字的字串轉變為更結構化的控制,例如地理位置,不僅允許你使用更少的關鍵字,也許更多帶有指定地理區域的合併帳戶。
這樣我們就能更清楚瞭解您想鎖定的特定地理區域,並在比對資訊時更聰明地運用這些資料。
因此我們正努力研究這些重要用途。我們從品牌開始,接著是地理位置,這類資料較適合以結構化方式控管。我們認為這樣一來,Google 就能清楚瞭解您實際想達成的目標。第二,這能讓您更瞭解我們的做法,並視需要進行整合。
Ginny: 太好了!沒錯,我認為這是 AI Max 整體發表會中,未獲得足夠關注的公告之一,或者人們有疑問,不太確定該如何看待。這點非常實用。謝謝!
成效增幅。廣告主經常覺得 AI 導向的廣告活動結構「作弊」,因為這類廣告活動過度重視較溫和的品牌流量,以提高混合廣告投資報酬率,但實際上無法吸引新顧客。
那麼,廣告主該如何確保自己的做法確實能推動增量成長,而不是單純收割已創造的需求?
Brandon: 沒錯,這牽涉到幾個問題。首先,回到主題,確保帳戶主題明確,這樣我們就能知道查詢的最佳位置,減少歧義。有時查詢會散布在帳戶各處,
我知道這對 Brad Geddes 等人來說非常重要。我看到你了,Brad。我們隨時都在傾聽您的意見。
另一個重點是品牌與一般流量。如果這對您很重要,可以使用品牌控制項,將特定品牌流量納入某個廣告活動,或從一般廣告活動中排除品牌流量。如果想進一步分析,他們會盡力提供更精確的資料。
第三,我們也在研究如何提供更完善的實驗工具,讓使用者更容易將這些因素納入考量。因此,我們目前的實驗產品通常僅限於單一廣告活動的 A/B 測試。
這項功能還在規劃階段,但我們正在研究是否能提供多廣告活動 A/B 測試,以便更自然地考量到廣告活動間的相互侵蝕。有時,在未採用 AI Max 的廣告活動中加入這項功能,可能會導致廣告活動間的相互侵蝕。
以上是我對增量效益的三個想法。
Ginny: 我想談談學習期間。對長期使用搜尋廣告的人來說,這仍是推出新廣告活動或進行變更時,需要考量的新因素。
因此,在考慮整併廣告活動、推出新廣告活動或進行更廣泛的變更時,可以談談哪些內容來設定學習期的預期?
Brandon: 沒錯,我會試著區分表面上的改變和實質上的改變。
在美妝方面,如果將同一廣告活動中的兩個廣告群組,或兩個廣告活動合併為一個,但素材資源大致相同,也就是說,你並未對廣告活動的最佳化目標做出重大變更。
由於模型應能有效應對這類結構變更,因此這類調整不應需要太長的學習期。
我們學到的是,對於這些更實質的改變,例如採用 AI Max,或是將出價目標從提交潛在客戶改為成交潛在客戶。例如購物車商品數量與實際購買數量。因此,對於這些較實質的內容,我們的模型需要花一點時間,才能學習新目標,以及 AI Max 等功能帶來的全新流量分配。
因此沒有絕對的規則,但請耐心等待,看看效能會如何隨著時間收斂。通常與轉換週期長度和轉換週期數有關。
我們試圖讓模型瞭解,相較於先前的流量,目前流量的成效如何。
我建議大家對這些實質變革多一點耐心。這些模型非常優秀,但有時需要花一點時間學習新流量,尤其是當新流量與廣告活動先前最佳化的流量有顯著差異時。
Ginny: 另外,在思考流量和流量對學習期的影響時,這也是大家經常提出的問題:我是否有足夠的資料,讓模型快速有效地學習?
Brandon: 沒錯。回到我們剛才談到的一些內容,一般來說,智慧出價的指引是在 30 天內獲得約 15 次轉換。如果有多個廣告活動採用相同的轉換動作和目標,建議將這些廣告活動納入組合出價策略,這樣就能將原本分散在各廣告活動的轉換意圖彙整起來。
一般來說,模型很擅長學習各廣告活動的成效,但如果採用組合策略,模型就能彙整這些廣告活動的成效,並以彙整後的資料學習,速度可能會稍微快一點,因為資料密度更高。
因此,我建議您考慮是否要將廣告活動實體合併 (如果可行),或是使用共用預算和組合出價策略等共用產品,在現有架構中進行類似的合併。
Ginny: 最後一點是關於轉換量,如果轉換量未達門檻,可以考慮採用不同的轉換動作,也許是客戶歷程中較早階段的動作,但仍能提供客戶意圖的良好信號。
Brandon: 說到重點了。
Ginny: 我想談談遷移作業。適合考慮整合及採用新架構的企業。有些廣告主帳戶有數千個廣告群組和多年的歷史記錄,他們想進行現代化和整合,但擔心學習階段會影響成效,因此裹足不前。
那麼,如何以最安全的方式,從較舊的結構轉移至較新的整合結構,同時維持成效呢?
Brandon: 沒錯,我會建議先規劃最終目標。因此,請先從業務目標著手。如何將目前的業務對應到您理想的 Google Ads 廣告內容,以及如何將這些內容轉化為廣告素材主題、到達網頁目標等。
接著,我會檢視現有架構,找出一個「安全」的起點。這類廣告活動的優先順序較低、數量較少,且策略重要性較低。
我會先在沙箱中測試,看看是否能朝先前規劃的新架構邁進。
我想第一點是,您將從中學到很多關於該流程的知識,並進行測試和反覆運算。
如果發生問題,風險也會低很多,因為我們將業務劃分為不同部分,雖然可能不如核心高流量業務重要,但仍需謹慎處理。
因此,建議您先規劃好,然後從帳戶中較不重要的部分開始,確保安全無虞後,再將整個帳戶轉移過去。
Ginny: 對許多企業來說,這是一年中測試新事物的好時機。不是銷售旺季。
Brandon: 沒錯。我絕不會一次對整個帳戶執行這項操作。我認為一次執行少數廣告活動是相當合理的做法,如果你想這麼做,只是為了確保沒有任何問題,無論是你無意間設定了錯誤的內容,還是效能方面出現了問題。
不過,Google 一直努力讓各種模型 (例如智慧出價和預估點閱率) 能夠因應帳戶結構類型變更。
舉例來說,我們會優先將語意特徵放入模型,而不是廣告活動 ID 或廣告群組 ID 等特徵。這樣一來,即使您將廣告素材從一個廣告群組移到另一個廣告群組,PCTR 也不必重新學習這些廣告素材的成效,因為它們看起來相同,而且模型一開始就不知道它們位於不同的廣告群組。
因此,我們正努力確保帳戶結構不會對模型運作造成重大影響,進而避免成效波動。
Ginny: 真的很有幫助。就預算而言,整併有什麼好處?
Brandon: 我們發現,有時廣告主會因為歷史因素而設定不同的預算,但廣告活動的出價目標、轉換動作和廣告投資報酬率等都相同。有時部分廣告活動會預算不足,其他廣告活動則仍有預算。
因此,如果一組廣告活動或業務範圍的成效目標相同,建議採用共用預算,讓預算在目標相同的廣告活動間靈活運用。
如果基於內部考量,您為這些廣告活動設定不同的預算,或是這些廣告活動有不同的目標或成效,您想分開管理,那麼設定不同的預算仍有其必要,對吧?
我們希望確保廣告活動與您的業務目標一致,但如果廣告活動成效相同且目標相同,合併預算就是絕佳做法,可確保您不會無意間限制某個廣告活動的成效,因為該廣告活動可能會因預算不足而受限,但其他廣告活動的預算卻有餘裕。
Ginny: 好,我來總結一下。廣告主在規劃廣告活動結構時,應考量哪些因素?
Brandon: 沒錯,我想再次強調,Google Ads 的目標是成為協助您達成行銷目標的最佳工具。因此,一切都從目標開始。您的業務目標是什麼?你想達成什麼目標?
貴公司的業務結構為何?請思考如何在 Google Ads 中以相同方式呈現。
因此,首先要思考的是,您想達成什麼目標?第二點是我們稍早談到的,也就是結構中的一般分類或主題,最好以目標和行銷訊息為中心。
請注意,關鍵字是達成目標的手段。我知道這些都很重要,但都是為了達成最終目標。但這些並非最終目標。
第三點是保持好奇心。測試並瞭解成效。請勇於嘗試新事物,例如 AI Max、出價探索、我們新推出的創意控管功能 (您可能從未想過使用),或是文字自訂功能,因為您太過注重控管。
我們努力確保能滿足廣告主的需求,協助他們以自己想要的方式達成目標,以上就是我總結的三個重點。
Ginny:最後一個問題。您談到團隊正在開發的幾項功能,今年有什麼廣泛的目標想達成嗎?
Brandon: 大概兩三個吧。我稍早提到我們每年都會推出許多產品,因此對 Google 來說,年復一年地打好基礎非常重要。
無論是查詢比對、出價或廣告素材,我們只是想確保能以盡可能高的品質,為廣告主和使用者提供服務。這對我們來說至關重要。
第二點是,我們和大家一樣,都在思考在 AI 新時代,搜尋服務該如何演進?雖然現在還無法公布任何消息,但我們今年稍晚將在 GML 推出許多有趣的功能,我很期待到時與大家分享。
第三點是持續提供意見回饋。我們確實想著重於提升生活品質,無論是創意控制,還是帳戶不同部分的查詢比對概念。我們知道這對許多廣告主來說是個嚴重的問題,或是單純的品質問題。
所以請別害羞,我們確實會閱讀意見回饋。我們正努力提升傾聽和回應市場的能力。有時感覺像是在對空大喊,但我們確實有在聽,也努力改進。
所以,這就是我今年最關注的三件事。
Ginny:太棒了!謝謝。是的。我想再次強調,感謝貴團隊認真傾聽 Ads 社群的意見,
非常感謝各位的參與。
Brandon: 謝謝邀請。
Ginny:哇!Brandon 的分享內容非常豐富,我想強調幾個我從中學到的重點。
首先,我想說的是,如果只能帶走一個觀念,那就是在自動化或 AI 輔助的環境中,控制權並未消失,只是形式不同。我們談到許多這類槓桿,例如品牌設定、位置資訊設定,更別說排除關鍵字等。
我們在上一集與 Eleanor Stribling 的訪談中也談到這點。我們討論了評估和分析,以及如何運用自家資料做為控管槓桿。
我的第二個重要結論是,在 2026 年,關鍵字是達成目標的手段,而不是目標本身。關鍵字就像主題層,可協助 Google 瞭解帳戶或廣告群組的主題,尤其是在使用 AI Max 或廣泛比對時。Google 能更精準地掌握整個顧客歷程中的意圖,因此您可能會在搜尋字詞報表中看到這類查詢。Brandon 鼓勵我們保持好奇心,思考如何透過廣告活動,更妥善地滿足這些新興用途。
第三,Brandon 也破解了有關學習期的迷思,指出廣告活動變更 (例如在廣告群組之間移動素材資源) 不會觸發重新學習。如 Brandon 所述,智慧出價模型不會以特定廣告活動或廣告群組 ID 為基準,
無論素材資源位於新的或合併的結構中,都能辨識素材資源成效。因此,請別因為擔心學習期而不敢在廣告活動中進行這類變更。
希望今天的對談能激發您的靈感,以全新角度看待搜尋廣告活動結構。專注於業務目標,保持好奇心,並運用廣告活動結構做為策略槓桿,讓 AI 為您效勞。
好的,接下來是社群問答環節,我會回答最近在 Google Ads 社群看到的問題。
第一個問題是我最近常收到的,如何確保廣告符合資格,能在 AI 資訊摘要和 AI 模式中顯示?
為了在 AI 摘要中放送廣告,我們會同時考量使用者查詢和 AI 摘要內容,更深入瞭解使用者意圖。由於廣告會比對使用者查詢和 AI 摘要內容,因此只有 AI Max 搜尋廣告活動和最高成效廣告活動中的廣泛比對關鍵字或無關鍵字比對,以及動態搜尋廣告,才有資格觸發廣告。
即使帳戶中存在完全比對關鍵字,也是如此,因為我們不是根據使用者查詢的完全比對結果來放送廣告,而是根據查詢背後更深層的意圖。
好的,Toan Tran 最近在 X 上追問我先前提出的問題。您提到,如果同一廣告群組中同時有完全比對和廣泛比對關鍵字,AI 總覽就不會觸發廣告,因為完全比對關鍵字會優先於廣泛比對關鍵字,而完全比對關鍵字不符合 AI 總覽的資格。請問現在還是這樣嗎?
這個問題問得很好,因為我們後來更新了這項功能。因此,即使完全比對關鍵字與廣泛比對關鍵字相同,廣泛比對關鍵字仍可在 AI 摘要中觸發廣告。由於完全比對關鍵字無法在 AI 總覽中顯示廣告,因此不會與廣泛比對關鍵字競爭。
最後,Brandon 在對話中提到 Brad Geddes。我想分享最近在 LinkedIn 上與 Brad 的對話。在最近的研究中,Brad 發現有些比對結果歸因於 AI Max,而非廣告活動中的關鍵字,因此想知道 AI Max 是否未遵循我們的關鍵字優先順序規則。
Brandon 的團隊實際研究了這些例子。結果發現,這些比對成功案例都是因為 Google 地圖搜尋的自動完成建議功能。
舉例來說,使用者開始輸入「托兒所」等字詞時,自動建議下拉式選單會顯示「我附近的托兒所」查詢,以及該下拉式選單中的廣告。這些是實際按下 Enter 鍵以取得搜尋結果前,系統顯示的自動完成建議。
雖然廣告活動中包含「daycare near me」這個關鍵字,但標準關鍵字比對功能無法將部分查詢「dayca」與完全比對關鍵字連結。
但啟用 AI Max 後,就能比對並提供增量。這與標準比對不同,因為我們越來越常透過推論意圖來判斷相關性,例如在 Google 智慧鏡頭和 AI 資訊摘要中,我們不會只查看原始文字查詢。
我們計畫在下季左右更新相關功能,提高這類搜尋的透明度,並更新說明中心,說明這類搜尋的用途。
好的,本集節目就到這裡。如有任何疑問,歡迎在 X Threads、BlueSky (帳號:Ads Liaison) 和 LinkedIn (帳號:Ginny Marvin) 上與我聯絡。以及 Reddit,也別忘了在 Google Ads LinkedIn 帳戶上查看 Ads Decoded 隨附電子報。
非常感謝你的收看。我們下次見!