投放​ X​ 素​材 X ​衡量：​解鎖​ AI ​潛能，​掌握行​銷成功​未來式

當消費者​的​注意力​持續​分散、​平台​與​裝置日​趨​碎片化，​品​牌​想要​在​轉瞬​即逝​的​互動​中脫穎​而出，​比​以​往​更​加​困難。​行銷人​不僅​要​快速​捕捉​每​一​次​潛在​的​消費​意圖，​還得​以​大量、​吸引人​的​內容​持續​與​受眾​互動，​並​即​時​掌​握行銷​活動​是否​有效。​在​如此​的​大環境​中，​「轉換」​始終​是​品牌​行銷​的​關鍵​目標​與​挑戰。​AI​ ​正​逐漸​成為​行銷​工作​中​支撐​轉換​的​核心​引擎，​從策略​制定、​內容​產製，​到​數據​分析​與​成效​評估，​AI ​不​再​只是​輔助​工具，​而​是​品​牌​決勝​未來​的​關鍵​戰力。​本篇​將​帶​你​從​「投放」、​「素材」、​「衡量」​等​三​個​面向，​認識​ A​I ​如何​協助​行銷人​譜寫​未來​的​成功​公式，​加速​從關​注到​轉換​的​歷程。

媒體​投放​未來式，​AI 時​代行​銷方​程式

消費者​行為​正迅速​演變，​他們​在​一​次​購物​歷程​中，​經歷搜尋（Searchin​g）、​滑動​（Scrolling，​指滑​動​短影​音）、​串流（Streaming，​指透過​連網​電視觀​看​串流影音​內容）​與​購買（​Shopping）​等​多​種​關​鍵​行為，​且​不斷​反覆切換。​然而，​改變​的​不僅​消費行為，​廣告​平台​的​技術​也​不斷​更​新。​「當​這​兩​者​同時​發生​時，​將​為​品牌​及​廣告​主帶​來​新​的​機遇。​」​Google ​大​中華區​產品​總監 Jingtao Ji ​提醒​廣告主，​每​當​市場​上​有​新事物​出現​時，​都​會​有​先行​者​優勢，​而​ AI ​技術​正是​這​次​不容​錯過​的​新​機遇。​當 ​Google ​與​ YouTube ​所​構成​的​生態圈，​橫跨​「搜、​滑、​串、​買」​四​大​消費行​為​場景，​且​能夠​精準觸​及​受眾​的​「跨（Qua）lity」，​並​結合​ Google A​I ​的​技術，​將​形塑出​ A​I 時​代品​牌​成功​的​行銷​方​程式。

今年​ Google​ ​共​推出​超過​ 200​ ​項​產品​更​新，​Jingtao Ji ​精選​其中​最​具​關鍵意義​的​六​項​更新，​分別​聚焦於​最​高成效​廣告​（Performance Max）、​搜尋​廣告​活動（Searc​h）​與​ YouTube ​廣告​活動​三​大​核心​解決​方案。

AI ​正​逐漸​成為​行銷​工作​中​支撐​轉換​的​核心​引擎，​從策略​制定、​內容​產製，​到​數據​分析​與​成效​評估，​AI ​不​再​只是​輔助​工具，​而​是​品​牌​決勝​未來​的​關鍵​戰力。

【​最​高成效​廣告​】​全​通路​效能​最​大化，​透明​與​控制​同步​提升

最​高成效​廣告​是​唯一​能​完整​涵蓋​「搜、​滑、​串、​買」​的​廣告​解決​方案。​過去​一​年，​最​高成效​廣告​已​累積​超過​ 90​ ​項​產品​優化，​讓​平均​轉換率​提升​超過​ 1​0%。

今年​最​重要​的​升級​之一，​是​全​新​的​「管道​成效報表」​（Channel Performance Reportin​g），​打破​以​往如黑​盒子般​的​運作​模式，​將​廣告​所​使用​的​投放​管道、​素材​表現​及​轉換​成果​一一​揭露，​讓​行銷團隊​獲取​更佳​的​可視性​與​掌控力。​另​一​方面，​最​高成效​廣告現​已​全面​支援​ A/B 測試​功能，​行銷人​可​針對​廣告​目標、​出價​邏輯、​素材​內容​與​第一​方​資料​策略，​驗證​不​同​假設​的​真實​效益，​進一步​優化​整體​表現。

【搜尋​廣告​活動​】A​I Max ​精準捕​捉搜​尋意圖，​突破​語意限制

在​搜尋​廣告​方面，​Google ​推出​全​新​ AI Max 搜尋​廣告​活動，​由​「搜尋字詞（search term）」、​「廣告​創意素材」​及​「到​達​頁面」​三方面​重塑​搜尋​活動​的​核心​運作​方式。​AI Max ​能夠​理解​使用​者​背後​的​真實​需求，​從​文字、​語音到​多輪​對​話搜尋​中準確判​斷意圖，​並​即​時​生成​更​貼近​使用​情境​的​廣告​內容。

以​汽車​品​牌​ Volvo ​為​例 ，​當消費者​搜尋​「適合​大​家庭​的​電動​休​旅車​（electric SUV for large famil​y）」，​即便​ Volvo ​並​未​購買​這​組​關鍵字，​AI Max ​仍​能​自動​辨識​消費者​意圖​並​動態​產出​最​具​相關性​的​廣告​標題​與​內容，​進一步​從​原先​泛用​的​ S​UV ​廣告，​轉化​為​強調​「電動」​與​「七​人​座」​的​對​應​素材，​並​導​引​至​精準​的​到達​頁面。​更​重要​的​是，​AI Max ​在​維持​相似​的​廣告​出價​與​成本​結構​下，​可​帶來​高達​ 27​%​ ​的​轉換​提升。

以​ Volve ​為​例，​儘管​未​購買​「electric SUV for large family」​這​組​關鍵字，​AI Max ​仍​能​辨識用​戶​意圖，​動態生成​強調​「電動」​與​「七​人​座」​的​廣告​內容，​並​導流​至​對​應​頁面。

此外，​Google 亦​同步​推出​「智慧出價​探索」​（Smart Bidding Exploration），​透過​更​精密​的​ A​I ​演算法，​強化​系統​對於​長​尾關鍵字​與​高價​值搜​尋行為​的​捕捉​能力。​根據​實測數據，​此​更​新​帶來​了​平均​ 19​%​ ​的​轉換​成長​與​ 1​8​%​ ​的​獨立​搜尋​類別​提升，​現正​開放​ Beta ​測試。

【YouTube ​廣告​活動​】影音​轉換​流程​再​進化，​探索​即​購買

從​消費者​「探索到​決策」​的​歷程​中，​YouTube ​不僅​是​內容​平台，​更是​驅動​轉換​的​關鍵​場域。​根據​ Google 委託 Nielsen ​進行​的​客製​化行​銷組​合模型​（MMM）​整合​分析，​YouTube ​廣告​的​長期​投資​報酬率​持續​優於​電視、​其他​影音​平台​與​社群​媒體。

為​縮短​從​探索到​決策​的​流程，​YouTube ​提供​了​更​強大​的​購物​功能，​ ​推出​ Alpha ​階段​的​首頁​刊頭​廣告​購物​功​能​（S​hoppable Masthead），​能​展示​商品​資訊​並​引導​用​戶​一鍵​進入​購買​頁面，​實現​「看​的​當下​就是​逛​的​時刻」。​未來，​YouTube ​也​將​在​連網​電視​廣告​中​推出​更​便捷​的​購物​功能，​包含​商品​資訊​展示​及​ QR ​Code ​顯示，​方便​觀眾​從​大​螢幕​廣告​跳轉​至​手機​完成​購買，​串連​起多​螢​幕​操作，​簡化​轉換​步驟。

同時，​YouTube ​的​需求​開發​廣告（Demand Ge​n）​在​過去​一​年​進行​了​超過​ 60​ ​項​功​能​優化，​已經​能​在​相同​的​預算​下，​比​去年​帶來​多​達​ 26​%​ ​的​轉換​提升​！品​牌​亦​可​透過​全​新​上線​的​「管道​控制​選​項」​(Channel ​Controls)，​根據​自身策略​完全​客​製化​廣告​的​曝光​版​位。​舉例來​說，​當廣告​主透過​最​高成效​廣告​的​「管道​成效報表」​發現​某些​管道​的​成本​較​低、​或​是​曝光量​明顯​不​足​時，​便​可以​利用​「管道​控制​選​項」​功​能​進行​補強。

因​應​消費者​行為​的​改變，​Google​ ​持續​以​ A​I ​精進產品​技術，​期望​幫助​行銷人​在​市場​競爭​中​搶佔​先機，​寫下​自己​的​成功​行銷​公式，​創造​更​穩健且​持續​的​成長​動能。

從​最​高成效​廣告、​搜尋​廣告​到​ YouTube ​廣告，​Google ​三​大​廣告​活動​全面​升級，​以​ A​I ​實現​更​高​可​視性​與​行銷​成效。

廣告​創意​未​來式，​生成式​ AI 素​材​客製，​隨你​所​欲

品牌​在​數位​環境​與​消費者​接觸​時，​素材​傳遞​的​內容​與​感受​定義​了​品牌​第一​印象，​也​決定​了​轉換​的​可能性。​隨​著​行銷觸點日益​多​元，​「一​支好素材」​已​無法​滿足​品牌​的​行銷​需求​；然​而，​能夠​在​不同​場​景​中​持續​與​受眾​互動​的​大量、​多樣​化且​高品質​的​素材，​若要​靠人​工​方式​產出，​往往耗時​又​費力。

生​成式​ A​I ​的​出現，​正在​徹底​改變​這​個​狀況。​Google ​最​新​推出​的​影片​生成模型​ Veo，​讓​使用​者​可以​從​零​開始​透過​ AI ​創作出​高品質​影片。​這​項​技術​徹底​打破​過​往​創意​想像​與​實際​產出​之間​的​限制。​「對於​做​創意​的​人來​說，​這​簡直​是​美夢​成真。​」​Google ​大​中華區素材​創意​策略​專家 Rebecca Hsieh ​舉例，​Google ​與​美國​廣告​公司​ R/GA ​合作，​透過​ Veo ​為​品牌​ Moncler ​製作​全程​由​ AI ​完成​的​廣告​影片，​成功​展現​了​生​成式​影片​在​真實​商業​情境下​的​表現力​與​實用性。

Google ​與​ R/GA ​合作，​運用​ Veo ​為​ Moncler ​打造​全​ AI ​製作​的​廣告​影片，​展現生​成式​影片​在​商業​應用​上​的​實力。

為​幫助​行銷人​輕鬆​使用​ Google ​AI，​Google Ads​ ​中​的​ Asset Studio ​將​成為​品牌​的​ all​-​in​-one 素材​工作室。​行銷​人​可​在​其中​檢視​現​有​素​材庫、​素材​優化​機會，​並​運用​ Imagen​ 生成​圖像、​Veo ​轉製​影片，​再​進一步​透過​ AI ​圖​像​拓展​技術​（outpainting）​進行​素材​尺寸​調整（resize）。​根據​數據​顯示，​使用​影片​強化​功能​的​最​高成效​廣告，​其轉換價值​平均​提升​達​ ​7%。​未來，​Asset Studio ​還​將​推出​全​新​的​「Generated for ​you」​功能，​主動​推薦​未來​機會​的​建議，​例如​符合​節慶​或​活動​的​廣告​主題​與​素材​草稿，​更​進一步​降​低行​銷構思​與​產製​門檻。

與​此​同時，​為​因應​購物​習慣​與​媒體​版位​的​持續​演進，​Google Merchant Center ​也​不斷​升級，​逐步​進化​為​更​全面​的​品牌​與​內容​中心。​除了​產品​清單（Product ​Fee​d）​的​管理，​Merchant Center​ 亦​推出​兩​項​關鍵​新​功能：​Brand Profile ​與​ Video Manager，​協助​行銷人​更​有​策略地​管理​品​牌​呈現，​提升​素材​在​多​元​場​景下​的​即時​與​一致性。

Brand Profile ​是​品牌​身份​識別​的​控制​面板，​行銷人​可​隨時​調整品​牌​敘述、​更​新​圖片​與​風格​素材，​確保​在​節慶、​活動​或​新季​度​中​呈現​最合​時宜​的​品牌面​貌；Video Manager ​則​作​為​品牌​所有​影片​的​統一​控制​中心，​整合​官網、​YouTube ​與​社群平台​的​影片​內容，​並​可​直接​同步​至​ ​Google Ads ​中共​同​管理。

透過​ Asset Studio ​強化素​材​產能，​結合​ Merchant Center ​優化​曝光​呈現，​品牌​將​能​在​每​一​個​消費者​接觸點留下​鮮明且​一致​的​印象，​掌握​ A​I 時​代​行銷​的​節奏​與​效率。

結合​ Veo、​Imagen ​等​生​成式​ AI ​技術，​Google ​提供​一​站式​素材​創作​與​管理​平台，​重塑​品牌​與​消費者​溝通​的​第一​印象。

成效​衡量​未​來式，​從 AI 到​ ROI

有​了​創意素材，​投放​工具​也​準備​到​位，​接下來​的​關鍵​問題​是​——​成效​在​哪​裡​？​ 再​精準​的​廣告，​如果​無法​衡量​ R​OI，​也​難以​說服​決策者​繼續​投入​資源。​在​ A​I ​時代​的​行銷​環境​中，​衡量​方式​也​必須​與​時​俱進，​單一​指​標早​已​不足​以​應​對​今日​複雜​的​媒體​組合​與​消費​旅程。

Google ​大​中華區​衡量​分析​專家​ James Lei 以​「身體​健康​檢查」​比喻，​形象化​說明​如何​全面​掌握​廣告​成效​的​健康​度。​Google ​提供​的​三大​衡量​解法：​即時​成效歸​因​（Attribution Solutions）、​增量​實驗​（Incrementality Experiments）​與​行銷組​合​分析​（Media Mix Modeling, MM​M），​就​如​同​體​溫計、​快篩​與​年度​健康​檢查，​分別​對​應即時​監測、​因果​驗證​與​長期​規劃，​三​者​缺一​不可。

掌握​從​即​時​成效歸​因​到​行銷組​合​分析​的​三大​衡量​解法，​Google AI ​幫助​行銷人​做到​完整​的​行銷​「健康​檢查」。

例如​最​新​推出​的​「歸​因​品​牌​搜尋（Attributed Branded Search, ABS）」，​可​評估​影音​廣告​播放​後​ 7​ 天​內品​牌​關鍵字搜​尋量​的​變化，​為​行銷人​補足​傳統 ROI ​資料​之​外​的​「領先​指標」，​掌握​消費者​對​品牌​的​早期​興趣。

除了​衡量​工​具​升級，​資料​品質​與​基礎​建設​更​是​成效​優化​的​根本。​針對​廣告訊號​回傳​問題，​Google ​推出​全新​的​代碼​閘道​（Google Tag Gateway），​讓​網站​以​品牌​自有​網域​發送​訊號，​不再​受限​第三​方​ cookie ​或​瀏覽器​封鎖。​根據​實測，​網站​設定​ Google 代碼​閘道​後，​投放​訊號​提升​ 11​%​ ​以上，​為​出價​與​成效​模型​提供​更​可​靠​的​基礎。

進一步​的​資料​整合​則​交給​ Google Ads Data Manager。​這​項​工具​能​自動​串接​如​ Google Sheets、​BigQuery、​Amazon Cloud ​等​資料​來源，​並​定​期​同步​第一​方​數據，​如​轉換​名單、​顧客​週期​價值​等，​大幅​提升​受眾覆蓋率​與​轉換量。​實測​顯示，​在​相同​廣告​成本下，​導入​資料​的​品牌​可​提升​ 20​%​ ​的​轉換數，​若​維持​相同​ CPA，​轉換​價值​則​提升​ 1​4%。

同時，​廣告​增量​實驗亦​全面​升級，​不僅​設計彈性​更​高，​支援​地區、​名單、​產品​等​多​元​變因，​也​能​快速​驗證​不​同​策略​的​實際​ R​OI，​協助​行銷人​做出​更​具​信心​的​決策。​根據​ Harvard Business Review ​研究，​經常​進行​實驗​的​品牌，​平均​可​提升​ 30​%​ ​的​廣告​成效。

最後，​從​ Google Analytics ​即將​推出​新​的​「預算​評估」​功能，​到​ Google ​在​今年​初​開始​的​ M​MM ​分析​工​具​ Meridian，​都​在​協助​品​牌​從​「單一​活動​表現」​分析​進化​至​「整體​行銷​投資​效率」，​透過​ MMM ​分析​各​媒體​的​邊際​貢獻​與​最佳​投資​佔比，​打造​長​期​穩健​的​成長​策略。

在​ A​I ​時代，​衡量​不​只是​技術​進化，​更​是​行銷​人​必須​即刻​啟動​的​ A​ction Item。​Google ​提出​三​大​核心​工具​組合：​即時​歸因、​廣告​增量​實驗​與​行銷組​合​分析，​對​應短、​中、​長期​的​成效​管理​需求。​透過​全​新​指標​「歸​因​品​牌​搜尋」、​網站訊號​升​級​工具​ Google Tag Gateway ​以及​ Data Manager ​第一​方​數據​上傳，​品牌​能​更​即​時​掌握​投放​效果​；​搭配​增量​實驗，​驗證行​銷​策略​的​真實​影響，​取得​更具​說​服力​的​ R​OI ​成果​；​並​透過​ Meridian ​與​即將​推出​的​ G​A Budgeting，​從​全盤​預算​配置​掌握​媒體​成效。​善用​這​套​成效​未來式​架構，​品牌​將​更​精準、​全面​地邁​向​從​ AI 到​ RO​I ​的​轉換​突破。

從​即時​歸​因、​增量​實驗，​到​行銷組​合​分析，​Google ​提供​三​大​衡量​工具，​對​應​行銷​的​短中​長期​管理​需求，​全面​強化​數​據​品質​與​效益​追蹤。

在​ A​I ​驅動​行銷​的​時代，​消費者​的​旅程​看似​混亂，​卻​也​藏​有​規律。​Google AI 正​是​破解​這​種​「不可​預期」​的​最佳​解法：​透過​ Google AI ​賦能​的​行銷​工具，​品​牌得​以​跨場​景精準​投放，​在​碎片化​的​注意力​中穩​穩擷取​轉換​機會​；結合生​成式​ AI，​從圖​片​到​影片​皆​能​快速​產出，​補齊​內容​缺口、​放大​創意​能​量​；​再​搭配​即時​歸因​與​全方​位​衡量​工具，​讓​每​一​分行銷​投資​都​能​被​精算​與​優化。​當投放、​素材​與​衡量​三​者​齊備，​AI ​將​不​只是​技術，​而​是​驅動​從​接觸到​轉換​的​加速器，​亦​是​品牌​在​市場​中​持續​勝出​的​行銷​公式。​未來​已​至，​行銷​人務​必要​掌握​ AI ​紅利，​而​現在，​正​是​行動​的​時刻​！