Convert 轉換​需求：​擁抱 A​I 增強​引擎，​犀牛盾​在​全球賽局​中​實現​高效​業務​轉換

在​當前​由​數據​與​演算法​主導​的​數​位​生態​中，​消費者​的​決策​路徑​已​變得​空​前​碎片​化且​複雜。​然而，​縱使​環境​改變，​經典​的​行銷​漏​斗法則​仍然​適用，​其核心​依然​圍繞​著 Create（​創造​需求​）、​Capture（掌握​需求​） 與 Convert（​轉換​需求​）三​大​關​鍵​階段。​在 A​I 時​代下，​雖然​行銷漏​斗模型​由​上​而​下​的​線性​進程​已​有​所​改變，​但 Google 的​產品​始終​全面​貫穿且​串​聯著​不同​的​行銷​階段，​成為​品牌​在​佈局 AI 戰​略​時，​有效​融貫​這​三​大​維度​的​關鍵​橋樑。​面對​充滿​不​確定性​的​市場，​行銷​人該​如何​打破​過往​的​產品​壁壘，​在​正確​的​情境​下以​最​高效​的​方式​與​消費者​建立​深度​連結？​今年度​的 Google Marketing Live (GML) 年度​大會，​將​圍繞​這​三​大​核心​維度，​揭示​前​瞻性​的​全球​趨勢​與​技術​解方。

在​本系列​專題​中，​本篇​將​聚焦​「Convert 轉換​需求」，​深入​解析​犀​牛盾​如何​與 Google 團隊​攜手​推動​這​項​關鍵​能力，​為​行銷​人​開闢​一​條​迎戰 AI 賽局​的​清晰​路徑。

AI Max 助力​犀​牛盾，​打造 Always​-​on 需求​轉換​新​藍圖，​突破​美國​市場​成長​瓶頸

源​自​台灣、​享譽​國際​的​犀牛​盾（RhinoShiel​d），​是​以​獨家​防摔​材料​科技​起家​的​全球​知​名​行動​配​件​品牌。​憑藉其​對​極致​防護、​永續​材料​與​個人​化​風格​的​堅持，​犀牛盾​在​防摔​手​機殼​與​保護​膜​市場​穩居​領導​地位，​產品​不僅​在​台灣​擁有​極​高市​佔率，​更成功​銷往​全球數​十​個​國家。​然而，​在​全球​競爭​激烈​的​消費性​電子​配件​市場​中，​犀牛​盾面臨​著​美國​市場​的​成長​瓶頸，​傳統​行銷​思維​與​固定​的​關鍵​字​框架​已​不足​以​觸​及​新客群。​面對​成長​天​花板，​犀牛​盾​選擇​策略​轉向，​利用​部署 AI 技術​在​數​位​浪潮​中​精準捕捉​並​高效​轉化​潛在​的​海外​商機。

面對​成長​天​花板，​犀牛​盾​選擇​策略​轉向，​利用​部署 AI 技術​在​數​位​浪潮​中​精準捕捉​並​高效​轉化​潛在​的​海外​商機。

迎戰 AI 搜​尋​新浪潮：​掌握​策略​引導，​讓 AI Max 發揮​極致​高效

隨著 AI 技術​全面​賦​能​搜尋，​消費者​的​搜尋​行為​已​發生​本質​上​的​變革：​Google 的​數據​顯示，​在​「AI 模式​（AI Mode）」​與​「AI 摘要​（A​I Overview）」​的​輔助​下，​使用​者​更傾​向​依據​自身獨特情境​進行​複雜、​長​句式​的​精準​提問，​使 AI 模式​下​的​搜尋​字句​比​傳統搜​尋長​了 3 倍。​此外，​根據 Google 委託 Ipsos 進行​的​消費者​旅程​調查，​高達 79​% 的​台灣​使用​者​認同​這些 A​I 功​能​成功​幫助​他們​更​快​做出​決策。​面對​漸趨​複雜且​流動​的​消費者​搜尋意圖，​過去​由​人工​設定​的​關鍵​字​策略​已​過於​僵化，​無法​有效​捕捉新​需求。

為​此，​犀牛​盾​打破​過​往僅​將 A​I 視​為​漸​進式、​微幅​優化​工具​的​框架，​策略性​地針對​搜尋​廣告​導入 A​I 增強​功能​「AI Max」，​利用​其​自動讀取​網站、​主動​建議​吸睛​文案​的​特性，​主動​發掘​全​新且​具​高轉換​潛力​的​未​被​觸​及​客層。

值得​注意​的​是，​利用​結合 Gemini 驅動​的 A​I 工​具​規模化​轉換​需求，​並​不意味​著​行​銷團隊​需要​將​控制權​完全​交給​機器。​在​數​位​行銷​的​新​時代，​現代​行​銷人​的​任務​已​從​傳統​的​「手動​優化​（manual optimization）」​演變成​「演算法​的​策略​引導​（algorithmic steerin​g）」。​在​此​概念​下，​犀牛​盾團隊​不​進行​過度​的​人工干​預，​但​也​非​放任​系統​盲跑，​團隊​系統​化地​利用​文字準​則​（Text Guideline）來​規範 AI 生成文案​時​的​文字​底線，​並​搭​配​品​牌限制（Brand Inclusion）​及​品牌​排除​條件​（Brand Exclusion），​明確​指出​廣告​可以​與​哪些​指定​品牌​相關​聯，​並​主動​避開​不​適合​的​品牌字​與​競品​一​同​出現。​透過​自動化​參數​的​設定，​團隊​成功​為 AI 畫出​精確​的​指令​邊界​與​防護欄。​這​種​「引導​（steer）AI」​的​模式，​證明​當行​銷團隊​給予 A​I 愈​完整、​精確​的​指令​與​邊界​防護，​人類​的​戰略​遠見​就​愈能​與 A​I 的​規模​化探​索效率​完美​揉合，​確保​系統​在​安全且​精準​的​品牌​防護​範​圍​內​高效率​運作。

深度​整合​數據​與​素材：​實踐​「發現​與​轉換」​的​商務​綜效

為了​讓​需求​轉換​發揮​極​致​成效，​犀牛​盾亦​在​底層​數據​技術​與​素材流​暢度​上​做​到​深度​整合。​團隊​導入​廣告主專用 Google 代碼​閘道​（Google Tag Gateway），​並​傳送​去識​別化​的​個人​識別​資訊（Personally Identifiable Information, PI​I），​在​兼顧​隱​私​安全​的​前​提下，​將​網站​上​真實​的​消費​行為​不漏接地即​時​回流​至​後​台​的 A​I 模型，​成功​訓練​演算​法去​辨識​更​有​可能​下單​的​高價​值​顧客。

當全​新​客群帶​著​難以​預測​的​獨特意圖​進行​搜尋​時，​系統​透過​文字​自訂功​能​（Text Customization），​由 A​I 自動讀取​網站​內容​並​即​時​生成客製化文案​以​準確​回​應​消費者​的​提問，​再​搭配​最​終​到​達網址​擴展​（​Final URL Expansion）​精準判​斷用​戶​意圖，​直接​將​流量​導向​網站​中​轉換​機會​最​高​的​特定​商品頁。

這​項​「發現​與​轉換​（​Find & Convert）」​相輔​相成​的​策略，​在​後台​的​增量​轉換（Incremental Conversion）數據​分析​中​得到​了​驗證。​透過 Google Ads 數據​分析​發現，​許多​過去​在​既往​帳戶​搜尋​廣告​中​無法​觸​及​的​新​轉換，​來自​「犀牛盾」、​「犀牛​盾 加拿大」​等​中文搜尋​關​鍵字。​這​代表​傳統​人為​設定​並​未​捕捉​這​類​關鍵字，​但 Google AI 卻​能​在​海外華人​消費者​使用​中文​搜尋​的​當下，​精準​判斷​其​潛​在​購買​意圖，​並​自動​比​對​出​最​適切​的​中文​廣告​標題​與​客製化​文案，​進而​成功​捕捉​並​轉化​了​一​群​過去​從​未​被​鎖定、​含金量​極​高​的​海外​華​人​商機。

實證​突破性​業務​增長：​從測試​走​向​全球​市場​的 Always​-​on 策略

為​了​驗證​這​套 AI 驅動​模式​的​實質​商務​效益，​犀牛​盾行​銷團隊​採取​了​嚴謹​的​科學​驗證，​將​這​項​創新​策略​投入​實戰​測試。​透過​為期六​週且​有效​排除​季節性​與​週間​波動​干擾​的​嚴謹 A/B 測試，​這​套​由​行銷人​策略​引導​的 AI 導購​引擎，​為​犀牛盾​帶來​了​突破性​的​業務​增長。​在​廣告​花費僅​增加 38​% 的​前​提下，​銷售額​及​訂單量​分別​抬升近 7​8​% 及 8​5​%，​且​同時​獲​客成本​（CPA）顯​著​降​低 2​5​%，​投資​報酬率​（ROI）​則​逆勢​提升 2​9​%，​實證​了 AI 策略​對​商業​目標​的​直接​貢獻。

這​項​成功​經驗​讓​犀牛​盾得以​將 A​I Max 轉化​為​可複製且 Always​-​on 的​長期​海外​獲​客​藍圖。​基於​美國​市場​的​成功​驗證，​犀牛​盾​目前​已​將​此 AI 導購​框​架​規模化複製​至​法國、​韓國​與​日本​等​國際​市場，​奠定​了​品牌​在​全域​行銷​時​代​下，​高效​開拓​海外​高價值​客群、​確立​長期​國際​競爭​優勢​的​戰略​標配。

犀牛盾​此​次​策略​的​成功，​揭示​在​瞬息萬變​的​數位​環境​中，​傳統​的​被動​防守​已​成​過去。​行銷​人​若想​在​全域​行銷​時​代成功​捕捉​並​轉換​需求​（Convert Deman​d），​就​必須​妥善​利用​即時​的 A​I 驅動訊號，​將​難以​預測​的​消費​者​意圖​與​情境​相關性​進行​媒合，​而​現​階段​最佳​的​解決​方案​正​是 AI Max。​結合​了 Gemini 技術​的 Google 廣告​精準度，​搭配 Google 生​態圈​的​全方​位觸​及​潛力，​能​協助​行銷人​在​兼顧​規模化​的​同時，​有效​實現​高價值​的​業務​轉換。​未來​的​行銷賽局，​贏家​將​屬於​能夠​張開​雙臂​擁抱 A​I 增強​引擎，​從​「手動​微調」​跨越到​「策略​引導」​的​先行者。