每個人都應該知道AI驅動的Google再行銷策略

在數位行銷領域，Remarketing正面臨前所未有的變革與挑戰。隨著2026年第三方Cookie逐步淘汰的進程加速，全球行銷人員正積極尋求替代方案以維持廣告效果。根據最新統計，高達78%的行銷專家表示Cookie限制已顯著影響其再行銷策略成效，這迫使企業必須重新思考數據收集與應用的方式。與此同時，歐盟《一般資料保護規範》（GDPR）與各地隱私法規的嚴格執行，使得行銷人員必須在「個人化體驗」與「資料合規」之間取得微妙平衡。本文將深入探討AI驅動的Remarketing技術如何突破這些限制，並透過Bonprix、富途控股等跨國企業實證案例，揭示未來行銷的三大關鍵趨勢：預測性分析、跨瀏覽器解決方案與需求創造策略。這些創新方法不僅解決了當前的技術瓶頸，更開創了後Cookie時代的行銷新典範。

I、Remarketing的未來趨勢與挑戰

1.1 第三方Cookie限制對Remarketing的衝擊

第三方Cookie的逐步淘汰已對數位行銷生態造成深遠影響。傳統上，行銷人員依賴第三方Cookie追蹤用戶跨網站行為，藉此建立詳細的用戶畫像並進行精準的廣告投放。然而，隨著主要瀏覽器如Safari和Firefox已全面封鎖第三方Cookie，Chrome也在2025年完成了淘汰計劃，這使得行銷人員失去了重要的數據來源。Bonprix作為國際時尚零售商，深刻感受到這一變化帶來的挑戰。該公司資料隱私協調員Alexander Krull明確指出：「我們無法再利用人工智慧優化出價以提高投資回報率，也無法預測客戶終身價值。」這種訊號損失直接影響了Remarketing活動的精準度和效果。為應對這一挑戰，Bonprix採取了根本性的策略轉變，將資料收集重心轉向第一方數據，並透過伺服器端技術實現更安全的數據處理。

1.2 資料保護法規與行銷效果的平衡需求

在隱私法規日益嚴格的環境下，行銷人員面臨的最大挑戰是如何在合規前提下維持行銷效果。歐盟GDPR、加州消費者隱私法案（CCPA）等法規對個人數據收集與使用設定了嚴格限制，違規企業可能面臨高達全球營業額4%的巨額罰款。Bonprix的解決方案體現了這種平衡的藝術，該公司採用伺服器端Google Tag Manager（sGTM）進行網路測量，將GTM託管在自己的伺服器基礎架構上，而非直接從Google載入。這種技術選擇使Bonprix能夠實施額外的資料保護措施，如資料雜湊和安全事件監控，同時仍能收集有價值的行銷洞察。

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II、AI驅動的受眾定位技術發展

2.1 GA4與AI模型的預測性分析應用（以Bonprix為例）

Google Analytics 4（GA4）與AI模型的結合開創了預測性分析的新紀元，Bonprix的實施案例充分展示了這項技術的變革性潛能。這家線上時尚零售商與數位行銷代理商Trkkn及Google合作，在其自有網域上部署GA4，直接涵蓋十二個市場。這種部署方式的核心目的不在於傳統數據追蹤，而在於受眾群體的產生和活化。Bonprix資料推廣專家Alexander Krull解釋：「我們採用內部追蹤系統，是因為這樣可以將資料保留在公司內部，並透過合法利益使追蹤合法化。」這種策略轉變使Bonprix能夠在保護用戶隱私的同時，充分利用GA4的預測性分析功能。Trkkn數位分析顧問Alejandro Marruedo指出，GA4的優勢在於其與Google行銷工具生態系統的無縫整合，這使得企業能夠充分發揮Google的營銷潛力。

2.2 哈希電子郵件與多識別碼整合策略

在後Cookie時代，哈希電子郵件與多識別碼整合策略已成為Remarketing的核心技術。Bonprix的實施經驗顯示，單一識別碼系統已無法滿足當前行銷需求，必須結合多種識別碼才能建立穩健的用戶畫像。哈希電子郵件地址是這一策略的關鍵組成部分，它透過加密技術將原始電子郵件轉換為不可逆的唯一識別碼，既保護了用戶隱私，又維持了行銷效果。Bonprix的技術架構將哈希電子郵件與IP位址等識別碼相結合，創建了更全面的用戶識別系統。Krull坦言：「雖然可以創建目標群體並使用哈希處理的電子郵件地址，但可能性仍然有限。尤其是數據關聯，雖然困難，但對於數位行銷而言卻至關重要。」為解決這一挑戰，Bonprix採用了伺服器端Google Tag Manager（sGTM），該技術作為代理中介，能夠實施額外的資料保護措施，同時整合來自第三方標籤管理系統的產品數據。

III、跨產業AI行銷應用實證

3.1 金融科技業的Performance Max應用（富途控股）

金融科技行業正引領Remarketing的創新浪潮，富途控股旗下線上交易平台Moomoo的案例展示了Performance Max的強大效能。這家金融科技公司利用Search和Performance Max的組合策略，成功在澳洲、日本、馬來西亞和新加坡等市場擴展業務。富途控股全球付費媒體負責人唐海怡表示：「Google人工智慧工具，特別是Performance Max，使我們能夠有效地觸達受眾，推動應用安裝，並在各種設備上提供無縫的用戶體驗。」Moomoo的營銷策略核心在於廣泛匹配與精準定位的結合，透過捕捉高意向搜尋字詞（如股票代碼），並利用Performance Max在Google全渠道（包括YouTube和Gmail）尋找高轉換潛力用戶。這種AI驅動的方法使Moomoo能夠覆蓋從首次投資者到尋求更換平台的成熟用戶等各類受眾。此外，Moomoo還利用廣告資料中心進行受眾分析，識別客戶需求並提供相關優惠，深化客戶關係。

3.2 旅遊平台多語言廣告生成效益（Klook案例）

全球旅遊平台Klook的案例展示了AI在多語言廣告生成方面的革命性影響。面對需以14種語言觸達全球客戶的挑戰，Klook採用了Google AI驅動的文字廣告生成器工具，快速產生數千條本地化廣告內容。Klook SEM副總監Arjun Saksena指出：「人工智慧驅動的文字廣告產生器的表現非常出色，我們正在與Google合作，將其擴展到更多語言。」這項技術不僅解決了內容創作的規模化難題，還將Klook的廣告強度提升了50%，達到「良好」或更高等級。此外，Klook採用自適應搜尋廣告（一種Google AI驅動的解決方案），投放與客戶搜尋字詞高度匹配的優化廣告，最終實現轉換率提升115%的驚人成效。Klook的策略核心在於持續更新廣告素材以反映變化的旅行趨勢，並透過AI實現內容的即時本地化。

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IV、Topkee的Remarketing廣告服務

Topkee提供的Remarketing廣告服務是基於Google再營銷策略的專業解決方案，旨在幫助企業最大化廣告投資回報率並提升品牌影響力。透過精準的受眾定位與數據驅動的優化策略，Topkee協助客戶實現更高轉換率與品牌曝光度。

在提升廣告回報率方面，Topkee運用Google再營銷技術，將廣告精準投放給曾對產品或服務表現興趣的用戶。這種策略不僅能提高廣告轉化效率，更能有效降低無效曝光成本。透過反覆觸及潛在客戶，品牌曝光度得以顯著提升，強化消費者的品牌認知與記憶度。對於曾訪問網站但未完成交易的用戶，Topkee透過針對性廣告內容設計，如限時優惠或產品提醒，有效促使這類高意向用戶返回網站完成轉換。

Topkee的技術實現層面包含三大核心模組：首先，透過TAG/GTM工具為客戶網站部署全域追蹤代碼，自動收集用戶行為數據並建立客群標籤。此技術能無縫整合Google標籤系統，支援多維度轉換數據追蹤與回傳，為後續精準投放奠定基礎。其次，系統會自動生成基礎客群（如「所有訪客」或「放棄購物車用戶」），同時支援客戶自定義客群規則，例如根據特定頁面瀏覽行為或表單提交動作劃分用戶群體。此外，Topkee還提供客戶數據上傳功能，可將既有客戶名單（如電子郵件列表）與Google用戶資料匹配，實現跨平台再營銷觸達。

在營銷活動執行階段，Topkee結合AI技術與人工創意團隊，針對不同客群特徵設計差異化廣告策略。例如對棄購客群推送折扣碼刺激轉化，對已購買客戶則推薦相關配件提升客單價。當特定客群規模不足時，系統會自動啟用類似受眾擴展功能，透過機器學習尋找與現有高價值客群特徵匹配的新用戶，有效擴大優質流量來源。

數據分析與優化是Topkee服務的關鍵優勢，其獨家TTO數據追蹤系統提供實時廣告效能監測，包含曝光、點擊、轉換等核心指標。專業顧問團隊會定期分析歸因報告，釐清各渠道貢獻度，並根據KPI達成狀況提出具體優化建議。例如調整出價策略、修改受眾條件或優化著陸頁體驗，確保每一分廣告預算都產生可衡量的商業價值。這種「數據-執行-驗證」的閉環優化模式，使客戶能持續提升再營銷廣告的投資回報率。

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結語

隨著第三方Cookie時代的終結，AI驅動的Remarketing技術已成為企業不可或缺的競爭優勢。從Bonprix的GA4預測模型到富途控股的Performance Max應用，這些案例共同揭示了一個核心趨勢：未來成功的行銷策略必須建立在第一方數據、AI分析和隱私合規的三角基礎上。Klook多語言廣告生成與Airwallex需求創造策略更證明，AI不僅能解決技術限制，還能開創全新的市場機會。對於希望在全球市場保持競爭力的企業而言，現在正是重新評估數據策略、投資AI行銷技術的關鍵時刻。我們建議有需要的讀者進一步諮詢專業顧問，量身打造符合企業需求的AI驅動行銷框架，把握後Cookie時代的無限商機。