您準備好用AI驅動Google搜尋廣告變革了嗎？
2025年將見證人工智慧技術與數位行銷的深度整合，根據Google最新統計，「人工智慧」相關的搜尋熱度較去年激增三倍，尤其「AI搜尋廣告」已躍升為行銷領域最炙手可熱的議題。Google台灣分公司負責人Tina Lin強調，當前正是人工智慧發展的黃金時期，這項技術不僅重塑了用戶的搜尋模式，更徹底革新了廣告投放的核心機制。作為以「AI為核心」的科技巨擘，Google已成功輔導多家企業導入智能解決方案，包括與台灣衛生福利部共同開發的慢性病AI預警系統，以及最新推出的「以圖搜尋」功能，充分展現人工智慧在搜尋服務的創新應用。從實務成效來看，知名運動品牌Vans透過廣告架構優化與智能投放策略，將傳統關鍵字轉化為語意導向的搜尋模式，配合動態廣告與自動化競價工具，最終在義大利市場創下線上訂單量年增1.3倍、營收成長近兩倍的驚人紀錄。
本文將剖析Gemini模型引領的自然語言搜尋變革、Z世代偏好的視覺化搜尋趨勢，以及Vans成功案例背後的現代化搜尋策略，協助行銷從業者掌握AI驅動的廣告新典範。Google台灣暨香港市場策略總監Oscar Liu特別指出，人工智慧是行銷人員的得力助手而非替代品，企業必須從策略佈局、人才培育到技術工具進行全方位升級，方能充分釋放AI在受眾鎖定、內容創作與數據解讀等方面的強大潛能。
一、AI驅動的Google搜尋廣告變革
1.自然語言搜尋崛起：解析Gemini模型如何理解複雜意圖
Google最新發佈的Gemini模型標誌著搜尋技術進入全新紀元，其突破性在於能夠理解長達數百字的複雜查詢意圖。根據Google內部數據顯示，AI Overviews功能已擴展至200多個國家，擁有超過15億月度活躍用戶，證明這種自然語言處理技術已被廣泛接受。傳統搜尋引擎依賴關鍵字匹配，而Gemini則透過深度學習分析查詢背後的語境、情感和真實需求，特別值得注意的是，在美國和印度等核心市場，這類複雜查詢的數量正以超過10%的速度增長。Google Lens功能的年增長率達65%，今年視覺搜尋量已突破1000億次，其中五分之一具有明確商業意圖，顯示多模態搜尋已成為新常態。這種理解能力的躍升，使得Google搜尋廣告的投放精準度大幅提高，採用AI Max的搜尋廣告系列相較傳統匹配方式，轉換次數最高可增加27%，同時保持相似的每次轉換成本。這意味著廣告主可以更有效地觸及真正有需求的潛在客戶，而非僅是匹配關鍵字的隨機瀏覽者。
2.語義搜尋取代關鍵字匹配：以「長途飛行防皺西裝」為例
語義搜尋的興起徹底改變了傳統關鍵字廣告的遊戲規則。Google數據證實，現代搜尋策略已從句法匹配（如「Vans女士滑板鞋」）進化到語義理解（如「Vans鞋」），這種轉變使廣告主能用更少關鍵字覆蓋更多查詢意圖。以「長途飛行防皺西裝」為例，系統會自動關聯「商務旅行服裝保養」、「飛機上如何保持西裝平整」等相關查詢，大幅降低關鍵字管理的複雜度。Vans的實證案例顯示，在將關鍵字組數減少16倍後，反而創造出195%的銷售成長，ROI提升52%，證明語義搜尋時代「少即是多」的新哲學。這項變革特別有利於B2B和高端消費品等決策週期長的產業，因為Gemini能夠解析如「比較A品牌和B品牌工業用3D打印機的後期維護成本」等專業查詢，幫助廣告主觸及高意向客戶。Google的「Power Pack」解決方案整合了Performance Max、Demand Gen等AI驅動工具，使廣告主能自動化調整出價策略，根據用戶位置、過往搜尋等訊號預測轉換機率，實現更精準的投放效果。
二、Z世代搜尋行為與廣告策略
1.數據洞察：18-24歲用戶日均搜尋量最高
Google最新研究顯示，Z世代（18-24歲）的日均搜尋量高居各年齡層之首，其搜尋頻率較其他世代高出30%。這群數位原住民將搜尋引擎視為「外部大腦」，從日常決策到重大消費行為都高度依賴搜尋。值得注意的是，Z世代的搜尋模式呈現「碎片化但深入」的特質，他們會在短時間內進行多次相關搜尋，透過不同角度驗證資訊。這種行為模式要求廣告主必須建立完整的內容生態系，並運用Responsive Search Ads等工具自動組合最相關的廣告訊息。Google數據指出，全球每年搜尋量超過五兆次，其中Z世代是推動搜尋成長的主力。這群用戶更傾向使用自然語言進行搜尋，例如「2024最佳無線耳機」或「AirPods Pro2降噪效果比較」，而非傳統的關鍵字片段。為有效觸及這群用戶，廣告主需優化關鍵字策略，整合語義搜尋技術，並透過Google搜尋廣告活動動態匹配用戶意圖。根據Google內部測試，採用AI驅動的Google搜尋廣告能提升27%轉換率，證明AI技術在捕捉Z世代多面向需求上的優勢。
2.視覺化搜尋應用：Google Lens年增65%的實戰案例
視覺搜尋正以驚人速度成長，Google Lens年使用量增長達65%，累計突破1000億次搜尋，其中20%具有明確商業意圖。這股趨勢在時尚與家居產業尤其顯著，用戶會直接拍攝街頭路人的穿搭或雜誌上的家具，透過圖像搜尋尋找購買管道。Google的視覺搜尋技術已進化至「圈選搜尋」功能，目前在全球超過2.5億台Android裝置上推出，讓用戶能直接圈選螢幕內容進行搜尋。數據顯示，Z世代中有10%的搜尋是透過此方式發起。為因應此趨勢，廣告主需強化產品圖像的標準化與優化，包括多角度拍攝、背景純淨度及圖像中產品的比例等細節。Google建議品牌建立視覺DNA資料庫，確保系統能準確匹配不同角度的商品圖像至正確頁面。此外，整合視覺搜尋的廣告活動能創造新的接觸點，例如在AI Overviews中投放相關商品廣告，進一步提升轉換機會。
3.簡化廣告結構成效：Vans轉換率提升134%關鍵
Vans的廣告改革案例展現了「簡化即增效」的現代搜尋策略。面對歐洲市場競爭，Vans與iProspect合作將廣告組數量減少16倍，關鍵字組數降低5倍，卻創造134%轉換率成長與52%的ROI提升。這背後的關鍵在於採用語義關鍵字取代傳統句法關鍵字，例如以「Vans鞋」涵蓋「Vans女士滑板鞋」等長尾詞，讓系統更有效捕捉用戶意圖。Vans的策略包含三大重點：首先，合併相似意圖的關鍵字，捨棄無效流量細分；其次，全面採用Responsive Search Ads，讓系統自動組合最佳廣告文案；最後，導入智慧出價策略，利用AI實時調整競價。這套方法特別適合產品線複雜的零售業者，不僅降低管理負擔，更能提升整體效能。數據顯示，簡化結構的廣告活動能讓機器學習更快速識別高價值訊號，證明在AI時代，過度細分反而可能阻礙系統學習效率。
三、現代搜尋(Modern Search)實戰指南
1.簡化策略核心：減少關鍵字組數與自動出價結合
現代搜尋策略的核心在於「策略性簡化」，這與傳統關鍵字廣告追求極致細分的思維截然不同。Topkee的Google搜尋廣告服務正是基於這一理念，透過專業的關鍵字研究與廣告優化，幫助企業提升廣告投資報酬率。實務操作上，廣告主應先透過搜尋詞報告分析真實用戶查詢模式，將語義相近的關鍵字合併為同一組。接著，需搭配自動出價策略如目標ROI或最大化轉換，讓Google AI能自由調配預算。根據Google內部數據，採用自動出價策略的廣告主平均降低30%管理工時，同時提升25%轉換量。關鍵在於信任AI系統的學習能力，不再微觀管理每個關鍵字的出價，而是設定清晰的商業目標，讓演算法在更大數據池中尋找最佳解。Topkee的廣告報告分析服務可提供週期性的關鍵字報告與轉化報告，協助企業監控廣告成效，並根據數據調整投放策略。這種方法特別適合預算有限的中小企業，能快速達到不錯的投放效果，而無需組建龐大的廣告優化團隊。
2.成功案例拆解：Vans廣告組減16倍反增195%銷售
深入分析Vans的轉型案例，可發現其成功非偶然，而是系統性重構的結果。面對疫情封鎖期間實體店關閉的壓力，Vans的EMEA數位團隊決定賭注式地簡化廣告結構，將原本數百個廣告組合併為核心幾類：品牌詞、產品類別詞（如「滑板鞋」）、場景詞（如「街頭穿搭」）等。這種簡化帶來三大優勢：首先，數據累積速度加快，AI能更快識別高價值用戶；其次，廣告相關性分數提升，因單一廣告組能覆蓋更廣泛但語義相近的查詢；最後，管理效率大幅提高，團隊能專注於策略而非日常優化。值得注意的是，Vans同時強化廣告文案的行動呼籲，如「探索最新系列」等，引導用戶進入轉換漏斗。Topkee的文字創意製作服務同樣強調廣告內容的吸引力，透過AI技術批量生成精準的廣告標題與說明，並結合客戶跟蹤設置，讓企業能清晰掌握廣告成效。這案例證明，在AI驅動的廣告環境中，組織勇氣與策略清晰度往往比技術本身更具決定性。Topkee的一站式SEM搜尋廣告服務，從關鍵字研究到廣告優化，都能協助企業實現類似的成功轉型。
四、數據驅動的廣告決策
1.顧客價值分層：預測型AI標籤系統建置
在AI時代，顧客分層已從靜態 demographic 分類進化為動態價值預測。先進的標籤系統會整合多方數據源—包括搜尋查詢類型（資訊型vs交易型）、點擊模式（快速瀏覽vs深度閱讀）、以及跨裝置行為，透過預測型AI為每位用戶生成實時價值評分。例如，某位搜尋「專業攝影技巧」後又查詢「全片幅相機評比」的用戶，可能被標記為「高價值攝影器材潛在買家」，觸發更高競價與專屬廣告文案。實務上，建議廣告主建立三層標籤架構：基礎層（人口統計與興趣）、行為層（搜尋與點擊模式）、預測層（購買可能性與價值區間）。Google搜尋廣告的案例顯示，採用此架構的電子商務客戶能將高價值用戶獲取成本降低40%，同時提高這類用戶的轉換率達65%。關鍵在於定期驗證與調整標籤定義，確保AI模型持續學習最新的市場訊號。
2.跨渠道投放策略：搜尋意圖與商品利潤矩陣
最大化廣告投資回報需要精密的渠道分配策略，而AI驅動的利潤矩陣分析提供了科學化方法。這套系統會將每項產品依利潤率與購買週期分類，並匹配最適合的廣告渠道組合。例如，高利潤但長決策週期的產品（如商用3D印表機）適合搭配搜尋廣告與YouTube深度講解影片；而低利潤但衝動購買的商品（如時尚配件）則可側重Performance Max與社交廣告。Google搜尋廣告的跨渠道歸因模型顯示，合理分配預算的廣告主可提升整體ROI達60%。實務操作上，建議每月進行「商品-渠道」配對分析，利用熱力圖視覺化各組合的效能，並動態調整預算流向。特別值得注意的是搜尋廣告在「最後一哩」的關鍵角色—即使主要投放其他渠道，保留搜尋廣告預算來捕捉品牌詞與高意向查詢，往往能顯著提高整體轉換率。
結語
AI 技術正以飛快的節奏顛覆 Google搜索廣告的運作邏輯。從 Gemini 模型在自然語言理解上的重大突破，到 AI Overviews 功能開拓出 15 億用戶的全新互動場景，再到預測型廣告對消費需求的前瞻性捕捉，每一次技術革新都在重新定義行銷的邊界。這場變革不只是技術層面的迭代，更是行銷理念的徹底革新 —— 品牌需要從傳統的「關鍵詞優化」思維，轉向經營「用戶意圖生態」的新策略。Vans 等行業領先品牌的實踐表明，主動採用簡化流程與 AI 自動化方案的企業，能夠實現營銷效果與運營效率的雙重提升。在 AI 驅動的新時代，行銷人員的核心競爭力不再局限於過往經驗，而是敢於創新的實驗精神，以及快速學習新技術的靈活適應能力。如果您希望將這些前沿洞察轉化為可落地的廣告策略，歡迎聯繫 Topkee 的專業顧問團隊。我們將為您提供定制化的 AI 廣告轉型評估，並規劃切實可行的升級路線圖，助力品牌在數字行銷的浪潮中搶佔先機。
附錄
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