AI驅動Remarketing全攻略：從素材生成到成效優化的5大關鍵步驟

2025年Google I/O大會推出100項AI創新，引領行銷科技變革。生成式AI工具如Veo 3視頻生成系統與Imagen 4圖像模型問世，可依用戶行為數據即時調整、自動生成高品質視覺內容，破解個人化行銷難題。面對全球每日超15%新字詞搜尋、第三方 Cookie 退場，以及台灣消費者購物平均利用7-12個資訊管道的挑戰，生成式AI快速產出多元素材並動態優化的能力尤為關鍵。三得利健益案例顯示，AI驅動衡量可提升行銷投資報酬率，標誌著行銷策略正邁向動態優化的全新时代。

一、Google生成式工具的核心功能解析

Google最新推出的生成式AI工具組為行銷人員提供三層級解決方案，徹底改變數位廣告素材的生產方式。在基礎層面，Auto-Generated Video Ads功能可自動偵測品牌現有資產（如產品圖片、文案等），智能組合成高轉換率的影片廣告，解決中小企業缺乏專業影音製作能力的痛點。進階工具如Trim Video與Voiceover賦予行銷人員更精細的控制權，能將長影片智能剪輯為適合Shorts平台的短影音，並透過AI語音合成技術添加多語言配音，Sony實測顯示配音版本廣告回憶度提升25%。最具革命性的是從零創造素材的生成式AI解決方案，廣告主僅需提供產品網址或簡短描述，系統便能產出經廣告數據訓練優化的素材組合，且當廣告強度（Ads Strength）達到Excellent等級時，平均轉換率可提升6%。這些工具還支援高度品牌定制化，允許輸入品牌色碼、字體等識別元素，確保AI生成內容符合視覺規範。值得注意的是，所有生成素材的智慧財產權完全歸廣告主所有，可自由運用於各數位管道，實現真正的跨平台內容協同。

二、實戰應用案例：跨產業成功模式

不同產業領導者已透過Google AI工具打造出各具特色的成功模式。德國時尚電商Bonprix採用隱私至上的Remarketing策略，透過伺服器端標籤管理系統(sGTM)在第一方數據環境中建立預測模型，使測量購買量提升5%同時完全合規。在健康食品領域，三得利健益與Mutinex合作開發的全通路MMM模型揭示驚人發現：YouTube與搜尋廣告組合產生的長期價值被傳統評估方法嚴重低估，其「廣告存量」效應能持續推升轉換率遠超過投放期間。韓國電商巨頭Coupang則展示雙廣告活動組合的威力，透過需求開發廣告(Demand Gen)擴充漏斗頂部觸及，再將互動用戶導入最高成效廣告(Performance Max)，整體轉換次數增加14%。這些案例共同證明，AI驅動的Remarketing已超越單純的素材優化，進化為整合數據策略、受眾洞察與內容生成的系統工程。美國Sony運用AI優化版位適配功能，使Shorts廣告點擊成本較其他平台降低87%，顯示垂直整合的AI工具能釋放跨平台協同效應。

三、技術整合與數據架構關鍵

建構AI驅動的Remarketing系統需要穩健的技術架構支持。Bonprix的轉型案例揭示關鍵三步驟：首先將Google Analytics 4部署在自有網域實現數據主權，再透過BigQuery建立客戶終身價值等預測模型，最後運用伺服器端標籤管理(sGTM)作為數據代理層，有效過濾敏感資訊同時豐富行為數據。這種架構使行銷團隊能在隱私合規前提下，結合第一方數據與Lookalike受眾擴展技術，即使在第三方Cookie限制下仍維持精準定向能力。Google雲端平台的客戶數據平台(CDP)整合功能，允許Bonprix將GA4數據與CRM系統連結，開發出複雜的購買機率算法。技術堆疊的選擇也直接影響模型效能，火星生技案例顯示，當採用「階段媒體策略」並將預算向上層漏斗傾斜時，新客增長率達90%，證明數據架構需與行銷漏斗策略高度協同。Pixel 8上市活動則展示如何透過MMC架構(媒體、衡量、創意)將第一方數據轉化為Remarketing動力，使廣告點擊率達到產業基準2.5倍。

Topkee的TTO數據追踪系統在技術架構中至關重要，它能透過自動化埋點進行數據收集，為預測模型提供高品質輸入數據。此外，Topkee的WEBER系統可用於精準標籤管理，其自動化客群分群功能，能助力企業將第一方數據高效轉化為再行銷的行動力。

四、成效衡量與優化策略

AI時代的成效衡量已從單點轉換追蹤進化為全漏斗價值評估。三得利健益放棄傳統CPNO（單次新訂單成本）指標，改採MMM模型量化各通路對銷售的長期影響，發現品牌廣告對穩定基礎銷售量的關鍵作用被嚴重低估。素材層面的Ads Strength指標與轉換率存在明確正相關，當優化至Excellent等級時可帶來6%轉換提升。YouTube Shorts廣告憑藉其原生互動設計創造卓越成效，72%台灣觀眾表示會因此增加品牌考慮度，而可滑動至產品頁的創新格式更縮短轉換路徑。火星生技案例顯示，行銷漏斗各階段需設定差異化KPI：上層聚焦新客獲取成本與品牌召回率、中層考量考慮度提升幅度、下層則優化直接轉換率與ROAS。Coupang的雙活動策略證明，當需求開發廣告專注「加入購物車」訊號而最高成效廣告鎖定「購買」轉換時，AI系統能更有效學習受眾意圖梯度，實現漏斗無縫接軌。這些案例共同指向一個結論：AI驅動的Remarketing成效評估必須是多元、動態且與商業目標深度連結的系統。

Topkee提供從數據收集到效果追蹤的完整解決方案。其廣告報告分析系統，能進行歸因分析與多維度數據可視化，助行銷團隊評估渠道貢獻度。AI創意優化工具可提升素材等級，動態創意優化服務能針對新型廣告格式生成最佳化版本，還具備自動客群擴展功能。

五、未來發展與實戰建議

AI再行銷技術正朝著更深度整合方向發展。Google Meridian開源MMM工具的推出，預示著品牌建立與績效行銷的界限將進一步模糊，如同三得利健益案例所示，長期品牌投資對短期轉換的貢獻可被精確量化。跨境營運企業需注意生成式AI的本地化適應，包括語言變體處理和文化符號識別，Google的AI概覽功能已能支持200個國家地區的在地化呈現。對行銷人員而言，技能轉型迫在眉睫，需同時掌握提示工程(Prompt Engineering)、數據解讀與倫理合規能力，Google數位人才探索計劃新增的AI行銷學程正是為此需求設計。實務操作上，建議從「AI助手」角色起步，先應用Auto-Generated Video Ads等低門檻工具，逐步過渡到自建預測模型的成熟階段。Pixel 8案例顯示，當AI工具與MMC架構結合時，季度銷售成長率可達50%，證明系統性思維比單點技術應用更能釋放AI潛能。隨著Project Astra等通用AI助理發展，未來Remarketing可能進化為即時情境適配的「動態對話」模式，為行銷人開創全新可能性。

結語

AI驅動的Remarketing已從概念驗證進入規模化應用階段，從Bonprix的隱私合規架構到Coupang的雙活動策略，領先企業正建立全新競爭門檻。這場革命不僅關乎技術升級，更是行銷思維的典範轉移—從靜態計劃轉向持續學習的智能系統。隨著Google生成式AI工具的不斷進化，行銷人員得以將重複性工作交給AI，更專注於策略創新與消費者洞察。在消費者行為日趨複雜的環境下，唯有擁抱AI驅動的Remarketing方法，才能在數據隱私與個人化體驗間取得平衡，實現可持續的業務增長。如您需要進一步評估AI再行銷策略如何應用於您的業務，建議諮詢Topkee的專業顧問團隊。