每個人都應該了解的AI驅動SEM自動化策略
在數位行銷領域，一場由人工智慧主導的革命正以前所未有的速度重塑SEM產業格局。根據Google最新數據，每天有15%的搜尋查詢是全新的，這為企業創造了無限機會，也帶來了巨大挑戰。領先企業如瑞士線上書商Ex Libris、美妝巨頭絲芙蘭和印度保險公司HDFC ERGO已率先擁抱AI驅動的SEM解決方案，並取得驚人成果：Ex Libris實現8%轉換成本降低，絲芙蘭廣告群組減少85%同時提升42%轉換率，HDFC ERGO更創下49%成長。這些成功案例不僅驗證了AI技術的強大效能，更預示著SEM產業即將迎來的全自動化未來。
一、SEM自動化革命：從案例解析AI驅動的未來趨勢
AI技術正以驚人速度重塑產業格局，徹底改變行銷人員觸達客戶與發展業務的方式。過去，行銷人員透過精細控制廣告系列各個環節來提升效果，從關鍵字匹配到廣告素材設計，再到手動設定每次查詢的出價。然而，這種傳統做法在AI時代已顯得效率低下。Google人工智慧的創新使自動競價成為新標準，過度細分的廣告結構反而限制了AI效能的發揮。HDFC ERGO的案例完美詮釋了這一轉變，該公司透過目標出價和廣泛匹配關鍵字的組合，在九週內實現49%的成長和84%營收提升。這證明在當今領域，競爭的關鍵不在於與AI對抗，而在於如何比其他行銷人員更有效地運用AI。絲芙蘭的轉型同樣令人印象深刻，該公司簡化85%廣告群組的同時，平均訂單價值提升6%，廣告支出回報率增長13%。這些案例共同指向一個明確趨勢：SEM未來屬於那些能夠巧妙結合AI自動化與人類策略思維的企業。
二、成效最大化廣告(PMax)的實戰應用策略
成效最大化廣告(PMax)代表著自動化的最前沿，瑞士書商Ex Libris的成功案例為我們提供了寶貴啟示。該公司原本已成功運用動態搜尋廣告(DSA)自動連結搜尋查詢與產品，但為追求更高效率，決定測試PMax廣告。關鍵差異在於：DSA僅限於Google搜尋，而PMax橫跨搜尋、展示廣告網路、YouTube、Gmail和Discover等所有Google管道。Ex Libris採取謹慎的迭代方法，先將五個DSA廣告轉換為PMax，並與代理商Dept和Google密切合作監控效果。結果令人驚艷：每次轉換成本降低8%，廣告支出回報率顯著提升。這一成功促使Ex Libris將更多預算轉向PMax，並將簡化後的廣告結構應用於整個搜尋廣告系列。PMax的優勢在於其全管道覆蓋和AI驅動的自動優化，這為行銷團隊騰出寶貴時間，使其能專注於策略規劃與新機會探索。Ex Libris效果行銷經理Daniel Haddad總結道：「PMax不僅提高了效率，更展示了全面優化行銷活動的新方法。」
三、帳戶結構簡化的科學方法
絲芙蘭的轉型案例揭示了簡化帳戶結構對AI驅動)的重要性。這家美妝巨頭原本面臨基於龐大產品線的複雜搜尋帳戶結構，嚴重阻礙其在英國市場達成銷售目標。關鍵突破在於認識到「過度細分」已從最佳實踐轉變為AI效能的阻礙。絲芙蘭團隊採取大膽舉措，將廣告系列總數減少85%，同時保留廣泛匹配和基於價值的智慧出價這兩大AI基礎。
這種簡化策略帶來顯著成效：轉換率提升42%，平均訂單價值增長6%，廣告支出回報率提高13%。成功的簡化需要專業的數據處理與主題化廣告群組建構能力。Topkee的SEM服務體系完美契合此需求，從關鍵字研究到廣告創意製作均採用數據驅動方法：首先透過專業工具分析企業產品與競爭對手，提煉核心關鍵字並持續擴展詞庫；其次運用AI技術批量生成主題化廣告群組，確保標題、說明與著陸頁內容高度協同。這種「數據集中化+主題精準化」的操作模式，與Google提出的ABC原則（整合數據、主題化群組、精簡廣告活動）深度吻合。當廣告效力達到「良好」以上評級時，即驗證了Topkee在關鍵字關聯度與著陸頁匹配度的專業把控——其獨特的「AI+人工」雙重優化機制，配合週期性提供的關鍵字報告與轉化追蹤數據，能持續維持廣告群組與商業目標的動態校準，這種系統化方法正是實現高效簡化的核心所在。
四、智慧出價技術的進階應用
HDFC ERGO的實驗為智慧出價技術提供了極具說服力的實證。這家印度保險領導品牌面臨搜尋查詢量下降和客戶獲取成本上升的雙重挑戰，決定測試完全由AI驅動的搜尋廣告解決方案。實驗分兩階段：首先比較目標ROAS出價與傳統目標CPA出價的效果；隨後在測試組加入廣泛匹配關鍵字作為唯一匹配類型。九週測試結果超乎預期：ROAS成長49%，營收增長84%。
自適應搜尋廣告的動態優化機制確保廣告始終保持高度相關性，進一步提升活動成效。HDFC ERGO數位業務部主管Somesh Surana表示，這些AI驅動的策略幫助他們吸引能帶來更高收入和ROAS的客戶，公司已計劃將成功經驗擴展至更多保險產品線。這案例清楚顯示，在當今快速變化的市場中，智慧出價技術已成為保持競爭力的關鍵。
五、數據驅動的SEM決策框架
建立堅實的數據基礎是AI驅動SEM成功的核心。HDFC ERGO、絲芙蘭和Ex Libris的成功案例都強調了準確轉換追蹤和數據整合的重要性。對AI系統而言，數據就如同人類的感官輸入，必須清晰、一致且具有代表性。多管道數據整合技巧尤為關鍵，因為消費者旅程已變得高度碎片化。企業需要建立能捕捉各接觸點互動的系統，並將這些數據轉化為AI可理解的訊號。在模型訓練階段，選擇正確的關鍵指標至關重要：轉換價值、客戶終身價值等高階指標往往比點擊率等表面指標更能引導AI達成商業目標。絲芙蘭的案例特別展示了如何透過數據識別表現不佳的小型廣告系列，並進行合理整合。值得注意的是，數據品質遠比數量重要，過多噪音數據反而會干擾AI學習。定期審查數據收集方法和指標定義，確保它們與當前業務目標保持一致，這是維持效能的基本要求。
六、產業別SEM解決方案設計
不同產業需要量身定製的SEM解決方案，三大案例提供了鮮明對比。HDFC ERGO代表保險業高轉換率策略，其成功關鍵在於目標出價與廣泛匹配關鍵字的組合，特別適合產品複雜、客戶決策週期長的產業。絲芙蘭則展示了零售業訂單價值提升法，透過極簡帳戶結構和主題化廣告群組，同時提升轉換率和平均訂單價值，這對品類繁多的零售商特別有效。Ex Libris則提供文化產業跨平台佈局範本，利用PMax的全管道覆蓋能力，將書籍、音樂、電影等多元內容精準推送給目標受眾。有趣的是，這三種模式都共享一個核心原則：為AI提供足夠數據和明確目標，同時給予充分自主空間進行優化。產業差異主要體現在KPI重點、零售業重AOV、文化產業重CPA）和廣告結構複雜度上。
以Topkee的SEM廣告服務為例，其透過關鍵字研究、廣告創意製作和客戶跟蹤設置等環節，系統性地收集數據並設定明確的轉化目標，同時運用AI技術進行廣告投放優化。該公司提供的週期性廣告報告分析，包括關鍵字報告、轉化報告和ROI報告，正是數據驅動決策的具體實踐。企業在借鑑這些模式時，應根據自身產品特性和客戶旅程進行調整，例如Topkee會根據不同行業特性，在廣告著陸頁製作和網站評估等環節採取差異化策略，以確保廣告內容與業務目標的高度契合。
結語
AI驅動的SEM自動化已不再是未來趨勢，而是當下競爭的必要策略。隨著隱私規範日益嚴格和消費者行為持續演變，擁抱AI驅動的解決方案將成為企業保持競爭力的關鍵。我們鼓勵讀者根據自身產業特性，參考成功案例制定轉型策略。如需進一步協助，歡迎聯繫Topkee專業顧問，為您的企業量身打造AI驅動的行銷解決方案。
附錄
