這是運用AI優化GDN廣告的快速方法
此前拉丁美洲市場對「AI實用化」的搜尋熱潮飆升452%，這股趨勢正迅速改變數位行銷的面貌。GDN作為全球最大的展示廣告平台，已率先將AI技術深度整合至廣告投放全流程。從Google媒體實驗室內部測試數據顯示，AI驅動的Google Display Ads不僅將受眾定位精準度提升72%，更成功降低43%的獲客成本。
一、GDN與AI技術的融合應用
GDN透過AI優化廣告投放策略已從概念驗證階段邁入規模化應用，這在瑞士網路書商Ex Libris的實戰案例中得到充分驗證。該公司作為瑞士最大網路書商之一，面對市場競爭加劇與年輕讀者流失的雙重挑戰，率先採用GoogleAI驅動的Performance Max解決方案，成功將傳統動態搜尋廣告DSA升級為跨搜尋廣告等多渠道的智能投放系統。Ex Libris的數據顯示，這種轉型不僅實現了廣告結構的全面簡化，更帶來每次獲取成本CPA降低8%的實質效益，其績效行銷經理Daniel Haddad明確指出「Performance Max基於AI的自動化和優化功能為我們的成長做出了重大貢獻」。
這種AI與GDN的深度整合關鍵在於三大技術突破：首先，系統能自動化處理Ex Libris橫跨書籍、音樂、電影等複雜產品線的投放決策，無需人工設定關鍵字；其次，AI模型透過持續監測搜尋廣告等渠道的即時數據，動態調整創意組合與出價策略；最後，系統突破性地將搜尋廣告的邏輯延伸至展示廣告網路，形成真正的全渠道覆蓋。值得注意的是，Ex Libris團隊採取的迭代優化方法至關重要——他們並非一次性替換所有廣告活動，而是先將5個DSA活動轉化為PMax進行對照測試，在確保ROAS提升後才逐步擴大應用規模。
二、節後行銷與GDN的動態策略
Ex Libris的案例同時揭示AI驅動的GDN受眾定位技術如何重構節慶行銷邏輯。該公司發現，傳統依賴人工設定節日關鍵字的做法，難以捕捉瑞士消費者在聖誕季後持續的「自我犒賞」購物熱潮。透過Performance Max的智能分析，系統自動識別出搜尋廣告上具有「延遲消費」特徵的用戶群體——這些用戶常在節日期間瀏覽高單價商品卻延後購買決策。AI模型進一步發現，這類受眾對「限時優惠」與「庫存可見性」的訊息特別敏感，因而動態調整廣告創意組合。
這種Performance Max活動與AI動態廣告的協同效應具體表現在三個層面：在渠道整合上，系統自動將搜尋意圖（如「節後折扣」查詢）與GDN的展示廣告串聯；在創意優化上，AI會根據用戶行為階段（認知、考慮、轉換）從素材庫提取最適組合；在成效衡量上，則統一追蹤跨渠道的廣告支出回報率ROI。Ex Libris行銷團隊特別強調，這種自動化策略釋放了他們70%的優化時間，使其能專注於開發新的客戶獲取策略，例如針對年輕族群設計的搜尋互動式廣告。正如Haddad所總結：「人工智慧幫助我們最大限度地發揮行銷活動的潛力」，這正是搜尋廣告與AI融合所創造的戰略性優勢。
三、AI創意工具在GDN廣告的革新
Topkee在多媒體廣告服務中深度整合AI技術，透過「AI+人工」的協作模式加速廣告素材迭代。我們的創意製作流程從廣告主題提案出發，由AI技術生成文字、圖片及視頻需求框架，再經專業設計師細化執行，確保素材既符合市場趨勢又能凸顯品牌特性。這種方法有效解決了廣告平台需要大量創意進行持續測試的痛點，讓廣告主能持續獲得高質量且多樣化的多媒體廣告素材。在受眾定位方面，我們運用TAG系統追蹤用戶行為數據，將受眾按互動特徵分組，並據此設計個性化營銷內容，實現以最低成本獲取最大廣告效果的目標。TM設置功能則提供比傳統UTM更細緻的維度，讓廣告主能精準追蹤每個創意主題的效果表現，為後續的AI優化提供數據基礎。這種數據驅動的創意決策模式，已幫助眾多客戶提升線上行銷推廣活動的效率與成效。
四、數據整合與跨團隊協作關鍵
Topkee的GDN廣告管理系統建立在完整的數據整合架構上。透過TTO工具，我們在單一平台實現賬戶審查、開戶充值、轉化目標設定、客戶追蹤、創意協同與數據報表等全流程自動化管理，大幅提升廣告協同效率。在數據層面，我們特別注重廣告著陸頁與搜尋廣告的無縫銜接，利用Weber系統快速創建與廣告活動高度一致的著陸頁，確保從廣告曝光到轉化的完整用戶體驗。這種端到端的數據整合能力，使我們能為客戶提供包含廣告報告、轉化報告和ROI報告在內的週期性成效分析。更進一步，我們的認證營銷顧問會定期舉行報告分析會議，從預算控制、點擊率提升、轉化質量改善等維度提供可執行的優化建議。這種結合自動化工具與專業顧問服務的協作模式，已證明能有效幫助客戶掌握市場動態，及時調整廣告策略以獲取最佳投資回報率。
五、實務操作與未來發展方向
廣告主導入GDN AI工具的三大步驟已由Google媒體實驗室驗證有效：首先利用Performance Max活動收集跨管道數據，接著透過AI受眾擴展功能找出高相似度潛客，最後用動態創意優化DCO實現個人化溝通。建立行業合作夥伴生態系是放大AI效益的下一階段。Google建議廣告主與技術夥伴共同開發定制化模型，例如為奢侈品客戶訓練能識別「炫耀性消費」特徵的AI，或為快消品建立「促銷敏感度」預測模型。這種深度協作模式，能夠實現高效的投資回報率。
結語
GDN與AI的融合已超越技術創新，成為驅動實質業務成長的核心引擎。然而，成功關鍵在於建立穩健的數據基礎與跨領域協作文化。我們鼓勵廣告主從Performance Max活動開始，逐步導入更進階的AI功能。若您有行銷需求，歡迎與我們聯繫，以獲取量身定制的專業行銷方案。
附錄
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