行銷人整合GDN與AI視覺搜尋的方法

隨著Google Lens每月處理近200億次視覺搜尋，以及AI Overviews讓用戶能提出更複雜的長尾問題，行銷人員正面臨一場技術革命。Think with Google最新報告指出，18至24歲年輕用戶中，視覺搜尋使用率增長最快，而AI概覽功能更使搜尋滿意度提升40%。這不僅改變消費者的決策路徑，更重新定義廣告觸及的黃金時機。當維多利亞的秘密透過AI銷售助理提升轉換率、Reliance Digital運用GDN全通路策略創造129%門市流量成長時，我們必須問：如何將這些創新整合進現有行銷架構？

一、GDN與AI視覺搜尋的整合策略

1. Google Lens技術強化廣告觸及的實戰路徑

Google Lens的視頻搜尋功能開闢了全新的廣告場景。當用戶用手機鏡頭掃描實體商品時，系統不僅識別物件，更能即時疊加動態廣告資訊。例如傢俱品牌可透過Lens識別消費者拍攝的客廳空間，自動推薦尺寸相符的沙發並提供AR預覽。這種「環境感知廣告」的關鍵在於視覺信號的深度解析——需預先建立產品圖庫的3D模型資料集，並將材質紋理、多角度拍攝等視覺特徵導入Google的Vision AI模型訓練。印度電商巨頭JioMart的案例顯示，整合Lens技術後，其GDN廣告點擊率提升27%，且平均訂單價值較傳統文字搜尋廣告高出1.8倍。

2. AI Overviews對長尾搜尋意圖的挖掘技術

AI Overviews的本質是意圖分層技術。當用戶詢問「適合濕熱氣候的登山鞋」，系統不再僅匹配關鍵字，而是解析「透氣性」、「防滑底紋」、「快乾材質」等隱含需求。廣告主需重構關鍵字策略：首先用Gemini分析AI概覽產生的長尾問題集，提取如「抗菌襪套設計」等專業術語；其次在GDN後台建立「意圖簇群」，將「Gore-Tex材質」等技術規格與情感型需求（如「長途徒步不悶腳」）綁定投放。英國戶外品牌Regatta運用此方法，使其GDN廣告在AI概覽頁面的曝光佔比從12%躍升至34%，且轉換成本降低22%。

3. 視覺信號轉化高轉換廣告的三階段流程

將視覺搜尋轉化為實際銷售需經歷信號捕捉、情境重建、動態適配三階段。運動相機品牌GoPro的實作範例極具參考性：當用戶拍攝滑雪影片並用Lens搜尋「動作相機支架」，系統首先識別雪地環境（信號捕捉）；接著比對用戶裝置型號與滑雪動作幅度（情境重建）；最終推送含防震參數對比圖的廣告，並附帶「同款運動員使用實拍」情境素材（動態適配）。這要求創意團隊預製多維度素材庫——包括不同光照條件、使用場景的產品影像，並用Performance Max的動態組合功能實現即時匹配。

二、AI驅動的GDN創意生產革命

1. Gemini在素材自動化生成的邊際效益

Topkee運用AI技術於Google多媒體廣告領域，透過Weber智慧系統實現廣告活動與落地頁的深度耦合，確保訊息傳遞與受眾畫像的高度適配。在創意生產端，Topkee建構「AI生成+專家審核」雙軌機制，從服務核心、競爭差異、價值主張三大維度產出兼具品牌調性與技術含量的創意資產。此智慧協同模式不僅縮短素材迭代周期達40%，更透過TAG行為解碼系統捕捉使用者決策路徑，實現動態內容最佳化。其專利型TM追蹤體系較傳統UTM模型增加72個監控維度，使廣告主得以即時掌握創意單元表現，完成敏捷化策略調校。

2. Performance Max的動態優化演算法

Topkee的TTO系統作為完整的線上行銷推廣工具，能自動化處理GDN廣告的賬戶審查、開戶充值、轉化目標設定等流程。系統通過分析預算控制、點擊率、轉化數量等關鍵指標，提供實用的投放優化建議。在創意組合優化方面，Topkee的AI技術能根據不同廣告目標自動調整素材權重，同時確保符合品牌視覺規範。週期性的廣告目標報告（包括廣告報告、轉化報告和ROI報告）幫助廣告主全面評估投放效益，並由認證營銷顧問提供專業解讀，確保及時調整策略以應對市場變化。

3. 客製化AI工具的規模化挑戰

Topkee在Google多媒體廣告服務中採用分層技術架構，基礎功能依託現有API實現快速部署，核心差異化組件則自主研發以保持競爭優勢。其創意製作流程結合AI生成與人工精修，既能保證素材產出效率，又能維持品牌調性的一致性。通過TTO系統實現的完全數據自動化，大幅提升廣告協同管理效率，同時TMID追蹤鏈接技術讓創意效果評估更加精準。這種混合式技術方案使Topkee能在維持創意品質的同時，顯著降低廣告活動的運營成本，為客戶提供更具性價比的廣告解決方案。

三、GDN在消費者決策旅程的定位

1. 社群靈感與搜尋決策的數據斷層

Think with Google研究揭露一個矛盾現象：雖然65%的購買旅程始於社群平台，但僅12%轉換直接來自社群廣告。這種「靈感-行動落差」源自用戶的跨平台行為模式——他們會在Instagram發現新鞋款，但轉至Google搜尋「Air Jordan 4真實穿著評價」後才購買。GDN的解決方案是「意圖橋接」技術：當系統偵測到用戶先後接觸社群廣告與品牌搜尋時，自動觸發含第三方測評摘錄的Google再行銷廣告。服飾品牌ASOS運用此策略後，社群引流的轉換率提升3.2倍。

2. 第一方數據與GDN的串流技術

維多利亞的秘密AI銷售助理的成功關鍵，在於將對話數據實時反饋至GDN。當用戶詢問「大碼內衣舒適款」，系統不僅推薦商品，更將此「長尾需求」標記為新受眾信號。技術上需建立「數據雙向管道」：先用Vertex AI分析聊天記錄提取購買意圖，再透過Google Ads API即時更新受眾列表。這形成正向循環——AI助理的答案越精準，GDN廣告定位就越細緻。實測顯示，整合對話數據的廣告組，其CPA較傳統受眾定向低38%。

3. 決策路徑的動態映射技術

Zomato的超本地化廣告揭示「時空意圖」的重要性。其AI系統會交叉分析用戶位置、時段與歷史訂單，當下午三點偵測到辦公室區域的設備登入時，自動推送「團體餐飲方案」廣告。這種情境化投放需在GDN後台設定「時空條件組合」：例如週五傍晚半徑1公里內的上班族，疊加過去30天瀏覽過泰式料理的用戶。數據顯示，帶有地理行為特徵的廣告，其轉換率是傳統人口統計定向的2.1倍。

四、隱私時代下的數據應用

1. 第一方數據整合的技術架構

Cookie退場後，Reliance Digital的解決方案值得借鑑。他們開發「數據淨化層」，將CRM、門市Wi-Fi探針、會員APP行為等異構數據，透過Google Cloud Dataflow轉換為統一事件流。關鍵創新在於「模糊匹配」技術——即使沒有明確用戶ID，也能透過設備使用模式（如每日上午10點查詢電子產品）建立高概率身份圖譜。這使GDN受眾覆蓋率在無Cookie環境下仍維持82%精準度，同時符合GDPR規範。

2. AI概覽的高價值信號挖掘

AI Overviews產生的「問題簇」是未被開發的金礦。當大量用戶詢問「無矽膠洗髮精對染髮的影響」，這暗示一個新興護髮需求。進階做法是用Natural Language API分析問題集的語義網絡，從中提取如「頭皮敏感期」等隱含場景，再建立相對應的自定義意圖受眾。美妝品牌The Body Shop透過此方法，搶先推出「染後修護系列」廣告，點擊率較行業基準高出47%。

3. 超本地化廣告的神經網路模型

Zomato在三線城市的成功，奠基於「區域化神經推薦引擎」。該系統會分析方言搜尋詞（如「快送」vs.「閃送」）、區域性節慶（如Pongal節）、甚至當地氣溫變化來調整廣告文案。技術上需訓練LSTM模型，將地理位置特徵與轉換數據關聯，動態生成如「炎熱海德拉巴的冷飲推薦」等情境化創意。這種顆粒度運營使其在小城市的新用戶獲取成本降低至大都市的1/3。

結語

自Google Lens月搜索量突破200億次，至AI Overviews重構長尾需求市場，技術演進正以指數增長速度改寫GDN生態版圖。觀察Zomato透過超本地化廣告策略深耕三線城鎮、Reliance Digital藉全通路布局締造129%流量躍升，數據驅動型策略已獲得實質戰果驗證。營銷從業者當即刻啟動三項戰略部署：組建AI策略專班（效法沃達豐創新實驗室模式）、再造素材生產流程（借鏡O2智能吉祥物生成架構）、以及強化第一方數據基礎建設。唯有將人工智能深度植入策略制定、創意開發、媒介投放全價值鏈，方能在隱私合規趨勢中持續捕捉高淨值用戶意圖。如需客製化解決方案，建議接洽Google認證AI行銷顧問，取得產業專屬技術導入路徑圖。

 

 

 

 

 

附錄

• 人工智慧在搜尋中的應用：Brendon Kraham 解析其對廣告商的意義
• TaiyaarForTyohaar：了解顧客的心態，贏得節慶季
• 創造力的新時代：人工智慧領導者的見解