突破GDN廣告困境的AI驅動方法

在瑞士線上書商 Ex Libris 的總部，行銷團隊正面臨著所有電商企業共同的困境：市場競爭加劇、利潤率持續下滑，而年輕消費者的閱讀熱情正逐年遞減。這個擁有數百萬本圖書庫存的企業，過去依靠 DSA（動態搜尋廣告）在 Google 搜尋管道取得不錯成效，但隨著消費者行為轉變與廣告成本攀升，傳統策略已顯露疲態。Ex Libris 的案例正是當前全球數位廣告市場的縮影——根據Google與 WARC 最新研究顯示，過度依賴短期效果導向策略的行銷人員，正無形中損失高達 50% 的潛在行銷投資回報。在這個 AI 技術快速重塑行銷格局的時代，如何突破 GDN 廣告成效低迷的困境，成為企業保持競爭力的關鍵課題。

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一、GDN 廣告成效低迷的現狀分析

數位廣告市場結構性轉變下，傳統 GDN 策略困境叢生。歐洲市場數據顯示，展示廣告點擊成本在大型活動期間仍不斷攀升，即使如 Ex Libris 擁有數百萬本圖書的豐富產品線，廣告投資報酬率（ROI）也難以維持。此外，以 DSA 為主的單一管道策略，無法匹配 Z 世代每日超過 20 次的平台切換頻率，難以建立有效品牌連結。而 MediaMarktSaturn 耗時四年才建立統一 KPI 框架，印證許多企業因技術落後、數據分散導致廣告優化嚴重滯後。

面對上述挑戰，Topkee 提供全方位智能化解決方案。在 GDN 廣告成效分析方面，透過週期性 ROI 報告與預算控制建議，搭配 TTO 工具自動化監控單個轉化費用，精準管理成本；目標受眾定位則運用 TAG 技術追蹤用戶跨平台行為，分組設計個人化內容，強化跨管道轉換；創意提案與實施結合 AI 與人工協作，透過 TM 設置自定義追蹤鏈接即時監測創意成效，加速素材迭代。

二、AI 驅動的三大優化策略核心框架

面對傳統廣告策略的局限，領先企業紛紛轉向 AI 驅動的績效最大化（PMax）廣告系列。以 Ex Libris 為例，其將五個 DSA 廣告系列升級為 PMax 後，實現每次轉換成本（CPA）下降 8%、廣告支出效益提升 22% 的顯著成效。PMax 的核心優勢在於跨管道整合能力，透過 AI 自動化出價與素材優化，可同時覆蓋搜尋、GDN展示、YouTube 等全 Google 管道。Google 績效主管 Maria Stroe 指出，PMax 標誌著從「管道導向」到「用戶導向」的策略轉移，系統會依據邊際投資效益原則，自動將預算分配至轉換機率最高的用戶接觸點。

強化受眾訊號成為關鍵策略，通過分析放棄購物車用戶等行為數據，AI 能夠更精準識別高價值客群。如 MediaMarktSaturn 結合第一方數據與基於價值的出價（VBB）策略後，整體效益提升 14% 且 CPC 下降 21%。此外，預算分配策略需重新優化，Google/WARC 研究表明，品牌建設與效果行銷的黃金預算比例為 60%:40%，達美樂披薩調整結構後整體效益增長 45%。這些實踐證明，PMax 與數據驅動策略正成為突破廣告效能瓶頸的核心路徑。

Topkee 圍繞 AI 驅動策略提供 GDN 整合服務，藉由週期性報告與 PIPA 式數據平台整合分散數據源，提供科學的預算重分配建議；並透過 TM 自定義追蹤鏈接即時監測素材效能，搭配 Weber 快速生成高契合度著陸頁，形成從策略規劃到執行優化的完整 AI 驅動閉環。

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三、成功案例與未來趨勢

AI 驅動的行銷策略已在全球市場展現顯著成效，以下三大案例充分體現其變革性影響：

1. Ex Libris 的 PMax 轉型

這家瑞士線上書商將五個動態 DSA（動態搜尋廣告）轉換為成效最大化廣告 (PMax) 後，不僅降低8%的每次轉換成本 (CPA)，更提升 22% 的廣告支出回報率。透過與代理商 Dept 及Google 合作建立的迭代優化機制，PMax 的跨管道整合能力徹底改變了其行銷架構。行銷經理 Daniel Haddad 指出，AI自動化不僅簡化了廣告系列結構，更釋放團隊 30% 的策略規劃時間，使其能專注於高價值客戶獲取。

2. MediaMarktSaturn 的 PIPA 平台

該零售巨頭耗時四年打造的「產品洞察與效能自動化」(PIPA) 平台，整合 Google Cloud 與 AI 技術，建立動態預測模型。此系統能即時分析第一方數據（如購物車放棄率），結合基於價值的出價 (VBB) 策略，最終提升 14% 的 ROI 並降低 21% 的 CPC。其核心突破在於將分散的 20 餘項 KPI 統一為智能決策框架，解決了傳統數據碎片化問題。

這些案例共同揭示未來三大趨勢：一是數據整合常態化，企業需建立如 PIPA 的中央化數據平台以最大化釋放 AI 效能；二是工作流程重構，行銷人員角色將從手動操作轉向策略制定，正如 Google 績效主管 Maria Stroe 預測，未來 60% 的廣告決策將由 AI 自動執行；三是全管道體驗升級，PMax 等工具已證明，結合 SEM、YouTube、GDN 的「無縫漏斗」策略能提升 45% 的用戶終身價值（LTV）。市場數據顯示，採用 AI 驅動策略的企業，其廣告效率平均提升 35%，且客戶獲取成本 (CAC) 持續優化。這不僅是技術升級，更標誌著行銷典範從「管道思維」到「用戶旅程思維」的徹底轉變。

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四、執行步驟與風險管理

成功導入 AI 驅動策略需要系統化的四階段路徑：從小型測試開始，嚴密監測關鍵指標如素材組合效果與受眾反應，逐步擴展成功模式，最終實現全管道應用。Ex Libris 的經驗顯示，與代理商和平台夥伴 (如 Google) 緊密合作，進行迭代優化是釋放 PMax 潛力的關鍵。常見失敗原因包括數據碎片化與過度干預AI決策—— MediaMarktSaturn 花費四年時間建立統一的 KPI 框架與數據品質標準，才實現 PIPA 系統的最佳效果。持續優化指標應聚焦於三個層面：創意組合效能、受眾反應模式，以及長期品牌健康度指標。Denis Dautaj 強調，堅實的衡量基礎是基礎，但企業應避免「完美主義陷阱」，即使只有基本價值數據，基於價值的出價仍能帶來平均 14% 的轉換價值提升。

結語

數位廣告生態已邁入 AI 驅動的新時代，動態市場環境要求企業同步升級工具與思維模式。從 Ex Libris 的 PMax 策略轉型到 MediaMarktSaturn 的 AI 數據平台應用，領先企業實踐證明，結合跨管道自動化投放、精準受眾分層管理與彈性預算分配機制的綜合策略，能有效突破傳統 GDN 廣告的成長瓶頸。這不僅是技術層面的變革，更是行銷典範的根本性轉移 —— 從獨立管道的「資訊孤島」運營模式，轉向以用戶旅程為核心的整合行銷；從關注短期的投入產出效率，延伸至長期的用戶價值創造與品牌資產積累。Topkee 建議行銷人員盡快啟動 GDN 與 PMax 廣告實驗，重新審視現有 KPI 評估框架，並在必要時尋求專業顧問團隊的技術支持。