從MediaMarktSaturn案例看AI如何讓GDN廣告ROAS提升22%

在歐洲足球錦標賽期間，德國足球迷從MediaMarktSaturn購買新電視或環繞音響系統時，其背後或運作著一套革命性的AI系統。作為歐洲領先的消費電子零售商，MediaMarktSaturn整合Google Cloud與Google Ads的AI平台，實現高價值產品線上推廣自動化，並透過GDN自動化創意工具，每月為行銷團隊節省一天工作時間。此案例不僅體現AI在零售業的實際應用，更彰顯數位行銷正從人工操作向AI驅動的智能決策系統轉變。在Google Cloud Next 25大會上，歐萊雅、Reddit、德意志銀行等企業領袖也分享了生成式人工智慧如何改變各行業運作模式。這些成果不僅驗證AI在數位行銷的實用價值，更為零售業廣告投放效率樹立新標竿。

一、實現每月節省1天工時的技術架構

MediaMarktSaturn案例的成功關鍵在於其技術架構的完整設計。系統以Google Cloud為基礎，無縫整合BigQuery、Analytics與廣告帳戶等Google產品，形成封閉的數據生態系統。PIPA系統的核心能力在於其即時處理多源數據的能力——從內部ERP系統的獲利能力指標、網站用戶行為軌跡，到外部市場的競爭對手價格波動與季節性因素，所有數據都在雲端平台上進行清洗與關聯分析。特別值得注意的是其動態橫幅模板的自動生成機制：過去行銷人員需手動分析並填充GDN展示廣告的產品資訊，現在Google Studio的模板能自動接入PIPA的AI預測結果，根據銷售潛力、利潤率等商業指標智能選擇展示內容。這種端到端的自動化流程不僅提升效率，更確保行銷訊息與商業目標的高度一致性。

二、操作層面的效率提升關鍵點

在實際操作層面，MediaMarktSaturn的AI系統展現出三個關鍵創新。首先是其產品價值預測模型，該模型不僅分析歷史銷售數據，更整合庫存水位、促銷計劃等營運指標，甚至考量天氣預報等環境因素，形成多維度的購買機率評估。其次是目標ROAS的動態調參策略，系統能根據產品價值預測自動調整廣告系列的出價參數——高潛力產品採用積極的低ROAS目標擴大曝光，邊際效益較低的產品則設定嚴格的高ROAS門檻以優化預算分配。最後是跨部門KPI框架的標準化，透過內部協作會議確立統一的評分系統，解決了不同部門（如行銷、營運、財務）目標不一致的痛點，使AI系統能有明確一致的優化方向。

Topkee在GDN廣告服務領域，充分展現其領先的技術與策略。在用戶行為分析方面，運用專業預測技術，透過細緻追蹤用戶點擊軌跡、頁面停留時長等微觀行為數據，構建精準的受眾分群模型。其TTO廣告管理平台具備實時監控能力，可以密切關注轉化成本與質量分數，並且自動優化出價策略，確保廣告投放保持最佳廣告投資回報率。此外，在廣告成效分析服務中，Topkee採用多維度加權評估模型，將點擊率、轉化成本、客戶互動等多項核心指標，整合為清晰直觀的單一效能指數，為客戶提供全面且深入的數據分析，助力其做出最明智的廣告決策。

三、實際效益量化與驗證

MediaMarktSaturn導入AI系統四年來的成效數據令人印象深刻。最直觀的效益是每月節省的行銷工時——過去需要人工進行的產品分析與GDN廣告內容調整，現在透過自動化流程每月可釋放約8小時的策略工作時間。在商業指標方面，廣告支出回報率(ROAS)提升22%，每次點擊成本(CPC)下降21%，這兩項關鍵指標的改善直接來自AI系統的兩大能力：精準識別高價值產品與動態出價優化。值得注意的是，系統在黑色星期五等高峰銷售期表現尤為突出，此時大量交易數據進一步訓練AI模型，形成效益提升的正向循環。這些量化結果證明了AI不僅能複製人類決策，更能發現人類視角中難以察覺的數據模式與機會。

四、延伸應用與未來發展方向

MediaMarktSaturn案例的成功經驗正被拓展至三大方向。首先是跨產業應用可能性，Pia Media已開始將PIPA系統架構調整適用於旅遊、金融等領域，證明其核心技術具有行業通用性。其次是回報率預測模型的進階開發，團隊正嘗試整合退貨數據來計算「淨銷售額預測」，使AI能更準確評估促銷活動的真實獲利能力。最後是第一方數據與生成式AI的整合，計劃利用客戶行為數據訓練專屬的生成模型，自動產出個人化的GDN行銷內容。這些發展方向顯示AI在行銷領域的應用正從「分析決策」階段邁向「內容創造」的新紀元。

五、實務操作建議與潛在挑戰

對於考慮導入類似系統的企業，MediaMarktSaturn經驗提煉出三個關鍵準備工作。數據品質是首要基礎，系統需要清洗過的交易數據、完整的產品屬性與準確的庫存資訊，任何數據缺口都可能導致AI產生偏差預測。技術適應期管理同樣重要，行銷團隊需經歷從手動操作到監督AI的思維轉變，這個過程通常需要3-6個月的並行運行與結果比對。最後是自動化與人工審核的平衡，即使在高自動化環境下，關鍵促銷活動的AI建議仍應保留人為把關機制，特別是在文化敏感時期（如宗教節慶）的廣告內容調整。

Topkee在GDN服務中同樣落實相似理念。在多媒體廣告賬戶管理層面，其TTO平台配備內置數據驗證機制，可以自動識別並標註異常轉化數據，以及缺失的廣告屬性資訊，從而確保數據分析的可靠性。在GDN創意提案與執行過程中，Topkee安排設計師創作廣告內容與AI生成內容並行測試，透過A/B測試的方式，逐步驗證新技術的實際效果。此外，在創意製作服務方面，即便借助AI技術快速產出廣告素材，最終仍會由專業設計師從文化適配性與品牌一致性角度進行審核把關，以此保證行銷訊息能夠精準且有效地傳達。

六、成功案例的要素總結

分析MediaMarktSaturn成功案例，可歸納出三個不可或缺的成功要素。技術集中化是基礎架構要求，所有AI服務與數據管道應整合在單一雲端平台（如Google Cloud，避免數據孤島與系統斷點。數據品質具有基礎性影響，PIPA系統能產生準確預測的關鍵在於其輸入的數據已通過嚴格的清洗與標準化流程。介面設計則是效率關鍵，Google Studio的直觀操作介面讓行銷人員能輕鬆監控AI建議並進行微調，這種人機協作設計大幅降低新技術的採用門檻。這些要素共同構成AI驅動行銷成功的必要條件。

結語

透過MediaMarktSaturn的實際案例可以清楚看到，AI與自動化技術已經能夠為企業帶來大幅的效率提升和業績增長。這套系統不僅能節省大量人力時間成本，更憑藉數據驅動的精準決策，為企業打造出強大的競爭優勢。伴隨著技術的不斷進步，AI在行銷領域的應用範圍將逐步擴大，從廣告優化延伸至內容生成、客戶服務等更多層面。對那些有意進行數位轉型的企業而言，當下正是重新評估行銷技術架構，並妥善規劃AI導入策略的重要時機。