5大創新Remarketing策略，用AI驅動全通路品牌成長引擎

在YouTube Shorts每日觀看量突破700億次、72%台灣觀眾認為YouTube廣告能提升品牌考慮度的當下，行銷人正面臨前所未有的機會與挑戰。全球消費保健領導品牌Haleon透過Google零售協作廣告實現全通路整合，成功將轉換成本降低87%；韓國電商巨頭Coupang則運用AI驅動的需求開發廣告活動，使整體轉換次數提升14%。這些案例揭示了一個關鍵趨勢：AI已從技術概念進化為實戰工具，正在徹底重塑remarketing的遊戲規則。本文將深入解析Google AI工具如何從素材生成、受眾擴展到成效衡量，為品牌打造完整的再行銷生態系，特別聚焦台灣市場的成功實踐與未來機會。

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一、AI時代的再行銷革命與Google AI工具應用

1. 生成式AI在廣告素材創新的三大模式

Google大中華區素材創意策略專家Rebecca Hsieh揭示的三大AI應用模式，正在改寫廣告素材的生產邏輯。在「Google幫你做」模式中，Auto-Generated Video Ads能自動將品牌現有圖片文字轉化為成效型影片，而Flip Video功能更突破傳統素材限制，透過AI智能識別影片核心元素，實現橫式轉直式的無縫轉換，這種「尺寸放滿」策略經實測可提升廣告成效達20%以上。進階的「Google」模式，如Trim Video結合Video Voiceover功能，讓Sony創造出回憶度提升25%的配音版本。最具革命性的是「從零開始創造」模式，廣告主僅需提供產品描述或簡單指令，生成式AI就能產出經廣告數據訓練的優化素材，當廣告優異度(Ads Strength)達到Excellent等級時，平均轉換率可提升6%。這些技術突破使小型商家也能擁有媲美4A廣告公司的素材生產能力，徹底打破資源不對稱的市場格局。

2. 自動化素材優化功能的轉換率提升實證

Auto-Trim功能透過AI分析影片敘事結構與音效節奏，自動生成符合Short形式的精華片段，這項技術解決了傳統影音剪輯耗時費力的痛點。更值得注意的是，Google AI在素材優化層面展現出驚人的數據洞察能力，系統會自動偵測不同版位的成效差異，將廣告預算優先分配給CTR更高的展示位置。這種動態優化機制特別適合產品線複雜的品牌，如Haleon旗下擁有舒酸定、善存等多個產品線，AI能自動匹配最適素材與受眾群，避免人工操作可能產生的訊息混亂。Google的素材實驗室數據顯示，當品牌同時提供16組以上素材變體時，AI優化系統可最大化學習效果，使轉換率呈現指數型成長而非線性增加。

二、跨通路整合與消費者旅程碎片化挑戰

1. Haleon全通路策略解析：零售協作廣告與數據透明度

Haleon在台灣市場面臨的挑戰極具代表性：產品線複雜（11個領導品牌）、受眾年齡跨度大（25-45歲）、通路碎片化（momo/屈臣氏/家樂福等多種形態）。Google零售協作廣告(Retail Connect)成為破解這些難題的關鍵，它創造了品牌與通路商間的數據透明環境，使Haleon能精準掌握從廣告曝光到最終銷售的全鏈路數據。在敏感性牙齒產品線的推廣中，Haleon透過搜尋意圖分析鎖定「牙齦出血」「冷熱敏感」等精確受眾，再將這些高意向用戶導流至合作藥妝店GMC頁面，實現線上線下的無縫轉換。這種協作模式使Haleon在momo平台的流量提升35%，而實體通路的品牌搜尋量同步增長28%。更關鍵的是，AI系統能自動調節各通路預算分配，當偵測到某產品在屈臣氏轉換率提升時，會立即增加該通路廣告比重，這種動態平衡使整體ROAS提升達42%。

3. 第一方數據結合類似受眾技術的實作案例

第一方數據與AI受眾擴展技術的結合，正在改寫再行銷的規模經濟。Coupang運用客戶比對(Customer Match)技術，將既有會員的購買行為分解為200+特徵維度，據此建立的類似受眾使新客獲取效率提升55%。Haleon則創新地將線下購買數據與線上行為匹配，發現購買維他命的消費者中有41%會在兩週內搜尋相關健康資訊，據此設定的remarketing窗口使回購率提升27%。這些案例證明，當第一方數據足夠精細，AI模型能發現難以察覺的跨渠道行為模式。

Hands, headphones, coffee, notebook on red

三、MMC架構驅動的再行銷成功方程式

1. Pixel 8案例：媒體投放的影音頻次最佳化

Google Pixel 8的上市策略完美演繹了MMC架構的威力。在Media層面，團隊突破傳統頻次限制，運用AI動態調整目標頻次，使核心受眾接觸6-8次、邊緣受眾接觸3-4次，這種差異化投放使廣告互動率達產業基準2.5倍。在再行銷階段，AI會識別「觀看過產品功能影片但未點擊」的受眾，自動觸發Shorts版位的精簡版訊息。Topkee的實務經驗顯示，透過其TTO客戶數據平台可實時監測此類頻次調整效果，並結合Google標籤技術自動建立「產品影片觀看者」客群，精準鎖定再行銷對象。當客群人數不足時，系統會啟動擴充目標對象功能，接觸與現有客群相似的潛在用戶，此技術已被驗證能有效提升廣告觸及率與轉換品質。

2. 成效衡量中的網站再行銷與個人化訊息設計

Measurement領域的突破在於將GA4預測指標與Google再行銷結合。網站再行銷的關鍵創新是「行為分段」技術，如將購物車放棄者細分為「價格敏感型」（瀏覽過比價頁面）與「決策猶豫型」（反覆查看規格），AI會自動提供相應的限時折扣或專業評測內容。Topkee的解決方案進一步強化了此流程，透過TAG/GTM技術為網站全域埋點，自動建立「放棄購物車」等預設客群，並支援上傳既有客戶資料（如電郵）進行跨平台Google再行銷。其AI+人工的創意產出模式能針對不同客群特徵，自動生成促銷折扣或新品通知等個人化訊息，實務數據顯示此方法可顯著提升棄單挽回率與回購率。系統更提供深度轉化報告分析，協助廣告主根據歸因數據調整產品策略，完整實現「數據驅動決策」的再行銷閉環。

四、數據驅動的再行銷進階策略

1. Coupang雙廣告活動組合的受眾擴展

Coupang的「火箭速配」案例展示如何用AI打破行銷漏斗的物理限制。其策略核心是讓Demand Gen與Performance Max形成數據飛輪：Demand Gen捕獲的相似受眾會成為Performance Max的學習種子，而Performance Max轉換的客戶又反哺Demand Gen的受眾模型。這種閉環使Coupang的受眾池每月自動擴展23%，而CPA保持穩定。在台灣落地時，Coupang發現「跨境購物」受眾對價格敏感度較低但重視物流速度，據此調整的remarketing訊息使平均客單價提升35%。另一個關鍵發現是「熱賣品項篩選」機制，當AI只優化轉換率前20%的商品時，ROAS比全品項投放高62%，這顯示精簡產品焦點反而能提升再行銷效率。Coupang的經驗證明，在AI時代，受眾擴展不再是線性過程，而是指數型成長的數據生態系。

2. 熱賣品項篩選機制對GMC Product Feeds成效的影響

GMC產品饋入的AI優化正在重塑電商再行銷邏輯。數據顯示，當品牌讓AI自動篩選「轉換率前15%」「瀏覽-購買轉化率高於均值」「退貨率低於10%」的三重標準商品時，remarketing ROI可提升達80%。更智能的是動態標題生成功能，AI會根據受眾特徵自動調整產品標題強調點（對價格敏感者顯示「限時折扣」，對品質追求者顯示「有機認證」），使CTR提升33%。這些技術突破的實質是將傳統「產品導向」再行銷，進化為「情境感知型」再行銷。

五、未來再行銷技術趨勢與實務建議

1. 智慧鏡頭購物廣告與視覺搜尋意圖的結合

Google Lens每月120億次視覺搜尋中，25%具有明確購買意圖，這為remarketing開闢全新戰場。未來的突破點在於「跨APP視覺追蹤」，當消費者在社交平台看到產品截圖後，透過Lens搜尋時能自動連結原始貼文情境。對行銷人的實務建議是：確保產品圖片在各種光照條件下都能被準確識別，並為視覺搜尋專門設計「無文字版」素材，因數據顯示這類素材在Lens結果頁的點擊率高29%。

2. 情境化搜尋需求對再行銷受眾分群的啟示

「適合高足弓初學者的跑鞋」這類情境化搜尋年增150%，揭示再行銷需更精細的意圖分層。未來的AI模型將能解析搜尋背後的完整情境，如「孕婦營養補充」可能對應產前/產後不同需求。實務操作上，建議在GA4中建立「搜尋語意標籤」，將「美白牙齒」「牙齦出血」等不同意圖的Google再行銷受眾區隔處理。

3. 行銷人必備AI技能與Google數位人才學程資源

Google數位人才學程的AI行銷課程顯示，未來再行銷專家需兼具「數據素養」與「AI提示詞工程」能力。在提示詞設計上，具體指令如「生成針對25-30歲新手媽媽的嬰兒副食品廣告，強調有機認證與省時料理」比泛泛要求效果提升60%。實務上建議建立「AI再行銷實驗日誌」，系統記錄不同提示詞對應的轉換率變化。Google Cloud的預測模型建置課程，則教導行銷人如何訓練自定義轉換模型。這些技能將成為AI時代remarketing專家的核心競爭力。

Business analytics concept with strategy, ideas

結語

從Haleon的全通路整合到Coupang的AI受眾擴展，台灣市場的實證案例揭示：再行銷已從單純的「廣告重複曝光」，進化為「全渠道意圖回應系統」。Google AI工具正在幫助品牌破解三大難題：碎片化旅程的無縫銜接、動態受眾的實時識別、個人化訊息的大規模交付。未來12個月，隨著智慧鏡頭購物與情境化搜尋的普及，再行銷的觸點與精準度還將指數型成長。建議行銷團隊立即行動：優先導入Demand Gen與Performance Max的雙活動策略，開始累積第一方數據的AI應用經驗，並透過Google數位人才學程培養團隊的AI素養。在這個消費者注意力稀缺的時代，唯有掌握AI驅動的再行銷技術，才能讓品牌在每個決策微時刻都成為消費者的首選答案。如需進一步評估適合您品牌的remarketing解決方案，歡迎聯繫Google認證的數位行銷專家，量身打造屬於您的成長引擎。