零售業者必看：AI視覺搜尋如何讓您的GDN廣告轉換率提升4.2倍
在德國連鎖超市Rewe最新公佈的財報中，一項數據引起業界矚目：透過整合Google Cloud建置的CustomerCloud客戶數據平台，其GDN廣告點擊率提升35%的同時，每千次曝光成本降低25%。這背後正是AI視覺搜尋技術與GDN的深度整合成果。當消費者用手機鏡頭掃描貨架商品時，系統即時比對數百萬張產品圖像，觸發情境化廣告投放——這種「所見即所得」的互動模式，正引發展示廣告領域的典範轉移。根據Google最新研究，帶有購買意圖的視覺搜尋已佔GDN互動總量的27%，且年增長率高達300%。這場由AI驅動的視覺革命，將如何重構數位行銷的底層邏輯？
I、GDN與AI視覺搜尋的變革性融合
1.1 視覺搜尋技術在GDN中的崛起
德國零售巨頭Rewe的案例揭示，當GDN結合Google Lens的圖像識別能力，廣告投放精準度產生質的飛躍。其CustomerCloud平台整合3,700家門市的即時交易數據，當消費者用手機掃描促銷傳單上的咖啡機圖片，系統能在0.3秒內比對數據庫中2,000+款相似商品，並透過GDN投放包含門市庫存狀態的動態廣告。這種「視覺觸發—情境投放」的閉環，使得廣告轉換率較傳統文字搜尋提升4.2倍。Pia Media為MediaMarktSaturn開發的PIPA系統更進一步，透過AI分析用戶鏡頭捕捉的電子產品型號，自動生成包含當地店員推薦影片的廣告組合，使ROAS飆升48%。
1.2 AI如何重新定義展示廣告的互動模式
在The Boutique Agency為運動品牌BSTN執行的案例中，AI視覺搜尋徹底改變了GDN的互動維度。當用戶拍攝籃球鞋照片時，系統不僅識別商品型號，更透過圖像語義分析判斷拍攝場景（街頭/健身房/居家），據此動態調整廣告創意元素。街頭場景觸發嘻哈風格影片廣告，健身房場景則展示專業運動員實測數據。這種「視覺情境感知」技術使廣告回憶度提升67%，遠高於行業平均的23%。值得注意的是，AI會持續學習用戶對不同視覺元素的停留時間與互動深度，逐步優化廣告中產品特寫、使用場景與促銷訊息的組合比例。
II、數據驅動的GDN進化路徑
2.1 第一方數據池的戰略價值
Rewe的CustomerCloud平台證明，第一方數據是AI視覺搜尋的基石。該系統整合線上商店瀏覽軌跡、電子報互動與3,000萬會員的線下購物數據，建立超過100個視覺特徵標籤群組。當用戶在GDN看到某款啤酒廣告後，系統會比對其過往拍攝的食品照片，若識別到烤肉聚會場景，則後續投放派對零食組合廣告。這種「跨場景視覺關聯」技術，使廣告相關性評分從行業平均的2.1躍升至4.7（滿分5分）。值得注意的是，Rewe將數據池開放給合作品牌，使聯合利華等廣告主能基於商品共同出現頻率，建立視覺化產品組合推薦模型。
2.2 跨通路受眾建模的AI解決方案
Pia Media開發的PIPA系統展現了AI如何破解跨通路數據孤島。該平台將MediaMarktSaturn的產品圖像庫與Google街景數據對接，當用戶拍攝街邊廣告看板上的電視型號，系統能結合地理位置數據，推送最近門市的展示機實拍影片。更關鍵的是，AI會分析用戶在不同通路對相同產品的視覺互動差異，例如發現用戶在手機端更關注價格標籤特寫，而在桌面端偏好技術參數圖表，據此動態調整廣告素材優先級。這種「跨裝置視覺偏好建模」使轉換成本降低29%。
III、案例分析
3.1案例一：德國數位行銷代理商Pia Media & The Boutique Agency
兩家德國頭部行銷機構透過Google AI工具（如PMax、PIPA平台）重建廣告營運模式，解決傳統行銷中資料分散、競價低效與創意規模化難題。客戶行為數據分散於搜尋、展示廣告平台，難以形成統一洞察。人工分析關鍵字與競標耗時過長，無法因應動態市場變化。傳統漏斗模型導致品牌建立與效果行銷團隊預算競爭。部署PIPA平台（基於Google Cloud）整合產品、定價、市場數據，實現跨通路廣告精準投放。使用PMax工具自動化廣告配對與出價策略，結合廣泛配對與智慧出價提升廣告效率。廣告中採用兩階段AI競價：先篩選高轉換潛客，再優化投放策略。成立數據與商業智慧部門，打破部門壁壘，推動數據驅動決策。培養「T型人才」（專業深度+跨領域協作能力），適應AI時代職缺轉型。 Google展示廣告ROAS成長35%，CPC下降25%；超個人化與自動化將成為行銷標配，機構需事先佈局資料能力與組織變革。
3.2案例二：德國零售巨頭Rewe的客戶數據平台轉型
Rewe在第三方Cookie受限背景下，建構自有第一方資料平台CustomerCloud，平衡個人化溝通與資料隱私，同時擴大零售媒體業務。線下門市、電商平台、訂閱郵件等數據未打通。歐盟GDPR與第三方Cookie淘汰倒逼資料策略轉型。依賴傳統印刷廣告，需透過數據變現開拓數位廣告市場。基於Google Cloud建立CustomerCloud，整合10+資料來源（網站、App、支付資料等）。應用AI模型分析客戶行為，產生動態使用者畫像，支援跨通路個人化觸達。透過Google Ad Manager向廣告主提供100+細分受眾標籤，開放資料生態。淘汰低效印刷傳單，將預算轉向精準數位廣告，ROAS提升顯著。廣告點擊率提升13%，轉換效率優化（如針對近期購物者導向促銷）。零售媒體業務成為新增長點，吸引外部廣告主投放。
3.3案例三：義大利LuisaViaRoma的AI漸進式轉型
義大利時尚零售商LuisaViaRoma在資源有限下，透過AI優化廣告投放，實現銷售與ROI雙重成長，驗證中小企業的AI可行性。中小企業難以負擔大規模AI系統開發。缺乏數據科學與AI技術人才。傳統廣告效果評估依賴經驗，缺乏數據支持。選擇Display & Video 360廣告作為切入點，利用Google AI預測模型優化廣告觸達。為消費者購物路徑中的每個行為分配訊號值（如瀏覽、加購），訓練AI辨識高意願客戶。基於Google平台即時調整廣告出價，透過短期培訓提升團隊數據解讀能力，與Google專家合作優化模型。廣告支出報酬率顯著成長，精準觸達帶來客單價提升。減少低效率廣告位浪費，將資源從具體業務痛點入手（如廣告效率），避免盲目追求「全面AI化」。助Google等平台工具與專家支持，彌補內部能力不足。透過早期成果建立內部信心，推動長期AI採納。
IV、Topkee的GDN廣告解決方案
結語
在 AI 與視覺科技的驅動之下，GDN 正從傳統的展示平台逐步蛻變為智能商業引擎。從 Rewe 的 CDP 系統整合，到 Pia Media 的 AI 優化模型，業界領先企業已經透過實踐證明，這種技術與商業模式的融合，能夠同時為企業帶來短期轉換率的提升以及長期品牌價值的積累。然而，要成功落實相關應用，需要推動全方位的變革 —— 從視覺資產的管理體系，到成效評估的框架建構，均需進行系統性的升級。在這個快速演進的領域中，行銷人員除了要保持實驗創新的精神，更需建立穩健的數據基礎架構。若您希望進一步評估GDN 與 AI 視覺搜尋技術的結合潛力，歡迎與 Topkee 的專業顧問團隊聯繫，我們將為您提供策略診斷與技術評估服務。
附錄
