如果你現在不運用AI優化GDN廣告，你就落伍了

在當今數位行銷領域，Google多媒體廣告聯播網與人工智慧(AI)技術的結合正掀起一場革命。根據Google最新研究，當廣告主在靜態展示廣告群組中加入自適應展示廣告(RDA)時，平均可獲得2倍以上的轉換提升。這種技術融合不僅改變了廣告創意的生產方式，更重新定義了受眾定位與成效優化的可能性。本文將深入探討AI如何賦能廣告，從創意優化到受眾定位，再到文化敏感度行銷，為行銷人員提供一套完整的策略框架。無論您是希望提升廣告ROI，或是尋求在經濟低迷時期優化預算分配，這些實證有效的策略都將為您帶來全新視野。

一、GDN與AI技術的整合應用

1. AI驅動的GDN廣告創意優化

AI技術正在徹底改變廣告創意的生產與優化方式。傳統廣告創意需要大量人力進行A/B測試，而現在透過自適應展示廣告(RDA)技術，AI能夠自動將精心製作的廣告資產優化為最佳創意組合。Jellyfish集團的案例顯示，透過Google雲端平台的視覺和視訊API，AI系統能夠解碼廣告中哪些元素表現最佳，甚至能分析情感內容和幽默元素的存在，幫助品牌了解哪些創意選擇最能引起目標受眾共鳴。這種技術不僅提升創意效果，更大幅降低測試成本。陽獅集團亞太區創意技術主管Laurent Thevenet指出，他們已開始使用Bard等AI工具，因為這些工具能連接互聯網並檢索實時信息，使創意內容更具時效性和相關性。AI在創意領域的應用已從單純的執行工具，發展成為能夠參與構思過程的協作夥伴，幫助行銷團隊突破思維框架，產生更具創新性的廣告概念。

2. 自適應展示廣告(RDA)的轉換效益

自適應展示廣告(RDA)代表著廣告技術的重大突破，它能夠根據展示環境、受眾特徵和即時情境，自動調整廣告格式、尺寸和內容。EssenceMediacom亞太區的案例證明，當廣告能夠像Google Nest語音互動廣告那樣，將產品體驗融入廣告本身時，能顯著提升購買考慮度。RDA的核心優勢在於其「自適應」能力，它能自動組合各種標題、描述、圖片和CTA按鈕，產生最符合當下情境的廣告版本。Performance Max等工具進一步強化了這種優勢，確保最合適的廣告版本在最佳時機觸及目標受眾。值得注意的是，RDA的成功關鍵在於初始創意資產的質量，AI雖然能優化組合，但仍需人類提供具有策略性和情感共鳴的原始素材。這正是為什麼Jellyfish集團強調，在AI應用中保持「人性真理」的核心地位至關重要，技術應該增強而非取代人類創造力。

3. 案例解析：Jellyfish情感元素分析

Jellyfish集團的年度黑客馬拉松活動展示了AI在廣告創意分析中的前瞻性應用。該公司召集120名數據、媒體和創意領域的技術人員，共同開發能提升創意資產質量和性能的AI解決方案。他們開發的「光學」系統，由Google雲端平台的視覺和視訊API提供支持，能夠解碼廣告中的情感元素，分析哪些創意選擇最能引起特定受眾共鳴。這種深度分析能力使行銷人員能夠超越傳統的點擊率和轉換率指標，真正理解廣告與受眾之間的情感連結。Jellyfish數據科學副總裁吳迪強調，AI應用不僅是道德問題，更是商業問題，不當的訓練樣本可能導致偏差，影響廣告效果。因此，他們成立了專門工作組，確保AI系統的訓練過程透明可控。這種將AI技術與人類專業判斷相結合的方法，為廣告創意優化樹立了新標準。

二、數據驅動的受眾定位策略

1. GA4預測受眾的實戰應用

Google Analytics 4（GA4）的預測受眾功能為數位行銷帶來了革命性的變革，特別是在經濟不確定時期，這項技術的價值更為凸顯。德國郵購公司Baur Versand作為奧托集團（Otto Group）的子公司，在面臨通貨膨脹導致消費者購物意願下降的挑戰時，成功運用GA4的「購買機率」指標建立預測受眾，精準識別未來七天內最有可能購買的顧客群體。Baur的測試結果顯示，70%具有高購買可能性的新客戶並未被其現有的商業智慧（BI）受眾群體所覆蓋，而這些潛在客戶正是透過GA4的預測受眾功能被有效觸及。GA4的AI系統不僅分析傳統的購買數據，更深入追蹤用戶在網站與應用程式中的行為模式，使受眾預測更加全面且精準。Baur展示廣告團隊負責人Alexander Bauernfeind強調，GA4與Google廣告系統的無縫整合是關鍵優勢，行銷人員僅需三到四次點擊，就能在所有連接的Google系統中部署新的目標群體。這種高度整合性大幅降低了數據驅動行銷的技術門檻，使企業能更快速且經濟高效地運用AI驅動的受眾洞察。在2022年黑色星期五的六週測試期間，Baur透過GA4定義了四類核心預測受眾，包括「可能的七天首次購買者」與「可能七天內流失的買家」等，並將動態展示廣告系列優化為目標每次轉換費用，最終實現銷售額提升56%、每筆訂單成本降低35%的顯著成效。Baur的案例證實，GA4不僅能減輕企業內部BI部門的負擔，其僅需30至90天的數據學習週期，相較傳統BI需回溯12個月的分析方式，更能快速適應市場變化，成為企業在經濟波動時期維持獲利能力的關鍵工具。

2. Baur案例：銷售額提升56%的關鍵步驟

Baur Versand在2022年黑色星期五期間的GA4預測受眾測試，為廣告的數據驅動策略提供了寶貴實證。該公司定義了四類核心預測受眾：可能七天內首次購買者、可能七天內購物者、可能七天內流失買家，以及28天內銷售額最高的可能用戶。透過將這些受眾應用於動態展示廣告系列，並讓Google AI自動投放最相關產品和訊息，Baur實現了銷售額提升56%，同時每筆訂單成本降低35%的卓越成效。值得注意的是，這些成果是在黑色星期五這一廣告成本通常很高的時期實現的。Baur客戶與銷售主管Armin Philipp指出，GA4的預測模型只需30到90天數據就能進行準確預測，遠快於傳統BI系統需要的12個月數據累積。這種快速學習能力使企業能夠敏捷應對市場變化，及時調整行銷策略，特別是在經濟波動時期。

3. 第一方數據與GDN的協同效應

在隱私保護日益重要的時代，第一方數據與GDN的協同效應變得尤為關鍵。Baur Versand長期以來將Google Analytics作為數據中心，匯入商業智能(BI)和CRM數據，用於再行銷廣告系列。GA4的預測受眾功能進一步強化了這種協同，使第一方數據能夠以隱私友善的方式發揮更大價值。Baur的經驗表明，GA4減輕了BI部門的負擔，使行銷團隊能夠更自主地進行數據驅動決策。網路行銷經理Michael Bräutigam-Groß強調，Google系統間的無縫整合是獨特優勢，使數據能夠經濟高效地在不同平台間流動。這種以第一方數據為基礎，結合AI預測能力的策略，不僅符合當前隱私法規要求，更為企業建立了可持續的數據資產。隨著歐盟AI法案等法規實施，這種隱私合規的數據應用方式將成為廣告的主流趨勢。

三、GDN廣告的成效提升工具

1. 低成本AI工具組合推薦

在預算有限的情況下，行銷人員可以組合多種低成本AI工具提升廣告成效。Topkee透過先進的AI技術協助客戶生成富有創意的文字、圖片及影片素材，並結合專業設計團隊進行細緻優化，確保內容符合市場需求且凸顯品牌特性。具體而言，Topkee從服務、競爭力、價值觀和自定義四個核心維度切入，透過精準的話術引導深入理解客戶業務，生成專業且創新的主題提案，進而衍生大量定制化創意方向。這種「AI+人工」的協作模式能大幅加速素材更新迭代，配合TM追蹤鏈接技術，可實時監測每個創意主題的效果數據，為廣告主提供源源不絕的高質量創意。同時，透過TTO平台整合賬戶審查、開戶充值、轉化目標追蹤等流程，實現全自動化數據管理，顯著提升廣告協同效率。這些工具組合的關鍵在於明確分工：AI負責快速生成創意原型與數據分析，設計師團隊則專注於策略制定與情感洞察，再結合週期性的廣告目標報告與顧問分析服務，即使資源有限也能達成專業級廣告效果。

2. Performance Max與GDN的整合技巧

Performance Max(PMax)與GDN的整合需要高質量且多樣化的創意資產支持。Topkee在此領域提供完整解決方案，從廣告主題提案到TM追蹤鏈接設置皆具備專業配套。其服務涵蓋服務、競爭力、價值觀和自定義四大核心維度，透過深度話術引導生成定制化創意方向，為PMax提供豐富的素材庫。TM系統比傳統UTM更具靈活性，可根據主題、廣告來源等維度自定義配置，讓廣告主能精確追蹤每個創意的表現數據。Topkee同時注重廣告與著陸頁的一致性，利用Weber工具快速建立呼應行動號召的著陸頁，確保從曝光到轉換的流暢體驗。這種整合策略使PMax能充分發揮跨渠道優化潛力，而TAG受眾分組技術更可結合GA4預測受眾，雙重強化定位精準度。值得注意的是，Topkee強調數據透明度，提供週期性報告與顧問分析會議，協助廣告主在自動化投放中保持策略主導權。

3. 生成式AI在廣告文案的進階應用

生成式AI已成為文案創作的重要工具，Topkee將其深度整合於創意製作流程。其AI系統能從主題提案自動產出多種文案變體，並由專業團隊篩選優化，大幅提升創作效率。在實際操作中，行銷人員可透過精確提示（如字數限制、關鍵詞要求）引導AI生成符合需求的初稿，再融入品牌情感元素進行深化。Topkee的TM系統能即時追蹤不同文案版本的表現，透過點擊率、轉換率等數據快速驗證效果，形成「生成-測試-優化」的閉環。此外，其廣告成效分析服務包含轉化報告與單次轉化成本評估，協助判斷AI文案的實際商業價值。Topkee更定期舉辦報告分析會議，由認證顧問解讀市場動態，確保AI生成的內容能與時俱進反映消費者需求。

四、經濟低迷時期的GDN預算策略

1. 再行銷廣告的預算分配技巧

在經濟不確定時期，再行銷廣告成為預算分配的優先選擇。Baur Versand的案例顯示，透過GA4預測受眾識別高價值客戶，再結合動態再行銷廣告，能有效提升ROI。他們將目標從最大化轉換次數改為優化目標每次轉換費用，進一步提升成本效率。再行銷預算分配的一個關鍵技巧是根據客戶生命週期價值(CLV)分層，對高CLV受眾投入更多預算。Baur使用內部BI解決方案將客戶分為A、B、C類消費群體，再與GA4預測受眾交叉比對，找出最可能轉化的高價值客戶。另一個技巧是利用GDN的自動化出價策略，如「目標廣告支出回報率」(tROAS)，讓Google AI根據實時競價環境自動調整出價。這種數據驅動的再行銷策略使Baur在黑色星期五期間以極低成本實現銷售增長，證明即使在經濟低迷時期，精準的預算分配仍能帶來可觀回報。

2. Baur降低35%訂單成本的實證方法

Baur Versand實現訂單成本降低35%的成果，源自多種預算優化策略的綜合應用。首先，他們利用GA4預測受眾精確識別可能七天內購買的客戶，避免將預算浪費在低轉化可能性的受眾上。其次，他們將這些高價值受眾與動態展示廣告結合，讓Google AI自動投放最相關產品廣告。第三，他們調整出價策略，從最大化轉換改為優化目標每次轉換費用，確保獲客成本控制在合理範圍。值得注意的是，這些措施是在黑色星期五這一傳統上廣告成本高漲的時期實施的，顯示出數據驅動策略對抗市場波動的有效性。Baur線上行銷經理Michael Bräutigam-Groß指出，Google系統間的無縫整合是實現這些成果的關鍵，它使預算優化能夠跨平台實時執行。這種方法特別適合經濟低迷時期，幫助企業以有限預算維持市場可見度，同時確保每一分廣告支出都產生最大效益。

五、未來GDN技術發展趨勢

1. 生成式AI在廣告創意的應用前景

生成式AI將為廣告創意帶來革命性變化，這項技術不僅能加速創意產出流程，更能透過數據驅動的方式提升廣告效果。Google即將在Bard中整合Adobe Firefly，這項整合將使道德圖像生成成為標準功能，確保創意內容符合品牌規範。倫敦Human After All團隊已開始利用生成式AI快速可視化抽象創意概念，大幅縮短從構思到執行的時間。在實際應用層面，Google的Predictive Audiences技術已幫助Baur Versand這家德國郵購公司提升56%銷售額，同時降低35%的每筆訂單成本，證明AI在優化廣告投放效果上的顯著價值。TBWA\Chiat\Day紐約的Gabriel Cheung指出，AI生成的初步創意可作為基準，激發團隊突破傳統思維框架。然而，Jellyfish集團數據科學副總裁吳迪提醒，生成式AI的訓練數據偏差問題仍需謹慎處理。未來理想的創意工作流程可能是：創意總監提供策略方向後，生成式AI產出數百個符合品牌風格的選項，包括多尺寸圖片、影片剪輯和文案變體，再由人類團隊精選最佳方案。這種協作模式既能保持人類對品牌敘事的主導權，又能充分發揮AI的效率優勢。隨著技術成熟，生成式AI甚至可能實現即時個性化創意，根據用戶的即時情境動態調整廣告內容，這將徹底改變傳統廣告的投放模式。

2. 隱私保護技術對受眾定位的影響

隱私保護技術的發展將重塑廣告受眾定位方式。隨著第三方Cookie逐步淘汰，GA4等以隱私為核心的分析平台將成為標準。Baur Versand的案例顯示，即使僅依靠第一方數據和聚合行為洞察，結合AI預測模型仍能實現精準受眾定位。未來可能看到更多隱私保護技術的應用，如同態加密允許在不解密數據的情況下進行分析，或聯邦學習使AI模型能在分散數據上訓練而不需集中收集。歐盟AI法案等法規將加速這些技術的採用。Jellyfish集團已成立工作組研究這些變化，他們認為隱私保護不應阻礙創新，而應推動更負責任的數據實踐。對行銷人員而言，這意味著需要更重視第一方數據收集的合規性，並學習利用新型態的隱私友善洞察。長期來看，那些能成功過渡到隱私保護定位技術的品牌，將獲得消費者信任這一寶貴資產，轉化為可持續的競爭優勢。

3. 預測性分析工具的進化方向

GDN廣告中的預測性分析工具正朝著更精準、更即時的方向發展。Baur Versand使用的GA4預測受眾僅需30-90天數據就能建立有效模型，遠快於傳統BI系統的12個月。未來我們可能看到預測窗口進一步縮短，甚至實現近乎實時的購買意向預測。另一個發展方向是多目標預測，不僅預測購買可能性，還預測客戶生命週期價值、產品偏好甚至價格敏感度，使廣告能展示最合適的產品和促銷信息。陽獅集團亞太區的Laurent Thevenet指出，Bard等工具能檢索實時信息，這暗示未來預測模型可能整合即時市場動態和社會趨勢數據。Jellyfish集團的「光學」系統則展示了情感和創意元素分析如何增強傳統行為預測。隨著這些技術成熟，廣告將能實現前所未有的個人化程度，同時行銷人員需要確保這些進展伴隨著相應的倫理考量和透明度控制，維持消費者信任。

結語

GDN與AI技術的整合正在重塑數位廣告的每個環節，從創意生成、受眾定位到成效優化。以Baur Versand為例，該公司透過GA4的Predictive Audiences功能，在經濟不景氣時期成功識別出70%高購買機率的新客戶群體，這些客戶原本未被其內部商業智慧系統覆蓋。這項AI驅動的解決方案不僅使銷售額提升56%，同時降低35%的每筆訂單成本，特別是在黑色星期五等高競爭時段仍能保持成本效益。另一方面，Tesco透過與DEI專家合作，運用YouTube Select平台的文化敏感度策略，成功提升30%穆斯林消費者對品牌包容性的認知，並觸達860萬英國觀眾。這些案例證明，在經濟不確定時期，數據驅動與文化洞察相結合的策略能創造實質商業價值。值得注意的是，Baur的經驗顯示GA4僅需30-90天即可完成用戶行為預測，遠快於傳統BI系統所需的12個月數據追溯期。隨著生成式AI和隱私保護技術發展，廣告業正面臨新一輪變革，行銷人員需在AI精準度與人性化洞察間取得平衡。若您希望將這些技術應用於業務實踐，建議尋求具備GA4實施經驗與跨文化行銷專業的顧問團隊，他們能根據您的特定需求提供客製化整合方案。

 

 

 

 

 

附錄

• 創意主管認為，人工智慧有 3 個引人注目的用例
• Tesco 如何透過 YouTube 優先的齋戒月/開齋節活動吸引新社區
• 黑色星期五的傑作：Baur 借助 GA4 和 Predictive Audiences 將每筆訂單的成本降低了 35%