為什麼你的Google Display Ads效果不佳？AI和GDN是關鍵解決方案！

在這個資訊爆炸的時代，消費者面臨的選擇前所未有的多樣化。無論是購買服裝、規劃旅遊，還是選擇保險或電子產品，選擇的數量與複雜性都在不斷增加。根據Google的研究，62%的歐洲消費者認為做出正確的決策需要更多的努力，而56%的人甚至因為選擇過多而放棄或推遲購買。這種現象被稱為「選擇悖論」——更多的選擇並未帶來更好的消費體驗，反而導致決策癱瘓與購買後的遺憾。

對於行銷人員來說，如何在資訊爆炸的環境中幫助消費者簡化決策過程，提升滿意度，成為了一個巨大的挑戰。消費者不僅需要快速找到適合自己的產品，還希望在購買過程中獲得更多的信心與樂趣。這正是人工智慧（AI）和Google Display Network（GDN）能夠發揮關鍵作用的地方。

人工智慧（AI）在購買決策中的角色

AI的崛起不僅是技術上的進步，更是解決選擇過多問題的關鍵工具。生成式AI（如ChatGPT）和AI識別應用（如Google Lens）正在重塑消費者的購買旅程。AI能夠快速處理多模態數據（文字、圖像），幫助消費者從海量資訊中提取關鍵內容，從而簡化決策過程。

例如，生成式AI能夠通過聊天機器人提供個人化推薦，幫助消費者理解複雜的產品資訊。Google Lens則允許消費者通過一張照片搜尋類似的產品，進一步簡化購物流程。此外，AI技術還能夠提供虛擬試用與體驗，例如虛擬試衣功能，讓消費者在購買前更好地了解產品，從而降低退貨率。

這些AI技術的應用，不僅能夠減少消費者的決策壓力，還能夠提升購買後的滿意度，從而為品牌創造更高的客戶忠誠度。

GDN在AI驅動行銷中的應用

GDN作為全球最大的展示廣告網絡，結合AI技術，正在重新定義數位行銷的遊戲規則。AI的深度整合使GDN不僅是一個廣告投放平台，更成為品牌與消費者之間智能互動的橋樑。這種轉變尤其體現在廣告創意的個性化生成、受眾行為的預測分析，以及跨渠道的無縫體驗整合上。

Topkee團隊利用AI技術結合GDN對消費者行為進行深度學習與分析，實現「智能受眾定位」。這意味著廣告不僅能在正確的時間與地點展示給相關的消費者，還能根據消費者的即時需求動態調整內容。例如，當AI檢測到某位消費者正在搜索運動鞋時，GDN可以立即推送相關的廣告內容，並根據消費者的瀏覽歷史推薦個性化的產品組合。

其次，GDN的「動態創意優化」功能（Dynamic Creative Optimization, DCO）在AI的驅動下，能夠即時生成多種廣告版本，並根據消費者的互動數據進行優化。這種技術不僅提升了廣告的相關性，還大幅提高了點擊率與轉換率。例如，一家時尚品牌可以通過DCO技術，根據消費者的性別、年齡和風格偏好，自動生成不同的廣告創意，從而提升廣告的吸引力。

此外，GDN還整合了AI驅動的「Performance Max」工具，實現線上與線下體驗的無縫銜接。這項技術能夠跨平台整合數據，為品牌提供全面的行銷洞察。例如，國際健身品牌Les Mills通過Demand Gen活動，實現了561%的註冊增長，並降低了72%的獲客成本。鞋類品牌Vans則通過Performance Max提升了46%的轉換率與86%的銷售額。

值得一提的是，Topkee團隊通過GDN的AI技術幫助品牌進行「情感分析」，通過消費者的互動數據，預測其購買意圖與情感傾向。這使得品牌能夠在消費者猶豫不決時，提供更具說服力的廣告內容，從而簡化其決策過程。

成功案例與實踐

許多國際品牌已經開始利用AI和GDN來應對選擇過多的挑戰，並取得了顯著的成果。以下是幾個具體的成功案例：

1. 家樂福：AI創意工作室的應用
   家樂福與Google Cloud合作，建立了一個AI創意工作室，大幅縮短了行銷活動的開發時間，並提升了活動品質。該AI系統經過訓練，能夠從家樂福過往成功的行銷活動中學習，並在獲得新活動的指導方針後，幾分鐘內生成初稿。這不僅提高了效率，還確保了創意的一致性和高品質。
2. Maisons du Monde：AI驅動的個人化推薦
   Maisons du Monde利用AI技術編寫產品說明並提供個人化推薦，顯著提高了團隊效率與客戶滿意度。通過分析消費者的瀏覽和購買行為，AI能夠即時生成符合個人需求的推薦內容，從而簡化消費者的決策過程並提升購買意願。
3. Les Mills：Demand Gen活動的成功
   國際健身品牌Les Mills在疫情期間，利用GDN的Demand Gen活動，將家庭健身影片內容推廣給全球消費者。在為期四周的測試中，該品牌實現了561%的註冊增長，並將每次試驗的成本降低了72%。這表明AI驅動的行銷活動不僅能夠有效吸引新用戶，還能大幅降低獲客成本。
4. Vans：在產品中Performance Max的呈現
   鞋類品牌Vans通過GDN的Performance Max工具，為不同受眾打造個人化的客戶旅程。根據消費者的興趣和需求，Vans能夠在正確的時間傳遞正確的訊息，例如針對滑板愛好者或返校季的家長提供專屬廣告。結果顯示，Vans的轉換率提高了46%，銷售額增長了86%。

這些案例不僅展示了AI和GDN在提升行銷效率方面的潛力，還強調了其為消費者創造更流暢、更滿意的購買體驗的能力。通過這些技術，品牌能夠在競爭激烈的市場中脫穎而出，贏得消費者的信任與忠誠。

未來趨勢與策略建議

未來，AI將進一步整合到行銷的各個環節，從創意生成到客戶關係管理。生成式AI將成為品牌差異化與創新體驗的核心驅動力。對於行銷人員來說，投資第一方數據、測試與擴展AI應用，以及整合跨職能團隊，將是成功實施AI策略的關鍵。

行銷人員應從小規模的AI應用開始，逐步擴大規模並優化策略。例如，通過AI驅動的廣告活動，品牌能夠在正確的時間向正確的消費者傳遞正確的訊息，從而提升銷售額與客戶滿意度。

結論：擁抱AI，簡化選擇

AI不僅能幫助消費者應對選擇過多，還能為品牌創造更高效、更個人化的行銷體驗。通過GDN等工具，品牌能夠在選擇過多的時代中脫穎而出，為消費者帶來更流暢、更滿意的購買旅程。

如果你正在尋找提升品牌行銷效率的方法，不妨考慮引入AI和Google Display Ads技術。Topkee的專業顧問可以幫助你制定適合的策略，讓你在競爭中脫穎而出。

附錄

1. 《Wired Consulting》和Google新報告：人工智慧在購買過程中的未來作用
2. 科學家、諾貝爾經濟學獎得主和領導者分享對人工智慧的經濟和社會影響的看法
3. 撇開人工智慧炒作不談，行銷人員如今是如何利用它的
4. 真正將人工智慧融入行銷：關鍵應用