如果您轉向GDN程序化購買，媒體投資報酬率就能提升88%
近年來，數位廣告領域正面臨著前所未有的變革。根據Google最新發布的產業報告顯示，2026年將有超過78%的品牌廣告預算轉向程序化購買平台，其中GDN（Google Display Network）因其龐大的覆蓋範圍與AI驅動的投放技術，成為企業跨平台行銷的首選解決方案。全球消費保健巨頭Haleon近期公布的案例更印證了這股趨勢——透過全面採用程序化購買策略，其旗下品牌Voltaren不僅節省23%的CPM成本，更創造整體投資報酬率提升88%的驚人成效。這標誌著傳統以電視為核心的媒體策略已正式進入AI優化時代，而GDN正是這場革命的核心引擎。
I、廣告與程式化購買的核心價值
1.1 傳統媒體策略的局限性與轉型契機
傳統媒體策略長期面臨兩大結構性困境：一是電視收視率持續衰退導致覆蓋缺口擴大，二是跨平台受眾觸及缺乏統一衡量標準。以Haleon的實證為例，其主力品牌Voltaren原依賴電視廣告觸及中高齡受眾，但隨著該族群媒體消費行為數位化，單一管道投放已造成32%的目標受眾流失。Google行銷組合建模（MMM）實驗室的數據進一步顯示，當品牌將81%的影片廣告預算轉移至等程序化平台時，不僅能填補電視衰退造成的覆蓋缺口，更可透過AI即時優化機制，將同預算下的觸及人數提升14%。這種「覆蓋率導向」的預算分配思維，正是打破傳統管道壁壘的關鍵轉型契機。
1.2 程式化購買如何解決跨平台覆蓋難題
GDN的程序化購買技術透過DV360平台實現三大突破性優勢。首先，整合式頻次管控能統一管理YouTube與第三方網站的廣告曝光次數，避免傳統分開購買導致的受眾疲勞。Haleon的測試數據顯示，此機制使相同預算下的跨平台觸及率提升17%。其次，AI驅動的受眾擴展（Audience Expansion）功能可自動識別與原目標族群行為相似的新客群，這讓拜耳消費者保健在推廣Iberogast產品時，成功將高價值轉換量提升108%。最後，程序化購買的即時競價（RTB）系統能動態調整出價，例如時尚零售商Baur透過投放後，每筆訂單成本降低35%，證明了技術對媒體效率的實質提升。
1.3 人工智慧驅動的投放效率革命
GDN的AI核心在於兩項創新應用：一是預測型競價（Smart Bidding），透過分析數百項環境參數（如時段、裝置、內容情境）自動優化出價策略。精品廣告公司（The Boutique Agency）的實證指出，此技術使客戶廣告支出回報率（ROAS）平均提升35%。二是跨渠道歸因模型，利用機器學習追蹤用戶從廣告到官網的完整旅程。Pia Media為MediaMarktSaturn開發的PIPA系統即運用此技術，將購物廣告的點擊率提升22%。這些案例共同揭示：當AI接手傳統需人工判斷的複雜決策時，媒體投資效益將呈現指數級成長。
II、人工智慧在媒體投放中的進階應用
2.1 PMax廣告系列的跨渠道整合優勢
Performance Max（PMax）是生態中革命性的廣告系列類型，其核心價值在於「目標導向的自動化整合」。有別於傳統需分別設定搜尋、展示、多媒體廣告的繁瑣流程，PMax透過單一介面即可調度Google全通路資源。根據電子產品零售商MediaMarktSaturn的實測，PMax不僅簡化80%的廣告管理工時，更因AI自動分配預算至最佳管道，使整體轉換成本降低25%。特別值得注意的是，PMax能同步分析第一方數據（如CRM名單）與的第三方受眾信號，這讓時尚品牌Baur發現70%的高潛力客群是原有策略未能觸及的新受眾。
2.2 機器學習如何優化CPM與CTR平衡
GDN的AI演算法在平衡「成本（CPM）」與「互動（CTR）」方面展現驚人精準度。其運作邏輯是透過深度學習模型，預測不同版位、時段、創意組合的效益表現。Haleon的案例中，AI自動將高價值受眾的曝光集中於醫療相關網站（如WebMD），同時限制低互動版位的出價，最終使CPM降低23%而CTR提升31%。此技術的進階應用是「價值導向出價」（Value-Based Bidding），拜耳團隊即藉此將Iberogast廣告的每次轉換成本壓低42%，證明機器學習能將媒體預算精準導向商業價值最高的接觸點。
III、成功案例的關鍵啟示
3.1 Haleon的88%ROI提升路徑分析
Haleon的策略成功奠基於三階段轉型：首先透過MMM實驗室數據驗證線上影片廣告的效益潛力，接著以嚴格的A/B測試比較傳統電視與GDN廣告效果，最終將81%影片預算轉向程序化購買。關鍵在於DV360平台的「頻次同步」功能，確保用戶在YouTube與合作媒體看到廣告的次數不超過設定值，此舉使觸及人數增加14%的同時減少17%浪費。更值得關注的是其「創意適配技術」——AI會自動將30秒電視廣告剪輯為適合投放的15秒版本，這讓廣告完整觀看率提升2倍，證明內容優化與渠道選擇同等重要。
3.2 拜耳消費者保健的預測受眾實證
拜耳的案例揭示GDN與GA4整合的強大潛力。其利用GA4追蹤用戶在Iberogast官網的行為軌跡（如停留特定頁面超過30秒），再透過AI建立「高購買意願」預測模型。當此模型應用於投放時，系統會自動尋找具有相似數位足跡的新受眾，結果顯示這些預測受眾的轉換率比傳統定位方式高108%。此技術的延伸價值在於「價值階梯出價」——對已瀏覽產品頁但未結帳的用戶提高告出價39%，實現精準的再行銷刺激。
3.3 時尚零售商的受眾擴展技術拆解
Baur的案例凸顯GDN在受眾挖掘上的創新。該品牌原依賴內部劃定的「歷史買家」群體投放廣告，但GA4的預測模型發現，70%實際下單的新客來自完全不同的興趣標籤（如「永續時尚」愛好者）。「相似受眾擴展」功能據此自動調整投放方向，最終帶來56%銷售成長。更關鍵的是，AI同步優化創意呈現方式——將產品圖與環保認證標章組合投放時，轉換率比單純價格促銷高22%，顯示受眾洞察需與創意策略緊密結合。
IV、Topkee的GDN廣告服務
Topkee提供的GDN（Google Display Network）廣告服務是一個全方位的多媒體廣告解決方案，涵蓋從賬戶管理、創意製作到成效分析的全流程服務。在廣告賬戶管理方面，Topkee通過系統化的流程設計，從廣告著陸頁製作、目標受眾定位到廣告初始化設置，實現高效且精準的廣告投放。Weber工具能夠快速創建與廣告活動高度契合的著陸頁，確保廣告訊息與著陸頁內容的一致性，同時提供完整的客戶跟蹤與數據回傳機制，為潛在客戶打造流暢的用戶體驗。TAG追踪技術則通過分析用戶行為數據，將受眾進行精細分組，並據此設計個性化營銷內容，在降低廣告成本的同時提升轉化效果。TTO平台整合了廣告活動管理的各項功能，包括賬戶審查、開戶充值、轉化目標設定等，實現數據自動化處理，大幅提升廣告協同管理效率。
在創意提案與實施環節，Topkee結合AI技術與人工專業，為客戶提供持續創新的廣告素材。廣告主題提案服務從服務特性、競爭優勢、價值主張和自定義需求四個維度深入分析客戶業務，生成專業且具創新性的創意方向。TM設置功能提供比傳統UTM更靈活的追蹤維度，可根據主題、廣告來源等多種因素自定義配置追蹤鏈接，實時監測每個創意主題的表現。創意製作流程採用AI技術生成初步的文字、圖片和視頻需求，再由專業設計團隊進行精細化處理，確保廣告素材既符合市場趨勢又能突顯品牌特色，為客戶提供源源不斷的高質量多媒體廣告內容。
廣告成效分析是Topkee服務的重要組成部分，通過數據驅動的方式幫助客戶優化廣告投放策略。週期性提供的廣告目標報告包括廣告執行報告、轉化報告和投資收益率（ROI）報告，全面反映廣告活動的執行狀況與效益。投放分析服務從預算控制、點擊率提升、轉化質量改善等多個維度進行深入評估，並提出具體的優化建議。此外，Topkee還提供由認證營銷顧問主持的報告分析會議，協助客戶解讀營銷數據、掌握市場動態，並及時調整產品或服務策略，確保廣告投放能夠快速應對市場變化，實現最佳營銷效果。
結語
從Haleon、拜耳到Baur的實證可見，GDN結合AI程序化購買已非單純的廣告工具升級，而是徹底重構媒體投資報酬率的戰略轉型。這波變革的核心在於三大不可逆優勢：跨平台頻次管控節省浪費、預測受眾挖掘隱藏商機、價值導向出價最大化每筆預算效益。對於尚未啟動數位轉型的品牌，建議立即與Google認證合作夥伴洽詢MMM分析服務，透過科學數據制定專屬的GDN導入路徑。在AI驅動的行銷新紀元，猶豫的成本將遠高於測試的風險。
附錄
