「GDN智能投放」如何讓我成為零售媒體贏家

歐洲零售媒體市場正經歷爆炸性成長，預計2026年將達到250億歐元規模，較2022年成長150%。這種迅猛發展為Google多媒體廣告（GDN）創造了前所未有的戰略機遇。正如Google德國零售總監Claudia Denzel所指出的，零售媒體實現了零售商、品牌與消費者的三贏局面——零售商獲得高利潤的額外收入來源，品牌取得精準的消費者洞察，而消費者享受更個人化的購物體驗。GDN在此生態系中扮演關鍵樞紐角色，透過其龐大的展示廣告網絡將零售商的站內數據價值最大化。德國領先的家居品牌Obi已證實這種模式的可行性，其零售媒體副總裁Patricia Grundmann更預言：「零售媒體將在短短幾年內超越電視廣告支出。」這項轉變要求行銷人員重新審視GDN在媒體組合中的定位，不再僅是輔助渠道，而是數據驅動行銷的核心引擎。

I、GDN的技術架構與數據應用

1. 第一方數據工程實踐

構建有效的廣告策略始於堅實的第一方數據基礎設施。領先零售商如Rewe已示範如何透過Google Cloud建立客戶數據平台(CDP)，將分散的線上線下數據流統一為結構化的洞察。這個過程涉及複雜的數據清洗、身份解析與分段策略，需特別注意隱私合規要求。技術上，Google BigQuery成為處理海量零售數據的理想解決方案，其與Analytics 360的無縫集成使市場人員能快速將原始數據轉化為可操作的受眾群體。Douglas香水連鎖的實踐更進一步，他們運用AI模型挖掘第一方數據中的隱藏模式，識別出高終身價值客戶等戰略性受眾。這些經過AI強化的數據資產，透過GDN投放後可產生較傳統方式高30%以上的轉換率，證明了數據質量與廣告成效的直接關聯。

2. 人工智慧驅動的受眾定位

進階價值在於將零售數據與Google AI的預測能力相結合。MediaMarktSaturn的PIPA(產品洞察與效能自動化)系統展示了一個典範案例——該平台整合產品成本結構、庫存水平、競爭情報等內外部數據，運用機器學習預測各商品的購買機率，再透過GDN進行差異化投放。這種AI驅動的策略使MMS獲得22%的ROAS提升與21%的點擊成本下降。技術層面，關鍵在於建立可靠的數據管道，將預測模型輸出實時傳送至Google Ads API，並與Performance Max等智能投放系統協同工作。值得注意的是，這種方法不僅適用於大型零售商，中小企業亦可透過Google廣告數據管理器實現簡化版的數據激活，這工具能將過去需要數週的數據整合過程縮短至幾分鐘。

II、創意策略與廣告體驗創新

1. 生成式AI的創意革命

成效最大化廣告系列(Performance Max)正經歷生成式AI帶來的變革性升級。最新數據顯示，將創意素材提升至「優秀」等級的廣告主可獲得平均6%的轉換率提升。Event Tickets Center的測試案例證明，AI素材生成能將創意製作速度提高5倍，同時確保品牌一致性——廣告主現在可上傳品牌指南(字體、色系)和參考圖片，讓AI生成符合標準的變體。技術層面，Google的生成模型已能理解產品語境，例如為冬季運動裝備自動生成雪地背景，或為辦公家具創造符合商業審美的場景。這種智能擴充功能特別適合零售業大量SKU的挑戰，使每個產品都能獲得情境化的展示機會，而無需傳統高昂的拍攝成本。

2. 動態模板與品牌管理

面對零售業頻繁的促銷節奏與海量商品，GDN的動態創意優化(DCO)技術成為關鍵解決方案。MediaMarktSaturn與Google合作開發的Studio動態橫幅模板，能自動填充AI識別的高潛力商品，每月為行銷團隊節省約24工時的操作時間。這類模板運作的核心在於建立靈活的數據feed系統，將產品圖文資料與即時業績指標(如庫存狀態、價格變動)連結，確保前線創意與後端商業邏輯同步更新。值得注意的是，新一代系統還引入「創意健康度」指標，自動偵測過時或低效的素材，建議優化方向甚至直接生成替代方案，使GDN廣告保持最佳表現狀態。

III、零售業GDN成功典範

1. MediaMarktSaturn的全通路ROAS策略

歐洲電子零售巨頭MediaMarktSaturn(MMS)的GDN實踐，樹立了全通路整合的標竿。其核心創新在PIPA系統——基於Google Cloud的AI平台，分析產品成本、庫存、競爭價格等200+維度數據，預測各SKU的廣告價值。這項技術與Performance Max深度整合，實現22%的ROAS提升。特別值得注意的是MMS的線下轉換策略：透過「商店目標」廣告系列與位置數據，將流量導向實體門市，創造線上廣告線下轉換(O2O)的典範。技術架構上，MMS選擇集中化數據管理，所有通路資訊匯流至Google BigQuery，確保決策基於統一真實數據源。這案例證明，當零售媒體與GDN的智能充分結合，能打破線上線下界限，創造無縫的消費者體驗。

2. Douglas的數據驅動個人化

香水零售商Douglas將GDN策略建基於強大的第一方數據基礎。透過Google Cloud構建的客戶數據平台(CDP)，Douglas整合線上瀏覽、線下購買、會員計劃等數據流，建立超過50個精細受眾分群。這些洞察透過實現高度個人化投放——例如針對高級香水購買者展示限量版產品，而對開架化妝品瀏覽者強調性價比訊息。技術上，Douglas運用AI模型識別顧客的「香調偏好」，將這種隱性需求轉化為廣告的創意方向。其結果是35%的廣告效率提升，以及20%的會員復購率增長。這案例突顯在奢侈品零售的潛力，當產品選擇高度依賴個人品味時，數據驅動的個人化能創造決定性差異。

3. Obi的零售媒體委員會模式

德國家居品牌Obi開創性地建立「零售媒體委員會」治理結構，協調GDN策略與整體商業目標。這個跨部門團隊由行銷、電商、財務與IT代表組成，每週審核績效與第一方數據應用。技術架構上，Obi將Google Ads與Salesforce CRM深度整合，使受眾策略能反映顧客生命週期階段。例如，針對剛完成房屋交易的潛在客戶，投放重點轉向大型家具與裝修服務；而對長期會員則強調耗材補充與季節性產品。Obi更將庫存開放給合作品牌，透過「零售媒體網絡」模式創造額外收入流。這種組織與技術的雙重創新，使Obi廣告貢獻度在兩年內從5%提升至18%，展現零售媒體委員會模式的運作效能。

IV、Topkee的GDN廣告服務

Topkee提供的GDN（Google多媒體廣告聯播網）廣告服務是一個全方位、高效率的數位廣告解決方案，涵蓋從前期準備到後期優化的完整廣告週期管理。該服務以三大核心模塊構成：多媒體廣告賬戶管理、創意提案與實施、以及廣告成效分析，每個模塊都整合了Topkee自主研發的專業工具與技術，確保廣告主能夠以最低成本獲得最大效益。

在多媒體廣告賬戶管理方面，Topkee通過系統化流程簡化廣告上線步驟。其廣告著陸頁製作採用Weber工具，該工具能快速創建與廣告活動高度一致的著陸頁，確保從廣告文案到著陸頁內容的無縫銜接。這些著陸頁不僅具備清晰的目標導向設計，更整合完整的客戶行為追蹤與數據回傳機制，有效提升轉化率。目標受眾定位則運用TAG追蹤技術，通過分析用戶行為數據建立精準的受眾畫像，實現分群個性化營銷。廣告初始化設置則透過TTO平台一站式管理，該平台整合了賬戶審查、開戶充值、轉化目標設定、客戶追蹤、創意協同與數據報表等關鍵功能，實現全流程自動化操作，大幅提升廣告管理效率。

創意提案與實施模塊展現Topkee在廣告內容生產的專業能力。其廣告主題提案服務從服務特性、市場競爭力、品牌價值觀和自定義需求四個維度切入，通過專業的話術引導深入理解客戶業務，產出兼具創新性與實效性的創意方向。TM設置功能提供比傳統UTM更細緻的追蹤維度，允許根據主題、廣告來源、媒介類型等參數自定義追蹤鏈接，實現創意效果的實時監測與快速迭代。在創意製作環節，Topkee採用AI技術與專業設計團隊協作模式，先由AI生成初步的文字、圖片及視頻創意框架，再由資深設計師進行精細化處理，確保成品既符合市場趨勢又能突顯品牌特色，持續為客戶提供高質量且多樣化的廣告素材。

Red sphere on white plate against red

結語

GDN在零售媒體領域的崛起，標誌著數據驅動廣告的新紀元。從MediaMarktSaturn的全通路ROAS提升，到Douglas的AI強化個人化策略，歐洲領先零售商已證明不僅是流量來源，更是商業轉型的戰略槓桿。隨著生成式AI重塑創意生產、隱私技術重定義數據應用進化速度將持續加快。對於零售商與品牌，現在是擁抱這波變革的關鍵時刻——投資第一方數據基礎、重組團隊能力、實驗創新廣告格式。那些能將深度整合至商業策略的企業，將在零售媒體的250億歐元市場中佔據制高點。如需進一步了解如何規劃您的零售媒體策略，歡迎聯繫專業的Topkee廣告專家，獲取客製化的診斷與建議。