每個人都應該了解Google Lens如何重塑SEM策略
Google Lens的視覺搜尋量已突破1000億次，年增長率高達65%，這項由Google Lens聯合創始人Lou Wang見證的技術革命，正在徹底改變消費者的搜尋行為。當一位六歲孩童能自然地用鏡頭對準後院的負鼠幼崽，隨即獲得物種資訊、棲息地分佈甚至飼養建議時，我們正經歷著搜尋史上最深刻的典範轉移。這不僅是技術的躍進，更是行銷人員必須重新思考的Google SEM策略轉折點——視覺已成為新一代的搜尋關鍵字，而傳統文字優化的戰場正在擴展到多模態領域。本文將深入解析這場變革的技術本質、商業應用實證與行銷策略重構路徑，幫助品牌在視覺優先的Google SEM新時代掌握競爭優勢。
I、搜尋的演進與市場影響
1. Google SEM的發展歷程
Google Lens的技術演進軌跡揭示了Google SEM的關鍵轉折點。2017年初始版本採取了「以文字理解帶動視覺識別」的迂迴策略，透過辨識照片中的文字元素（如菜單文字、海報資訊）來提供相關搜尋結果。這種技術路線選擇反映了當時機器學習模型的侷限性——專用模型僅能識別特定類別的物體（如動物品種或植物種類），而文字識別則相對成熟。隨著Transformer架構的突破，多模態學習能力快速提升，現在的Lens已能理解任意物體的視覺特徵，並結合語義上下文進行推理。Lou Wang團隊在2020年引入的BERT語言模型整合，使系統能同時處理圖像特徵與自然語言查詢，這項技術突破直接催生了「多重搜尋」功能，允許用戶上傳圖片後追加語音或文字提問，形成對話式搜尋體驗。
2. 搜尋的成長與用戶轉變
全球視覺搜尋的採用率呈現顯著的地域差異與應用場景分化。在印度與印尼等新興市場，教育類查詢佔Lens總使用量的38%，學生普遍利用即時翻譯功能將英語教材轉換為本地語言，這現象與這些國家「英語授課、母語思考」的教育體系特性密切相關。歐洲時尚產業的數據更揭示：43%的服飾類Google SEM始於視覺觸發，用戶通常擷取社交媒體圖片或實體店鋪陳列來尋找相似款式，這直接促使ASOS等快時尚平台將「視覺搜尋轉化率」列為核心KPI。德國與日本的自然探索類查詢量較全球平均高出2.3倍，反映這些市場用戶對生物多樣性的高度關注。
II、核心產品技術解析與應用場景
1. Google Lens的技術架構與功能演進
現行Google Lens的技術堆疊包含四層關鍵架構：最底層的設備端處理使用量化版Vision Transformer模型進行即時物體檢測，能在300毫秒內識別圖像中的主要實體；中間的知識圖譜映射層將視覺特徵轉換為超過5億個實體節點的連結，解決「視覺-概念」的語義鴻溝問題；上層的多模態理解模型採用Pathways架構，可並行處理圖像、語音、文字輸入；最頂層的交互系統則整合了Material You設計語言，根據設備類型自動調整結果呈現方式。這種架構使Lens能支持從「植物病徵診斷」到「傢俱尺寸估算」等1,200多種垂直場景。一個突破性進展是2023年引入的「視覺語義嵌入」技術，使系統能理解「找類似這款沙發但扶手更窄的設計」這類複雜修飾條件，這功能直接推動家居類電商的視覺Google SEM轉化率提升35%。
2. Circle to Search的交互革命與商業價值
這項被Lou Wang稱為「直覺探索工具」的技術，其商業價值在於重新定義了「微時刻」的捕捉效率。數據顯示，Android用戶在啟用Circle to Search後，每日搜尋次數中位數從4.3次增至7.1次，且52%的搜尋請求針對螢幕內容而非現實物體。時尚產業的早期採用案例顯示，當用戶在社交平台圈選某網紅的耳環時，系統不僅識別品牌型號，還會根據用戶過往購買記錄顯示三種風格相似但價格區間不同的選項——這種「視覺比對+個性化過濾」的組合，使相關品牌的廣告點擊率(CTR)提升至傳統文字搜尋廣告的2.4倍。更值得關注的是其「情境繼承」機制：若用戶先圈選食譜中的某食材，再追加語音詢問「素食替代方案」，系統會保持原始圖像的上下文理解，這使得多輪對話的意圖連貫性提升80%
III、產業應用實證分析
1. John Lewis的數據驅動轉型案例
這家英國百年零售商的數位化重生之路，始於對搜尋數據流的徹底重構。其原有系統每日僅能處理一次利潤數據饋送，導致PPC競價策略與實際庫存狀況存在12-15小時的延遲。在黑色星期五等高峰時段，這種延遲直接造成8.2%的廣告支出浪費在已售罄商品上。透過導入伺服器端Google Tag Manager (sGTM)，John Lewis建立了實時利潤追蹤能力，將數據延遲縮短至90秒內。這項變革結合多點觸控歸因模型，使團隊能精準計算不同搜尋觸點的邊際貢獻——例如發現「品牌詞+視覺搜尋」組合的客戶終身價值(LTV)比單純文字搜尋高35%。技術實施層面，該專案最關鍵的是「雙層驗證機制」：所有利潤數據需同時通過傳統ETL管道與sGTM實時流進行交叉比對，確保99.98%的數據一致性。成果令人矚目，Google SEM廣告的平均利潤增長20%，目標ROAS提升4個百分點，更在2023聖誕季創下歷史最高的廣告轉化效率。
2. 起亞英國的價值競價模式創新
汽車產業正面臨搜尋策略的典範轉移。起亞英國與Havas合作開發的「傾向模型」徹底改變了線索評估值方式——不再將試駕申請、宣傳冊下載等行為視為同等價值，而是根據歷史轉換數據，賦予不同動作差異化權重。例如，數據顯示下載電動車技術手冊的用戶，其最終購買可能性比單純經銷商定位查詢高3.2倍，因此前者在競價系統中被賦予更高價值。這種「價值階梯」策略的實施需要深度數據整合：團隊分析24個月的銷售漏斗數據，建立超過50個特徵變量（如「用戶是否比對過充電樁相容性」）來訓練預測模型。實測結果突破預期：在「最佳電動車」等通用搜尋詞的競價中，價值型競價(VBB)相比傳統CPC模式降低10%成本同時提升13%轉化率，且高價值線索占比從18%躍升至29%。
IV、Topkee的Google SEM的廣告服務
Topkee建構了一套完整的Google SEM廣告服務體系，從前期準備到後期優化形成閉環管理。在廣告投放前期階段，團隊會協助客戶完成廣告賬戶資質獲取，憑藉對Google廣告審查政策的深入理解，專業人員將全程指導資質文件準備與提交流程，同時提供開戶充值服務以確保賬戶資金安全。關鍵字研究作為Google SEM核心環節，Topkee採用競爭對手分析與行業關鍵字庫比對的雙重策略，運用專業分析工具挖掘高轉化潛力的精準關鍵詞，並持續動態擴充詞庫以保持廣告競爭力。
著陸頁製作服務體現Topkee對轉化漏斗的深度把控，團隊會根據不同廣告組的訴求設計具有高度一致性的著陸頁面，確保從廣告文案到頁面內容形成連貫的用戶體驗。針對網站基礎建設，Topkee提供SEO評估服務，使用最新評分工具檢測技術性問題，並提出具體的內容優化建議以提升頁面與目標關鍵詞的相關性。在廣告投放執行層面，Topkee採用AI智能算法結合人工優化的混合模式，實時調整出價策略與投放時段，並通過多維度數據監控確保廣告效益最大化。
結語：
從Lou Wang後院的負鼠幼崽識別，到John Lewis的實時利潤追蹤系統，視覺搜尋正重塑消費者與品牌互動的根本方式。這場變革遠不止技術升級，而是要求企業全面重構內容策略、數據架構與組織協同模式。當每月15億用戶已習慣用鏡頭而非鍵盤表達需求時，Google SEM策略的核心命題已轉變為「如何讓視覺資產成為最有效的沉默銷售員」。領先品牌正在做的，是將每張產品圖視為動態的搜尋入口，每段影片嵌入可探索的語義層，每次視覺互動都成為個性化學習的契機。您的企業是否已準備好迎接這場「視覺優先」的Google SEM革命，當不確定性成為常態時，與Topkee專業顧問合作建立未來就緒的視覺搜尋戰略，或許是2025年最具轉型槓桿的投資。現在就行動，別讓您的產品在鏡頭中隱形。
