
上個禮拜有位做家居用品嘅客戶,把 Q4 預算表攤開在我面前:三個零售媒體平台各留一筆,Facebook 一筆,Google 一筆,加起來比去年同期多咗兩成。我問佢:邊一筆係你確定賺錢?佢停咗十秒,答唔出。這正是今年旺季前最多公司卡住的地方。做 marketing services 嘅人,要回答嘅唔再係「買邊個平台」,而係「用邊把尺去決定買定唔買」。Performance Marketing World 在 2026-11-10 的旺季分析裡給出了兩組互相拉扯的數字:零售媒體廣告支出預計今年跳升 17%,但 Amazon 等巨頭已經掌握零售廣告市場近半(47%);另一邊,只有 8% 消費者說 AI 會影響聖誕購物決定。錢在加,影響力卻比直覺分散。
零售媒體的故事講咗幾年,今年的數字開始說明它的天花板。PMW 的預測是這類支出今年再升 17%,但同一份分析指出,Amazon 等零售媒體巨頭已經控制零售廣告市場近半(47%)。剩下的部分要由更多品牌分,單一品牌能拿到的邊際位置自然愈來愈窄。
還有一個對比值得留意:同一組調查裡,只有 18% 消費者強烈同意自己期待聖誕廣告,比去年跌 5%。廣告買得更多,期待卻在下降。對品牌而言,這代表曝光量換來的注意力正在變薄,靠加預算解決問題的邊際效果就有限。
我自己看這件事的角度比較簡單:零售媒體本身沒有問題,問題是它的回報結構在旺季特別容易被高估。平台報表只告訴你「在你的廣告位上發生咩事」,它不會告訴你「同一個人如果係喺你自己的官網見到同樣訊息,會不會照樣買」。這個差額,就是超支開始的地方。

講旺季超支,多數人第一個想到平台加價、競價激烈。實際數字指向另一個方向。Topkee 一份自有香港帳戶的廣告活動智能報告樣本,漏斗由曝光一路收到已簽單,形狀是這樣的:入口是幾十萬次曝光,經過點擊、落地頁互動、詢盤、合格詢盤與報價,最後只剩兩張已簽單,中間每一層都在掉人。
比絕對數字更值得看的,是每一層的保留比例。樣本中由點擊到落地頁互動只剩不足一成,九成以上的點擊在頁面上就流失了。這個位置在平台報表裡看不到:平台只算到點擊為止,之後發生咩事,它沒有責任。
三個主要落地頁的跳出率一個高過一個,最高的接近九成。移動端的情況更明顯:樣本中移動端佔流量約三分之二,但落地頁互動率只有兩成多,桌面超過五成;平均停留時間在移動端也明顯短過桌面。如果旺季的流量結構跟平時一樣偏移動端,那麼加預算等於把更多錢送進同一個漏口。
至於錢是不是這樣花掉的,看樣本裡兩個平台的對比就清楚:Google 的支出約十一萬港元,回報不到四分之一;Facebook 的支出約一萬五千港元,回報接近零,三十幾次表單提交只有一條合格。同樣是花錢,兩者的效果差了不止一個量級,但如果報表分開看,這一點很容易被平均數蓋過。
這裡要說清楚一件事:以上是單一帳戶的樣本,不是行業基準。它的用途是提醒你,旺季前要檢查的是自己帳戶的漏斗形狀,而不是抄一個別人的百分比。
零售媒體之後的下一步要換一把尺,而不是再找一個新渠道。多數香港公司的問題是每個平台各有一份報表,各有自己的歸因窗口與轉化定義,放在一起的時候數字根本不能相加。結果是預算會議上每個人都在講自己那份報表的好話。
可行的做法是把 Google、Yahoo、Facebook 與 GA4 放上同一套歸因口徑,用「成交價值 ÷ 廣告支出」這一個算式衡量每一筆支出。同一個算式的好處是,渠道之間可以比較,也可以加總。Topkee 自有帳戶的同一個樣本放上這把尺之後,兩個平台的回報差距大到難以用「平均」去描述:搜尋端尚有成交,社交端幾乎歸零。如果報表分開看,這種差距很容易被平均數蓋過。
這個做法對旺季的意義很直接:Q4 不應該全渠道加碼,而應該先把每一筆支出放上同一把尺,看哪一筆本來就沒有回報,把那筆錢移去有效的地方。預算總額不變,回報結構先整理好,再談加碼。這裡的 網上廣告 支出就屬於最該先放上同一把尺的一類,因為它通常在多個平台同時進行。
另外一個常被忽略的數字:TikTok 有 68% 用戶承認曾在平台上即時購買。社交商的衝動購買確實存在,但這種購買跟你的歸因系統有沒有接上,是兩件事。如果鏈接不上,它在報表裡就是一個無主的數字。今年黑色星期五的銷售預期比去年增加 8%,這一波流量會放大每一個漏斗的形狀,包括好的和壞的。

搜「行銷公司 英文」的人不少,答案其實分兩種,而這兩種正好對應旺季要揀邊種夥伴。
第一種是 marketing agency,即營銷代理公司,核心是執行:幫你開戶、投放、出素材、交報表。第二種是 marketing services company,即營銷服務公司,核心是提供一套可持續使用的服務與系統,通常包含策略、投放、量測與工具的組合。EDigital 在它的香港數碼營銷服務頁介紹自己時,把 SEM 放在 Google Ads、Bing、Baidu 三者之上,並強調用數據協調來做度身訂造的方案,這是營銷服務公司較常見的說法。marketing services 這個詞本身就比較接近前者。
對準備旺季的香港公司,這個分別的實際含意是:marketing services 賣的是可以帶走的量測與工具組合,代理公司賣的是執行時間。如果你要的只是多一雙手去操作後台,代理公司就夠;如果你要的是在旺季前搞清楚哪一筆錢沒有回報、並有一套可以自己帶走的量測方式,那你要找的是營銷服務公司。前者賣工時,後者賣系統。
以下是按今次新聞的兩個角度整理的檢查步驟,順序有講究:先看漏,再談尺,最後才決定加不加。
這套順序背後有一個判斷:旺季前最大的風險是把更多錢投進同一個已知的漏口,而不是投得不夠。新聞講「every ball is glass in Q4」,說的就是沒有犯錯空間;沒有犯錯空間的意思是少做未經檢查的加碼,而不是多買保險。對買網絡廣告的人來說,這套步驟同樣適用:先驗證每一個版位的回報,再決定加不加預算。這裡的 網絡 廣告 與搜尋投放要用同一把尺,不然兩個渠道的回報永遠無法比較。

Topkee 對這條問題的看法,是把它拆成兩件事:先找出浪費,再決定預算去邊。它的 預算防護盾 Spending Shield— Wiki:預算防護盾 針對的正是旺季前超支的兩個來源,空白搜尋詞與疲勞創意,做法是為浪費命名,並把預算重導向高績效的流量路徑。它交付的是一份附編號、可追蹤的行動清單,而不是一堆建議;自有香港帳戶上一期的報告生成幾十項有編號的行動,到今天為止首批執行的已超過一半。浪費審計隨每份報告交付,不另外收費,浪費訊號來自客戶自己的 CDP、pixel 與 CRM。
「零售媒體之後靠咩」這一半,對應的是 ROAS 真實值 ROAS Truth— Wiki:ROAS 真實值,做法是把 Google、Yahoo、Facebook 與 GA4 放上同一把歸因尺,每筆支出在同一份報告裡追到已簽單交易,數據放在客戶名下、可以帶走。前面提到 Google 與 Facebook 兩個平台的回報差距,就是這把尺產出的結果。如果問題出在點擊之後,轉化實驗室 Convert Lab— Wiki:轉化實驗室 處理的是落地頁的漏點,用同一個樣本的跳出率與移動端互動率去找修補位置。要喺落 proposal 之前先睇清楚漏在邊,免費漏斗審計 Free Leak Audit — Wiki:免費漏斗審計 會在方案溝通前交付診斷結果。所有這些模組的入口是解決方案中心 Solutions Hub — Wiki:解決方案中心,即三個關鍵詞指向的同一頁。
還有一點值得講清楚:新聞提到 trade media 的價值在複購與客戶終身價值,這一層對應 留存與復購 Retain & Repeat — Wiki:留存與復購 的定位,即在成交之後繼續培育客戶。知識庫對這項服務只有定位描述,沒有價目或案例,所以本文不對它作任何成效承諾。以上數字來自 Topkee 自有香港帳戶的樣本,不是 Q4 數據,也不是客戶平均值。
如果你手上有 Q4 預算待分配,這個星期可以做的是一份兩頁的檢查表:第一頁列出所有渠道支出與統一後的成交回報,第二頁寫上空白搜尋詞與疲勞創意的金額。做完之後,你會知道旺季要加碼還是先修漏。
量測口徑統一之後,另一個常被漏掉的地方是報表本身能不能被人讀懂。數據可視化方案講的正是把來源數據、銷售流程與網站流量放在同一份報告裡看清楚(Topkee Media 的報表與數據分析頁);對於要向管理層交代旺季預算的人,這一步比多買一個版位實際。如果要看漏斗中段之後的線索如何被接住與歸因,Taboola 原生廣告版位與整個數碼營銷方案總覽可以一併對照,揀啱自己漏口的位置再落單。
下季值得留意的是零售媒體的定價結構會否隨市場集中度繼續上移,以及品牌在自家數據上的投入能否追上。這兩條線一旦交叉,旺季預算的分配邏輯就會改變。到時再回頭看今天列出的那張檢查表,會發現它由旺季工具變成日常工具。
marketing agency 的核心是代你執行,按項目或工時計;marketing services company 提供一套策略、投放、量測與工具的組合,重點是你可以持續使用與帶走。揀邊種,取決於你要的是人手還是系統。
不是必然。市場支出上升與你的邊際回報是兩件事。先確認自己在零售媒體上的回報,再看加碼是否落在有效的位置,否則只是把錢投進同一個池子的尾段。
要做,但要分清用途。AI 影響購買決定的比例低,不等於消費者不會用 AI 做功課;27% 會信任精選專業媒體內容,代表可信的第三方與自家內容仍然有位置。內容的作用是鋪陳,不是即時轉化。
多數帳戶是搜尋詞與落地頁。空白搜尋詞的浪費可以即時停,落地頁的漏點修好之後,同一筆點擊的回報會跟著變。兩者都不需要新增預算。
會有邊界。跨渠道歸因本身有誤差,統一算式解決的是「可比」而不是「精確」。用途是分配預算的方向,不是逐筆對賬,重要決策仍要對照成交數據。