ChatGPT 廣告增長快過成效證明：品牌該怎麼分開兩層量度

截至 2026 年 11 月，ChatGPT 廣告的研究結果同廣告量的走勢並不一致：投放品牌數個月內由一千多個升到近七千個，但同一個研究顯示付費 ChatGPT 流量每次工作階段帶來的收入，仍然低於付費 Google 搜尋。對香港品牌來說，先搞清楚自己喺 ai 品牌可見度 上嘅位置，比決定買唔買廣告更實際，因為呢個答案直接影響預算要放幾多。

先講結論三個要點：

• ChatGPT 處理的搜尋查詢約為 Google 的五分之一，但廣告收入規模明顯落後，廣告覆蓋本身仍有大量未觸及的位置。
• 增長最快的是投放品牌數同廣告品類分佈，不是成效證明；轉化同每次工作階段收入仍有明顯差距。
• 廣告點擊與轉化、AI 答案中的品牌提及與引用，屬於兩個不同的量測層，分開報告才有判斷價值。

目錄

1. ChatGPT 廣告而家發展到邊個位
2. 觸及率同品牌數：增長來自邊度
3. 廣告類型分佈：由購物轉向金融與軟件
4. 收入模型的假設與保留
5. 收入與轉化：兩條數字線
6. 香港同歐美市場有咩分別
7. 為何成效證明追不上增長
8. 香港品牌可以點做：三張表分開量度
9. Topkee 的觀點：廣告與 AI 答案可見度分工
10. 今日可以自己跑的檢查
11. 常見問題

ChatGPT 廣告而家發展到邊個位

要理解這組數字，先要分清兩件事：使用量同廣告量並不是同一個速度。根據 Digiday 於 2026 年 11 月 5 日的報道，ChatGPT 目前處理的搜尋查詢約為 Google 的五分之一，但廣告業務規模明顯較小。OpenAI 今年才開始賣廣告，廣告格式仍在成形，公司對用戶面前放幾多廣告亦相當克制。

所以「廣告落後於使用量」本身不算異常，真正的觀察點是這個差距收窄的速度，以及收窄的過程中成效能不能跟上。

觸及率同品牌數：增長來自邊度

第一個觀察角度是觸及。Similarweb 與 Graphite 的資料顯示，在廣告已推出的市場，合資格用戶見到廣告的比例仍然不過半：英國最高，為 45.7%；美國 43.4%，澳洲 43.3%。墨西哥更低，只有 27.8%。

這種落差可能反映各市場廣告推出的進度，也可能反映 OpenAI 現時選擇變現的比例。對廣告商而言，這代表同一個預算在不同市場的實際觸及差別很大，不能照搬其他市場的估算。

第二個角度是投放品牌數量。Adthena 的資料顯示，六月在美國、澳洲、英國同歐盟投放廣告的品牌有 1,082 個，七月升至 3,741 個，八月升至 6,333 個；九月全月按 Adthena 的推算約 6,830 個。幾個月內多了一批競爭者，但同時也代表同樣的查詢位置被更多品牌分薄。

廣告類型分佈：由購物轉向金融與軟件

品類的變化比總量更能說明平台的角色。Sensor Tower 的資料顯示，購物類佔美國 ChatGPT 廣告支出的比例由四月三成八降至九月兩成；同期金融服務由百分之二升至 13 %，軟件由一成三升至 18 %，旅遊則由百分之五升至 9 %。

這個組合的意義在於：早期進場的多數是希望在購物相關時刻觸及消費者的零售商，後來進場的則是決策周期較長、查詢內容更接近比較與選型的行業。金融同軟件願意投放，說明部分品牌已經認為 AI 對話係一個合理的比較場景，而不只是衝動購物場景。

收入模型的假設與保留

New Street Research 的模型假設 ChatGPT 上商業對話的數量會由今年 45.9 billion 次增至 2030 年接近原先的數倍級規模，同期帶廣告的對話比例由兩成升至 28 %。兩個假設同時上升，才有廣告供應量的大幅擴張。

不過模型本身有保留。OpenAI 表示 CPC 同以成果為目標的出價已佔其廣告活動的大多數，比例高於 New Street 原本的假設；New Street 同時提醒，現時變現可能較其模型弱，估計約 5 美元的 CPC 可能偏高。換句話講，連做模型的人都未敢把「每次點擊幾多錢」當成定數。

收入與轉化：兩條數字線

真正值得香港品牌留意的是成效部分。一份由 Maximilian Kaiser 與 Christian Schulze 審閱中的工作論文，以電商網站資料為基礎，比較了兩種付費流量：美國廣告商在付費 ChatGPT 流量上，每次工作階段帶來 0.89 美元收入，而付費 Google 搜尋為 2.45 美元。轉化率的差距方向一致：付費 ChatGPT 流量為 0.37%，Google 為 1.17%。

這兩個數字要放在一起看，不要只看其中一個。每次工作階段收入低，可能是單價低，也可能是買的人少；轉化率同時偏低，說明多數情況屬於後者。換句話講，落單的比例本身較低，不是平均客單價拖低總數。

香港同歐美市場有咩分別

研究數字來自美國、英國、澳洲同歐洲的市場，香港不在樣本內。不要把 45.7% 或 43.4% 呢類比例直接套落香港：廣告市場的推出進度、用戶見到廣告的門檻，每個市場都唔同，研究本身亦只講「合資格用戶」見到廣告的比例，唔係全體用戶。

同樣道理，0.89 美元同 2.45 美元係美國廣告商的每次工作階段收入，0.37% 同 1.17% 係同一批電商網站的轉化率。香港品牌拿來做參考可以，但更應該當成「同一份預算放在兩個渠道，差距大概有幾大」的方向性提示，而不是預測自己會拿到幾多收入。

比較時仲要留意一個技術前提：兩邊平台對「工作階段」同「轉化」的定義可能唔同，歸因窗口亦未必一致。要在同一口徑下比較，最穩妥的做法是統一用自家網站分析或 CRM 的數字，再按渠道拆開，而唔係各自引用平台後台的報表。

為何成效證明追不上增長

增長快過成效證明，主要有三個原因，而且三者互相重疊。

第一是時間。廣告試點於二月推出，到九月仍未滿一年；一個渠道的成效基準，通常要累積多個季度的同類比較才有參考價值。

第二是量測本身未穩定。Accuracast 集團行政總裁 Farhad Divecha 指出，最新的合作整合（Magnite 與 Pubmatic）不一定解決了底層的追蹤問題，部分差異屬於新系統接駁的初期問題，部分則出於歸因設定出錯。歸因未定，任何轉化數字都要打折扣。

第三是層級混在一起。廣告後台量曝光、點擊同轉化；AI 答案量品牌有無出現、描述準唔準確，同 ai 引用來源 係邊個網站。兩組數字各有各的分母，混成一張表就會得出「廣告有效但無人查詢」呢種自相矛盾嘅結論。

另外要留意搜尋同 AI 答案的分工，同一個問題可以同時出現兩種結果：一個是付費版位，一個是 AI 答案裡面嘅內容。香港讀者問「chatgpt 會推薦我的品牌嗎」時，佢見到嘅往往係後者，而品牌有無被推薦，取決於 AI 有無讀到、理解同引用你嘅網站內容。

要令內容容易被理解同引用，實務上有幾個基本動作：品牌名、服務描述、目標客群同地區，在官網各主要頁面保持一致，唔好用幾個互相矛盾的名稱；把定義句同結論句寫成獨立、可以拎出來引用的短段落；FAQ 要有實際答案，唔好只寫銷售口號。呢啲動作唔會保證被引用，但會減少 AI 誤解品牌嘅機會。

香港品牌可以點做：三張表分開量度

對香港中小企同 B2B 供應商，實務上的做法是把報告拆開三張表，各自有清楚的口徑。

第一張是廣告表：曝光、點擊、點擊率、轉化、單次轉化成本、廣告開支回報，全部以平台後台及自家網站或 CRM 為準。第三張是商業結果表：合資格查詢、預約、成交，由客戶按自己標準確認。兩者之間還有一層，就是第二張的 AI 答案可見度表；這張表衡量的是 ai 品牌可見度，即品牌在 AI 答案中被提及、被準確描述與被引用的程度，而不是點擊數量。

三張表分開有個好處：當廣告轉化低，你可以問「係到達頁問題，還是查詢意圖本來就唔同」；當 AI 答案提及率高但查詢少，你可以問「品牌被提到，係因為比較內容，還是因為價格」。chatgpt 會推薦我的品牌嗎 這個問題，答案不在廣告後台，而在第二張表。

Topkee 的觀點：廣告與 AI 答案可見度分工

Topkee 的 GEO（生成式引擎優化）服務處理的是客戶向 AI 提問時，品牌是否出現、描述是否準確、來源是否被引用；它與 ChatGPT 廣告版位並無關係，測量的是 AI 答案中的自然可見度。用成效報告四層去講會最清楚：第一層是服務交付，第二層是搜尋與 AI 可見度，第三層是訪問與互動，第四層是商業結果。GEO 的提及率、來源出現率同描述準確性屬於第二層；廣告的點擊、轉化同單次轉化成本屬於第三、四層。ai 品牌可見度 的定義，就是品牌在生成式 AI 回答中被提及、被準確描述以及被引用來源的綜合程度，提及率以「含品牌提及的有效答案 ÷ 同條件有效答案」計算，來源出現率以「自有網站出現的有效答案 ÷ 同組有效答案」計算，無來源與資料缺失要分開標示。

在服務規格上，Topkee GEO 的月費、追蹤問題數量同每月知識內容篇數按三檔套餐遞增，問題上限是同時啟用的數量，並非每月查詢次數，也不能當成廣告曝光量使用，這點在計劃預算時最容易看錯。成效承諾有明確邊界：不保證指定推薦、固定曝光或查詢量，而文章完成、客戶批准、發布、收錄、排名同 AI 引用是分開計數的階段。

還有一點要講清楚：知識庫沒有 ChatGPT 廣告投放或廣告轉化追蹤的產品，所以上面任何 GEO 數字都不應該寫成廣告成效。需要短期即時獲客的品牌，可以用廣告配合；不宜以 SEO 或 GEO 承諾短期固定詢盤。同時採用兩者時，廣告表、GEO 表同商業結果表分開交，同一個問題在兩張表出現不同的表現，本身就是有用的訊號。想睇自己漏斗喺邊一層漏得最多，可以先跑一次 漏斗自我檢查。

今日可以自己跑的檢查

寫完看完，不用等報告，今日可以做四件事。

第一，開你嘅廣告後台，抽出最近三個月的轉化率同每次工作階段收入，同文章入面 0.37% 同 0.89 美元呢兩個參考數字對照，睇差距係喺點擊率定轉化率。

第二，列出十至十五條真實買家問題（包括比較、選型同價格類），在約定引擎下問一次，記錄品牌有無出現、點樣被描述，以及引用咗邊啲網站。固定問題版本，之後才可以比較。

第三，檢查歸因設定。如果廣告平台、網站分析同 CRM 三邊的轉化數字對不上，先修好歸因，再談成效。

第四，把廣告表同 AI 答案表分開存放，不要在月報裡合併。用 AI 全漏斗營銷與自動化廣告平台 管理多渠道投放時，這一點尤其重要；渠道越多，一張合併表越容易掩蓋真實差異。想先確定每個渠道應該用哪一把尺去量，TTO 漏斗調校代理 講的正是把漏斗各層分開觀察、再逐層調整。

常見問題

ChatGPT 廣告值得香港中小企試嗎？

值得試，但要當成測試預算而不是主力渠道。現有研究顯示付費 ChatGPT 流量的每次工作階段收入同轉化率都低於付費 Google 搜尋，規模亦未穩定，適合用來驗證某一組查詢意圖，而不是一次過把大部分預算搬過去。

為什麼 ChatGPT 廣告轉化率只有 0.37%？

這個數字來自一份以電商網站資料為基礎、審閱中的工作論文，比較對象是美國廣告商。它反映的是一個時點的平均值，原因可能包括用戶在對話中的購買意圖較弱、歸因設定未統一，以及廣告格式仍在變化；不能直接推論到每一個品牌或每一個行業。

AI 答案中的品牌提及，同廣告曝光是同一件事嗎？

不是。廣告曝光量的是付費版位有幾多人見到；品牌提及率量的是在約定問題樣本的有效答案中，有幾多條提到你的品牌。兩者的分母、樣本同計算方式都不同，要分開報告，也不能互相換算。

只做 GEO 不做廣告，可以嗎？

可以，但要接受時間。GEO 處理的是品牌在 AI 答案中被理解、被準確描述同被引用，不保證指定推薦或查詢量；需要短期即時獲客的業務，通常要配合廣告。兩者同時做時，資料與內容規劃可以共用，但成效仍要分層報告。

品牌應該先量度甚麼？

先固定一組問題、引擎、語言、地區同採樣節奏，再量提及率同來源出現率。這一步比揀工具重要：口徑未定，之後所有比較都會失真。之後才加入廣告點擊與轉化，並用 CRM 核對商業結果。

Sources

1. Krystal Scanlon, "In graphic detail: Six thousand brands later, ChatGPT ads still have a conversion problem", Digiday, 5 November 2026. https://digiday.com/marketing/in-graphic-detail-chatgpt-s-ad-growth-is-outrunning-the-proof-that-it-works/
2. DeepIntelli, "品牌AI可见性提升：工程实践与核心策略", AtomGit AI 社区, August 2026. https://tianqi.csdn.net/6a7b3f4d662f9a54cb9b5f8e.html
3. Timson Kwok, "如何令 ChatGPT / Gemini 更容易理解你的品牌？", Trafficholic, August 2026. https://trafficholic.com/how-to-make-chatgpt-gemini-understand-your-brand/