
AI 驅動的 Google Search 聊天介面插圖,畫面展示動態廣告及成效儀表板。
Google AI Mode 如何重新定義搜尋廣告
閱讀時間 3 分鐘
Google Ads, AI
Stephen Or
Google AI Mode 如何重新定義搜尋廣告
Google 推出 AI Mode 及 AI Overviews,標誌着搜尋自告別傳統「10 條藍色連結」模式以來最徹底的轉變。Google 把對話式 AI 回應與可靈活變動的廣告格式結合,正在重塑人們發掘資訊,以及廣告主接觸受眾的方式。本文整理 Google 全球廣告副總裁 Dan Taylor 的最新見解及行政總裁 Sundar Pichai 近期的評論,協助以成效為本的營銷人員重新調整 AI 時代的搜尋策略。
由單次查詢走向持續對話
AI Mode 與 AI Overviews 的分別
AI Overviews 會在傳統搜尋結果上方,顯示一個生成式答案。
AI Mode 以 AI 聊天機械人介面取代原有搜尋結果頁,並記得先前的提示,讓用戶隨時間推進細化或延伸查詢。
策略影響:廣告現在可出現在對話流程之中,不再只局限於搜尋頁上的固定版位。系統能理解多輪查詢之間的上文下理,讓品牌按不同對話階段安排順序訊息,並更新相應創意素材。
AI 驅動搜尋的廣告版位如何運作
廣告仍有清晰標示,並與自然搜尋所提供的回應分開。
在 AI Overviews 中,廣告會顯示於系統產生的生成式摘要下方。
在 AI Mode 中,廣告會按當時情境置入聊天內容,並在用戶改變話題或查詢方向時更新。
行動建議:建立模組化廣告文案與素材。當用戶意圖在同一次瀏覽期間轉變時,便可迅速替換標題、價值主張或延伸內容,使訊息繼續貼合對話。
收費與出價:熟悉模式加入新訊號
Google 保留 CPC 及 tCPA/tROAS 出價模式。真正改變的是競價採用的訊號組合:對話脈絡、先前提示及系統推斷的目標,現在都會成為競價判斷的一部分。
下一步做法:
擴充數據資料來源,例如加入更完整的產品屬性及推廣優惠,為 Smart Bidding 提供更多可辨識的轉換線索。
啟用 enhanced conversions;當用戶歷程延伸至多輪聊天時,有助改善模型對廣告成效的推算。
監察 search term reports,找出歷來關鍵字組合以外新出現的對話式字句及查詢表達方式。
超越關鍵字:採用 AI Max for Search
Taylor 表示,單靠關鍵字清單「並非可持續的方法」。AI Max for Search 廣告活動利用大型語言模型,把廣告與查詢背後的意圖訊號配對;即使沒有明確對應的關鍵字,亦可按意圖展示廣告。
建議工作流程:
先為現有成效最佳的廣告活動推出相應的 AI Max 版本。
在 portfolio 層級套用 tROAS 目標,為預算保留明確限制與保障。
把品牌新客查詢的提升幅度,與標準 Exact/Phrase 廣告活動所得結果比較。
拆解 Smart Bidding Exploration
Google 的 Smart Bidding Exploration 會暫時放寬 ROAS 或 CPA 限制,讓演算法對潛力高、但過往未獲充分服務的查詢採取較進取的出價,以探索額外機會。
實施清單:
開始時先分配 10-15% 預算作探索用途。
設定上限式 ROAS 底線,在探索期間遏止過度支出。
兩星期後檢視搜尋展示佔有率及轉換價值的差異,再按實際變化決定是否擴大規模。
對成效營銷人員的策略啟示
量度
對話可能延續至首次點擊之後,因此預期所需的歸因時段會更長。
轉用數據驅動歸因(DDA),以掌握 AI 聊天過程中的多步互動及參與。
創意
製作自適應文字素材,預備多個可按情境採用的標題及描述。
設計在清單及聊天格式下都清晰易讀的視覺廣告元件,例如正方形標誌及精簡 sitelinks。
數據資料來源與登陸頁準備
確保設有結構化數據(schema.org),讓 AI 摘要能從中擷取準確的品牌資訊。
按 AI 聊天浮現的整組用戶意圖優化登陸頁,而非只針對單一關鍵字。
重點總結
AI Mode 把搜尋變成對話,因此廣告策略亦要具適應力及情境意識。
廣告標示及收費方式仍然熟悉,但競價會吸收更豐富的對話訊號。
AI Max for Search 及 Smart Bidding Exploration 是捕捉增量需求的主要手段。
量度、創意及數據資料來源必須同步演進,才能充分發揮 AI 搜尋潛力。
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