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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 ModeAI 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 CPCtCPA/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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  • 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 SearchSmart 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。

以 AI 優先策略提升搜尋成效

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文章來源

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