還有誰想要利用AI技術提升GDN廣告投資回報率？
Google多媒體廣告聯播網（GDN）是全球規模最大的廣告聯播網，覆蓋超過90%的網路使用者，提供多種廣告格式與工具，包括Google Display Ads、影片廣告、互動廣告等。然而，隨著隱私法規的加強、第三方Cookie的終結以及AI技術的崛起，廣告主面臨如何有效衡量廣告成效並最大化投資回報率（ROI）的挑戰。根據 Google媒體實驗室的數據，2024年行銷人員需要更加依賴AI技術來應對這些變化。例如，Google的AI解決方案如Performance Max和Demand Gen已經證實能夠顯著提升廣告的增量效能與轉換率。
Performance Max能夠自動優化廣告素材和投放策略，而Demand Gen則專注於提升品牌與直接反應的融合，帶來更好的效果。這意味著，廣告主不僅需要掌握傳統的廣告投放技巧，還需要深入理解AI技術的應用，才能在競爭激烈的市場中脫穎而出。此外，隱私和監管的變化也使得衡量增量影響變得更加複雜，但通過測試、學習和擴展的方法，廣告主仍然可以精確衡量廣告的增量影響。例如，Google在 2023年進行了超過30次配對市場測試、數百次Google轉換提升研究（CLS）以及多個大型媒體組合模型（MMM），這些方法能夠幫助廣告主更好地理解GDN廣告的實際效果。
一、AI技術在GDN廣告中的應用
AI技術在GDN廣告中的應用已經成為提升廣告成效的關鍵。例如，Google的Performance Max和Demand Gen等AI驅動的廣告解決方案，能夠自動優化廣告素材和投放策略，從而提高轉換率。根據 Google的測試，這些AI解決方案能夠顯著改善廣告的增量效能。此外，AI還可以大規模生成與測試廣告素材，並根據目標受眾的反應進行即時優化。然而，AI並非萬能，它需要與人類的創意和文化理解相結合，才能最大化廣告效果。例如，Google的廣告文案生成工具雖然能夠快速產出大量文案，但最終的創意細膩度和文化相關性仍需要人類來把控。這種人機協作的模式，將是未來廣告投放的主流趨勢。
具體來說，Topkee提供的Google多媒體廣告方案，結合了AI技術與人工創意，加速了廣告素材的更新迭代。例如，Topkee通過AI技術生成富有創意的文字、圖片和視頻需求，再由專業設計師和視頻剪輯師進行細緻的設計工作，確保廣告素材既符合市場要求，又能凸顯企業品牌特性。這種結合AI與人工創意的模式，不僅提高了廣告的創意質量，還大大縮短了廣告製作週期，提升了廣告投放的效率。
此外，Topkee還通過TM設置，提供比UTM更靈活更細緻的維度，更多的廣告規則。可以根據主題、廣告來源、廣告媒介、廣告帳戶等因素，自定義配置TM跟蹤鏈接，用帶有TMID的鏈接投放廣告，能隨時瞭解並跟踪每個廣告創意的效果，快速進行創意的更換。這種基於AI的數據分析與創意優化，使廣告主能夠更精準地觸達目標受眾，提升廣告的轉換率。
二、提升GDN廣告成效的關鍵策略
要提升GDN廣告的成效，廣告主需要採取多種策略。首先，增量規模化與測試學習是關鍵。根據Google的數據，2023年他們進行了超過30次配對市場測試、數百次Google轉換提升研究（CLS）以及多個大型媒體組合模型（MMM），這些方法能夠精確衡量廣告的增量影響。其次，顧客生命週期管理也至關重要。通過使用獲客目標與客戶留存率目標，廣告主可以針對不同階段的顧客制定策略，以提升長期 ROI。例如，Google的「獲客目標」和「客戶留存率目標」能夠幫助廣告主在顧客生命週期的各個階段最大化投資回報。此外，IP排除與精準定位也是提升GDN廣告成效的重要手段。通過IP排除功能，廣告主可以避免無效流量，確保廣告預算花在真正有價值的受眾上。
進一步細化這些策略，廣告主可以結合Google的Responsive Display Ads (RDA) 來提升GDN廣告成效。RDA能夠根據目標受眾的興趣和行為，自動調整廣告內容和格式，從而提高廣告的相關性和吸引力。研究顯示，在只有靜態多媒體廣告的廣告群組中加入RDA後，廣告主獲得的平均轉換量是原本的 2 倍。此外，廣告主還可以利用Google的Vision API和Video API來分析廣告素材的情感內容，了解哪些元素最能引發目標受眾的共鳴，從而進一步優化GDN廣告內容。
三、數據驅動的GDN廣告優化
數據驅動的廣告優化是提升GDN廣告成效的另一個關鍵策略。根據Google的最新功能，廣告主可以通過即時測試與學習來優化廣告策略。例如，最終到達網址擴展功能能夠根據使用者的搜尋意圖，將最終到達網址換成網站上更相關的到達網頁網址，從而提升轉換率。根據測試數據，啟用該功能後，廣告主的轉換數/轉換價值平均增加了超過9%。此外，精細的受眾洞察也是數據驅動優化的重要部分。通過年齡、性別等詳細客層資料，廣告主可以挖掘未被開發的市場區隔，並製作更具針對性的廣告內容。例如，一家旅行社通過客層洞察資料發現，其產品不僅吸引了年齡層較高的族群，還能吸引年輕客群，從而開闢了全新的市場區隔。
進一步細化數據驅動的GDN廣告優化，廣告主可以利用Google的AI技術輔助廣告解決方案，如Demand Gen和Performance Max，來實現更精準的受眾定位和廣告投放。Demand Gen廣告活動能夠根據消費者的購物歷程，向他們傳遞最相關的廣告訊息，從而提升廣告的成效。例如，品牌可以在YouTube上放送影片觸及廣告活動，利用Google AI技術根據有效觸及、展示頻率和單次曝光費用等目標進行最佳化，從而提高廣告的知名度和考慮度。
此外，廣告主還可以運用Google的智慧出價功能，根據消費者的搜尋意圖和行為，自動調整出價策略，從而提升GDN廣告的投資回報率。智慧出價功能能夠利用Google AI技術來分配出價預算，並對未見過的全新查詢採用更聰明的出價方式投放廣告，從而提升廣告的廣泛比對成效。例如，Samsung採用最高成效廣告活動後，在印度市場實現了雙倍的收益增長，同時維持了穩定的廣告投資報酬率。
四、GDN廣告案例分享：成功實踐
成功的GDN廣告案例能夠為廣告主提供寶貴的參考。例如，Mindvalley通過Google的自動定位功能，在五個月內將轉換率提升了484%，同時維持了穩定的每次轉換成本。這得益於Google的自動定位功能，該功能能夠自動優化廣告活動，以覆蓋先前未透過廣告系列設定定位的新客戶和相關客戶。具體來說，Mindvalley首先根據每次點擊費用 (CPC) 的基本出價策略進行廣告活動，並進行嚴格優化。隨著轉換率開始上升，廣告活動開始形成效果歷史基礎，使增強型每次點擊費用 (eCPC) 出價策略能夠有效發揮作用。隨後，Mindvalley在其廣告活動中啟用了eCPC，同時密切注意效果。
30天后，這些廣告活動已經有了足夠的效果歷史記錄，可以使用更聰明的目標每次轉換費用和目標ROAS（廣告支出回報率）出價策略。然後，Mindvalley透過設定他們希望實現的每次轉換費用目標，將其廣告活動轉移到目標每次轉換費用出價策略。在接下來的30天裡，Mindvalley看到他們的廣告活動開始達到令人滿意的CPA目標，然後決定是時候透過自動定位來擴大這一業績了。只要輕輕一按，自動定位功能就會利用廣告活動累積的所有效果訊號以及目標每次轉換費用出價，開始自動積極地探索Google展示廣告網路 (GDN) 上的新廣告資源。 Mindvalley的轉換率現在顯著提高，同時成功維持了每次獲取的成本。
另一個成功案例是Samsung的最高成效廣告活動，通過結合AI技術與獲客目標，Samsung在印度市場實現了雙倍的收益增長。這些案例表明，AI技術和數據驅動的廣告策略能夠顯著提升廣告成效，並最大化投資回報率。
五、結語
要最大化GDN廣告的ROI，廣告主需要綜合運用多種策略。首先，AI與人類的協作是關鍵，廣告主需要充分利用AI技術的規模化優勢，同時保持人類在創意與文化理解中的獨特價值。數據驅動與測試學習也是必不可少的，廣告主需要通過即時測試與精細的受眾洞察，不斷優化廣告策略。例如，利用Google的Responsive Display Ads (RDA) 和Vision API來分析廣告素材的情感內容，了解哪些元素最能引發目標受眾的共鳴，從而進一步優化GDN廣告內容。
此外，信任與信號的建立也是提升GDN廣告成效的重要手段，廣告主需要在受信任的平台上投放廣告，並通過信心信號贏得消費者信任，最終實現廣告成效的最大化。最後，結合Google多媒體廣告聯播網的強大工具組合，如指定刊登位置、內容比對和指定目標對象，能夠幫助廣告主以前所未見的效率找出、觸及並吸引目標對象，從而徹底發揮每一分投資的效益。如果你需要進一步的專業建議，歡迎聯繫我們的顧問團隊，我們將為你提供量身定制的解決方案。
附錄：
