看看你能有多容易透過GDN和AI提升廣告效能
在Google行銷領域，Google Display Network（GDN）已成為一個強大且不可或缺的推廣工具。結合原始資料中的資訊，GDN不僅僅是一個提供廣告展示的平台，更是一個能夠透過人工智慧（AI）驅動的先進技術來最大化行銷績效的關鍵元素。隨著數位科技的驚人進步，特別是AI的融入，GDN的影響力和效率得以顯著提升。近期Think with Google的報告指出，到 2025 年，AI 的應用將在行銷策略中佔據核心位置，有助於企業實現高度的投資報酬率 (ROI)。這使得行銷人員不僅要掌握AI技術來提升創意生成和受眾定向的精確度，還需掌握如何透過AI來優化行銷資源的配置及客戶行為的深層理解。行銷人員必須從試探性地將AI應用於行銷策略轉向在日常操作中的深度執行，以迎合快速變遷的市場需求並提高業績表現。
一、利用 GDN 和人工智慧提升行銷創意品質
1. AI在創意生成中的角色
在數位行銷領域，AI的應用無處不在，從創意生成到廣告投放效能的優化都能看到它的影響。以Google多媒體廣告賬戶管理為例，AI輔助的創意生成不僅迅速生成符合GDN規格的廣告素材，更免除了過去繁瑣的設計過程。Topkee運用Weber快速創建與廣告活動緊密相符的著陸頁，確保廣告與著陸頁的一致性。人工智慧不僅提升了創意的生產速度，還增強了素材的多樣性與互動性，讓廣告能夠更有效地抓住受眾的注意力。
透過TAG追踪分析用戶的行為和互動數據，AI能夠精確地提供用戶數據，進而細分受眾並設計個性化的行銷內容。這種詳細的數據回傳使得行銷人員能夠依靠歷史數據來預測各類創意方案的潛在成功率，同時利用TM設置進一步優化其創意資源的配置。這樣的運用確保了創意的生成始終基於數據驅動，並且能夠迅速響應市場需求。
2. 案例分析：成功品牌如何利用 AI 提升創意質量
舉例來說，一些國際知名品牌已經開始借助AI強化創意過程，透過創意提案與實施提升其廣告效果。這些公司會從服務、競爭力、價值觀和自定義等四個核心維度生成創新性的主題提案，然後利用AI技術加速素材的更新，確保每次投放都能引起目標受眾的共鳴。
此外，這些品牌還將AI技術應用於創意製作中，AI負責生成創意需求，並由專業設計師進行細緻設計，最終生成的素材不僅符合市場需求，也能凸顯品牌特性。這樣的革新不僅提升了創意的質量，還有效縮短了廣告發布的時間，提升了廣告的精確度與吸引力，增加了消費者的參與度和品牌的市場影響力。
二、運用 AI 提升 GDN 廣告投資回報率
1. 如何優化廣告投放效能
有效的廣告投放策略可以直接反映在廣告的投資回報率上。此時，AI就成為了不可或缺的助推器。行銷專家運用AI技術提升廣告的目標受眾觸達率，透過精準定位提升點擊率，進一步增加廣告的ROI。Topkee從廣告著陸頁、目標受眾到賬戶設置最大化簡化流程，快速上線你的GDN廣告，適時適地將廣告訊息顯示在潛在客戶眼前，並利用行銷組合模型（MMM），行銷人員可以更準確地量化廣告投放的效果，對投入產出比進行精細調整，以確保資源的最佳配置。
目標受眾定位是優化廣告投放效能的一個關鍵要素。我們通過TAG追踪分析用戶的行為和互動數據，給多媒體廣告提供詳細的用戶數據，將用戶按照其不同的行為和互動特徵劃分為不同的分組，並以此設計相應的個性化營銷內容，以最低的成本獲得最大的廣告效果，同時給客戶個性化的體驗。此外，廣告初始化設置則由TTO這個完整且高效的線上行銷推廣工具進行。我們通過TTO管理廣告營銷活動，在一個地方處理賬戶審查、開戶充值、轉化目標、客戶跟蹤、創意協同、數據報表等問題，實現完全的數據自動化，提高廣告協同管理效率。
2. 實踐步驟：AI 行銷成熟度的路線圖
在AI的行銷應用中，企業可以繪製一條清晰的AI成熟度路線圖，從起步階段開始明確每一步的戰略目標和執行計畫。我們不僅有真實透明的數據，更有經驗豐富的顧問深度分析你的營銷數據報告，提供可實施的投放建議，並分享和解讀最新政策和資訊新聞，讓你及時了解市場動態情況，最快做出應對措施。週期性的廣告目標報告，包括廣告報告、轉化報告和投資收益率（ROI）報告，以全面反映你的Google廣告執行狀況及效益，幫助企業不再迷失方向，而是能夠逐步提高技術的應用範疇和深度。透過周期性報告，行銷策略能夠更加精確地被制定和調整，並且使企業在行銷變革中保持競爭優勢。
三、GDN 的未來：生成式 AI 的應用
1. 未來的展望
展望未來，生成式AI將在數位廣告的自動化及效率提升中扮演關鍵角色。它將驅動更高水平的數位行銷自動化，助力企業能更快適應市場變化。運用在GDN中，生成式AI可以分析大量的用戶數據和互動，以創建個性化的廣告素材。這些素材能夠實時自動調整，以迎合消費者的偏好和行為變化。此外，生成式AI還將支援多渠道整合，從而形成一個更靈活而統一的廣告生態系統，提升廣告定位的精確度。
生成式AI的應用將顯著簡化廣告創意的開發過程，通過AI的自主學習能力，快速提取市場趨勢和消費者偏好，創造出具備前瞻性的廣告策略。未來的AI系統將能夠模擬無數個廣告場景，通過不斷測試和優化不同的變量組合，即時識別用戶的最優解方式，從而做到真正意義上的動態精準廣告推送。
2. 行銷制度如何隨之演變
隨著生成式AI的深入發展，行銷制度將面臨一系列變革。不再是僅依賴直覺和經驗，而是挖掘和理解數據間的深層聯繫。這種轉變將要求行銷人員具備跨學科的能力，將數據分析、人工智慧與創意表達結合起來，挖掘出更深層次的市場洞見。
AI的逐步成熟將導致行銷機制上的根本性重組，行銷團隊的角色將從操刀者轉變為決策者，依據AI提供的數據進行市場判定。這意味著，品牌需要搭建一個充足的資訓結構，讓行銷人員適應這種新的操作流程並持續提升自己的數據分析和策略制定能力。
四、打破孤島：增強全通路行銷策略
1. AI 在整合全通路客戶體驗中的作用
在行銷的全通路策略下，AI的整合能力尤為重要。AI會幫助企業提供無縫的客戶體驗。在使用行動應用程式進行購物時，Shopee 就是這方面的成功案例。他們將AI技術融入各個行銷接觸點中，從線上廣告到應用程式內容，使得客戶在不同平台之間的轉換順暢自如。Shopee利用AI技術分析用戶行為，預測消費者需求，並根據這些資訊來提供個性化的購物建議和促銷活動，這種細緻化的客戶體驗增強了消費者對平台的依賴性，並因此大幅提高了業務增長。
2. 持續性的顧客互動策略
未來，企業將需要持續關注顧客的互動模式，並確保在不同平台之間提供一貫的品牌體驗。利用AI進行的數據分析可以挖掘出潛在的消費者需求，從而設計出更具吸引力的互動方式及內容。不僅如此，藉由AI的即時數據蒐集與分析能力，企業可以隨時調整行銷策略，以確保所傳達的訊息始終符合目標受眾的期望和需求，進一步強化品牌與消費者之間的連結，從而建立長期的品牌忠誠度。
五、GDN 的個性化行銷革命
1. AI 助力精準客戶細分與定向
AI的使用使得行銷人員在客戶細分與定向上的精度不斷提升。以多媒體廣告賬戶管理的服務為背景，AI技術可以通過深入分析用戶行為，將受眾劃分為各種不同的群組。這些群組基於用戶的互動特徵進行高度精細化的劃分，從而使個性化行銷策略能夠更具針對性地覆蓋目標客群。這樣一來，無論是在品牌參與度還是忠誠度的提升方面，AI的運用無疑是決策者的最佳利器。此外，這樣的分析還能幫助企業準確選擇廣告展示的平台和時間點，從而最大化地提升品牌的曝光度和市場影響力。
2. 消費者洞察如何導入 AI 驅動行銷
在擁抱AI的行銷策略中，消費者洞察成為不可或缺的重要元素。了解消費者的態度、行為和關注點是制定行銷計畫的基石，利用AI提供的強大分析能力，品牌可精準映射出消費者的需求與偏好。我們的創意提案與實施及廣告成效分析服務能夠幫助企業在這方面獲得獨到的見解。這些資料和視覺化的數據報告，為行銷策略的調整和優化提供了有力支援，從而使企業能夠迅速採取措施，主動擴展其行銷影響力。
結論
GDN與AI的結合不僅僅是行銷技術的創新組合，更是一場徹底改變行銷模式的革命。這種創新帶來的長期影響不可估量，企業需要未雨綢繆，以應對未來可能帶來的變革並確保在競爭中立於不敗之地。
附錄
