十餘年來，行銷科技的演進讓企業得以更精準地觸及消費者。從數據驅動到自動化，每一次的進步都再再提醒品牌競爭的關鍵：人與技術的協作。生成式 AI 的出現，促使企業重新思考市場策略，也進一步開啟更深層的轉型。Google 台灣總經理 Tina Lin 分享：「AI 轉型正如任何變革，伴隨著情緒與挑戰。」從願景到行動計畫，倘若缺乏其一，企業往往會在複雜的變革過程中陷入僵局。這場轉型在行銷領域尤為迫切。AI 不僅影響溝通與內容形式，更大幅改變品牌與消費者互動的節奏。
Google 長期近距離觀察企業與品牌在 AI 浪潮下的應變策略，洞察組織如何透過技術與文化並進，實現行銷敏捷與創新的再平衡。2025 年度 Google AI Labs，邀請 Google 大中華區首席行銷長及 gTech 廣告解決方案顧問，分別透過 Google 內部及眾多客戶案例，揭示 AI 如何重塑行銷邏輯與品牌策略，並提出企業如何在變革中以 AI 強化洞察、創造內容及優化流程。
啟動 AI 賦能行銷引擎，Google 團隊效率、業務躍升
Google 大中華區首席行銷長 Ben Wong 首先分享 Google 與 BCG 合作進行的全球研究。研究團隊橫跨二十個市場、訪問數千名行銷決策者，並從 51 個典型行銷場景中，整理出 AI 能夠賦能行銷組織的四大面向：團隊與流程、衡量與洞察、媒體與個性化，以及創意與內容。 這四個環節共同構成一個「AI 賦能的行銷引擎」，幫助快速提升行銷效率及業務增長。
讓團隊與流程動起來，不要總等到 Perfect
在第一個面向「團隊與流程」中，Ben 以 Pixel 10 的上市活動作為案例。面對台灣市場規模、資源、時間以及協作模式的挑戰，Pixel 行銷團隊透過由全球廣告集團 WPP 開發、結合 Google Cloud 技術的生成式 AI 協作平台「WPP Open」，與代理商在同一環境中即時共創、測試與優化創意。
過去需要數週才能完成的作業，如今能在 24 小時內獲得回應。以 AI 為中心的新工作模式，讓 Google 團隊的工作流程加速，協作亦更為順暢。透過其中「AI 消費者輪廓」，團隊將標語在地化的驗證時間從四週縮短至僅幾小時，大幅降低時間與金錢成本。此外，由於缺乏創意測試預算，團隊利用 WPP Open 驗證並優化故事情節，最終打造出一支以 Pixel 工程師為主角、講述他們如何在工作與生活中運用 Pixel 解決問題的真實故事影片，其互動率比其他影片高出 40 倍以上。
要把品牌生意做好，最重要的是衡量與洞察
在行銷流程中，衡量不只是結果的呈現，更是找出創意與成效之間關聯的重要步驟。Google 行銷團隊運用機器學習模型，讓 AI 分析大量素材資料，找出與廣告活動成果連結最強的創意因子。這些分析能協助團隊理解行銷素材中哪些畫面、聲音或節奏最能吸引受眾，為後續的創意生產提供依據。
除了量化數據，AI 亦能進行質化分析。Pixel 團隊對近兩百萬條使用者回饋進行主題歸納並提出建議，讓行銷團隊能夠更快掌握受眾實際反應。以往執行千份焦點團體研究會耗費大量預算，如今因 AI 助力，團隊能快速且準確地判斷素材的節奏、訊息、創意是否能精準觸及目標受眾並有效引發共鳴。「透過這些分析，行銷團隊不僅能以更具效率的方式優化創意，也能更精確地回應市場需求。」Ben 說明，AI 的加入讓每一次創意嘗試都更貼近受眾，也更接近品牌想傳達的價值。
降本增效，以高品質的創意與內容支撐行銷活動
創意及內容製作往往是行銷活動中最耗時也最「燒」資源的環節。然而，去年籌備 Pixel 上市活動時，團隊透過 AI 影片生成工具 Veo，在短短兩天內由四位工程師完成製作廣告影片，其成果與真人拍攝幾乎無異。Pixel 行銷團隊不斷嘗試以生成式 AI 突破創意的侷限。「但這不代表有了 AI，就可以代替人來完成創意。」Ben 補充，AI 的角色並非取代，而是放大人的想像力與執行力。創意的核心始終來自人對品牌、文化與情感的洞察，AI 則扮演協助者的角色，將靈感更快速地轉化為具體成果。
Ben 進一步說明，一支高品質的素材並不足以支撐起整個行銷活動，尤其是大型全球性廣告活動，往往需要為不同平台、不同地區與語言製作大量版本。過去這意味著龐大的預算與人力投入，而今透過 AI 生成工具，團隊能在極短時間內製作多語系、多尺寸的素材，同時保持品牌風格一致，真正幫助行銷人從繁瑣流程中解放，將更多精力投入在需要人性與創意判斷之處。
關注媒體與個人化，讓內容在複雜的生態中仍能被看見
「當代消費者的媒體使用與搜尋行為更為多元，從文字、語音、影像，甚至影音，搜尋早已不侷限於單一形式。」Ben 指出，消費者不可預測的行為模式，意味著品牌必須透過 AI 理解並回應不同情境下的使用者意圖，讓內容在更複雜的生態中仍能被看見。這說明媒體與個人化為何是 AI 行銷環境中品牌競爭不可忽視的課題。
雖然使用者的互動方式改變，以搜尋為例，在 AI 環境中 GEO（Generative Engine Optimization）及 AIEO（Artificial Intelligence Engine Optimization）的核心仍與 SEO 原則相符：為人與 AI 提供高品質、具獨特價值的原創內容。Ben 進一步分享，在今年 Pixel 的上市活動中，團隊除了使用既有的最高成效廣告（Performance Max）與 YouTube 廣告活動，也導入了新推出的 AI Max 搜尋廣告活動，運用 AI 強化搜尋廣告的各環節，自動捕捉來自 AI Overview、AI Mode 等新型搜尋入口，生成更具相關性的廣告文案以提高額外轉換率。
綜觀 Pixel 行銷團隊的實踐，Ben 所展示的不僅是 AI 工具的應用，更是一套能驅動團隊持續進化的工作方法。團隊並未將 AI 囿限於單一任務，而是不斷思考如何讓技術融入整體工作流程，從洞察到創意、從媒體到衡量，形成一個持續優化的循環。「AI 賦能的行銷引擎」讓活動在速度、成本與創意之間取得平衡，成為推動品牌策略與行銷執行同步升級的核心動力。
Ben 的分享著重 Google 團隊如何以 AI 重塑內部流程，而 Google 大中華區 gTech 廣告解決方案顧問 Danny Ma 則從品牌的角度出發，揭示企業如何將這套行銷引擎落地運作，讓 AI 成為行銷旅程中的最佳神隊友。
讓 AI 成為神隊友：轉動串連受眾、創意與成效的「AI 風火輪」
呼應 Ben 所強調的「快速行動」，Google 大中華區 gTech 廣告解決方案顧問 Danny Ma 亦以「速度是一切」作為開場。他指出，面對瞬息萬變的市場，行銷人唯有與 AI 協作才能取得優勢。Danny 在講座中提出「AI 風火輪」的概念，象徵行銷流程的加速循環。從受眾分析、創意生成到成效衡量，三個環節首尾相連，構成一個能不斷優化與加速的閉環機制。
AI 受眾分析，目標鎖定品牌知名度及行動號召
AI 受眾分析的關鍵在於讓品牌理解潛在客群是「誰」，以及「什麼」能驅動他們採取行動。AI 能快速學習來自多種資料來源的訊號，準確描繪出受眾的輪廓。消費者的每一個數位足跡，無論是搜尋內容、追蹤的 KOL、瀏覽的網站或互動的廣告，都將轉化為品牌洞察。Danny 說明，受眾分析的兩大目標是「提升品牌知名度」與「強化行動號召」，企業若能結合第一方數據與外部合作夥伴的資料，讓 AI 模型持續學習與更新，便能靈活鎖定潛在客群、調整訊息策略。
VIVAIA 快速描繪受眾輪廓，成功提升品牌知名度
以永續時尚品牌 VIVAIA 為例，該品牌主打結合永續、舒適與機能的設計，希望鎖定重視環保理念與產品實用性的消費族群。在過去，品牌仰賴長時間的數據收集、分析、實驗，如今透過 Gemini 就能快速整合搜尋、內容瀏覽與興趣訊號，描繪出潛在消費者的 persona（人物誌）。有了 AI 的速度，再加上以「人」的觀點驗證適合度，品牌能確保在策略方向不偏移的前提下精準鎖定轉換潛力高的受眾。當分析完成進入實際應用階段時，VIVAIA 進一步運用 Google Ads 的開箱即用功能「Audience Signal」，根據曾搜尋的特定關鍵字、瀏覽過的相關網站及有追蹤的特定頻道等，將抽象的受眾特徵轉化為具體、可操作的「廣告投放目標族群包」，並以精準投放實現顯著的轉換數及投資報酬率增長。
AI 輔助 CRM 名單再利用，強化行動號召
Danny 分享另一家以男性為主要目標的品牌案例。該品牌廣告雖頻繁曝光，但受眾重疊，因而轉換率逐漸下滑。團隊運用 Gemini 重新梳理受眾結構，排除與現有會員重疊的區塊，找出「尚未被觸及但具相似特徵」的潛在客群。接著，品牌透過 AI Audience 的「拓圈光譜」分析受眾的興趣及意圖，從他們訂閱的 YouTube 頻道及關注的 KOL 等資訊中提出洞察，最終辨識出一群原本被忽略、但具高度購買潛力的「追求價值的家庭型消費者」。
完成受眾設定後，品牌進一步導入 AI Max 搜尋廣告活動，讓 AI 自動根據使用者的搜尋意圖與內容脈絡，生成更貼近需求的廣告文案。Danny 以自身新手爸爸的身分舉例，當搜尋「寶寶紅屁屁怎麼辦」時，系統便能即時呈現如「超薄乾爽、會呼吸的尿布」等具高度相關性的產品資訊。這樣端到端的自動化投放流程，不僅擴大了精準觸及範圍，也讓品牌能以更高效率、更低成本回應多樣化的消費需求。
AI 創意素材，回應消費者需求快又準
當品牌明確掌握目標受眾輪廓後，需要有效的創意素材與他們產生共鳴。「七成以上的消費者期望品牌能理解他們的獨特需求與期待。」Danny 說明，這代表素材不只要夠快產出，測試、優化並回應市場反應的速度亦是關鍵。Google 的「AI Creative Pack」，從 Gemini Storybook 發想創意點子、視覺化故事板，到以 Nano Banana、Veo 產生靜態及動態素材，大幅節省廣告創意發想及製作的時間，是行銷人不可不知的利器。
在創意產製的流程中，Google Asset Studio 扮演重要的角色。Asset Studio 內建於 Google Ads，可協助品牌快速產出、編輯與優化廣告素材，並結合 AI 提供視覺化故事板與多平台素材輸出，讓行銷團隊能用極少的時間完成多版本的測試與成效評估。實測發現，品牌透過 AI 創意生成及整合 Asset Studio，能夠節省近五成的創意開發時間，讓行銷的人力、時間及金錢成本皆能更有效率地被運用。
AI 成效衡量，以科學化的驗證方式邁向成功
當品牌掌握清晰的目標受眾，並備妥能與之產生共鳴的廣告素材後，成功的最後一哩路便是成效衡量。AI 時代的廣告優化更需要利用科學化的實驗架構來驗證成效，而 Google Ads Experiment 便是為此設計的一套測試工具，讓行銷團隊能以 A/B 測試方式快速評估 AI 生成素材與傳統素材、AI 建立受眾與既有受眾的差異。
Google Ads Experiment 將使用者分為觀看原始廣告的控制組與觀看 AI 優化廣告的實驗組，並比較兩組在不同階段的反應差異。Google 的實驗功能提供三項深層成效測試：品牌提升（Brand Lift）、搜尋升幅（Search Lift） 與轉換升幅（Conversion Lift）。三者分別對應品牌印象、搜尋意圖與實際行動三種層面，幫助行銷團隊量化 AI 工具對品牌經營與銷售成果的貢獻。透過科學化的實驗機制，每一分創意與投放預算都有明確的數據依據。
無論是 Ben 所提出的「AI 賦能行銷引擎」，或 Danny 延伸出的「AI 風火輪」，兩者共同描繪出 AI 行銷轉型的動能。引擎代表組織內部的結構與實踐基礎，讓團隊能以 AI 強化流程、創意、媒體與衡量；風火輪則象徵品牌在外部市場的持續運轉，透過 AI 驅動受眾洞察、內容生成與成效優化，形成不斷進化的循環。
AI 不只是加速行銷工作流程，更讓人與技術的協作更加智慧。從內部引擎到外部風火輪，AI 已成為企業與品牌連結市場的核心動力。其中最關鍵的推手，依然是人，特別是懂得如何運用技術、詮釋數據、創造故事的行銷人。當行銷人與 AI 並肩前行，將共同開創智慧新紀元，讓行銷的未來更快速、具洞見且有溫度，助力品牌事業蒸蒸日上。
