搜索之后

手动竞价关键词和精细化广告控制的时代正在终结。现代广告平台已经从营销人员使用的工具，演变为营销人员所管理的系统。这种变化在 Performance Max 及类似自动化框架的兴起中表现得最为明显，它们将机器学习置于人类直觉之上。多年来，媒体买家每天都在为竞价调整几分钱，并排除特定的搜索词。如今，这些杠杆正在消失。机器现在只需要一个目标和一套素材，然后它就会决定在哪里、何时以及如何展示广告。这不仅仅是一个新功能，更是企业触达客户方式的根本性变革。重点已从广告系列的执行技术转向了输入系统的创意和数据质量。如果你不适应这种自动化现实，就有可能被那些拥抱“黑盒”效率的竞争对手甩在身后。这种转型虽是强制性的，但对于理解新规则的人来说，其规模化潜力比以往任何时候都要大。 核心要点很简单：自动化不再是可选的助手，而是数字营销的主要驱动力。营销人员必须停止试图通过手动调整来战胜算法，转而专注于高层战略。这意味着更好的第一方数据、更具吸引力的创意素材，以及对客户意图更深刻的理解。机器可以找到受众，但没有你的帮助，它无法讲述你的品牌故事，也无法验证线索的质量。基于目标的媒体购买机制Performance Max（简称 PMax）是目前这种自动化方法的行业标准。它是一种基于目标的广告系列类型，允许广告商从单一广告系列访问其所有的 Google Ads 库存。PMax 不再为搜索、YouTube、展示广告、发现、Gmail 和地图分别创建广告，而是将它们捆绑在一起。系统利用机器学习来确定在任何给定时刻，哪个渠道能提供最佳的投资回报。你提供素材（如标题、描述、图片和视频），机器负责组装。这种方法依赖于素材资源组（asset groups）而非传统的广告组。素材资源组是一系列创意的集合，系统会对其进行混合搭配，从而为特定用户创建最有效的广告。系统还会使用受众信号来启动学习过程。这些不是硬性目标，而是告诉算法你的理想客户可能是谁的建议。随着时间的推移，广告系列会超越这些信号，去寻找人类可能从未考虑过的新需求点。这种自动化水平需要高度的信任。在许多情况下，你失去了查看具体哪一天、哪一个搜索词导致了特定点击的能力，取而代之的是显示总体趋势的汇总报告。这是为了换取这些系统所提供的巨大覆盖范围和效率而付出的代价。你可以在官方 Google Ads 帮助文档中找到关于这些系统如何运作的更多详细信息。重点已从广告出现在“哪里”转向了“谁”在看以及他们接下来会“做什么”。 全球营销人才与战略的转变这种转变在全球每个市场都能感受到。过去，伦敦或纽约的媒体买家因其管理复杂账户结构的能力而受到重视。现在，同一位专业人士的价值在于他们解读数据和引导机器的能力。在那些拥抱这些变化的人与那些坚持旧式手动控制的人之间，正出现越来越大的鸿沟。小型企业往往是最大的赢家。他们不再需要专门的专家来管理十几种不同的广告系列类型。他们只需设定预算，提供一些照片，剩下的重活就交给算法来做。这使得曾经只有大预算广告主才能享有的高水平广告技术得以普及。然而，对于大型企业来说，挑战则不同。他们必须在依赖多样性和实验的系统中找到保持品牌声音和控制力的方法。这导致营销团队对创意策略师和数据科学家的需求激增。工作不再是关于按按钮，而是关于确保系统拥有成功的正确信号。这包括整合线下转化数据，并利用复杂的 AI 营销洞察来预测未来趋势。全球人才库被迫提升技能。那些无法超越基础广告设置的人，最终会被他们所使用的自动化技术所取代。现在的重点是输入。如果输入很弱，机器只会更高效地把你的钱花在错误的人身上。这就是全球付费媒体的新现实。 日常工作流程的转变想象一下现代媒体买家 Sarah 的日常生活。五年前，Sarah 每天早上第一件事就是检查账户中每个关键词的竞价调整。她会查看设备表现，如果移动端转化率滞后，她会手动降低出价。她会花数小时挖掘搜索词报告以添加否定关键词。今天，她的早晨看起来完全不同。Sarah 从评估素材资源组的强度开始。她查看哪些标题表现良好，哪些图片需要替换。她使用生成式 AI 工具快速创建表现最佳广告的新变体。这使她无需在设计套件中耗费数日即可保持创意的新鲜感。 BotNews.today 使用人工智能工具进行内容研究、撰写、编辑和翻译。 我们的团队审查并监督整个过程，以确保信息有用、清晰和可靠。 Sarah 将时间花在思考客户旅程上，而不是平台的各种技术设置。她还将大部分时间花在数据清理上。她确保转化追踪在所有平台上都能正确触发。由于机器是从接收到的数据中学习的，追踪中的任何错误都可能导致预算浪费。Sarah 使用受众信号来告诉机器寻找与她现有客户相似的人群。她监控整体广告支出回报率（ROAS），并调整广告系列的目标。如果机器太容易达到目标，她可能会收紧目标以寻找更高价值的客户；如果量级下降，她可能会放宽限制，给算法留出更多探索空间。这是一种需要深刻理解业务目标的高级管理。Sarah 不再仅仅是一名买家，她是一位利用机器作为强大杠杆来实现特定成果的战略家。你可以在 Search Engine Land 等平台上看到关于该角色演变的类似讨论。实际问题不再是如何竞价，而是如何保持足够的控制力，以确保机器与长期品牌愿景保持一致。 自动化时代的严峻问题虽然自动化的效率显而易见，但它也带来了每个营销人员都必须面对的棘手问题。首先，信号丢失的隐性成本是什么？随着 GDPR 和 CCPA 等隐私法规变得越来越严格，机器可用的数据越来越少。这导致对建模转化的依赖增加。你所报告的成功中有多少是真实的，又有多少是平台的统计猜测？机器可能仅仅是在为无论如何都会发生的销售“领功”。在品牌搜索中尤其如此，算法可能会优先考虑那些已经在寻找你公司的用户。这里需要苏格拉底式的怀疑精神。我们必须问，缺乏透明度是一个缺陷，还是为了掩盖低效而设计的特性？其次，谁真正拥有洞察力？当你使用黑盒系统时，平台会了解关于你客户的一切，但它分享给你的知识却很少。你可能知道一个广告系列成功了，但你可能不知道原因。这会产生对平台的依赖，从长远来看可能是危险的。如果你停止投放，就会失去这种学习带来的好处。第三，品牌安全会怎样？在自动化世界中，你的广告可能会出现在与你的价值观不符的网站或视频上。虽然有排除项和安全设置，但它们通常不如手动投放精确。IAB 经常强调这些关于自动化与监督平衡的担忧。我们是否为了降低获客成本而牺牲了品牌的完整性？这些问题让现代营销人员彻夜难眠。效率与控制之间的平衡是一个移动的目标，需要时刻保持警惕。 你有什么想让我们报道的AI故事、工具、趋势或问题吗？ 向我们提交你的文章想法 — 我们很乐意听取。 现代广告系列的架构对于高级用户来说，转向自动化需要一套新的技术栈。你不能再依赖基础界面来获取所需数据。许多先进团队正在转向 Google Ads API，以获取比标准仪表板更详细的报告。这允许使用自定义脚本来监控异常或自动暂停表现不佳的素材。随着第三方追踪的消亡，本地存储和第一方 Cookie 变得比以往任何时候都重要。通过 Google