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AI 模式廣告怎麼投？Google 搜尋副總裁拆解使用者行為，廣告主該改的 4 件事

AI 模式裡的廣告，除了看使用者打了什麼，也可能看 AI 剛剛回答了什麼。Google 搜尋資料科學副總裁拆解使用者行為之後，廣告主該改的是比對方式、素材、到達頁和商品 feed。

Lewis wang

09 11月 2026 — 閱讀時間 17 分鐘

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Google 自己把話講白了：AI 模式（AI Mode）和 AI 總覽（AI Overviews）裡的廣告，比對的對象除了使用者打的查詢，還可能包括 AI 剛剛給出的那段回答。

這句話出自 Google Ads 官方節目《Ads Decoded》2026 年 10 月 28 日上架的這一集。主持人是 Google Ads 產品聯絡人（Ads Product Liaison）Ginny Marvin，來賓是 Google 搜尋資料科學暨使用者體驗研究（UXR，User Experience Research）副總裁 Shivani Mohan，她帶的團隊專門研究數十億人怎麼使用搜尋。

同一天，Google 在官方部落格宣布 AI 模式廣告擴大到 10 個新市場，美國也開始讓廣告出現在 AI 模式的追問裡。

時間點擺在一起看，這集就是一份給廣告主的使用說明。

先講結論：AI 模式廣告跟傳統搜尋廣告差在哪？

傳統搜尋廣告主要看關鍵字跟查詢對不對得上。AI 模式和 AI 總覽裡的廣告，除了直接比對查詢，還可以採用「脈絡比對」：系統同時看使用者的問題和 AI 的回答，判斷哪則廣告接得上這段對話。依 Google Ads 官方說明，AI Max for Search 和廣泛比對（broad match）能參與脈絡比對，精準比對和詞組比對則不會被拿去對應較廣泛的探索型問題。廣告主該改的有四件事：把廣告當成使用者旅程的下一步、素材往漏斗上層延伸、用「阻力最小」原則檢查到達頁、零售商補齊 Merchant Center 的 6 個對話式屬性。

背景：搜尋行為正在發生的三個變化

這段簡短交代。如果你是做 SEO 的，同一批變化對自然排名的影響，站上另一篇〈AI 如何重塑 Google 搜尋？SEO 工作者的 5 個生存判斷〉已經拆過，這篇只談廣告。

★ 查詢變長了

Google 公布的美國資料：AI 模式的平均查詢長度，是傳統搜尋的 3 倍（Google Trends，2025 年 4 月到 2026 年 5 月）。Shivani 在節目裡補了一句關鍵的話：查詢變長的同時，冒出大量使用者以前根本不會想到要問的新問題。

以前你得先把腦中的好奇心「翻譯」成兩三個關鍵字，現在照你腦中的樣子問就行了。

★ 語音和圖片變成常態

同一份美國資料顯示，超過 1/6 的搜尋使用語音或圖片，其中圖片搜尋每月成長超過 40%。

★ 追問變多，不代表 AI 答不好

這是節目裡最值得廣告主記住的一段。Ginny 直接問：大家回來搜尋的次數變多，是不是代表第一次沒拿到想要的答案？

Shivani 的回答是否定的。Google 資料科學團隊真正當成負面訊號的，是「manual refinements」（內部簡稱 man refs，使用者被迫自己動手改寫查詢、多打幾個字才找到答案）。對話式的追問不一樣，她舉的例子是先問「舊金山今天天氣如何」，接著問「那奧斯汀呢」。第二句單獨看不成一個查詢，它是接著前文脈絡問下去的。

使用者要的內容也在分化。需要單一正確答案時，他們回頭找權威網站和原始出處；在兩個商品之間猶豫時，他們想聽真實使用者的評論、Podcast 和 YouTube；碰到 how-to 問題時，偏好一步一步示範的影片。Shivani 的總結是：泛用內容退場，細緻、具體、獨特的內容上場，而權威內容依然長青。

改變 1：廣告要當「自然的下一步」，因為它在跟 AI 的回答一起被比對

Ginny 在節目尾聲說得很直接：AI 模式和 AI 總覽裡的廣告，比對的是查詢加上 AI 回應的「整段脈絡」，所以你的廣告應該把生意定位成使用者旅程中「自然的下一步」。

Google Ads 說明中心〈About ads in AI-powered experiences in Google Search〉把規則寫得更細：

廣告有兩種比對方式：直接對應使用者查詢，或是同時對應「使用者查詢＋AI 回應」的脈絡比對。後者用在較長、探索型、但帶有商業意圖的問題。
既有的搜尋、購物、最高成效（Performance Max）活動，自動具備在 AI 總覽和 AI 模式出現的資格。
AI Max for Search、搜尋活動的廣泛比對，可以同時參與脈絡比對和直接比對。
精準比對和詞組比對，不會被用在較廣泛探索型問題的脈絡比對。
不能只投 AI 總覽或 AI 模式，也不能單獨排除它們；否定關鍵字和品牌排除仍然有效。觸發廣告的查詢會彙整在搜尋字詞報表裡，不會單獨拆出來。

AI 模式廣告的脈絡比對：系統同時看使用者問題和 AI 回答，再決定哪則廣告接得上；精準與詞組比對不參與這塊

把這幾條串起來，重點是什麼？

如果你的搜尋活動只用精準比對和詞組比對，碰到較廣泛的探索型問題，脈絡比對這條路你是缺席的。

想像一下，有人在 AI 模式問：「家裡兩隻長毛貓、木地板、預算一萬元以內，掃地機器人怎麼挑？」AI 先回了一段選購重點：吸力、毛髮纏繞、集塵設計。這時候系統要決定哪則廣告接得上。標題寫「年度最強掃地機器人，限時特價」的廣告，跟這段對話其實沒什麼關係；寫「長毛寵物家庭適用、防毛髮纏繞滾刷」的那一則，才是使用者讀完回答後會想點的下一步。

這就像從路邊招牌進化到旅行社櫃台。以前是路人喊出關鍵字，招牌亮起來就算數；現在客人先跟顧問聊了十分鐘行程，顧問講完，你的傳單才遞上去。傳單內容跟剛剛聊的對不上，客人看都不看。

AI 模式有哪些新廣告格式，可以接著看 GML 2026 那篇整理的 AI 模式廣告格式與 AI Max 功能。

改變 2：跳脫最後點擊，素材要接得住漏斗上層的探索查詢

Shivani 觀察到，有了 AI 之後，查詢正在往漏斗上層移動：更多腦力激盪型的問題，更多「這整個領域該怎麼想」的問題。Google 的資料也對得上，美國 AI 模式中跟「規劃」有關的查詢，過去 6 個月比整體 AI 模式查詢成長快 80%。

她的說法是，搜尋現在橫跨了整條漏斗，從探索、評估一路到購買。

Ginny 接著點出廣告主該校正的心態：別只用最後一次點擊來想搜尋，要在探索、研究、認知、考慮這幾個更早的階段就接觸到使用者。她給的動作是：測試擴充素材，去接住漏斗上層的探索時刻。

落到帳戶裡，意思是你的標題、說明、圖片素材，不能只有「立即購買」「限時優惠」這種收單語言。使用者還在問「怎麼挑」「適合誰」「跟另一款差在哪」的時候，你的素材也要有能回答這些問題的版本。

你知道為什麼嗎？因為脈絡比對看的是整段對話。對話停在「怎麼挑」，只會收單的素材就接不上。

改變 3：用 UXR 的「阻力最小」原則，檢查你的到達頁

節目最後，Ginny 問 Shivani：行銷人沒有 UXR 團隊，能從使用者研究借什麼原則？

Shivani 的回答很短：讓產品盡量貼近人腦的心智模型。人通常會走阻力最小的路，會往更簡單的東西靠，也會被帶來愉悅感的東西吸引。

Ginny 把這句話翻成廣告主的待辦：

現在就是稽核到達頁和素材組合的好時機，拿掉泛用的商品簡介和高來高去的企業文案。
做名單開發（lead gen）的，要建立具體、有深度、能回應對話式痛點的內容。
零售商要多花心思在商品 feed 細節，包括對話式屬性。
降低點擊後的摩擦，並跟搜尋、內容、轉換率優化（CRO）團隊一起做。

到達頁最常見的落差是這樣：使用者在 AI 模式打了一段四十個字的問題，點進來看到的卻是首頁輪播和一句品牌標語，他得自己再找一次答案。這段落差，就是 Shivani 說的摩擦。

改變 4：零售商把 Merchant Center 的 6 個對話式屬性填起來

Ginny 特別提醒有 Merchant Center 帳號的人：去看新的對話式屬性（conversational attributes），這是 6 個選填的商品資料欄位，用來補足回答高度對話式購物問題所需的細節。

Google 在 2026 年 1 月的官方部落格宣布，要為對話式購物新增商品資料欄位，先從少數零售商開始。現在 Merchant Center 說明中心〈How to use conversational attributes〉列出的 6 個欄位如下：

欄位	屬性名稱	用途	格式重點
問與答	`question_and_answer`	商品常見問題與答案	每項商品最多 30 組；單一問題或答案 1,000 字元內，合計 10,000 字元內
文件連結	`document_link`	說明書、使用指南、組裝說明等 PDF	只收 PDF，每項商品最多 5 份，單檔 50MB 內，須公開可存取
相關商品	`related_product`	標示商品之間的關係，例如必要零件、配件、常一起買	由關係類型、識別碼類型、識別碼三個子屬性組成，例：`accessory:gtin:811571013579`
商品群組標題	`item_group_title`	為有多種款式的商品取一個共用標題	搭配 `item_group_id` 使用
款式選項	`variant_option`	標出區分款式的屬性	名稱:值的組合，例：`Shoe width:narrow,size:8`
熱門程度排名	`popularity_rank`	商品在自家庫存中的熱賣程度	0 到 100 的數字、最多一位小數，建議用近一個月銷售、在同類商品中排名

Merchant Center 的 6 個對話式屬性：問與答、文件連結、相關商品、商品群組標題、款式選項、熱門程度排名

幾個說明中心寫明的規則，填之前先看：

6 個欄位都是選填，加了不影響既有商品的審核狀態。
建議用補充資料來源（supplemental data source）提交，也可以放進主要資料來源或用 Merchant API。
不要重複 description、product_highlight、product_detail 已經寫過的內容。
問與答只放商品本身的資訊，不放價格、日期這類會變動的資料，也不要塞關鍵字。
如果同樣的資訊已經在 document_link 的 PDF 裡，就不要再寫成問與答，說明頁表示 Google 會從這些文件擷取常見問題。
問與答的說明頁寫明可用於所有國家，主要用在 AI 模式這類對話式體驗。要分清楚：欄位能提交，不代表你所在的市場已經有對應的廣告版位。

如果你問我，這 6 個欄位裡最值得先動手的是問與答。

客服信箱、商品評論、門市最常被問的那些問題，本來就躺在你公司裡，整理成問答格式就能上。熱門程度排名則需要定期依銷售更新，適合等 feed 流程穩定後再接。

台灣廣告主現在看得到 AI 模式廣告嗎？

依 Google Ads 說明中心目前列的名單：

AI 總覽上方或下方的廣告：在所有提供 AI 總覽的 200 多個國家與地區、所有語言都能出現。
AI 總覽內部和 AI 模式內部的廣告：目前開放美國、澳洲、加拿大、印度、印尼（只有 AI 總覽）、肯亞、馬來西亞、紐西蘭、奈及利亞、巴基斯坦（只有文字廣告）、菲律賓、新加坡，而且只限英文。
Google 官方部落格另外寫明，2026 年第四季計畫擴大到巴西、墨西哥、英國等市場；可以出現在追問裡的多輪（multiturn）廣告，目前只在美國。

台灣不在 AI 總覽內部和 AI 模式內部廣告的名單上。

版位還沒開，準備工作卻不用等。 比對類型的配置、素材有沒有探索型版本、到達頁的摩擦、Merchant Center 的對話式屬性，這四件事都不依賴版位開放，現在就能做，版位開了才不會從零開始。

廣告主的行動清單

► 盤點比對類型：打開搜尋活動，看精準比對、詞組比對占多少預算。依官方說明，這兩種不參與探索型問題的脈絡比對，想接這塊流量，要評估廣泛比對或 AI Max for Search。動態搜尋廣告的使用者，順便看〈DSA 轉 AI Max 的時程與準備〉。

► 補一組探索型素材：除了收單文案，為每個主力產品線補上回答「怎麼挑、適合誰、跟誰比」的標題和說明。

► 用一個長問句走一遍到達頁：拿一句真實客人會問的長問題，從廣告點進去，看要捲幾次、點幾下才找到答案。

► 零售商整理 30 組以內的商品問答：從客服紀錄和商品評論挑出最常被問的問題，用補充資料來源上傳 question_and_answer。

► 找搜尋、內容、CRO 團隊開一次會：Ginny 自己也說，這些事很多不在廣告投手的守備範圍內。

最後：廣告主的對手多了一段 AI 回答

以前搜尋廣告只要跟關鍵字對上；現在在 AI 模式和 AI 總覽裡，它還可能被拿去跟一段 AI 寫的回答對照。

台灣目前還看不到 AI 模式內部的廣告，這段時間差剛好拿來做準備：比對類型、探索型素材、到達頁、商品資料欄位。等版位真的開放，差距會出現在誰先把這幾件事做完。

常見問題

AI 模式的廣告是怎麼決定出現哪一則？

依 Google Ads 官方說明，有兩種比對方式：直接對應使用者的查詢，或同時對應「使用者查詢＋AI 回應」的脈絡比對。脈絡比對用在較長、探索型、但帶有商業意圖的問題上。所以廣告要能接上 AI 回答之後使用者會想做的下一步。

精準比對關鍵字還吃得到 AI 模式的廣告流量嗎？

仍可能透過直接比對查詢出現，但不參與較廣泛探索型問題的脈絡比對。官方說明寫明，精準比對和詞組比對不會被用在這類脈絡比對；能同時參與脈絡比對和直接比對的是 AI Max for Search 和搜尋活動的廣泛比對。既有的搜尋、購物、最高成效活動則自動具備出現資格。

台灣看得到 AI 模式廣告嗎？

截至 2026 年 10 月底，AI 總覽上方或下方的廣告在所有提供 AI 總覽的國家都能出現。AI 總覽內部的廣告開放 12 個市場，AI 模式內部的廣告開放 11 個市場（印尼只有 AI 總覽），包括美國、澳洲、加拿大、印度、新加坡等，且限英文，兩份名單都沒有台灣。

Merchant Center 對話式屬性有哪 6 個？

分別是 question_and_answer（問與答）、document_link（PDF 文件連結）、related_product（相關商品）、item_group_title（商品群組標題）、variant_option（款式選項）、popularity_rank（熱門程度排名）。全部選填、不影響商品審核，建議用補充資料來源提交。

使用者在 AI 模式一直追問，是不是代表 AI 答不好？

Google 搜尋資料科學副總裁 Shivani Mohan 在節目中表示，追問多半是使用者帶著前文脈絡繼續問新問題。Google 真正當成負面訊號的是 manual refinements，也就是使用者被迫自己改寫查詢才找到答案。

資料來源

YouTube：How AI is changing Google Search behavior and what it means for advertisers（Google Ads《Ads Decoded》，Ginny Marvin × Shivani Mohan，2026-10-28）
Think with Google：AI Mode US insights（Shivani Mohan，2026-05）。查詢長度 3 倍、超過 1/6 搜尋使用語音或圖片、規劃型查詢成長數據皆出自此頁，均為美國資料。
Google 官方部落格：Ads in AI Mode expand to new markets（Shashi Thakur，2026-10-28）
Google Ads 說明中心：About ads in AI-powered experiences in Google Search
Google Merchant Center 說明中心：How to use conversational attributes、question_and_answer、document_link、popularity_rank
Google 官方部落格：New tech and tools for retailers to succeed in an agentic shopping era（Vidhya Srinivasan，2026-01-11）

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