Google Ads AI 創意工具全攻略:AI Max、Veo、Demand Gen 怎麼用(2026)

Google Ads AI 創意工具全攻略:AI Max、Veo、Demand Gen 怎麼用(2026)

「拍片要錢,設計師要錢,文案要錢,跑出來的廣告還可能跟對手長得一模一樣。」

如果你問我,這就是過去十年做數位廣告最痛的地方。

素材永遠不夠多,版型永遠對不上,品牌規範還要照顧。我以前在雨傘產業做行銷企劃的時候,最痛苦的就是換季要重拍、檔期要重拍,要打 Demand Gen 還是 P Max 也要重拍。一支片子的版位就榨不乾,更別說 1:1、9:16、橫式三種比例都要備齊。

最近 Google Ads 出了一集播客 Ads Decoded:On-brand, at scale,主持人是 Ginny Marvin(Google Ads Product Liaison,廣告產品聯絡人),找來 Charles Boyd 和 Sarah Hathiramani 兩位產品負責人,一次把 AI Max、Veo、Demand Gen、Text Disclaimers 通通開箱講清楚。

順帶一提,如果你想先把這幾年 Google Ads 的更新脈絡看一遍,可以參考我之前整理的 Google Ads 產品專家親選 2025 重要功能更新,跟這篇可以前後對照著讀。

我聽完只有一個感覺。

這年頭就是創意、創意、創意。但 Google 正在把製作成本一塊一塊從你身上搬走。

切入重點,把這集的精華整理給你。


一、AI Max:DSA 的進化版,2026 年 9 月強制搬家

DSA 從靜態抓字進化到 AI Max 的動態意圖配對,2026 年 9 月強制遷移

先講最有時效性的東西。

Google 已經在 DSA 升級 AI Max 公告裡明文宣布,DSA(Dynamic Search Ads,動態搜尋廣告)會在 2026 年 9 月自動遷移到 AI Max。Google 強烈建議你在 auto migration 之前,自己手動完成轉換

如果你想看完整的退場時程跟實作步驟,可以另外讀我寫的 DSA 九月強制退場、AI Max 全面接管的完整解析

為什麼要主動搬?

因為主動搬,你才有時間把 text guidelines(文字指引)、final URL expansion(最終 URL 擴展)、asset optimization(資產最佳化)這幾個新控制項設好。等系統自動幫你搬,那就是裸奔上戰場。

AI Max 跟 DSA 的差別在哪?Charles 用一句話講完:

AI Max 不只看你的 landing page,它會結合即時的 user intent signals(用戶意圖訊號),把資產配對到當下的搜尋情境。

DSA 過去是「從 landing page 抓字」,靜態的。
AI Max 是「依用戶搜尋當下動態調整」,活的。

實測數字也擺出來了:開啟 AI Max 加上 text customization 跟 final URL expansion 的廣告主,平均比沒開的多 7% 轉換數或轉換價值,CPA 維持差不多(資料來源:Google 內部數據,2026)。

7% 不是天文數字,但你想想,這是相同預算下白白多出來的轉換。對 ROAS 緊繃的電商或 B2B 廣告主來說,這是該轉就轉。

完整 AI Max 設定文件可以查 Google Ads Help Center 對 AI Max 的官方說明

二、Ad Strength:請你把它當溫度計,不是成績單

Ad Strength 是診斷指標,把它當溫度計用,不是成績單

很多人對 Ad Strength(廣告效力)有誤解。

Charles 講得很直白:「Ad Strength 是 diagnostic metric(診斷指標),不是 performance report(成效報告)。」

它在告訴你什麼?

它用一個叫做 cosine similarity(餘弦相似度)的數學演算法,看你提供的標題跟說明欄之間的「組合多樣性」。組合越多元,越能覆蓋越多搜尋場景,這是它真正在量的東西。

但很多人會抱怨:「我這支廣告 Ad Strength 才 Average,可是它一直在轉啊,這指標到底準不準?」

Sarah 補了一刀,說得很到位:「Ad Strength is important, but insufficient.」(重要但不夠用。)

她舉了關鍵字 quality score 的例子:低分照樣轉,這不代表 quality score 是錯的,它在告訴你的是「探索新流量的潛力」,不是「現在轉得好不好」。

這就像你做百貨專櫃的時候,每天的單坪業績是一回事,但櫃位的可見度、動線、人流覆蓋是另一回事。業績好不代表你已經把流量吃滿,可能你只是抓到一群熟客一直回購而已。

如果你問我,看 Ad Strength 的正確姿勢是這樣:

  • 紅色(Poor)→ 該補資產,你連基本盤都沒鋪開
  • 黃色(Average)→ 你還有探索空間,可以放更多 unique combinations
  • 綠色(Good / Excellent)→ 不代表表現好,但代表你「沒在自己擋自己」

如果想找靈感,Sarah 推薦去看 YouTube’s Best in Ads(前身是 YouTube Ads Leaderboard),那是各家廣告主的 best practice 案例庫,可以挑跟你 marketing objective 接近的標的下去研究。

三、Demand Gen 影片增強:語音配音來了,轉換價值提升 16%

Demand Gen 這邊,Sarah 帶了一個重磅數字:

開啟 Video Enhancements(影片增強)的 Demand Gen 廣告,在目標 ROI 之下,conversion value(轉換價值)提升超過 16%

這個數字 Sarah 是在 Ads Decoded 節目中提到的內部實驗數據。功能機制細節可參考 Google Ads Help:Video Enhancements 說明,整體 Demand Gen AI 創意工具的官方頁則在 這裡

這次新加進來的是 voiceover(語音配音)功能。它不是 AI 自己編劇本,是用你提供的 headlines(標題)跟 descriptions(說明)當素材,配上去念給觀眾聽。

為什麼這件事重要?

想像一下,你是一家賣保健食品的中小品牌,過去要做 YouTube 廣告,找配音員、寫腳本、混音、後製,動輒兩三萬起跳。現在 Google 把這條工序直接收到後台。

但這裡有一個王董提醒:

這是「advertiser in the loop」的解法,不是黑箱代工。

Google 之後會在介面上開預覽(preview),讓你聽過再決定要不要上。這不是把控制權交給 AI,而是讓你少做工,但保留決策權。

四、Veo:3 張圖換 5 支 10 秒影片,圖片廣告主的解放令

Veo 把 3 張品牌圖片透過 Asset Studio 自動生成 5 支 10 秒影片

這應該是這集最讓我眼睛一亮的功能。

Veo 是 Google 的 AI 影片生成模型,已經整合到 Google Ads 的 Asset Studio 與 Video Builder你只要上傳最多 3 張品牌圖片,它就幫你生 5 支 10 秒短影片。

整體 AI 創意資產生成的設計理念,Google 也在 Generate creative assets with Google AI in Asset Studio 部落格 裡講得很完整。

我聽到的時候第一個反應就回到櫃哥時代的記憶。

以前在百貨專櫃,新品上架我要拍照給總公司、拍商品給各通路、拍情境給社群,每一個版本都要重新搞。現在如果有 Veo 這種東西,我能省下多少加班的禮拜天?

Sarah 講了一句話我特別認同:

我們不會要求每個廣告主都變成內部影片製作公司。

這就是 Veo 的價值。不是要你交出創意主導權,而是讓「只有圖片資產」的廣告主,也能解鎖 Demand Gen 的完整 YouTube 版位(從 Connected TV 到 Shorts 都通吃)。

五、Text Disclaimers:監管產業終於有救了

接下來這段是醫療、金融、法律、保健食品這些受高度監管產業的福音。

Charles 這段講得超清楚:

你指定為 disclaimer 的文字,會永遠固定顯示在搜尋廣告的「第一行說明欄位」。不管你有沒有開 final URL expansion 或 text customization,它都不會被覆蓋。

優先級排序也很重要。它的優先層級高於已經 pin 住的 description。換句話說,你 pin 第一行 description 跟設 disclaimer 同時存在的話,disclaimer 會贏

這對醫療廣告主來說是救命稻草。以前你想開 final URL expansion 拚轉換,又怕法遵聲明被洗掉,只能整個關掉。現在魚與熊掌可以兼得。

Demand Gen 那邊也在跑封閉測試,目標一樣是醫療這類有具體法律要求的產業,預計今年內擴大開放。

六、Text Guidelines:你的品牌語氣 firewall

Text Guidelines 用 40 條規則築成品牌語氣防火牆,過濾 AI 自動生成素材

Text Guidelines 是另一個我覺得低估的功能。

它讓你在一個廣告活動裡,最多設 40 條規則,告訴 Google:哪些字不能用、哪些調性不能出現、哪些表達是品牌底線。

Charles 給了一個情境:

假設你賣大衣,你不希望它被形容成「便宜」,或某些材質字眼絕對不能用。你直接把這些規則交給 Google,系統會逐字檢查每一個自動生成的素材。

這就像從「我教 AI 怎麼講」進化到「我告訴 AI 不可以講什麼」。

說真的,這才是真正能讓「品牌端」放心交給 AI 跑 text customization 的關鍵。沒有 Text Guidelines,全自動文案就是裸奔。有了它,你在後台幫品牌建一道 firewall(防火牆)。

七、GMC × Demand Gen:把影片綁在 SKU 上的試點

GMC 商品資料把每支影片綁在 SKU 上,從全店廣播進化到個人化導購

這段是 Sarah 講的一個還在 pilot(試點)的東西,但我認為一旦放出來,零售廣告主會瘋掉。

現在 Demand Gen 一次最多只能跑 5 支影片。但你可能是一個有 5 萬個 SKU 的零售商,這個限制根本不夠用。

Google 的試點是這樣:

把每一支影片直接 mapping 到 Google Merchant Center 裡的單一商品。當系統判斷某個用戶最有可能買 A 商品時,直接放 A 商品的影片給他看,不再只能在 5 支影片裡輪播。

這就像從「全店廣播」進化到「個人專櫃導購」。

而且這背後傳遞一個訊號:GMC feed(商品資料)的品質,正在從 Shopping 的後勤,升級成所有 Google 廣告創意的彈藥庫

如果你還在抱怨 GMC 太繁瑣不想填得太完整,我會說,這正是該補功課的時候。promotion assets(促銷素材)、installment offers(分期資訊)這些欄位填好,未來都會直接驅動你的 Demand Gen 創意表現。完整欄位規格在 Merchant Center product data specification

八、Asset Experiments:P Max 的引導式 A/B,年內擴展到 Demand Gen

最後是測試這件事。

Sarah 講得很直白:「能不能 A/B 測試這件事其實一直存在,但 ease of use(好不好用)從來不存在。」

P Max 的 Asset Experiments(資產實驗)就是要解這個。它是引導式的設計,幫你把「除了素材以外的其他變因」鎖住,讓你拿到的學習結論真正乾淨。

過去的 A/B 測試最大的痛是什麼?

是你以為在測創意,結果其實在測時間段、預算、受眾、版位的綜合差異。最後跑出一個「方案 A 比較好」,但你根本不知道是創意贏,還是運氣好。

Asset Experiments 把這道工程化了。而且 Sarah 預告,這個功能年內會擴展到 Demand Gen。

如果你已經想把這套測試流程跟報表自動化做一條龍,可以參考我寫過的 MCP × Google Ads:把廣告月報從 2 週壓到 2 分鐘,是另一個維度的 AI 加速。

把這集打包帶走:你現在該做的 6 件事

第一,主動搬 DSA 到 AI Max。 不要等 2026 年 9 月被自動遷移。手動轉的好處是你有時間設定 text guidelines 和 final URL expansion,把 7% 的潛在轉換差距吃下來。

第二,重新理解 Ad Strength。 把它當溫度計用,看的是「探索潛力」而不是「成效本身」。低分但會轉的廣告不一定要動,但你心裡要清楚自己沒吃到的流量有多大。

第三,把 Veo 列入今年素材計畫。 如果你過去只有圖片資產,現在 3 張圖就能換 5 支 10 秒影片,這道牆已經被踩平了。先用次要 campaign 試水溫,跑出來的東西不滿意再人工取代。

第四,醫療、金融、保健、法律產業立刻打開 Text Disclaimers。 這是讓你能放心開 final URL expansion 的鑰匙。沒打開等於你硬把油門踩到底但不敢握方向盤。

第五,把 GMC feed 當成品牌資產來經營。 promotion、installment、SKU 影片 mapping 這些欄位的品質,未來會直接決定你的創意表現上限。

第六,每個 P Max 帳戶至少跑一個 Asset Experiment。 有引導式介面就乖乖用,學到的東西會比你過去土法煉鋼的 A/B 多十倍。

一句話判斷未來

以前你要先有素材,才能上廣告。
現在你要先有「品牌語氣 + 商品資料 + 三張好圖」,剩下的 Google 幫你補完。

以前廣告主的競爭力是「我能拍多少素材」。
現在廣告主的競爭力是「我多懂自己的品牌、多敢給規則、多會看 diagnostic 訊號」。

而 AI 不只進來幫你做素材,它已經開始坐進廣告後台幫你做策略判斷。我之前寫的 Google Ads Advisor 上線:AI Agent 坐進廣告後台 就是另一條主軸。

重點是什麼?

AI 創意工具不是在抹平品牌差異,而是在放大品牌差異。 你的品牌聲音越清晰,給的 input 越完整,跑出來的差異化反而會越強。Sarah 在播客裡這句話我特別認同:「The brands who are already great at distinguishing themselves,will be augmented with generative assets.」(已經會做品牌的人,AI 只會放大他的優勢。)

2026 年 5 月 20 日 Google Marketing Live(GML)就要登場,AI Brief 的更多細節會在那場揭露。我會繼續追蹤,期待我的分享能夠有天幫得上你。


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