> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://growthhackers.tw/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Google AI Agent 雙發：Ask Ad Manager 與 Ask Advisor，把行銷後台從「查報表」變成「問一句」 - URL: https://growthhackers.tw/blog/google-ai-agent-ask-ad-manager-ask-advisor/ - Published: 2026-06-20T07:28:20.000Z - Updated: 2026-08-15T06:15:05.000Z - Author: Lewis wang - Tags: Google, AI agent, Gemini, Google Analytics, 第一方資料 這幾天 Google 沒開盛大記者會，但對每天打開廣告後台、分析後台的人來說，地基已經被悄悄換掉了。 一週之內，Google 連續推了兩個 AI agent（AI 代理人，會幫你查資料、幫你做事的對話式助手）。一個叫 **Ask Ad Manager**，塞進 Google 廣告管理後台（Google Ad Manager）；一個叫 **Ask Advisor**，塞進 Google Analytics（GA，Google 的網站與 App 流量分析工具）。兩個都是用 Gemini（Google 自家的大型語言模型）做的。 如果你問我，這兩個東西單看都不算驚天動地。但兩個放在一起看，訊號就很清楚了。 重點是什麼？ Google 正在把「你自己去查」這件事，整碗端走。 ## 先講一個你每天都在受的罪 想像一下，你早上九點打開電腦，咖啡還沒喝兩口，主管就在 Slack 丟你一句：「昨天營收怎麼掉了？」 於是你開始了。打開 GA，拉一張流量報表，再拉一張轉換報表，再開一個分頁比對上週同期，發現好像是某個流量來源掉了，又回頭去查那個來源前一天有沒有被改過設定。半小時過去，咖啡涼了，你還在「拼報表」，連一句能回主管的話都還沒生出來。 ![一個行銷人被一堆拆散的報表圖表包圍，桌上一杯涼掉的咖啡，標著「30 min」，象徵拼報表拼到天荒地老](https://growthhackers.tw/content/images/2026/06/inline-report-stitching-pain-v1.png) 這個場景，做過行銷企劃的都懂。 我自己跑行銷企劃那幾年，最花時間的從來不是「想策略」，是「把資料湊出一個能回答老闆的數字」。你知道為什麼嗎？因為這些工具是設計給「會操作工具的人」用的，不是給「想知道答案的人」用的。 以前，你得先學會這個後台怎麼操作，才有資格問它問題。 現在，Google 想讓你直接問問題，操作丟給 agent 去跑。 這就是這兩個產品的共同底層邏輯。 ## Ask Advisor：GA 裡面多了一個「懂你帳號的分析師」 先講跟你最貼身的這個。 其實 Google 在廣告端早就放了一個同名邏輯的東西（[Google Ads Advisor 上線，AI Agent 坐進廣告後台](https://growthhackers.tw/blog/google-ads-advisor-launch/) 那篇我聊過），現在這套「坐進後台直接問」的打法，從廣告投手那一側，正式燒到做數據分析的人這邊。 Ask Advisor 是 GA 裡的一個對話框，你用講人話的方式問，它用你自己帳號裡的資料回答你，還會附上圖表跟相關報表的連結。Google 自己列了六種你可以問的問題，我幫你翻成生意人聽得懂的話： - **概況題**：「我網站最近表現怎樣？」「新客的獲取健不健康？」這種你早上想快速掃一眼的問題。 - **明確指標題**：「過去 30 天活躍用戶的趨勢」「上週自然搜尋帶來的總購買數」，它直接生圖給你。 - **為什麼題**：「為什麼我 8 月 1 號營收掉了？」「為什麼新客比上個月少 15%？」這種以前要你自己當偵探查半天的，它幫你歸因。 - **怎麼做題**：「我要怎麼建立一個受眾包？」「怎麼把 GA 串到 Google Ads？」等於內建一個會操作的家教。 - **設定題**：「我的 measurement ID 是多少？」「我有幾個資料串流？」這種翻設定翻到眼花的雜事。 - **優化題**：「我該做什麼讓生意更好？」「看完商品頁就跑掉的人，怎麼把他們勾回來最有效？」 ![六種問題類型（概況、指標、為什麼、怎麼做、設定、優化）排成 2x3 卡片，全部匯流到一個「Ask」對話氣泡，象徵一個分析師一整天的工作都能用問的](https://growthhackers.tw/content/images/2026/06/inline-six-questions-analyst-day-v1.png) 你發現了嗎？這六種問題，剛好就是一個行銷分析師一整天在做的事。 打個比方。以前的 GA 像一間超大的自助餐廳，菜色超多，但你得自己拿盤子、自己找菜、自己算熱量。Ask Advisor 比較像店裡多請了一個服務生，這個服務生只認識你這桌，知道你點過什麼、口味怎樣，你說一句「我想吃點清爽的」，他直接幫你配好端上來。 有幾個現實限制要先講清楚，免得你期待過高：它目前只認**英文**，而且只看「單一 property（GA 資源，也就是你某一個網站或 App 的資料桶）」裡面的資料，跨資源它不幫你串。資料安全這塊 Google 強調得很用力，它只在你那個資源層級裡處理資料。 ## 2026/8 更新：Ask Advisor 開始拿「別人的數字」來比你了 這篇六月寫完之後，Google 在 8 月 10 日又補了一批東西。我把它加在這裡，因為它剛好驗證了上面那個判斷，而且多了一個我當初沒料到的轉折。 先講四個新功能： - **GA 首頁多了 AI Overviews（AI 摘要）。** 你一登入，它就先把「距離你上次登入，有哪些變化值得看」摘成卡片，從季節性的銷售高峰到流量的變化都算。看到哪張卡不對勁，點一下就把那段脈絡直接帶進 Ask Advisor 繼續追。你也可以選擇讓它用 email 或手機通知你，頻率自己設。 - **Google Ads 首頁也翻新了。** 換成個人化的 AI 洞察卡片，卡片上方還多了一個輸入框，你可以自己下提示叫它生一則你現在最想知道的洞察，例如「競爭對手怎麼吃掉我的曝光份額」。 - **新的 Dashboards。** 你用一句話描述你要的報表，它把原始資料變成視覺化圖表，而且每張報表都自動附一段「為什麼會這樣」的即時說明。這裡有個順序要注意：**它先上 Google Ads，Google Analytics 是「coming soon」。** - **Benchmarking（同業對標）。** 這個在 Google Analytics 裡，走 Ask Advisor。它把你的成效拿去跟「類似企業的匿名平均」比。 前三個，說穿了是把上面那句「從查報表變成問一句」再往前推一格：以前你要開對話框問，現在它連問都不等你問，登入就先講給你聽。 但第四個不一樣。 你回頭看上面整段 Ask Advisor，不管是六種問題還是歸因分析，它用的**全部都是你自己帳號裡的資料**。它很懂你，但它只懂你。它能告訴你「你的轉換率這個月掉了 12%」，它沒辦法告訴你「12% 到底算慘還是算還好」。 Benchmarking 是第一次，Google 把你帳號以外的資料端了進來。 這個差別對台灣的中小電商特別大。你想想，一個做保健食品的品牌主，老闆問「我們的加購率算不算好」，你過去要怎麼回答？只能翻自己去年的數字，或去問同業朋友、去買一份貴得要命的產業報告，兩種都不準也不即時。現在 GA 直接把一個對照組放在你眼前。 打個比方。以前的 Ask Advisor 像一個很認真的家教，把你考卷每一題錯在哪講得清清楚楚，但他不知道全班考幾分。加了 benchmarking，等於他手上多了一張全班成績分布，你終於知道你這 78 分是前段還是吊車尾。 而且據 Search Engine Journal 的報導，它給的不只是一個平均值，是**中位數加上 25／75 百分位**，分布在客戶開發、參與度、營利、回訪率（Acquisition／Engagement／Monetization／Retention）這四類報表裡。這比只給平均值誠實得多。電商數據長尾很兇，平均值很容易被幾個大戶拉高，中位數才是「跟你差不多的人大概長什麼樣」。 不過有兩件事 Google 沒講清楚，我先幫你標起來。 **第一，你看不到對照組怎麼組成的。** 「類似企業」是怎麼分的？用產業別、還是用規模？跟 GA 原本的同業比較用同一套分群嗎？Google 沒說。拿一個你不知道成分的對照組去改預算，那個風險你自己扛。 **第二，可能有設定門檻。** 現行的 GA 同業比較功能，要開「模型化貢獻」（Modeling contributions，一個把你的資料匿名貢獻出去、換取同業數據的設定）才看得到。新的 benchmarking 吃不吃同一道閘門，目前還沒有明確說法。要用之前先確認你家 GA 這個開關的狀態，順便確認你願不願意分享。 Google 這次找了 Gardyn 的 Paid Media Director Kevin Marshall 出來背書。他的話我倒覺得值得引用，因為他講得很誠實：Ask Advisor 是他檢查付費媒體成效時「方向性檢查」（directional check）的首選，因為快，所以他有時間再往下深挖。 注意他的用詞是「方向性」，不是「結論」。連 Google 自己挑出來的滿意用戶，都是把它當第一道篩子在用，不是當答案。 最後還有一件事，我必須講。 你去看官方頁面的註腳，Google Ads 那兩項旁邊掛的是「目前為英文帳號的 beta 版本」。而 Ask Advisor 本身，也一樣還卡在英文帳號的 beta。跟我六月寫「它目前只認英文」的時候，一模一樣。 兩個月，功能加了四個，語言那道門一公分都沒移動。 所以台灣的行銷人現在真正該做的，不是每天去後台看那個 icon 長出來了沒。是趁這段時間差，把下面那件事先做完：**把你的 GA 資料整乾淨**。等這些工具真的開到你這裡，比的不會是誰先知道，是誰的資料餵得飽。 以上都是行銷人這一側的變化。天平另一端的發行商，Google 也沒放過。 ## Ask Ad Manager：發行商那一側，也有人開始幫你顧錢 另一個 Ask Ad Manager，服務的是天平另一端的人：發行商（publisher，靠廣告變現的網站、App、媒體內容方）。 如果你是賣廣告版位的一方，這個 agent 想幫你做三件事： **第一，即時排障。** 以前某個廣告檔次（line item，一筆具體的廣告投放設定）出問題、收入卡住，你得自己生報表、自己翻資料找病灶。現在你直接問它，它給你診斷跟下一步，還能追問，把卡住的收入解開。 **第二，一句話出報表。** 想看某個自訂指標、某張複雜的對比報表，不用再手動把好幾張報表拼起來，講一句話它就生給你。 **第三，幫你帶路。** 它會在對話裡直接給你「帶好篩選條件跟設定」的連結，你點一下就到後台對的位置，不用自己在選單裡點來點去。 一句話總結它的野心：把你從「一直問、一直找」變成「直接做」。 更值得盯的是後面那段。Google 說 Yahoo 這種大發行商已經把 Ad Manager 接進自己的客製 agent，從預測、建檔次到報表優化全包。而且今年稍晚會放出**開發者工具**：REST API 跟一個 **MCP server**（Model Context Protocol，模型脈絡協定，簡單說就是讓外部 AI agent 能標準化地接進 Ad Manager 去操作的接口）。再往後，是專門給發行商跟代理商的 specialized agent，以及一套讓「第一方跟第三方 agent 大規模互相溝通」的基礎建設。 翻成白話：Google 不只想讓你用它的 agent，它想當整個廣告生態裡 agent 互相講話的那條高速公路。 ## 別被「聊天機器人」這四個字騙了 我知道你看到「對話框」「問一句」可能會想：不就又一個 chatbot 嗎？ 不是這麼簡單。這裡有三個真正的差別，你抓住了才看得懂這波在幹嘛。 **一來是「用你自己的資料」。** 它不是給你一段網路上查得到的通用答案，它是針對你這個帳號、你這個資源的私有資料給建議。同樣問「我該怎麼改善」，它的答案跟隔壁公司的答案完全不一樣。 **二來是「從問到做」。** 傳統 BI 工具回答你「是什麼」，這一代 agent 想直接接手「那要怎麼辦、現在帶你去做」。Google 自己用的詞是 from asking to doing，從詢問走到執行。 第三，這是 agentic（代理式，能多步驟自己規劃、自己跑流程）的架構，不是一問一答。GA 那邊甚至寫明「有些問題它需要花點時間思考、規劃、再準備回答」，這代表它背後是會自己拆步驟、跑多輪的東西，不是查表機器。這條 agentic 的線，跟我在 [王董週刊 #1 講的 Agentic Commerce 元年](https://growthhackers.tw/blog/weekly-1-agentic-commerce/) 是同一條，差別只是這次 agent 不是替你的客戶下單，是替你打開後台。 把這三點疊起來，你看到的就不是兩個新功能，是 Google 整條產品線的操作介面在換檔。 以前的競爭力，是「誰比較會操作這些後台」。 現在的競爭力，正在變成「誰手上有夠乾淨、夠完整的第一方資料，餵得飽這些 agent」。 ## 那你現在該做什麼？ 講趨勢不落地等於沒講。如果你是行銷人、電商老闆、或在代理商工作，這幾件事我建議你這季就動： ► **把第一方資料當資產顧好。** agent 的答案好不好，天花板就是你帳號裡資料的乾不乾淨。GA 事件有沒有埋對、轉換有沒有設準、命名亂不亂，這些以前是技術細節，現在直接決定 AI 給你的建議準不準。先去把你的 GA 健檢一遍。順帶一提，不只你後台的資料要為 agent 整理，連你給消費者看的內容也是，我在 [商品描述要改寫給 AI Agent 讀](https://growthhackers.tw/blog/ai-agents-rewrite-product-descriptions/) 那篇講的就是同一個道理。 ![乾淨、貼好標籤的第一方資料方塊堆成基座，餵養上方的 AI agent，射出明亮的 insight 光束；旁邊一小堆雜亂灰色資料只能產出模糊輸出，象徵資料品質決定 agent 答案的天花板](https://growthhackers.tw/content/images/2026/06/inline-first-party-data-ceiling-v1.png) ► **練「問問題」這個新技能。** 過去大家比的是會不會操作後台，接下來比的是會不會問。同樣一個帳號，會問的人三句話挖到洞見，不會問的人問一句「我網站怎樣」拿到一段廢話。把你最常追的那幾個商業問題，先想好怎麼用一句話問清楚。 ► **eligible 就先去開來用。** 兩個目前都是 beta（測試版），Ask Advisor 在符合資格的帳號右上角就有 icon。早一步上手，你就早一步知道它哪裡好用、哪裡還不能信，而不是等對手都用熟了才開始摸。 ► **如果你是發行商或代理商，盯緊那個 MCP server。** 今年稍晚 Ad Manager 要開 REST API 跟 MCP 接口，這代表你可以把它接進自己的工作流。提早規劃，比之後手忙腳亂接得好。 ► **別把 agent 的話當聖旨。** Google 自己都標了「可能有能力限制」「只看單一資源」。它是個很強的初稿產生器跟跑腿，不是替你扛決策的人。重要判斷，數字你還是要自己回頭驗一次。 ## 收尾：Dashboard 時代的黃昏 我做行銷這些年，看過太多「儀表板很漂亮、但沒人看得懂」的案子。資料一直都在，缺的從來是「把資料變成一句能行動的話」這段翻譯。 這一波 agent，本質上就是 Google 想把這段翻譯自動化。 也許再過兩年，「打開後台、自己拉報表」這個動作，會變得跟「進辦公室先收一疊傳真」一樣老派吧？也許你帶新人時，教的不再是「這個按鈕在哪」，而是「這個問題該怎麼問」。也許後台這個詞本身，都會慢慢被「對話框」吃掉。 我不確定時間表，但方向我很確定。 當操作門檻被 AI 抹平，真正拉開差距的，就剩兩件事：你手上資料的品質，跟你問問題的功力。這兩件，現在就可以開始練。 --- *本文由王董與 AI 協作完成，內容經人工編輯與查證。文中引用之第三方資料、產品與觀點均標註來源，原始出處以官方公告為準。* *本文為產品趨勢解讀，非投資、採購或技術導入建議；所述功能多為 beta 階段，實際能力、開放範圍與時程以 Google 官方最新公告為準。AI 工具發展快速，本文原稿以 2026 年 6 月為準，並於 2026 年 8 月增補「2026/8 更新」小節，後續更新請以官方說明為主。* **資料來源：** - [Introducing Ask Ad Manager, the AI agent that will help you get more done — Google Ad Manager Blog（Peentoo Patel, 2026-06-18）](https://blog.google/products/admanager/ask-ad-manager/?ref=growthhackers.tw) - [Ask Advisor in Google Analytics (Beta) — Google Analytics Help](https://support.google.com/analytics/answer/16675569?ref=growthhackers.tw) - [Evolve your marketing with new AI tools — Google Blog（Josh Moser, 2026-08-10）](https://blog.google/products/ads-commerce/google-ads-analytics-ai-updates/?ref=growthhackers.tw) - [Google Announces Campaign Benchmarking In Google Analytics — Search Engine Journal（2026-08）](https://www.searchenginejournal.com/google-analytics-will-benchmark-campaigns-through-ask-advisor/585213/?ref=growthhackers.tw)