> ## 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. # 王董週刊 #5｜Google、Shopify 同週上線 AI agent：行銷人從操作員變教練 - URL: https://growthhackers.tw/blog/weekly-5-marketing-ai-agents/ - Published: 2026-06-20T07:31:26.000Z - Updated: 2026-10-02T15:59:50.000Z - Author: Lewis wang - Tags: 王董週刊, AI agent, 行銷自動化, Shopify, Google 行銷工具 > 本週週刊主軸：Google Ad Manager、Google Analytics、Shopify 幾乎在同一週，各自把一個「會自己動手」的 AI agent 塞進後台。行銷人該重新分工了。 > 同場短訊涵蓋：AI 收件匣濾鏡、AI 購物改寫消費行為、Karpathy 把 AI 當同事、Shopify 送達率與行銷報表、Alphabet 投資人簡報（捲到下方〈本週短訊〉） --- ## Hero / 大主題深度文 過去兩週，我把 Obsidian 裡新撈進來的素材一字排開，發現一件有點毛的事。 不是某一家在做 AI agent，是大家一起做，而且幾乎卡在同一個禮拜。 Google 在 6 月 18 日發表 [Ask Ad Manager](https://blog.google/products/admanager/ask-ad-manager/?ref=growthhackers.tw)（廣告管理後台的對話式 AI 助手），同一時間 Google Analytics（GA，網站分析工具）也把 [Ask Advisor](https://support.google.com/analytics/answer/16675569?ref=growthhackers.tw) 推進 Beta。再往前一天，6 月 17 日，Shopify 直接丟出 [Campaign Autopilot](https://www.shopify.com/blog/introducing-campaign-autopilot?ref=growthhackers.tw)（自動跑行銷的 AI），順手把後台那個用了十幾年的「Marketing」分頁，改名叫 **Growth**。 如果你問我，這不是三則各自的新功能公告。 這是行銷工具的操作邏輯，被同步換掉了。 以前你打開後台，是「人去操作工具」：你拉報表、你建受眾、你調出價、你排查為什麼這支廣告沒花出去。現在後台一打開，多了一個會講話的 agent，你跟它說一句話，它幫你把這些事做完。 這就像從「自己開車」進化到「請了一個司機」。方向盤還在，但你不一定要一直握著。 ### 場景一：你早上打開 GA，不再從零拉報表 想像一下這個畫面。你是行銷，週一早上打開電腦，老闆丟一句「上週業績怎麼掉了？」 以前你要做什麼？開 GA、選日期區間、拉流量來源、比對轉換、再切裝置、再切管道，搞半天才拼出一張勉強能回話的圖。我當年在做行銷企劃的時候，光「為什麼這週掉」這種問題，手拉報表就能耗掉一個上午。 現在 Ask Advisor 讓你直接打字問它：「為什麼我上週的營收掉了？」它會幫你診斷、歸因、給你視覺化圖表，還附上對應報表的連結。Google 官方文件把它能處理的問題分成六類，其中最值錢的是兩類：「為什麼」型（診斷掉單、暴衝的原因）和「我該怎麼做」型（直接給你下一步優化建議）。 重點是什麼？ 它不是搜尋框升級，它是把「會看數據的分析師」這個角色，塞進你的後台。一個但書要記住：目前它只吃單一資源（property）層級的資料、只支援英文介面，別期待它跨帳號幫你做歸因。 ### 場景二：廣告排查，從「翻報表」變「問一句」 Ask Ad Manager 走的是同一條路，只是對象換成出版商，以及幫他們賣版位、做廣告營運（ad ops）的人。先講清楚，這是「賣廣告」的 Ad Manager，不是給廣告主「買廣告」的 Google Ads，別搞混。 它由 Gemini 打造，主打三招：即時排查（line item 沒跑出去，直接問它哪裡卡住）、一句話出報表（不用自己東拼西湊好幾張報表）、還有「帶你去對的地方」（它會根據你聊天的上下文，直接把後台跳到該調整的設定頁，連 filter 都幫你帶好）。 Google 講得很白：目標是把你從「asking」（問問題）推到「doing」（直接做事）。 而且這還只是開始。Google 預告今年稍晚會放出 REST API 跟一個 **MCP server**（讓外部 AI agent 接進來操作的標準接口），Yahoo 已經先把 Ad Manager 接進自己的客製 agent，從預測、建單到報表全自動。 翻成生意人聽得懂的話：Google 不只給你一個 agent，它還在鋪「讓 agent 之間互相對話」的鐵軌。 ### 場景三：Shopify 直接幫你把行銷整套跑掉 如果說 Google 是給你一個會回話的顧問，Shopify 的 Campaign Autopilot 就更狠，它要的是「你把行銷整包交給它跑」。 它的設計邏輯很像帶一個新進員工：你設預算、立規矩（guardrails，能做什麼、不能做什麼）、決定它要不要先給你核可才上線。剩下的建廣告、分配預算到 Meta、Shop、email 各管道、表現不好自動調整，它自己來。後面還要接 [ChatGPT Ads](https://growthhackers.tw/blog/chatgpt-ads-manager-cpc/)、Microsoft Advertising（7 月）跟 Snapchat。 這裡有個容易被忽略、但我覺得最關鍵的一句話： **Shopify 說，它的 agent 看得到「數百萬家店」正在發生什麼，所以它的建議，是單一管道工具或一般代理商給不出來的。** 這句話翻白了就是：agent 的真正護城河不是模型，是資料。誰手上握著最多真實成交資料，誰的 agent 就最聰明。這也呼應我前陣子那篇講 [AI 時代第一方資料才是新護城河](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-first-party-data-moat) 的判斷，這週 Shopify 的說法等於又幫它補了一個佐證。一個但書：它指的是跨店的「聚合趨勢」，不是 Shopify 會把你隔壁同行的後台攤給你看，也不保證每家店都吃得到一樣的紅利。 至於那個 Messaging 自動化的肌肉，就是棄車提醒（abandoned cart）、瀏覽未購（abandoned browse）這些 email 序列，過去你要自己設條件、排流程，現在 Autopilot 順手就幫你建好。 還有兩個細節值得記：一，Shopify 老實說「不保證成效、要時間學習、不幫你生 AI 假圖，只用你自己的商品照」，這種誠實反而加分；二，把 Marketing 改名 Growth 不是換皮，是表態，它在告訴所有店家，這個後台從今天起不是給你「做行銷」，是給你「長大」。 ![三平台 AI agent 對照：Google Ad Manager、Google Analytics、Shopify，從顧問到自動駕駛](https://growthhackers.tw/content/images/2026/06/ghx-weekly5-inline1.png) 三平台 AI agent 對照：Google Ad Manager、Google Analytics、Shopify，從顧問到自動駕駛 ### 那行銷人到底該幹嘛？ 切入重點。三家方向一致，結論就一句話： 操作這件事，正在被 agent 吃掉。 但這不代表行銷人要失業，代表的是你的角色要往上挪一層。以前你是駕駛，現在你是教練；以前你比的是誰報表拉得快、誰後台點得熟，現在你比的是誰會「給目標、立規矩、判斷對錯」。 不是我說，能把「我要什麼結果、底線在哪、什麼不能碰」講清楚的人，才指揮得動 agent。這跟帶人是同一套本事。 但別把 agent 當神，先講兩句逆風的。 第一，agent 會放大你的目標。目標訂錯、資料髒、guardrails 沒設好，它不是幫你省時間，是幫你更快把預算燒光。第二，平台的 agent 再貼心，它優化的是「你在這個平台上的表現」，未必等於你品牌長期最該走的路。工具越自動，越要有人盯著方向盤。 來，這期的行動建議： ► **今天就開一個來用。** 挑一個你平常要花半小時的爛問題（例如「為什麼這支廣告沒花完預算」），丟給 Ask Advisor 或 Ask Ad Manager，先建立手感，別等。 ► **學會寫 guardrails。** Campaign Autopilot 這類 agent 的成敗，八成在你給的規矩。把「預算上限、不准碰的既有活動、上線前要不要核可」寫清楚，像帶新人一樣。 ► **重新定位你自己。** 把省下來的時間，從「操作」挪去「策略、品牌、客戶」這些 agent 做不了的事。Shopify 把 Marketing 改名 Growth，你的職稱也該在心裡改一次。 ► **守住 agent 幫不了你的基本功。** 第一方資料、email 送達率、品牌素材，這些是餵養 agent 的飼料，也是它的天花板。飼料爛，agent 再強也沒用。 ► **盯住 MCP 那條鐵軌。** 當 Google、Shopify 都在開放 agent 接口，下一步就是「你的 agent 去跟它們的 agent 談」。早點理解這個架構，你會比同行早一年看懂遊戲怎麼變。 最後給個判斷。 這波不是工具升級，是「誰來按按鈕」這件事的主導權轉移。按按鈕的工作會越來越多交給 agent，而「決定要按什麼、為什麼按」的工作，會越來越值錢。 行銷後台這兩週集體長出 agent，只是序幕。真正的戲，是你願不願意從操作員，變成那個給目標的人。 --- ## 本週短訊（Round-up） ### AI #### 你發的訊息，AI 收件匣已經先幫用戶決定要不要看 OneSignal《2026 客戶互動報告》直接點名：48% 的行銷人擔心 AI 過濾在決定訊息能不能被看到，17% 說已經影響送達。iOS 26 的通知摘要、Gmail 用 Gemini 先過濾收件匣，讓「寄出去 = 被看到」這個老假設失效。報告的解方很清楚：行為觸發訊息（搜尋、購買、棄車當下發）的點擊率比定時群發高 4 到 9 倍，因為它剛好踩在用戶的當下。別再只盯寄出量了。 出處：[OneSignal 2026 State of Customer Engagement Report](https://onesignal.com/blog/the-2026-state-of-customer-engagement-report-is-here/?ref=growthhackers.tw) #### 「暗搜尋」正在吃掉你的流量歸因 有人在芝加哥零售媒體高峰會做了閉門工作坊，品牌端的共識是：成交還在，但「購物旅程的起點」變了。越來越多人從 ChatGPT、Claude 開始研究，Reddit、Pinterest、Wikipedia 變成新入口，而這段 AI 對話在你的分析後台完全不留痕跡，被當成 direct 流量。這叫「暗搜尋（Dark Search）」。所以品牌開始追新指標：你的牌子在 AI 回答裡被推薦的「代理推薦佔有率（Share of Agent Recommendations）」。提醒一句，這還是早期觀察、新興量測，不是 GA 或 SEO 的既定標準，但值得你先建一套自己的盤點。 出處：[AI Shopping Is Rewriting Consumer Behavior（YouTube）](https://www.youtube.com/watch?v=4qxl-AefdsM&ref=growthhackers.tw) ![暗搜尋 Dark Search：購物旅程起點移到 ChatGPT、Claude，AI 對話讓流量歸因失明，被分析後台當成 direct](https://growthhackers.tw/content/images/2026/06/ghx-weekly5-inline2.png) 暗搜尋 Dark Search：購物旅程起點移到 ChatGPT、Claude，AI 對話讓流量歸因失明，被分析後台當成 direct #### Karpathy 示範：把 AI 當「會做事的同事」，不是聊天機器人 AI 大神 Andrej Karpathy 花兩小時實演他日常怎麼用 AI。重點不是 prompt 寫得多漂亮，而是一句話指派任務、讓 AI 自己跑、看結果再用一句話微調，把它當一個能獨立執行的同事。更狠的下一步：把這套升級成「你不在線也能持續運作的系統」。這跟 Hero 講的「從操作員變教練」是同一件事，先學會用講的指揮，而不是自己動手。 出處：[Andrej Karpathy AI 使用實演（Smartpig 整理）](https://x.com/Smartpigai/status/2063882292465168726?ref=growthhackers.tw) #### 想叫 Claude Code 產出好看的 UI？先給它一套設計系統 有開發者實測：同一個十頁 dashboard 做兩次。第一次讓 Claude Code 自己猜，十頁只有 2 頁符合品牌；第二次先餵它一套設計系統（tokens、元件、規則）當輸入，變成 9 頁一次到位，重新調樣式的時間從約 6 小時降到 40 分鐘，AI 亂發明的色碼從 19 個變 0。關鍵那句 prompt：「系統沒定義的，停下來問我，不要自己亂編。」 出處：[4 prompts that make Claude Code build your best UI（@Mnilax）](https://x.com/Mnilax/status/2065161044587426265?ref=growthhackers.tw) ### SEO #### Google 把自家產品操作打包成「Agent Skills」開源了 Google 開了一個 google/skills repo，把 BigQuery、Cloud Run、GKE、Gemini API 這些產品的操作知識，打包成 AI agent 可以直接讀的「技能檔」，一行 `npx skills add google/skills` 就裝。這跟 Hero 那條鐵軌同個方向：平台廠商正在把「怎麼操作我」寫成 agent 看得懂的格式（Agent Skills 和 MCP 是兩種不同規格，但目的一致）。對做內容、做 SEO 的人來說，這就是新版的「讓機器引用你」。 出處：[google/skills（GitHub）](https://github.com/google/skills?ref=growthhackers.tw) ### 行銷 #### Shopify 行銷報表有 5 種歸因模型，但別太相信點擊歸因 Shopify 行銷報表支援末次非直接點擊、末次點擊、首次點擊、任意點擊、線性五種歸因模型，預設是「末次非直接點擊」。實用，但要清醒：這些全是 click-based 歸因，遇到上面講的「暗搜尋」就會系統性低估 AI 帶來的流量。我的建議是報表照看，但一定要搭一份購後問卷問「你從哪知道我們的」，補上點擊看不到的那段。 出處：[Shopify Marketing reports 說明](https://help.shopify.com/en/manual/reports-and-analytics/shopify-reports/report-types/default-reports/marketing-reports?ref=growthhackers.tw) #### 送達率（deliverability）正在變成行銷新基本功 Shopify 更新了訊息功能的送達率指南，講白了就是：電子郵件能不能進收件匣，不是你發了就算。電商的良好遞送率是 95%，要靠寄件者信譽、暖身寄送、清名單、設好 DMARC/CNAME。當 AI 濾鏡越來越嚴，這些「基本功」直接決定你的訊息有沒有命被看到。別等被丟進垃圾匣才回頭補。 出處：[改善 Shopify 訊息功能的電子郵件遞送和送達率](https://help.shopify.com/zh-TW/manual/promoting-marketing/create-marketing/shopify-messaging/delivery?ref=growthhackers.tw) #### Gmail 寄件者門檻：SPF/DKIM/DMARC 不做，信直接被擋 Gmail 寄件者指南再次提醒，2024 起寄信到個人 Gmail 帳號就有硬門檻：所有寄件者要設 SPF 或 DKIM，每天寄 5,000 封以上的大量寄件者要 SPF + DKIM + DMARC 全套、還要支援「一鍵退訂」，垃圾郵件投訴率建議壓在 0.1% 以下、絕對別碰到 0.3%。前面那幾項驗證和一鍵退訂不是建議，是門票。沒設好，你的行銷信連被打開的機會都沒有。 出處：[Gmail 電子郵件寄件者指南](https://support.google.com/mail/answer/81126?ref=growthhackers.tw) ![AI 守門員：iOS 26 摘要與 Gmail Gemini 決定你的訊息誰看得到，行為觸發訊息更易過關](https://growthhackers.tw/content/images/2026/06/ghx-weekly5-inline3.png) AI 守門員：iOS 26 摘要與 Gmail Gemini 決定你的訊息誰看得到，行為觸發訊息更易過關 ### 商業 #### Alphabet 投資人簡報：AI 不但沒吃掉搜尋，還在長大 Alphabet 6 月投資人說明會數字很猛：2026 年資本支出上看 1,800 到 1,900 億美元（約 2022 年的六倍）、Q1 營收年增 22% 到約 1,100 億美元、Google Cloud 單季 200 億美元、積壓訂單 4,620 億美元。最值得行銷人記住的：AI 概覽（AI Overviews）月活 25 億、Gemini app 月活 9 億、搜尋查詢量創新高。官方用數據回嗆「AI 會吃掉搜尋」的說法，至少現在是互補不是替代。 出處：[Alphabet Investor Presentation June 2026（YouTube）](https://www.youtube.com/watch?v=FyU6y%5FbNRLQ&ref=growthhackers.tw) #### Spotify 在巨頭夾縫贏的打法：押對手做不到的事 Spotify 聯席 CEO Gustav Söderström 聊他們怎麼在 Apple、Google、Amazon 中間活下來。對抗 Apple Music，他們刻意押了三個蘋果天生做不到的賭注：免費方案、個人化推薦、跨平台無所不在（Ubiquity）。還有一個逆風操作：用生成式 AI「把演算法控制權交還給用戶」，讓你用自然語言修正系統對你的理解，而不是拿 AI 把你黏更久。差異化不是做得比對手好，是做對手不願意做的事。 出處：[How Spotify Competes With Apple, Google & Amazon（YouTube）](https://www.youtube.com/watch?v=qYnVDIgZxlI&ref=growthhackers.tw) --- ## 結語 這期把行銷後台的 agent 化攤開來看，底下其實藏著兩條暗線。 一條是「操作權」往 agent 移：Google、Shopify 都在把按按鈕的工作自動化，你得往上挪去當那個教練。 另一條是「被看見」越來越難：AI 收件匣濾鏡、暗搜尋、Gmail 寄件門檻，都在講同一件事，能不能被你的客戶看到，本身就是新戰場。 如果你問我，這兩條會在 2026 下半年合流。會用 agent 放大產出、又守得住第一方資料跟送達率基本功的人，會把不會的人甩開一個身位。 我們下期見。 --- **協作聲明與免責** 這篇文章由王董與 AI 一起整理製作完成。文中引用的第三方資料、研究或工具都會標註來源名稱；若原始出處有公開連結，會以 `[來源名稱](URL)` 形式附上，方便你進一步查找。若文中內容與原始出處有任何出入，請以原文為準。 內容僅供參考與學習交流，不構成任何專業、商業或投資建議，請依自身情況判斷並自行承擔行動風險。文中提及的工具功能、數據與平台政策可能隨時間異動，請以各官方最新公告為準。