Google Marketing Live 2026 公布多項廣告與商務產品更新，核心方向集中在生成式 AI、搜尋體驗、購物流程、廣告素材製作與數據分析。
從今年釋出的內容來看，Google 正在將 Gemini、AI Mode、AI Max、Merchant Center、Google Ads 與 Analytics 等系統進一步整合，讓 AI 在廣告投放與商務轉換中的參與程度提高。
Google 在發表內容中也強調，Gemini 將成為企業行銷與商務成長的重要技術基礎。
一、AI Mode 廣告：搜尋廣告進入對話式情境
Google 本次公布的 Ads in AI Mode，是搜尋廣告的重要變化之一。過去搜尋廣告主要出現在搜尋結果頁中，使用者輸入關鍵字後，系統依據關鍵字、廣告品質與出價決定曝光位置。
在 AI Mode 中，使用者與搜尋引擎的互動方式改為對話式提問。廣告也不再只是出現在傳統搜尋版位，而是可能被整合在 AI 回答或推薦內容中。
這代表廣告呈現方式將更接近情境式推薦。當使用者提出具體需求時，系統會依據提問內容、搜尋意圖、產品資料與商家資訊，判斷是否出現相關廣告。
| 項目 | 傳統搜尋廣告 | AI Mode 廣告 |
| 觸發方式 | 關鍵字查詢 | 對話式意圖與情境 |
| 廣告形式 | 搜尋結果頁文字廣告 | AI 回答中的相關推薦 |
| 優化重點 | 關鍵字、文案、出價 | 內容理解、商品資料、使用情境 |
| 對廣告主影響 | 著重關鍵字佈局 | 需強化資料結構與內容完整度 |
對行銷人員而言，這項變化意味著搜尋廣告策略需要重新檢視。除了關鍵字之外，網站內容、產品頁、常見問題、商品屬性與使用情境說明，都可能影響 AI 是否能理解品牌與產品。
二、AI Max：搜尋與購物廣告強化長尾需求捕捉
AI Max 是 Google 本次發表中與廣告投放關聯度較高的產品更新。Google 將 AI Max 應用於 Search 與 Shopping 等廣告情境，目的是協助廣告主捕捉更複雜、更口語化的搜尋需求。
在過去的搜尋廣告操作中，廣告主需要設定關鍵字、比對類型、廣告文案與到達頁。隨著使用者搜尋語句越來越長，單靠傳統關鍵字可能難以涵蓋完整需求。AI Max 的角色，是透過 AI 理解搜尋意圖，並根據網站內容、商品資料與廣告資產，自動組合更符合使用者需求的廣告訊息。
其中，AI Max for Shopping 可與 Merchant Center 產品資料結合，讀取商品標題、價格、庫存、圖片、分類、屬性與產品描述。這使商品 Feed 的重要性提高。若產品資料不完整，AI 可理解與應用的資訊也會受限。
舉例來說，使用者可能不會直接搜尋「防水後背包」，而是詢問「下雨天通勤、要放筆電、外型不要太商務，有哪些包款適合」。這類搜尋需要系統理解使用情境、產品功能與消費者需求。若商品 Feed 中具備防水、筆電夾層、尺寸、材質與適用情境等資訊，較有機會被系統匹配到相關需求。
三、AI-Powered Shopping Ads：購物廣告強化決策輔助
Google 也針對購物廣告加入 AI 摘要功能。AI-Powered Shopping Ads 可根據商品資訊與使用者需求，生成類似「為什麼這項商品適合你」的說明，協助消費者在比較商品時降低判斷成本。
這項更新與電商轉換流程密切相關。消費者在購買前常見的疑問包括產品差異、適用情境、規格比較、價格合理性與售後保障。若 AI 能在廣告階段提供更清楚的摘要，可能縮短消費者從瀏覽到點擊、加入購物車與購買的決策時間。
對品牌而言，商品資料的品質會直接影響 AI 摘要內容。產品標題過短、描述不完整、規格缺漏或圖片資訊不足，都可能限制 AI 生成有效推薦的能力。
四、Agentic Commerce：Google 推動跨平台購物流程
今年 Google 也公布 Agentic Commerce 相關更新，內容包含 Universal Commerce Protocol、Universal Cart 與 Direct Offers。這些功能顯示 Google 正在嘗試讓購物流程從單一平台導流，轉向跨 Google 生態系的連續體驗。
Universal Commerce Protocol 與 Universal Cart
Universal Commerce Protocol 可視為 Google 建立跨平台商務流程的基礎協定。搭配 Universal Cart 後，使用者在 Search、YouTube、Gmail 或 Gemini App 中看到商品，都可能將商品加入同一個購物車，並在後續完成結帳。
這項變化若逐步普及，將影響電商流量與轉換歸因。過去消費者多半從廣告點擊進入官網，再完成購物車與結帳流程。未來部分消費行為可能發生在 Google 生態系中的不同接觸點，品牌需要更重視商品資料串接、庫存更新、價格同步與結帳流程整合。
| 傳統電商流程 | 跨平台商務流程 |
| 廣告點擊進站 | 多渠道接觸商品 |
| 官網加入購物車 | Universal Cart 加入商品 |
| 官網結帳 | 跨渠道完成購買流程 |
| 以網站轉換為主 | 需追蹤多接觸點轉換 |
Direct Offers
Direct Offers 則聚焦在促購環節。Google 提到，品牌可透過 AI 捆綁包、個人化優惠與簡化結帳流程，降低使用者在購物車階段流失的機率。
這對電商品牌的意義在於，促銷不一定只以全站優惠形式出現，而可能依據使用者情境與購買意圖，在較接近轉換的階段提供更具針對性的優惠。
五、Ask Advisor：Google Ads 後台加入 AI 助理
Ask Advisor 是 Google 針對行銷工作流程推出的 AI 助理功能。它將整合於 Google Ads、Google Analytics、Merchant Center 等工具中，讓行銷人員透過文字或語音提問，取得帳戶分析與優化建議。
例如，操盤者可以詢問：
- 上週轉換率下降的可能原因是什麼？
- 哪一組廣告活動帶來較高價值的轉換？
- 商品 Feed 哪些欄位需要補強？
- 預算是否應調整至特定活動？
- 哪些受眾或渠道出現成效變化？
這項功能的方向，是降低報表分析與後台操作的複雜度。對企業主與廣告操盤手而言，AI 可協助整理數據線索，但最終仍需要人員判斷建議是否符合實際商業目標。
在 Google Q2 訓練營中也提到，AI 成效取決於廣告主提供的數據品質。這表示，即使後台具備 AI 分析功能，若轉換追蹤、網站資料、CRM 串接或商品 Feed 不完整，AI 能提供的建議仍會受限。
六、AI Brief 與 Asset Studio：素材製作流程加速
AI Brief：將創意需求轉為廣告方向
AI Brief 是 Google 將 Gemini 應用於創意簡報的功能。行銷人員可輸入較口語化的需求，例如產品特色、目標受眾、禁止使用的字詞、品牌語氣與活動目標，系統再整理成可執行的廣告方向。
Google 表示，早期測試顯示 AI Brief 在相同成本下可提升 15% 轉換。對行銷團隊而言，這項功能可用於產出初步方向，但仍需要品牌端審核內容是否符合定位、法規與廣告政策。
Asset Studio：整合 Gemini 與 Veo 的素材生成工具
Asset Studio 則是 Google 在素材製作上的更新。透過 Gemini 與 Veo 等模型，行銷人員可在廣告後台生成圖片、影片與不同版位所需的素材尺寸。
Google 也加入 Brand Voice Controls，讓品牌可以設定語氣與風格規範，降低 AI 產出內容偏離品牌形象的可能性。
這項功能對需要大量測試素材的品牌較有幫助，例如電商、旅遊、教育、醫美、金融服務與高競爭零售品類。素材製作速度提高後，廣告主可以更快測試不同受眾、不同訴求與不同渠道的表現。
不過，AI 生成素材仍需要人工審核。尤其是醫療、金融、貸款、保健食品等較敏感產業，仍需確認文案與畫面是否符合平台政策與法規限制。
七、GA數據分析：第一方數據與預測型指標成為重點
隨著第三方 Cookie 可用性下降，Google 持續強調第一方數據的重要性。本次更新中，Data Manager API 與 Google Tag Gateway 被列為協助品牌整合資料的重要工具。
Google 表示，透過第一方數據整合，可提升 11% ROAS。實務上，這代表品牌需要檢查以下基礎項目：
- GA4 是否正確安裝
- Google Ads 轉換是否完整回傳
- Enhanced Conversions 是否導入
- CRM 與會員資料是否可去識別化回傳
- 商品 Feed 是否即時更新
- 轉換事件是否具備價值分層
在 AI 廣告環境中，資料品質會影響系統判斷。若品牌只回傳表單送出或購買完成，但沒有提供客戶價值、成交品質、回購行為或毛利差異，AI 系統較難判斷哪些轉換對企業更有價值。
八、QFC：衡量未來可能發生的轉換
Qualified Future Conversions，簡稱 QFC，是 Google 提出的預測型衡量指標。它會追蹤使用者接觸廣告後 6 個月內的行為訊號，例如品牌搜尋、影片觀看、網站互動與其他高意圖行為，並用來預測未來可能發生的購買。
這項指標主要回應上層漏斗廣告難以衡量的問題。過去品牌曝光、YouTube 影片、Demand Gen 或內容型廣告，常因短期轉換不明顯而被低估。但實際上，部分消費者可能在接觸廣告後，經過搜尋、比較、評估，才於數週或數月後轉換。
QFC 若能成熟應用，將有助於廣告主更完整評估中長期行銷價值。不過，由於這是預測型指標，企業在使用時仍需搭配實際銷售、CRM 與長期回購資料驗證。
九、你可以做的三項準備方向
1. 建立第一方數據基礎
AI 廣告系統需要足夠且正確的數據作為判斷基礎。品牌應優先確認網站追蹤、轉換事件、CRM 串接與商品資料是否完整。若資料來源不清楚，AI 優化結果也容易偏離實際商業目標。
2. 優化商品簡介與網站內容
AI Mode、AI Max 與 Shopping Ads 都需要讀取商品與網站資訊。產品標題、描述、規格、圖片、價格、庫存、常見問題與使用情境，都會影響 AI 理解與推薦的能力。
對電商品牌而言，Merchant Center Feed 將不只是上架資料，而是 AI 判斷商品適用情境的重要依據。
3. 要有持續測試素材的流程
AI 素材工具降低了圖片與影片產出的時間成本。品牌可建立素材規範，包含品牌語氣、視覺風格、禁用字詞、產品賣點與不同受眾的溝通角度。
未來素材工作將更接近持續測試，而非一次性製作。行銷團隊需要更頻繁檢視不同素材在 Search、YouTube、Demand Gen、Shopping 與 PMax 中的表現。
結語：AI 提高廣告系統自動化程度，行銷判斷仍是關鍵
值得注意的是，Google 表示搜尋中的 AI Mode 每月活躍用戶已突破 10 億人。這項數據反映出，使用者與搜尋引擎互動的方式正在改變。搜尋行為逐漸從單一關鍵字查詢，轉向更接近自然語言的複雜提問。例如，使用者不只搜尋「跑鞋推薦」，也可能詢問「每週跑步三次、膝蓋容易不舒服、預算有限，適合哪一類跑鞋」。
這樣的變化，對廣告主與行銷人員帶來新的挑戰。未來廣告成效不只取決於關鍵字設定與出價策略，也取決於品牌資料、商品資訊、網站內容與第一方數據能否被 AI 系統正確理解與應用。
透過Google Marketing Live 2026 我們可以得知：Google Ads 正持續提高 AI 在廣告投放、素材生成、商務流程與數據衡量中的角色。
從 AI Mode、AI Max、Universal Cart、Ask Advisor 到 QFC，可以看出 Google 正在將搜尋、購物、內容與轉換流程整合到更完整的 AI 廣告系統中。
對行銷人員而言，後台操作的比重可能逐漸下降，但策略規劃、資料管理、商業判斷與內容品質的重要性會提高。企業若要在 AI 廣告環境中維持成效，需要更完整的第一方數據、更清楚的商品資訊、更穩定的追蹤架構，以及能持續測試的素材流程。
AI 將協助行銷團隊提高效率，但品牌仍需負責定義目標、提供資料、審核內容並判斷成效。這也是 Google Marketing Live 2026 對廣告主釋出的主要訊號。