在 Google 搜尋生態系急劇變革的當下，行銷人員正面臨前所未有的挑戰與機遇。隨著 AI Overviews (AIO) 逐漸佔據搜尋結果頁面（SERP）的黃金版位，「零點擊（Zero-click）」現象讓傳統 SEO 與 SEM 流量面臨威脅。然而，Google 推出的 AI Max 搜尋廣告(AI Max for Search) 並非只是另一個黑盒子工具，它是現有搜尋廣告的強力優化層，旨在幫助廣告主在 AI 驅動的搜尋環境中重新奪回主導權。
對於轉換路徑長、數據量稀疏的 B2B 企業而言，AI Max 既是解藥也可能是毒藥——關鍵在於您如何設定策略。本文將深入解析 AI Max 的運作原理、與 Performance Max (PMax) 的差異，並提供針對 B2B 產業的具體操作指南，教您如何透過「微轉換」與「受控實驗」來駕馭這項強大工具。
內容摘要
一、 什麼是 AI Max 搜尋廣告 (AI Max for Search)？釐清迷思與核心功能
首先，我們必須釐清一個常見的誤解：AI Max 不是一個獨立的廣告活動類型（Campaign Type）。您不需要像建立 PMax 那樣重新創建一個廣告活動。AI Max 是一個可以添加到現有搜尋廣告活動中的「優化層（Optimization Layer）」。
它的核心邏輯是利用 Google 最先進的 AI 技術，即時優化您的廣告，以驅動更高的商業價值。這主要體現在以下三大核心功能：
AI Max 搜尋廣告可實現以下高級 AI 增強功能
01
智慧關鍵字匹配
利用廣泛匹配和無關鍵字定向來擴大關鍵字覆蓋範圍
02
動態文案生成
動態產生並優化廣告素材（標題、描述）
03
智慧到達頁
將使用者引導至最相關的到達頁提升轉換
1. 智慧關鍵字匹配 (Smarter Keyword Matching)
傳統搜尋廣告依賴我們設定的關鍵字。然而，每天有 15% 的 Google 搜尋是前所未見的全新查詢。AI Max 利用廣泛比對 (Broad Match) 技術結合即時意圖分析，和無關鍵字定向來擴大關鍵字覆蓋範圍，幫助您的廣告觸及那些「不在您關鍵字清單上，但具備高度轉換意圖」的搜尋字詞。這意味著系統不再只是「對關鍵字」，而是「對人」，分析使用者的上下文情境來決定是否出價。
2. 動態文案生成 (Dynamic Ad Copy)
這是 AI Max 的另一大亮點。系統會根據使用者的具體搜尋查詢，自動調整您的廣告標題、說明文案，甚至動態選擇最相關的網站著陸頁（Landing Page）。
- 情境範例：如果使用者搜尋「企業級 CRM 整合方案」，AI Max 可能會自動抓取您網站上關於「API 整合」的頁面作為著陸頁，並調整廣告文案強調「無縫串接」，而非僅顯示通用的首頁或產品頁。
3. 智慧到達頁 (Automatic Landing Page Selection)
根據使用者的搜尋內容，Google 可以將他們引導至您網站上最相關的頁面。
二、 優點與挑戰的雙面鏡：AI Max 的光與影
效益解析 (Pros)
- 觸及無限：挖掘隱藏搜尋詞。
- 文案秒殺：自動生成高點擊文案。
- 效率躍進：自動化繁瑣設定。
- 彈性掌控：保有地理與品牌排除權。
潛在挑戰 (Cons)
- 流量波動：初期可能引入低意圖流量。
- 品牌偏離：AI 文案偶爾偏離規範。
- 預算消耗：自動化可能加快預算用盡。
- 透明度：較手動低，需智能出價。
三、 AI Max 與 AI Overviews (AIO) 的親密關係
許多行銷人員擔心 Google 的 AI Overviews (AIO) —— 即搜尋結果頂端由 AI 生成的摘要回答 —— 會搶走使用者的注意力，導致點擊率下降。這是一個合理的擔憂，但 AI Max 正是為了適應這種環境而生。
應對「零點擊 Zero Click」趨勢
在 AIO 時代，簡單的資訊查詢往往在搜尋頁面上就得到了解答，使用者無需點擊進入網站。然而，AI Max 擅長捕捉的是「複雜意圖」。當使用者進行更深入、更具商業意圖的查詢時，AI Max 能理解這種細微差別。
搶佔 AIO 版位
更重要的是，AI Max 優化後的廣告具有更高的相關性與結構化數據，這增加了廣告直接顯示在 AI Overview 區塊內或其周邊的機會。透過更精準的意圖匹配，您的廣告不再是被 AIO 排擠的內容，而是成為 AIO 回答的一部分，從而獲取高品質的點擊。
四、 AI Max vs. 傳統搜尋廣告(關鍵字廣告) vs. PMax
在預算有限的情況下，了解不同工具的定位至關重要。以下是三者的關鍵差異對比：
| 比較項目 | 傳統搜尋廣告 (關鍵字廣告) | AI Max 搜尋廣告 (AI Max for Search) | Performance Max (PMax) |
|---|---|---|---|
| 核心機制 | 關鍵字驅動，手動控制高 | 搜尋意圖驅動，基於現有搜尋廣告的 AI 優化層 | 受眾與轉換驅動，全通路自動化 |
| 廣告版位 | 搜尋結果頁 (Search) | 搜尋結果頁 (Search) + AIO 相關版位 | 跨通路 (Search, YouTube, Display, Gmail, Maps) |
| 數據需求 | 較低，可依賴手動判斷 | 更高 (建議每月 100+ 轉換以發揮最佳效能) | 高 (建議每月 60+ 轉換) |
| 預算敏感度 | 低 | 更高 (建議預算為 tCPA 的 15 倍) | 高 (建議預算為 tCPA 的 3 倍) |
| 適用情境 | 預算極低、需要絕對控制權、網站經常更新 | 希望擴大搜尋流量、優化 CPA 的成熟帳戶 | 希望一站式覆蓋所有 Google 流量的品牌 |
禾芽數位國際專家洞察：特別值得注意的是預算敏感度。根據產業經驗與官方建議，AI Max 為了有效學習並擴展廣泛比對，需要的預算緩衝比 PMax 更高（15倍 tCPA vs 3倍 tCPA）。這對於 B2B 廣告主來說是一個相對高的門檻，我們將在後續章節探討如何破解。
五、 B2B 投放實戰：如何解決「數據稀疏」與「預算限制」？
您可能聽過這樣的建議：「B2B 轉換太少，不適合跑 AI 廣告。」這句話只對了一半。B2B 的廣告投放相對於B2C確實轉換量少（一個月可能只有 10 個名單），這遠低於 AI Max 建議的每月 100 個轉換。如果直接以「成交」或「詢價」作為唯一目標，AI Max 確實會因為數據不足而無法優化。
解決方案：微轉換 (Micro-conversions) 策略
我們不應該放棄 AI 的強大能力，而是要改變「餵養」AI 的數據。透過設定微轉換，我們可以人為地增加轉換數據量，讓 AI 有路可循。
步驟 1：定義微轉換訊號
除了最終的「聯絡我們 (Contact Us)」表單，找出使用者旅程中具有價值的其他行為：
- 下載產品白皮書或案例研究 (Whitepaper Download)
- 瀏覽定價頁面超過 30 秒 (Pricing Page View)
- 觀看產品演示影片超過 75% (Video View)
- 訂閱電子報 (Newsletter Signup)
步驟 2：賦予價值 (Value-Based Bidding)
這一步最為關鍵。您需要告訴 AI 這些動作的「相對價值」。例如：
- 詢價表單 (Macro)：設定價值 $100 美元
- 白皮書下載 (Micro)：設定價值 $20 美元
- 電子報訂閱 (Micro)：設定價值 $5 美元
透過這種方式，原本一個月只有 10 個詢價（總價值 $1000），變成了 10 個詢價 + 50 個下載 + 100 個訂閱。數據點從 10 個暴增至 160 個。AI Max 就有了足夠的數據來學習什麼樣的使用者會產生高價值行為，進而優化出價。
六、 學習期 (Learning Period)：耐心是最大的美德
啟動 AI Max 後，最常見的失敗原因不是設定錯誤，而是「過早干預」。
1. 學習期AI Max在做什麼？
當您開啟 AI Max，系統會進入「學習模式」。這就像送 AI 去上學，它需要時間在不同的時間、地點、裝置和受眾群體中進行測試。這段期間（通常為 1-2 週），CPA 可能會波動，轉換成本可能會暫時上升。這是 AI 正在校準出價，屬於正常現象。
2. 為什麼不要頻繁調整？
許多廣告主看到前三天成效不佳，就急著改預算或改文案。請記住：重大的更改會重置學習期。如果您在 AI 還沒學完第一課時就換了教材，它永遠學不會如何優化您的廣告。
七、 投放實戰建議：如何安全地測試 AI Max？
考慮到 AI Max 對預算的要求以及 B2B 的特性，不建議您直接將全帳戶切換過去。最安全的做法是進行受控實驗 (Campaign Experiment)。
安全測試四部曲：
- 建立實驗 (Create an Experiment)： 在 Google Ads 後台，針對您現有的搜尋廣告活動建立一個實驗。這會複製出一個一模一樣的「實驗組」。
- 分配預算 (Budget Split)： 將流量和預算分配設定為 80/20 或 70/30。也就是說，保留 70-80% 的預算給原本穩定的廣告活動（對照組），只撥出 20-30% 的預算給開啟了 AI Max 的實驗組。 專家提示：雖然 AI 需要高預算，但在測試階段，這種比例可以保護您的整體行銷成效不崩盤，同時又能觀察 AI Max 在低預算下的初步表現（如 CTR 和 CPC 的變化）。
- 檢查先決條件： 在啟動實驗前，請確保該廣告活動已經使用以轉換為基礎的智慧出價 (Conversion-based Smart Bidding)，例如「目標單次轉換出價 (Target CPA)」或「盡量爭取轉換 (Maximize Conversions)」。AI Max 無法在手動出價 (Manual CPC) 下運作。
- 管理排除關鍵字：定期審查報告，積極新增排除關鍵字，防止預算「被吃光」。
結語：擁抱 AI，但保持掌控
AI Max for Search 是 Google 應對搜尋行為破碎化與 AIO 挑戰的強力回應。對於 B2B 企業來說，雖然面臨轉換量與預算的雙重門檻，但透過微轉換價值設定與嚴謹的實驗分流，我們依然可以馴服這頭巨獸。
不要期待 AI Max 上線第一天就奇蹟般地降低 CPA。給予它足夠的學習時間、正確的數據餵養，並透過實驗來驗證成效。在數位行銷的戰場上，贏家往往不是預算最多的人，而是最懂得與 AI 協作的人。
準備好為您的 B2B 廣告活動注入 AI 動能了嗎？建議您現在就挑選一個成效穩定的廣告活動，開啟 20% 的流量實驗，親自見證 AI Max 的潛力。
常見問題
AI Max for Search 是什麼？與 PMax 有何不同？
AI Max 並非獨立的廣告活動類型，而是針對現有搜尋廣告（Search Campaigns）的優化層，專注於智慧關鍵字匹配、動態文案生成與智慧到達頁。相比之下，Performance Max (PMax) 是跨通路的廣告形式，覆蓋 YouTube、Gmail、Display 等版位。AI Max 讓廣告主能在保持搜尋廣告架構的同時，利用 AI 擴展流量。
使用AI Max 搜尋廣告可能面臨哪些挑戰和風險？
潛在挑戰包含可能引入低意圖流量、AI 生成內容偏離品牌風格的風險、初期 1-2 週的學習曲線，以及預算可能快速消耗。此外，它的透明度相對手動活動較低，且需要搭配智能出價策略。
B2B 產業預算有限，適合使用 AI Max 嗎？
可以使用，但需調整策略。雖然 AI Max 理想上建議較高預算（約 15 倍 tCPA），但 B2B 企業可透過「微轉換（Micro-conversions）」策略（如追蹤白皮書下載、影片觀看），並賦予不同價值，來餵養 AI 足夠的數據，同時建議先撥出 20% 預算進行受控實驗（Experiment）。
啟動 AI Max 後，學習期（Learning Period）需要多久？
通常建議預留 1-2 週的學習期。在此期間，系統會測試不同的出價與配對組合，成效波動屬正常現象。建議在累積約 50 次轉換前，避免頻繁更動預算或目標設定，以免重置學習進度。
