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廣告為何越來越貴？——從Google Ads Maximize Conversions、PMax 到 Meta Advantage+ 的一場「AI 出價時代」反思

  • 作家相片: Claudio Shek
    Claudio Shek
  • 2天前
  • 讀畢需時 5 分鐘

作者：Claudio Shek｜1 Click Magic 創辦人


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近年管理 Google Ads 和 Meta（Facebook/Instagram）時，我有一個越來越強烈的感覺：平台正把我們「推」向完全自動化的出價世界。Google 把很多新系列預設成 Maximize Conversions（例如 PMax/iPMax 幾乎都是如此），Meta 也以 Advantage+ 為核心策略。昔日我們靠「Manual CPC / Maximize Clicks」做細緻手動調節的空間，正被一步步削減。


結果是什麼？當所有人都交由系統自動競價，拍賣的核心變量只剩「你願意出多少錢」與「系統估計你的轉換價值」。如果大家的創意、數據、供應（Feed）差不多，拍賣就會變成一場「鬥預算」的遊戲——這正是廣告費越來越貴的底層邏輯。


一、為什麼平台要推「全自動」出價？


1) 轉換訊號斷層，需要模型來補


Cookie/私隱環境變化令可觀測的轉換減少，平台需要用模型（Modelled Conversions）去填補空白。要模型準確，就要讓系統更主導投放（例如 Max Conversions / tCPA / tROAS）。這自然把大家推往「讓 AI 決定」的軌道。


2) 規模化與新版位需要機器自行探索


PMax、Demand Gen、Reels/Shorts 等跨版位產品，需要 AI 自行決定「人 × 版位 × 素材」的最佳組合。手動分拆的效率遠低於系統自我學習，平台因此更偏好「一個系列，AI 全權決定」。


3) 降低入場門檻，平台收穫更多廣告主


Advantage+ 與 PMax 的設計初衷，是讓沒有深厚媒體技巧的商家也能投放。更多廣告主進場 = 拍賣競爭更激烈 = 價格上升，這是不可避免的市場結果。


二、結果：媒體購買被商品化，價格走高


當大家的出價都交給同一套黑箱演算法，媒體購買（media buying）的差異被壓縮。你我都在同一個拍賣池裡，以相似的信號、相似的策略出價。此時能拉開差距的，反而不是出價手法，而是：

  • 創意與敘事（第一秒的吸睛力、短片節奏、信息密度、品牌記憶點）

  • 第一方數據與供應數據（Feed）（受眾品質、CRM 管道、產品屬性完整度）

  • Offer / 價值主張（你賣的東西是否更值得被買）


如果這三樣你做得一般，演算法只會把你「平均化」，在競爭更激烈的拍賣裡越買越貴。


三、我對 Google 與 Meta 的觀察


Google：搜尋正「社交化」，內容與影像更吃重

  • PMax / iPMax：以 Max Conversions 為核心，讓 AI 在搜尋、Gmail、YouTube、Discover、展示等版位自由尋找轉換機會。

  • Demand Gen + YouTube Shorts：更像社交廣告的玩法，重視短片內容與情緒驅動。

  • AI Overviews：搜尋結果被「答案化」，「能否在答案/摘要環境中被看見」變成新課題。

感受：Google 正把「我們理解的搜尋」往內容化、社交化推進。素材力與Feed 質量，影響力急升。

Meta：Advantage+ 讓投放更像「創意競技場」

  • Advantage+ Shopping / App / Audience：把受眾、版位、出價大部分交給 AI，廣告主的主戰場變成 素材生產 + 產品力。

  • Reels 短片的原生敘事，對 開頭 1–2 秒與字幕節奏要求極高。

感受：同一產業的賽局，往往不是「誰的帳戶設得更好」，而是誰的影片更能讓人停下滑動。

四、所以廣告會愈來愈貴嗎？——是，但不是絕對


是，因為競爭者變多、系統偏向自動出價、大家都在同一池裡競價。不是，因為你仍可用「非價格」優勢把成本壓下去：


  1. 創意優勢

    • 建立「短片創意工廠」（每週/每兩週產 6–12 條變體），測 A/B/C/D 钩子（Hook）、開頭 2 秒、字幕版式。

    • 建立「原因型廣告」（Why/Proof/How/Outcome），把價值主張講清楚。

  2. 數據優勢

    • 第一方數據：CRM 分層（新客 / 高 LTV / Repeat）、離線轉換回傳。

    • 產品 Feed 優化：標題詞匯、屬性填滿、圖像品質。Feed 做好，PMax 與 Demand Gen 自然更準。

  3. 競價護欄與實驗

    • 設定 tROAS / tCPA 範圍、每日/每週預算護欄，避免 AI 在學習期瘋狂拉高出價。

    • 做 地理拆分 / 產品線拆分 / 受眾層級拆分 的對照實驗（Experiments），用數據說話。

  4. 商業模式優勢

    • 對齊 LTV（客戶終身價值） 與 毛利結構，讓出價能「承受更高 CPA」仍可盈利。

    • 開發 Bundling / Subscription / Add-on，把同一次投放引來的客流變成長尾收入。


五、AI 時代的人類價值：創意 × 策略 × 商業洞察


我越來越相信：買量技術會被商品化，但「講故事與設計 Offer」的能力不會。未來能贏的團隊，通常具備三種人類不可替代的能力：

  1. 把品牌故事變成 6–15 秒的強敘事（Shorts/Reels/Discovery）

  2. 把商業邏輯翻譯給演算法（第一方數據、離線轉換、LTV 目標）

  3. 把數據變成決策（科學地迭代素材、受眾、地區與產品組合）


AI 可以幫你生成圖像與文案草稿，但你要決定的是：顧客為何要在乎你。


六、實操清單（你可以今天就做）

  • Google：

    • PMax：增設 Asset Group 對應關鍵產品線，確保 Feed 屬性完整（品牌、材質、尺寸、用途）。

    • Demand Gen：每個受眾組至少投 3–5 條 9:16 短片；每 2 週更換 Hook。

    • Search：廣泛比對 + 智能出價，配合嚴謹否定字；高意圖詞保留精準廣告組。

  • Meta：

    • Advantage+：先用小額測試多素材，優先找贏家素材再放大預算。

    • Reels：字幕必上、開場 1–2 秒清楚價值、畫面要「像原生」，不要像 TVC。

    • 建立 創意節奏表：每月兩次「大更換」、每週小幅 A/B 測。

  • 共同：

    • Consent / 追蹤合規（GA4 + Consent Mode + Server-Side Tagging），確保模型有乾淨訊號。

    • Offline Conversions（電話、門市、CRM）回傳，讓 AI 了解真實收入。

    • 地區策略（UK 必做）：Presence vs Interest、半徑與城市拆分、地區出價調整。


結語：當買量被平均化，真正的差距回到「人」


平台的方向很清楚：用 AI 幫你買量。當所有人都用同一套演算法，廣告費自然水漲船高。但這不等於我們只能「鬥錢」。你仍然可以靠創意、數據、商業模型把平均成本壓下來，甚至反向跑出漂亮的 ROAS。我在加拿大、馬來西亞到英國的經驗告訴我：市場會變，但人不變。顧客在乎的，永遠是更好的理由與更清楚的價值。AI 幫我們放大聲量，而我們要負責說出真正動人的那一句。


1 Click Magic 可以怎樣幫你?

  • PMax / Advantage+ 重構：用護欄與實驗框架穩住成本，讓 AI 為你服務。

  • 短片創意工廠：每月固定產出多版本素材，建立「贏家庫」。

  • 第一方數據與離線回傳：把 CRM、POS、電話記錄串回 Google / Meta。

  • 地區策略（英國）：Presence/Interest、半徑與城市拆分、地區出價優化。

  • 增量與歸因報告：以真實增量與 LTV 角度計算預算報酬。


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