Google将展示广告并入需求生成：广告商需要了解什么

Google正在倒闭 展示广告 融入其人工智能驱动 需求生成 该平台标志着一种长期存在的数字广告模式的终结。

这 Google 展示广告网络 (GDN) 近二十年来，它一直是开放互联网的重要组成部分。营销人员过去依赖其可预测的框架来定位广告位、竞价受众，并在新闻网站和博客上进行静态创意广告的A/B测试。这种熟悉的模式正在发生变化——营销团队需要放弃手动控制广告系列，转而依赖Google的人工智能。

Google将这一变化描述为一种自然发展过程，并将其视为广告商触达视觉平台的一种方法。 YouTube， 发现， 和 Gmail 通过一次综合宣传活动。

传统横幅广告正面临来自TikTok和Instagram等平台全屏视频格式的日益激烈的竞争。为了应对这一挑战，Google的需求生成（Demand Gen）利用自动化系统来激发和培养客户兴趣。 在输入搜索查询之前。

🔌 需求生成方式有何不同

需求生成平台的功能与传统的Google展示广告网络 (GDN) 不同。它不是让广告商选择特定网站或调整受众群体，而是要求广告商必须选择特定网站或调整受众群体。 业务目标 以及一系列创意素材。营销人员上传图片、视频片段和标题，然后Google的人工智能会将它们以各种组合进行测试。

该系统具有以下功能：

• ▶ 流媒体视频广告
• ▶ YouTube Shorts
• ▶ 互动发现帖子

预测模型决定广告形式、投放位置和受众——无需人为决策。

⚠ 创意团队现在的任务是提供原始素材。 Google的人工智能动态组装——将传统的代理机构工作流程转变为更高数量、与格式无关的内容创作。

🤖 以自动化换取精细化

Google押注于此 机器学习将在规模上超越人类直觉。这实际上迫使整个行业做出改变。将展示广告整合到以人工智能为中心的模式中，消除了团队固守人工方法的诱惑。广告商必须采用人工智能优先的方法，否则就有可能失去宝贵的数字资源。

长期指标如 点击率（CTR） 和 每次点击成本 (CPC) 如今，这些指标的意义已大打折扣。当人工智能同时在多种格式和平台上优化转化率或品牌提升时，判断单个创意或广告位的成功与否几乎变得不可能。

相反，报告必须提升到能够追踪更广泛的业务成果的层面：

• 📈 客户获取成本
• 📈 广告支出回报率（ROAS）
• 📈 对整个购买过程的影响

🔒 数据基础设施问题

这种对人工智能的依赖要求广告平台与公司的核心业务之间进行更紧密的整合。 商业智能系统如果没有准确的实时转换数据，人工智能就如同盲人摸象。

🔴 对许多企业而言，这种依赖性暴露了其数据基础设施中的关键缺陷。 数百万英镑的需求生成预算很容易取决于与 CRM 或电子商务后端的单个 API 连接的质量——而这些系统通常是为完全不同的目的而构建的。

🌎 行业整体转变

元 也推行类似的议程 Advantage+ 活动并利用人工智能在其生态系统中实现目标定位、创意和投放的自动化。该行业显然正在从一种模式转向另一种模式。 出租广告位 给其中一个 委托人工智能代理寻找客户。

💡 营销领导者们已经别无选择，只能将控制权拱手让给人工智能。 现在，重点完全在于他们如何调整团队、技术和战略，以在这种新模式下有效运作。