SMEC 研究的主要發現
SMEC 研究分析了多個 Google Ads 搜尋廣告活動中的 AI Max 效果。結果顯示出好壞參半的結果，凸顯了僅依靠人工智慧驅動的出價的潛力和陷阱。
優點：轉換提升與效率
的正面是，研究發現，與先前的出價策略相比，AI Max 轉換價值提升了 13%。這表明人工智慧正在有效地尋找機會來推動有價值的行動。
- 轉換價值提高：廣告活動所產生的轉換價值整體增加。
- 自動化效率：不干涉的方法為其他策略任務騰出了時間。
挑戰：較高的每次轉換費用和不可預測的廣告支出報酬率
儘管轉化價值有所提升，但研究也揭示了一些重大挑戰。最值得注意的是，使用 AI Max 的廣告活動每次轉換成本 (CPA) 更高，廣告支出回報率 (ROAS) 難以預測。
- 成本增加：對最大化轉換的關注有時會以犧牲效率為代價。
- 績效不穩定：ROAS 較不一致，導致預算預測變得困難。
這對行銷人員意味著什麼
SMEC 研究的結果對於考慮 AI Max 的行銷人員至關重要。這不是一個簡單的「設定好後就忘記它」的解決方案。成功需要採取細緻的方法。
何時使用 AI Max
AI Max 似乎對於主要目標是最大限度提高轉換量的廣告系列最有效，並且每次轉換費用的一定靈活性是可以接受的。對於具有嚴格 ROAS 目標或有限預算的廣告系列來說，它不太理想。
實施最佳實務
為了降低風險，請考慮以下最佳實務：
- 從小處著手：在全面實施之前，先用部分預算測試 AI Max。
- 密切監控：密切注意每次轉換費用和廣告支出回報率指標，尤其是在早期階段。
- 使用轉換追蹤：確保您的轉換追蹤準確且全面，供 AI 學習。
如需更深入了解如何在人工智慧時代調整策略，請瀏覽我們關於舊連結建設與人工智慧搜尋的相關文章。
結論：平衡人工智慧自動化與人類監督
SMEC 研究表明，AI Max 可以顯著推動轉化成長，但可能會帶來更高的成本和不可預測的效率。關鍵要點是人工智慧是一個強大的工具，而不是策略監督的替代品。行銷人員應該用它來加強他們的工作，而不是完全自動化。對於將強大的人工智慧與直覺的人類控制無縫整合的平台，請考慮 Seemless 提供的解決方案。準備好優化您的行銷活動了嗎？今天就開始您的 Seemless 之旅。
