生成式人工智能使企业能够大规模地创建相关的、吸引眼球的广告。这项技术可增强创意资产、沉浸式广告体验和视觉故事功能的创建。在此之前，大规模化实现这一目标似乎是不可能的，但生成式 AI 正在改变这一局面。这项技术正在帮助我们更好地满足广告主的需求，从全新的沉浸式广告体验到效果出色的广告素材，它为整个营销流程带来了新的可能。

谷歌已将生成式人工智能纳入 Performance Max，以简化创意制作，允许广告商共享品牌标准，并为生成新的资产变体提供图像参考点。

“我们一直致力于让跨营销渠道的广告素材制作更加便捷和迅速。广告素材的多样性对于打造影响力强大的广告至关重要，而随着生成式 AI 在效果最大化广告系列（Performance Max）中的应用，越来越多的广告主可以更轻松地实现这一目标。我们发现，那些成功将效果最大化广告系列的广告效力提升至“极佳”的广告主，其转化平均增加了 6%。Event Tickets Center 作为效果最大化广告系列中生成素材资源功能的首批测试者之一，该功能使团队的广告素材制作提高了 5 倍，同时显著减少了时间和人力成本。”Google 广告副总裁兼总经理Vidhya Srinivasan表示。

当然，广告效果并非是对广告素材的全部要求，素材资源也需要遵循品牌规范。很快，广告主将能够在效果最大化广告系列中分享他们的字体和颜色指南，并且提供有用的图片作为参考，从而生成新的更多的符合品牌标准的素材资源。

谷歌还将推出新的图片编辑功能，让广告主能够尝试添加新的物品、扩展背景、裁剪图片，从而适应不同的格式、尺寸和方向。此外，零售商也将能够充分利用这些编辑功能，在 Google Merchant Center 突出展示他们的产品。随着广告主尝试不同广告素材创意，Google AI 还将生成更多建议，展示产品在各种环境和场景中的效果，以便广告主能够挑选心仪的素材用于各个营销渠道。

全新的沉浸式广告体验：让广告素材栩栩如生

即使广告中的图片和文本素材再出色，消费者在未能亲眼看到或试穿产品的情况下，仍然难以对在线购买决策充满信心，然而，我们的研究发现，这种信心对于品牌而言至关重要。生成式 AI 则有助于企业更有效地传达产品信息，进而通过广告激发消费者的信心。很快，广告主将能够借助如虚拟试穿（Virtual Try-On）和生成的 3D 广告等沉浸式的视觉效果来增强他们的购物广告（Shopping ads）。同时，我们还将推出一项新功能，让消费者能够深入探索广告内容，查看广告主提供的产品视频、简介以及相似产品推荐。

谷歌目前还在搜索中测试一种全新的广告体验，以帮助引导人们复杂的消费决策。假设有朋友正要翻新房屋并搜索了“短期储存”。当他们点击某个储存设施的广告时，将被引导进入一个动态的体验，在这里，AI 将协助他们确定具体的储存需求。如果他们分享了家具的照片、预算等细节信息，Google AI 还可以推荐合适的储存室大小和打包材料，并且会提供网站上的购买链接。

通过视觉化叙事提升广告效果

除了视觉沉浸式广告，广告主还可以通过我们最具视觉沉浸感的渠道——YouTube，Discover 和 Gmail——与消费者建立联系。去年，谷歌推出了需求开发广告系列（Demand Gen），其每月的触达用户数可达 30 亿。这些广告系列已成功帮助广告主发掘需求并促进转化的提升。很快，我们将在 Display & Video 360 以及 Search Ads 360 中推出这一广告系列给更多广告主使用。

YouTube Shorts 每月有超过 20 亿登录用户，他们通过短视频发现新的兴趣点。为了帮助企业吸引这些观众，我们正在推出新的广告格式和功能，其中包括竖屏广告格式、促进用户行动的广告贴纸（ad stickers），以及从广告主账号和需求开发广告系列商品流中的图片自动生成的全新动画图片广告（animated image ads）。

创造机会，在消费者获取信息的过程中提供帮助

广告在消费者获取信息的过程中始终扮演着重要角色。在 Google I/O 大会上，谷歌宣布了搜索中的 AI Overviews 已经面向美国的所有用户推出，并将很快推广到更多国家。当 AI Overviews 提供的结果较搜索引擎的结果更加有帮助时，它就会出现在搜索结果中。借助 AI Overviews，人们能够访问更多样化的网站，从而获得更复杂问题的答案。“我们还发现，在相同查询下，AI Overviews 中的链接点击量高于在传统网页列表的点击量。事实上，我们发现，使用 AI Overviews 的用户不仅搜索频率更高，而且对搜索结果也表示出更高的满意度。当人们从 AI Overviews 中点击链接时，这些点击的质量更高，用户更有可能在网站上停留更长时间。随着我们不断测试和优化搜索体验，我们将继续致力于为发布商和创作者提供有价值的流量。”Vidhya Srinivasan说。

在初期测试阶段，我们收到用户反馈称显示在 AI 生成概览上下方的广告十分有用。很快，我们将开始在美国用户中在 AI Overviews 里测试搜索和购物广告。当广告与用户查询以及 AI Overviews 中的信息相匹配时，将有机会在 AI Overviews 中一个被明确标注为“赞助”字样的部分展示。广告主无需进行任何额外操作，现有的搜索广告、效果最大化广告系列及标准购物广告系列（Standard Shopping campaigns）中的广告都有机会在 AI Overviews 中展示。随着我们不断探索和进步，我们将继续测试和学习新的广告格式，并会积极收集广告主和行业内的反馈。

利用坚实的衡量基础改善结果

虽然这些更新对企业都大有帮助，但 AI 的能力完全取决于它所获取的信息。为了充分利用 AI，企业需要构建一个坚实的基于第一方数据的衡量策略。许多企业拥有来自不同来源的数据，如转化数据、电子邮件列表和调查问卷等。然而，整合这些数据一直是一项繁琐复杂的任务，对于小型企业来说更是如此。我们正通过 Google Ads 数据管理器（Data Manager）简化这一过程，为广告主提供便利，现在，该功能已全面开放。广告主现在可以轻松地将第一方数据源汇集于一处，方便使用、分析和启用。这意味着，过去可能需要数周或数月才能完成的任务，现在只需几分钟即可完成。

让 Google AI 助力企业发展

以谷歌的 AI 原则和客户反馈为指导，这些最新的 AI 创新将助力营销人员拓宽思维，大胆创新，并更快地取得成果。Google AI 的存在是为了协助，而非替代。人类的创造力、战略洞察力和专业知识始终是营销人员无法替代的优势。