發佈日期 : 2026-01-27
Budget一個月用盡，居然效果比分散幾個月更好?
大部份企業，在開始接觸 Google 廣告（Google Ads）時，都以「試水溫」的心態，每個月投幾千元去測試。然而，Google科學與演算法的角度，這種微量投放難以獲得具統計，只是燒錢的動作。
Google 廣告系統的核心是機器學習（Machine Learning）。系統需要累積足夠的數據樣本，才能準確描繪出潛在客戶的畫像。
根據 BINGO 內部的長期追蹤數據模型顯示，一個具備優化潛力的 B2B 廣告帳戶，每日需要維持約 20 至 30 次的點擊量。若流量低於此閾值，演算法將長期處於「學習期」，無法有效區分高價值客戶與無效流量，同時前線業務人員亦因缺乏足夠的詢盤基數，難以進行有效的銷售轉化測試。
若以較為普遍的 B2B 行業平均點擊成本（CPC）10 港元推算，維持每日 20 次點擊的基本營運成本約為 HK$200 。考慮到 B2B 採購決策週期較長，從廣告曝光到最終成交往往需時數月，企業應具備至少連續投放半年的預算規劃。加上前期的獨立站建設、伺服器維護及基礎 SEO 內容佈局，一個合理的啟動預算應在 10 萬港元左右。這並非盲目推高門檻，而是基於數據邏輯的風險管理，避免企業因預算斷裂而導致前期的數據積累付諸流水。
廣告醫生: 從廣告「點擊成本」決定攻守方向
Google 客戶客服曾向BINGO提及: 競價數據，同一行業，在不同國家地區、不同行業在同一地區的點擊成本差異極大，我們可以根據目前廣告平均點擊成本決定調整策略。
CPC成本高於15美元，約100港元：SEO 為主
競爭激烈的關鍵字，例如美容、信用卡申請或全球工業產品，由於客戶終身價值（LTV）極高，導致廣告競爭白熱化。
這類行業的單次點擊成本往往高達HK$ 100 至 500 。
若此類企業單純依賴付費廣告，獲客成本將極其高昂。
針對此類高 CPC 行業，更具效益的策略是將資源傾斜至搜尋引擎優化（SEO），透過專業的內容營銷建立權威度，雖然起步較慢，但能獲取更長尾且免費的精準流量。
低於3美元CPC成本：廣告為主
相反，一些沒有競爭的關鍵字，例如手錶配件、五金配件，或針對中東、東南亞等新興市場的產品，其單次點擊成本可能低至 20 至 30 港元。
對於這類低 CPC 行業，直接投放廣告是極具性價比的選擇，企業每日僅需投入數百元即可獲得可觀的新客戶查詢，能夠快速驗證市場需求。
AI 搜尋新時代：品牌「實際專業性」以及傳播將是關鍵
Google 搜尋引擎的底層邏輯正經歷 25 年來最大的變革。隨著 AI 搜索生成與 AI Overviews 功能的逐步普及，用戶獲取資訊的方式已從「點擊鏈接」轉變為「直接獲取答案」。
在這種新模式下，GEO應該是你關注的版塊。Google AI 現在更看重「實體」（Entity）的權威性與可信度。這意味著，AI 會綜合審查品牌在整個互聯網上的表現，包括官方網站的專業度、社交媒體的活躍度、以及第三方平台的客戶評價。
若企業的獨立站缺乏結構化數據、內容陳舊或網上聲譽空白，AI 極有可能將其判定為低可信度來源，從而拒絕在生成的答案中推薦該品牌。因此，BINGO R&D 團隊提出「合一營銷」的概念：企業必須確保網站、社交媒體及外部公關內容的一致性與專業度。SEO 的目標已不僅是爭取排名，更是為了通過 AI 的「信任審查」，確保品牌有資格被推薦給目標客戶。
AI學習系統是一個持續進步的過程，勿追求一步到位
在廣告執行時，許多公司反映 Google 的 Performance Max（PMax） 廣告系列容易帶來大量無效查詢。這本質上是數據餵養的問題。AI 演算法傾向於尋找「最容易完成」的轉化，若企業僅將「點擊按鈕」或「瀏覽頁面」設為轉化目標，系統自然會找來大量低質量的流量。
要解決此問題，必須善用 Google Analytics 4（GA4） 與 Google Tag Manager（GTM） 等工具進行深度追蹤。企業應建立更嚴謹的數據回傳機制，例如利用「離線轉化導入」（Offline Conversion Import），將 CRM 系統中確認為「有效銷售線索」的數據回傳給 Google。
透過向廣告系統提供高質量的「數據飼料」，企業能夠訓練 AI 識別出真正的潛在買家，而非單純的點擊者。這種從「操作廣告」轉向「訓練 AI」的思維轉變，是 2026 年提升廣告投資回報率（ROAS）的關鍵。
PMax 廣告優化教學：核心邏輯與實戰技巧
PMax 廣告定義與特點
Google 的 PMax（效果最大化）廣告會在所有廣告板塊展示，通過智能出價獲取更多轉化次數和轉化價值。然而，自動化也帶來了挑戰，例如展示板塊調控難（預算易浪費在轉化差的板位）、智能出價上量困難（ROI 設定過高導致量低，過低則競爭大），以及拉新能力不足（傾向抓取品牌存量流量）等問題。
優化核心邏輯
優化的關鍵是將預算集中在轉化效果最好的廣告板塊。首先應優先投放 Feed 廣告板塊，建議 PMax 直跑 Feed（購物廣告板塊），因用戶可直接看到產品價格與標題，前端已完成篩選，轉化效果最佳，需優先保障該板塊預算。
拆分系列以提升調控空間
單個 PMax 系列優化空間有限，建議按不同產品拆分系列，實現精細化調控預算、ROI、CPC/CPA 出價。同時應重視 PLA 標準購物廣告，在 PMax 上量困難或因 GDPR 隱私政策導致數據丟失時，PLA 可透過 CPC 出價控制成本，提供穩定流量並輔助拉新。
補充其他廣告類型
若購物板位流量已飽和，應單獨投放搜索廣告或 Demand Gen Video 等主動展示型廣告。請務必避免與 PMax 混跑，以便根據不同廣告屬性（如視頻廣告關注觀看成本與質量）獨立進行調控。
PMax 廣告優化案例：BINGO 眼鏡品牌
該客戶從 2025 年 8 月開始優化：在產品、折扣不變的情況下，調整 PMax 素材文案，並將預算全部集中在 Feed 板塊。經過 2 個月優化後，廣告花費上漲 17%，加購率、結帳率、購買率顯著提升，最終 ROI 上漲 14%。
2026 年的 B2B網站推廣不再是單純的流量購買遊戲，而是一場涉及數據分析、品牌資產建設與技術應用的綜合博弈。企業需摒棄短期試錯的僥倖心理，根據自身行業的數據特徵制定精準的預算與策略，並重視網站與品牌內容的基建工程，方能在 AI 搜索的新浪潮中站穩腳腳。
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BINGO 已經在全球服務製作超過 8000 個網站和 APP，並為 300+ 企業成功優化 SEO 排名。
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