廣告平台操作實務
Google Ads 廣告自動化怎麼做？從 Smart Bidding 到自動規則的完整教學
Google Ads 廣告自動化分成出價、投放與維運三種，各自能交給機器的程度不一樣。本文用官方文件的邏輯拆解 Smart Bidding、Performance Max 與自動規則、Scripts 的分工，並說明餵給演算法的第一方資料為什麼決定成效上限，給台灣零售品牌一份可落地的教學。
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Asset Studio＋Veo＋Nano Banana：一條龍生成廣告創意的極限與風險（2026）
Google Marketing Live 2026 把 Asset Studio 推上舞台，一句 brief 或一個網址就生出腳本、橫直影片與配音，2026 夏季全球英文版上線。生成成本趨近於零，但能生不等於能轉換。這篇拆解一條龍創意的三層結構、創意疲勞的機制，以及台灣品牌把產能變成成效的做法。
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AI Brief × AI Max：用「你自己的話」指揮 Google 投放（2026）
Google Marketing Live 2026 端出 AI Brief，讓你用自然語言指揮 AI Max。但同一套自動化，有人 ROAS 大漲、有人被導錯頁。差別不在會不會填那個框，而在你講不講得清楚自己的客群。這篇拆解 AI Brief 三種指令、AI Max 現況與 Search 先上的順序，並說明訊號品質為什麼是投放自動化的真正前提。
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Google Ads 開了官方 MCP，卻只給 AI「看」不給「動」：2026 讀懂唯讀背後的設計選擇
Google 開源了官方 Google Ads MCP server，讓 AI 用自然語言查廣告帳戶，卻刻意設成唯讀：能看報表、不能改預算。這不是技術做不到，是設計選擇。這篇拆解 MCP 是什麼、三個工具、唯讀的理由、自架與寫入的路徑，最後收斂到一件真正卡住台灣品牌的事：餵給 agent 的第一方數據夠不夠乾淨。
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GML 2026 全解讀：Google 把廣告交給 agent 的一年
GML 2026 的主軸只有一句話：Gemini 成為 Google Ads 的作業系統。我們把版位、投放、創意、電商、衡量五組新功能一次拆給台灣品牌看，並回答一個更關鍵的問題：當操作誰都會，品牌靠什麼贏。