在數位行銷的領域中，我們過去經常面臨一個兩難：是要追求「精準的決策（Smart Decision）」還是「快速的反應（Fast Decision）」。通常精準需要大量數據分析，而快速則意味著犧牲部分準確率。然而，隨著 Gemini 等大型語言模型（LLM）的成熟，Google 在 2026 年的 Marketing Live 大會中明確傳達了一個訊息：AI 正在消除這個矛盾，讓行銷人員能同時實現高效率與高精準度。
對於工程師或產品經理來說，這次更新的核心不在於單一功能的增加，而是在於從「AI 工具化」轉向「AI 代理人化（Agentic AI）」。
AI 搜尋與廣告格式的演進
過去的搜尋廣告是基於關鍵字匹配的靜態結果，但現在 Google 正在將廣告重新定義為「對話的一部分」。這意味著廣告不再僅僅是一個導向網站的連結，而是能根據使用者的即時查詢（Unique Query）動態生成內容，提供更多上下文資訊。
這種轉變解決了使用者從「產生疑問」到「完成購買」之間的斷層。透過 AI Max 等自動化廣告系列，系統能自動將品牌植入到 AI 搜尋的對話流中，讓廣告看起來更像是一種有幫助的建議，而非干擾。
從單一工具到跨產品代理人：Ask Advisor
本次最值得關注的技術變革是 Ask Advisor 的推出。過去我們使用 Google Ads、Google Analytics 或 Merchant Center 時，這三個產品像是獨立的孤島，行銷人員必須在不同介面間跳轉並手動整合數據。
Ask Advisor 是一個基於 Gemini 的統一 AI 代理人（Unified Agent），它扮演的是「策略夥伴」的角色。它能橫跨上述所有產品，將碎片化的數據串接起來。舉例來說，它能直接分析 Analytics 中的使用者行為，並建議在 Ads 中調整預算，甚至在 Merchant Center 優化商品資訊，將洞察（Insight）直接轉化為行動（Action）。
創造力的規模化：Asset Studio 的多模態能力
在廣告投放中，素材（Creative）的生產速度往往是瓶頸。Google 升級了 Asset Studio，引入了多模態（Multimodal）能力。多模態是指 AI 能同時處理文字、圖片、影片等多種形式的輸入與輸出。
現在，行銷人員可以直接將品牌指南（Brand Guidelines）輸入系統，AI 會確保生成的素材符合品牌視覺規範，並將設計工具與 Gemini 模型無縫接軌，將原本需要數天設計的流程縮短至數秒，實現創造力的規模化生產。
代理人商業（Agentic Commerce）的基礎設施
除了前端的廣告，Google 正在建構一套讓 AI 代理人能直接執行交易的底層協議，這就是所謂的代理人商業（Agentic Commerce）。為了讓 AI 能代表使用者完成購物，Google 提出了三大技術基石：
第一是 Agent Payments Protocol (AP2)，解決 AI 如何安全地處理支付問題。 第二是 Universal Commerce Protocol (UCP)，這是一套通用商業協議，旨在標準化商品資訊，讓不同的 AI 代理人都能理解商品的屬性。 第三是 Universal Cart（通用購物車），讓使用者在不同平台間能保持購物狀態的連續性。
這些協議的重要性在於，未來使用者可能只需對 AI 說一句我想買一套適合登山的裝備，AI 代理人就能透過 UCP 搜尋商品、透過 AP2 完成支付，而不需要使用者在多個電商網站間反覆跳轉。
對開發者與行銷人員的實務影響
這次更新標誌著操作模式的改變。AI 將接管執行層面的複雜度（例如出價優化、素材調整、數據對接），而人類的角色將轉向定義目標與監督策略。
對於技術團隊而言，未來的重點將在於如何提供更高品質的結構化數據，讓商品能更容易地被對話式 AI 表面（Conversational AI Surfaces）所發現。如果你在維護商品目錄或 API，確保數據屬性的完整性與標準化，將直接影響到品牌在 AI 時代的能見度。
來源：blog.google
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。