把 AI 變成你的成長引擎—Leadion 的 B2B AI 行銷商業模式

誰適合閱讀 & 為什麼？

• 營運長／行銷長／電商主管：特別是台灣電商與零售產業中，已具備固定數位行銷預算，卻希望突破營運瓶頸的人。
• 這篇文章會用第三方的角度平舖直述述的方式，把複雜的 AI 行銷名詞與平台機轉講清楚，讓你能看得懂、用得到、帶得動。

為何從「行銷應用」切入

AI 正把廣告投放、內容素材製作與搜尋引擎的「入口」，已經被AI改寫為為完全不同的機轉，這一波浪潮你跟上了嗎：

• 廣告平台的 AI 內建化：Google 與 Meta 正把投放與素材的最佳化「黑盒化」，讓系統自動尋找更可能轉換的受眾與版位。品牌端因此更需要一個「管理與整合」的夥伴，而不是只靠人工作業的代操。
• 搜尋體驗的 AI 化：AI Overviews 與新型搜尋版面，正在把消費者決策從「關鍵字→點擊廣告／自然結果」的單一路徑，變成「AI摘要→行動連結→商家」的多步驟、更多變數的購買決策路徑。
• 企業端採用速度提升：高階管理層（例如 CEO、CMO、CIO 等）對生成式 AI 的採用與投資意願明顯增加，但在「資料管理、可控性、跨工具整合」上，仍需要專門隊伍把 AI 從概念落地成產能。

Leadion AI 不嘗試做出一個任何巨頭都能超車的應用，我們選擇做「應用的落地與治理」。每一次的行銷應用開發，都有從暖身到啟動的陪跑，這也是為了找到「用得到、看得懂、帶得動」的夥伴；Leadion了解真正的商業引擎在於 整合層（Automation Fabric）與 代營運（AIMOps）：把主流平台 AI 的威力，用客戶的資料與流程「連接、管理、重複」，並把成效轉成可預算化的營運成果。

三個你常聽到、但容易霧煞煞的名詞

1) Performance Max（PMax）是什麼？

• 一句話說明：把 Google 所有版位（YouTube、Search、Discover、Gmail、Maps、Display）打包成一個目標導向的超級廣告活動，系統會自動幫你找「哪裡、給誰、用什麼素材」最有效。
• 生活比喻：像是請了一個訓練有素的「自動投放駕駛」，你只說要到哪（轉換目標），他就自動選最快的路（版位組合）、控制油門剎車（出價）與變換車道（受眾）。
• 你需要知道的是：PMax 很強，但很「黑箱」。你能控制的，多半是「輸入」：目標、素材、受眾訊號與負面訊號（不投放的關聯）。

2) Advantage+（A+）是什麼？

• 一句話說明：Meta 的一組「AI 自動化投放」產品群，幫你在 Facebook／Instagram／Threads 上，用較少設定，快速把廣告送到最可能轉換的人手上。
• 生活比喻：像把「手排車」換成「自排＋自動跟車系統」，你給方向與目的地，系統幫你調速度、換道、找停車位。
• 你需要知道的是：A+ 會省時間，但也會放手；一旦放手過頭，可能導致受眾過寬、投放重疊或品牌調性偏離。因此要設好邊界（素材池、受眾信號、排除名單）與觀測儀表（KPI、品牌安全）。

3) 自動產生素材／文字客製（ACA／Text Customization）是什麼？

• 一句話說明：Google Ads 會根據你的落地頁與關鍵字，自動生成或替換廣告標題與描述，越來越像「AI 文案助理」插在投放中。
• 生活比喻：像把資深文案的「標題筆記本」內建在廣告系統裡，但它不懂你的品牌敏感詞與上下文，需要人設下護欄。
• 你需要知道的是：2025 年起，這類功能逐步升級為 AI Max 的文字客製化；開或關，不是非黑即白，而是要有審核節點與黑名單（不該出現的詞句）。

名詞對照表

小提醒：不要把主流平台的 AI 當魔法。它擅長在巨量訊號中找相關性，但品牌調性、法規遵循、上下文，仍需要人工設計「輸入與邊界」。

在實際操作中，一個或是多個 AI 行銷應用工作流通常發生在「輸入前」與「輸入後」兩個關鍵節點：

• 輸入前：品牌必須先定義素材規格（圖片尺寸、文案調性）、受眾訊號（例如 GA4／GSC 熱詞）以及排除清單（不想觸及的族群或敏感議題）。
• 輸入後：則需要人工審核 AI 產生的建議或素材，確保其符合法規與品牌調性，並透過實驗設計來觀察輸出結果。

👉 以Pmax來說，主要仰賴 Google 提供的 Google Ads API。這組 API 允許開發人員和第三方工具直接與 Google Ads 帳戶的後台資料進行互動，進行大規模的廣告活動管理、報告分析和自動化操作。以下是各項管制和自動化：

1. 素材資源自動化 (Asset Automation)

這是 AI 工作流程中最常見的應用。

• 素材生成: 外部 AI 工具（例如：結合生成式 AI 的平台）可以根據你的產品資料或網站內容，自動產生多種版本的標題、說明、甚至圖片和影片草稿。
• 上傳與更新: 這些外部工具可以透過 Google Ads API，直接將生成的素材上傳到 PMax 的素材資源群組中，或是設定一個或是設定一個人工審查節點，並定期監控成效。如果某個素材表現不佳，AI 工作流程可以自動將其替換或調整。

2. 目標對象信號管理 (Audience Signal Management)

AI 工作流程可以讓目標對象信號的運用更為動態與精準。

• 動態名單更新: 透過 API，你可以將 CRM 系統或客戶資料庫中的第一方資料，自動同步到 Google Ads 的顧客比對名單中，或是或是多一個節點或是多一個節點和Trigger，來抓取或是多一個節點和Trigger，來抓取第三方雜湊後的名單，確保目標對象信號永遠是最新且最精準的。
• 行為模式分析: 外部 AI 系統可以分析使用者在你網站上的行為模式，自動產生新的「自訂區隔」，例如「瀏覽過高價位商品但未購買」的使用者，並透過 API 將這個新信號添加到 PMax 廣告活動中。

3. 負面信號控制 (Negative Signal Control)

雖然 PMax 的負面信號控制較為有限，但 API 提供了更靈活的操作空間。

• 負面關鍵字清單: 透過 Google Ads API，你可以在廣告活動層級套用「負面關鍵字清單」（Negative Keyword Lists）。外部 AI 工作流程可以根據搜尋字詞報表，自動偵測不相關或浪費預算的搜尋字詞，並將其添加到負面關鍵字清單中，從而更有效地排除流量。
• 排除無效刊登位置: 外部系統可以分析 PMax 的刊登位置報表，識別出轉換率低或無效的網站、應用程式或 YouTube 頻道，並透過 API 將其加入排除清單，防止廣告在這些位置投放。

這邊可以看到，Google Ads API 是實現這一切的橋樑。它讓開發人員和外部工具可以建立客製化的 AI 工作流程，這些流程可以做到：

• 自動化資料輸入： 透過程式化方式，將素材、目標對象名單和負面關鍵字等輸入，定期或即時地更新到 PMax 廣告活動中。
• 智慧化決策： 外部 AI 系統可以根據自己的演算法或數據分析結果，來決定要上傳什麼素材、使用哪些目標對象信號，或排除哪些關鍵字/刊登位置。

這代表 PMax 並非只能以完全「黑盒子」的自動化系統方式來運作。它是一個強大的 AI 引擎，而我們可以透過外部的 AI 工作流程，扮演「燃料供應者」和「導航員」的角色，持續餵養它更高品質的輸入，並微調它的運作方向，以達到更好的廣告成效。

我們提供的價值：整合層（Automation Fabric）＋代營運（AIMOps）

陪跑是幫助客戶了解需求，真正的價值在整合與代營運。

整合層 Automation Fabric：把你的資料、流程與平台 AI 接上去

我們在做的事：用 n8n／Make 等自動化工具，將 GA4／GSC／電商訂單／CRM／廣告帳戶／內容協作工具，串成穩定、可視化、可重複使用的工作流。

• 典型工作流（電商）：
  1. GSC 熱門查詢 → 生成「搜尋意圖摘要」→ 交付內容團隊排程；
  2. 新品開賣 → 自動產生多版本素材（人機共編）→ 上傳素材池 → 送審；
  3. 異常偵測（ROAS、MER、CTR）→ Slack 報警 → 建 Asana 任務；
  4. 訂單族群變化（RFM）→ 受眾名單回寫 Google／Meta → PMax／A+ 自動加碼。
• 典型工作流（零售／門市）：
  1. 門市庫存／促銷日曆 → 動態素材更新（商品標籤、價格卡、賣點說明）→ 本地化廣告；
  2. 門市到店指標（方向查詢、導航、評價）→ 轉成「門市關鍵字與出價建議」。
• 對類型（電商）客戶的好處：
  • 把團隊的「重複性手動工作」交給AI工作流，釋放人力做行銷策略／創意；
  • 形成範例庫（Leadion Modules），換客戶、換需求只換參數，不從零重新開始；
  • 每條工作流都有文件化、版本化，方便交接與稽核。

代營運 AIMOps：不是代操，是「AI＋營運」的管理與持續改進

我們在做的事：把「平台 AI」當引擎，把「你的資料與行銷目標」當作燃料與導航，持續運作與調校。

• 三個持續週期：
  1. 輸入管理（素材池、受眾訊號、排除清單、資料回傳）；
  2. 實驗路線圖（廣告版位／素材版本／受眾策略的實驗設計與學習節奏）；
  3. 例行會議與異常處理流程（每月成長會議＋縮短異常狀況的回應時間）。
• 我們衡量哪些指標：ROAS（廣告投資報酬率）／MER（行銷效率比）、客單（Average Order Value, AOV）與 CAC（獲客成本）、AI 產生素材採納率、工時下降（hrs/mo）、學習期通過率、異常回復時間。
• 對類型（電商）客戶的好處：
  • 把「黑箱作業」加上一層說明層：我們記錄「輸入→實驗→輸出」，形成 Evidence Log；
  • 預算可預期：固定月費覆蓋管理＋運作；若成效超越預設目標，才會額外啟動「分潤機制」（選配），等於是基本費用保底＋成果共享的商業模式，讓客戶沒有下行風險，卻能和我們共享超額的上行利益；
  • 避免依賴單一操盤手的風險，因為流程都被文件化與自動化。

四、產品線由淺入深，豐儉由人

P1｜Data & Workflow Starter（工作流起始）

• 常見痛點：
  • 內部數據散落各處：GA4、GSC、CRM、電商後台，無法即時串接；
  • 手動報表與流程耗時：團隊每天都在整理資料、比對數字，卻來不及做決策；
  • 缺乏標準化的自動化起點，導致每次要導入 AI 功能都得「重頭開始」。
• 應用方式：
  • 建立 2–3 條「標準工作流」：如 GSC 熱詞→摘要→內容任務；新訂單→CRM 分群→廣告名單回寫；GA4 異常→Slack 提醒；
  • 全程文件化、版本化，確保團隊成員能快速接手；
  • 將這些工作流設計成「可擴充模板」，日後可直接延伸到更多場景。
• 未來利益：
  • 團隊工時大幅下降，從繁瑣報表與資料搬運解放出來；
  • 建立起一個「AI-ready」的數據與流程基礎，未來要導入 P2（代營運）、P3（AI 搜尋）都能無縫接軌；
  • 短期內就能看到成效：例如報表準備時間降低，跨部門協作效率增加。

P2｜AIMOps（代營運）

• 常見痛點：
  • 平台越自動、我越沒把握？看不到關鍵槓桿，只能被動追數字；
  • 團隊素材產不完，版本管理混亂；
  • 報表說不清真正驅動因子，內外部對齊困難；
  • 異常（成本飆、轉換掉）來得快，回應慢。
• 應用方式：
  • 建「輸入管制」：素材池規格、受眾訊號與排除、資料回傳機制；
  • 月度「實驗路線圖」：明確規劃每月測什麼、棄什麼、放大什麼；
  • 「人機共編」素材流：AI 先產、人工審、再上線；
  • 事件紀錄＋警報：自動偵測 KPI 異常，推送 Slack／Email 與處置清單。
• 未來利益：
  • 把成效穩定拉上：學習期通過率↑、ROAS／MER↑、MTTR↓；
  • 團隊心智負擔下降：流程自動、會議聚焦「決策」不是「資料比對」；
  • 累積自己的「品牌 AI 操作系統」：下個檔期、下個品牌，直接複用。
• 電商微案例：
  • 問題：旺季轉換下滑、素材產能不足、報表口徑不一；
  • 做法：建立素材池規格與版本化、導入異常偵測、把 GSC 熱詞轉成 PMax 受眾訊號、每月 3 項 A/B 測試；
  • 觀察到的改善：8 週內 MER +18%，學習期通過率 65%→82%，異常回復時間 -40%。

P3｜AI-Search Readiness（AI 搜尋版面準備）

• 常見痛點：
  • AI Overviews 與新版搜尋版面不熟：不確定內容該怎麼寫、素材要怎麼餵；
  • SEO、內容與廣告彼此斷線：熱詞抓到了，卻沒接到投放與落地；
  • 版位變多、節點變複雜：量測與承接混亂。
• 應用方式：
  • 內容與資訊架構重構：針對「問題—解法—行動」的 AI 摘要節奏，整理 FAQ、比較表、規格卡；
  • 素材餵養清單：哪類圖片／影片／重點要點，能幫助 AI 更「懂你」；
  • PMax×SEO 聯動腳本：把 GSC 熱詞、熱頁轉成 PMax／A+ 的受眾與素材優先級；
  • 承接路徑：AI 摘要點擊→落地頁→表單／客服，確保每一步都有量測與再行銷。
• 未來利益：
  • 新流量入口被你掌握：AI 摘要中的廣告與自然資訊相互強化；
  • 品牌專業感提升：內容被組織成「可被引用」的知識模塊；
  • 廣告更聰明：以真實搜尋意圖回饋廣告素材與受眾。
• 零售微案例：
  • 問題：門市導流仰賴品牌字，中文泛詞無法承接；
  • 做法：建立「問題—解法—行動」內容庫（FAQ／比較表／指南），把熱詞回寫 PMax 受眾與素材排序；
  • 觀察到的改善：非品牌詞點擊占比 +23%，門市導航與到店互動 +14%。

Co‑Dev Lab（共研商模與授權）

• 常見痛點：
  • 不管是P1, P2, 或P3, 每家都有些「獨門流程」與「數據拼圖」，市售軟體無法一次滿足；
  • 做一次、下個檔期又從頭來過，浪費；
  • 擔心投資客製化，但產物無法長期維護。
• 應用方式：
  • 協作定義 1–2 個可泛用的模板組（如：RFM→再行銷、庫存→動態出價），共同研發到能跨品牌重複使用；
  • 匿名化＋IP 授權：合作夥伴的商業機密不會外流；
  • 模板以「核心＋延伸套件」結構維護，未來按需求加掛而非重寫。
• 未來利益：
  • 合作夥伴不再買「一次性的專案」，而是擁有一個會升級的模板資產；
  • 下個品牌、下個市場，TTV（Time‑to‑Value） 以週為單位；
  • 形成你的內部「最佳實踐」：新同仁也能快速上手。
• 電商集團微案例：
  • 問題：多品牌多地區，促銷節奏與素材規格不一，跨團隊協作失速；
  • 做法：共研「活動模板組」（檔期日曆→素材版本→受眾與出價策略→儀表板），匿名化後授權給其他品牌；
  • 可期待的改善：檔期準備工時漸少，新品牌上線時間加速，素材錯誤率減少。

資料安全與風險

我們賣的不只是模型，是安心可控的合作關係。

• 資料留在你的雲端：我們偏好把資料留在你指定的雲端或 VPC，Leadion 只持有工作流設定與原始資料（Log、版本）。
• 匿名化與最小必要：工作流只取用任務所需欄位，個資以雜湊或分區隔離處理。
• 人工審核關卡：生成素材→人工審核→上線→監控，對敏感詞、法規、品牌調性設立黑／白名單與審批節點。
• 黑盒說明層（Evidence Log）：所有「輸入→實驗→輸出」留痕與可追溯，讓策略討論基於證據而非感覺。

可以期待的，看得見也用得到

• 儀表板與日常運作：一個看得懂的成長儀表（ROAS／MER、學習期通過率、MTTR、AI 素材採納率），每月一次「實驗路線圖」會議。
• 工作流文件與範例庫：每條工作流都有「說明書、設定檔、錯誤操作程序卡、版控」。
• 素材規格書與審核清單：尺寸、構圖、敘事方式、語調調、敏感詞名單、差異化焦點。

給Leadion的未來客戶

把 AI 變成你的營運肌肉，而不是一次性的工具嘗鮮。
Leadion AI 以「陪跑」方式帶你從暖身到啟動，以「整合層」讓資料與流程接上平台 AI，以「代營運」把黑箱變白盒、把結果變慣性。

👉 快來申請「工作流試作」：我們會在 2 週內，為你打造 1 條可上線的自動化工作流（例：GSC 熱門關鍵詞→內容任務→受眾回寫），含文件與儀表板。
適配條件：如果你已有固定數位行銷預算、具備 GA4／GSC／廣告帳戶與基本資料權限；願意導入「人機協作」的審核節點。
通道：填寫表單，留下您的產業、月預算級距與當前 1–2 個痛點（我們會回覆需求清單與時程）。