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曾巧:“广告”在AI时代是什么?从Google的GML找到一些答案

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2026-05-26 02:29
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AI 正在深刻重塑行业格局,然而广告与商业的核心使命始终未变:那就是把用户与那些能满足需求、提供产品、带来启发的优质企业联结在一起。正在发生改变的,是实现这一过程的方式。”


“我们正在重塑 AI 搜索时代的广告形式,让它们成为用户对话中有价值的信息衍生。5月19日,Google Marketing Live 2026,我(作者)代表Morketing对话了Google Ads & Commerce 副总裁兼总经理 Vidhya Srinivasan,她分享。


左:Google Ads & Commerce 副总裁总经理 Vidhya Srinivasan  右:Morketing Group创始人兼CEO 曾巧 Ivy Zeng


无论是一整天的Google Marketing Live(缩写GML),还是对话本身,都让我触动很大。从Google的视角来讲,他们似乎在回答:当搜索从“敲关键词”变成“像跟人说话一样提问”,广告还剩下什么?Search 不再局限于关键词,越来越多的人是在“头脑风暴、拍照、连续追问”;因此,Google 不是简单把广告塞进 AI Search,而是在“重新定义广告是什么”


相呼应的是,当下,每个Marketer都要思考:“广告”在AI时代是什么?


这次,Google给的答案非常清晰:广告不会消失,但它会从“一个位置”变成“四个角色”——答案、解释器、品牌智能体,以及交易入口。它不再只是把人拉去官网,而是开始在用户提问、比较、确认、下单的每一步里,承担越来越多原本属于导购、客服、内容页和结账页的功能。


Google 在 GML 2026 提到:Gemini 正在重写整个营销流程,涉及搜索广告、创意生产、Ask Advisor、YouTube Demand Gen,以及 UCP、AP2、Universal Cart 这些智能体商业底层能力。Vidhya Srinivasan在接受Morketing访谈时谈到:“AI Mode 里的广告需要像 AI Mode 本身一样,具有对话口吻、理解个人偏好、贴合上下文,并以更原生的方式出现在新搜索体验里”。


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广告在AI时代是什么


过去二十年,广告的基本逻辑是“抢入口”。搜索广告抢的是关键词入口,信息流广告抢的是注意力入口,电商广告抢的是货架入口,但 AI 搜索把入口这件事打散了。用户今天会输入一句很长的话:“我想让家里有那种高级水疗中心或者雨后森林的味道,有没有省心易打理的居家香氛方案?”这不是传统意义上的“关键词”,而是一个包含场景、偏好、预算感、使用懒惰程度的复合问题。


Google 官方在 2026 年公开信里写得很清楚:Search 正在从关键词检索,变成更强的发现工具,广告也从“插入 AI Search”变成“被重新定义”。


这也是为什么 Google 在 GML 2026上重点推出的是“对话式发现广告”和“高亮推荐回答”而不是对旧搜索广告做一点微调。官方页面显示,这两种新格式都以 Gemini 为底层,在 AI Mode 中根据用户的具体查询生成更贴合语境的广告内容;同时,它们会带一个独立的 AI explainer,由模型整合产品或服务信息,与广告主创意并排呈现,并继续清晰标注为“Sponsored”Google 甚至给出一项用户研究数据:75% 的受访者认为,在 Search 中使用 AI Mode 能让他们更快、更有信心地做决定。



对话式发现广告

(Conversational Discovery Ads)

高亮推荐回答

(Highlighted Answers)



换句话说,AI 时代的广告不再首先是“展示品牌”,而是“帮助做决定”。它必须回答用户此刻真正想解决的问题,而不是只把品牌名推到眼前。Vidhya强调:“最好的广告就是答案”,她在接受Morketing采访中又进一步解释:广告不应只是“点这里了解更多”或“点这里拿折扣”,而要在那个当下,直接说明“我们如何解决你的问题、如何让你的生活更容易”。这意味着广告从一个打断内容的模块,变成了一段可消费的信息;从一个促点击按钮,变成了一次问题求解。


可以说,AI 时代,广告的定义从“可见性”转向“可用性”。谁更像一个有帮助的答案,谁就更可能被 AI 搜索时代留下。


图片从“为什么买它”到“为什么适合你”

当消费者与AI对话的时候,他们不只想知道这个商品是什么,更想知道“为什么这才是最适合的选择”。Google在谈及AI-powered Shopping ads 时,把这个逻辑写成了产品定义:当用户搜索意式咖啡机时,Gemini 会匹配相关商品,并即时生成说明,清晰点明这个商品契合用户需求的核心亮点。也即,当人搜索 espresso machine 时,Gemini 会拉出最相关产品,并即时生成定制解释,说明为什么这款产品可能是正确选择。


这里真正变的,不是“推荐”,而是“解释”。旧广告更像一张名片:品牌名、价格、评分、落地页。新广告更像一个导购员:它会先替用户把决策标准说出来,再说明这个商品为什么贴合这些标准。也因此,Google 才会在 AI Mode 里加入独立的 AI 说明栏。这个设计非常关键,因为它意味着广告不只是“被模型改写”,而是要把模型生成的解释与广告主信息并列展示,并用“Sponsored”明确标识。


也就是说,Google 试图把 AI 广告的说服力建立在两件事上:一是更贴当下语境,二是更透明。


在Morketing看来,当广告开始负责解释“为什么适合你”,品牌竞争的重心就会悄悄后移。它不再主要发生在投放层,而更早发生在“你交给系统的内容是不是足够完整、足够结构化、足够可理解”Google Merchant Center 说明得非常清楚:产品数据是成功广告和免费列表的基础,准确、格式正确的产品信息,对匹配查询和展示至关重要;错误、缺失或不准确的信息,会导致拒审、显示受限或展示错误。


换句话说,在AI 搜索里,产品数据不是后台运营的细枝末节,而是广告能不能生成“正确解释”的原材料。


这也是为什么 Google 同时上线了 Merchant Center 的 conversational attributes。其可选属性包括 Q&A、文档链接、相关商品、变体选项和热度排序,目的是帮助 AI 系统与对话式智能体更好理解商品细节,并让商品能在 AI Mode 等 AI 驱动界面中被发现。


Vidhya 在接受Morketing访谈时,提到:“你甚至可以提交 Q&A、reviews 之类的内容”;但在本轮优先核对的 Merchant Center 官方帮助页中,被明确列为 conversational attributes 的是 Q&A、文档链接、相关商品、变体和热度排序,其中,评论并未作为同一组新属性列出。


所以,AI 时代从“为什么买它”到“为什么适合你”,本质上是广告从文案工程转向知识工程。谁能把品牌、产品、场景、FAQ、素材、结构化属性准备得更完整,谁就更有机会让 AI 在用户真正犹豫的那个瞬间,替你把最重要的话说出来。


也就是说,广告的说服力,正在从“语言技巧”迁移到“信息质量”。AI 能写,但前提是品牌先把可供 AI 理解的事实搭好。


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广告位出现品牌智能体


GML2026,还提到一个非常重要的新格式:线索类商家智能体,也就是 Business Agent for Leads。




线索类商家智能体

(Business Agent for Leads)



它的核心不是更漂亮的广告样式,而是把一个“可继续对话的品牌智能体”直接装进广告里。Googel官方表述很直接:当人们在权衡重要选择时,希望在做决定前先产生信心;因此,Business Agent for Leads 会把一个由 Gemini 驱动的智能品牌代理放进广告之中。这样,原本需要填写静态表单的用户,比如研究大学的学生,可以点“Chat”,基于网站内容即时获得答案,把一次咨询变成更高质量的线索。


这件事的重要性被低估了。因为它意味着广告与客服、导购、销售线索收集之间的边界开始合并。过去的广告是“把人带过去”,后面的解释、安抚、筛选,都发生在官网、私信、Call Center 甚至销售团队里。


现在,Google 想做的是在用户最犹豫的那一刻,就把“继续问”的能力给你。它不只是提高转化率,更是在重构线索质量:留下的不是一个冷冰冰的手机号,而是一个已经在对话里暴露出真实关切、预算、偏好和顾虑的用户。


Vidhya还向Morketing分享了一个更大的判断:未来不会是“所有事都交给 agent”,而是“有些事人愿意交给 agent,有些事不愿意”;就像现实生活里,人本来就会委托别人做一些事,也会保留一些自己来做。Google 的重点不是替用户决定一切,而是让人们在愿意寻求帮助时,能够在高信任下得到稳定结果,并且始终保有选择权。这段回答,实际上解释了为什么 Google 在做品牌智能体的同时,又反复强调透明、赞助标识、商家站跳转和 merchant of record。它想推动的是“可委托的商业”,而不是“替代人的商业”。


深度延展下,这也回答了一个常见疑问网站还重要吗Vidhya 的回答很谨慎:Google 会在每一步都保留去商家网站的选项;就算是 UCP checkout,最早的版本也是 checkout on merchant,用户可以直接进入商家自己的结账流程;而当购物车被带回零售商网站后,商家依然可以完成 upsell,以及更完整的第一方体验。官方 Merchant Center 帮助页也确认接入 UCP 后,商家仍是 seller of record,并可根据自身需要定制集成方式。换言之,网站不会消失,但它需要从“唯一入口”变成“更有理由被继续访问的深度体验场”。


AI 广告最深的变化,也许不是更会卖货,而是更会“接住人”。广告位本身开始具备对话能力,品牌第一次能在用户还没离开搜索结果页之前,就展开一轮真正有意义的交流。


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“智能体商业广告与交易”距离缩短


那么,怎么进一步理解智能体商业广告?


Google 正在用 AP2、UCP、Universal Cart 这些底层协议为智能体商业铺路。2026 年 1 月,Vidhya 曾公开表示,“正式把 UCP 定义成‘适用于整个购物旅程——从发现、购买到售后支持’的开放标准,并指出它要建立的是 agent、商家系统、支付提供方之间的共同语言。在5 月 GML 2026 上,Google 又进一步把这些能力带进广告与更多Google 场景里”。


这一层变化最关键的地方在于:广告和结账之间,开始出现官方级的“连续路径”。Google提到Universal Cart 会跨零售商、跨 Search、Gemini 等服务工作;当消费者准备下单时,可以在 Google Pay 中快速结账,也可以把商品转回商家网站完成购买,而无论哪种路径,retailer 都始终是 merchant of record。Merchant Center 的 UCP 帮助页也明确写道,当前该功能适用于美国、加拿大、澳大利亚的参与商家和合作伙伴,并会出现在 AI Mode in Search 和 Gemini 等特定表面;商家仍是 seller of record,且可以根据自身 checkout 需求定制集成。


当然,Google方面也表示,“扩大 Direct Offers 测试”自 2026 年 1 月开始测试以来,Chewy、Gap、L’Oreal 等品牌已经在消费者浏览比较阶段推送更相关优惠;后续会增加优惠组合、原生结账、旅游行业扩展等能力。Google在2026 年 1 月曾公开表示:Direct Offers 最初瞄准的是 AI Mode 中准备下单的用户,先从折扣开始,并计划扩展到 bundles、free shipping;而 2026 年 5 月的官方购物文章又进一步说明,接入 UCP 的品牌在 Direct Offers 或 YouTube Shopping ads 场景中,会让用户更容易“当场买下”。


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营销人工作流被改写


那么,Marketer们知道了这些变化后,我们要怎么工作?


Vidhya 基于Morketing提出的“营销人的工作会怎么变”的问题,她给楚了一个非常重要的回答:品牌的核心定义、品牌应该是什么感觉、代表什么价值、在不同地区和经济政治环境中如何落地,这些仍然非常属于营销人自己;但如果要把这些东西规模化,变成 10 个、100 个、1000 个素材版本,AI 的资产生成工具会起很大作用。接着她又说,随着大量 campaign management 被自动化,营销人的重心会从“具体怎么配 campaign”转向“数据基础是否足够好、衡量体系是否足够正确”。


这不是一个“工具升级”的描述,而是一个“岗位重心迁移”的描述。怎么理解?


Google 在 GML 2026 上把这套后台改造拆成三块。


第一块是 Ask Advisor。它会跨 Google Ads、Google Analytics、Google Marketing Platform,且 Merchant Center agent 也将加入,用一个统一体验把不同产品的数据和智能体串起来;它能帮用户从 Merchant Center 抽取信息建 campaign,也能在 Ads 与Analytics的数据之间给出解释和建议。


第二块是 Asset Studio。可以理解为marketing brief、brand guidelines、website 和 goals,即时生成多种主题、类型的素材,并将 Gemini Omni 的多模态能力整合进视频素材生成与测试流程。


第三块是 measurementGML把 Google Analytics 360 描述为“现代衡量的新指挥中心”,并提到 Meridian 和 Future Long-Term Conversions,我们只将其作为“测量基础设施升级”。


Morketing认为,这意味着,营销团队和媒介代理公司的工作流都要重写。在这里,Morketing有一句话分享给中国营销行业反复读:“重点会更偏向 ingredients,而不是 final product。” Vidhya 的意思是,在 AI 广告时代,最终展示出来的答案不是一个预先烘焙好的静态成品,而是在具体语境中临场生成的。因此,代理商和品牌要更关注输入物:品牌边界、创意规范、素材库、产品属性、用户负面场景、监管限制、测量目标;还要更关注输出反馈:到底哪个输入组合在什么场景下有效,应该在哪个环节回调。换句话说,未来的媒介和创意,不再只是“做内容”,而是“管理生成”。


Vidhya 在回答Morketing提及的问题“中国出海品牌怎么做 AI native transformation”她给出的建议不是“立刻重组组织架构”,而是回到基础:先搞清楚品牌是什么、不是什么;把 Merchant Center feeds、Google Business Profile 等可提供给 Google 的信息准备好;利用 AI briefs 设定 guardrails;再给系统足够多、足够丰富的素材与属性,让 AI Max、Performance Max、Demand Gen 这些 AI 系列 campaign 有东西可学、有东西可放大。也就是说,AI native 在 Google 这里,不是先改名词,而是先补输入。


也即,营销人的价值不会被 AI 消掉,但会从“手工执行”向“目标设定、品牌守门、输入治理、反馈校准”迁移。以后拼的不是谁更会手调 campaign,而是谁更会把品牌和业务“喂”给 AI。


这背后的真正含义是广告第一次不再天然止步于“把人送过去”。它开始被重新嵌入一条连续、可控、可度量的商业链路里。对品牌来说,这不是更会“投广告”那么简单,而是要同时准备内容、服务与交易接口。智能体商业不是广告的新包装,而是广告与交易系统的重新接线。未来最贵的资源,不一定是流量,而是“从问到买”的路径控制权。


AI时代品牌如何准备自己


那么,综合整体来看,品牌到底要在AI时代下怎么做?


Vidhya 给品牌的建议其实出奇朴素,但非常硬。


第一,先清楚自己是什么、不是什么。她在回答Morketing提及中国出海品牌问题时反复强调,越是走向深度个性化体验,品牌越要把自身独特、适配、不可替代的那部分说清楚因为只有当 AI 能识别出你的品牌特征、适合什么场景、在哪些问题里值得被带入对话,你才会在最对的时候被“叫上场”。这不是一句抽象的品牌口号,而是一种机器可理解的品牌边界。


第二,把“输入层”建设当成头等大事。Vidhya 直接点了几个最现实的动作:把 Merchant Center feeds 做到最好;尽可能提供高质量资产;使用 AI briefs 设定运行边界;把品牌愿意让系统理解的产品属性、服务差异、适配人群、应避开的场景都告诉系统。Google官方文档从另一个角度印证了这一点:Merchant Center 的产品数据规格就是匹配查询的基础;conversational attributes 则是为了让 AI 系统更好理解商品的细节与语境;UCP 帮助页也特别提醒,商家最好的准备就是让 Merchant Center 里的从 product feeds 到 brand assets 的全部信息尽可能 robust 且 up to date。


第三,不要把 AI native 理解成“把所有东西交给 AI”。Vidhya 强调,人们会把某些事交给 agent;另一方面又反复强调 trust、choice、brand guardrails。把这套逻辑翻译成品牌动作,就是:让 AI 有足够大施展空间,但前提是边界先定好。品牌价值观、视觉审美、合规禁区、地域差异、不能碰的人群和表述,都仍然要由人来定义。AI 能把 10 份素材扩成 1000 份,但“哪 10 份是可被扩展的”,依然要靠品牌自己判断。


第四,SEO、官网和内容体系不会被削弱,反而会被放大。Vidhya有一句非常经典的话:未来的 SEO strategy,某种意义上就是“the SEO strategy that we’ve always had on steroids”。她给出的解释并不玄:一是独特内容更重要;二是内容多样性更重要;三是用户已经明确想看多元声音,包括其他人的评价、可信创作者内容、UGC、地图位置、YouTube、TikTok 等等;四是最重要的一点,你要非常清楚自己“是什么、不是什么”。这对中国出海品牌尤其重要。过去很多品牌习惯把自己写成“我什么都能做”,但在对话式搜索里,真正有效的往往是那种足够清楚、足够具体、足够有区分度的表达。


第五,别等功能“全面开放到你所在市场”才准备。官方帮助页当前把 UCP-powered checkout 的范围限定在美国、加拿大、澳大利亚的参与商家/合作伙伴,Ask Advisor 目前也处于英文账户 beta;中国出海品牌若面向全球市场,完全可能先从海外站点、海外 feed、海外 campaign 和对英文内容资产的整理开始。


所谓 AI 时代的品牌准备,不是先去买一个新工具,而是先把品牌、内容、数据、网站、交易和合规这六块基础设施重新整理一遍。谁先把基础打平,谁才更可能在 AI 生成的答案里,成为那个“最适合被说出来的品牌”。


图:在GML 2026现场

Morketing Group 创始人兼CEO 曾巧Ivy Zeng

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