如果你还在琢磨如何为谷歌的AI模式撰写广告文案，那么你解决的这个问题已经不存在了。在对话式搜索中，谷歌的人工智能越来越多地利用广告商产品信息流中的信息来撰写销售话术。
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二十年来，搜索广告创意一直由我们掌控。我们绞尽脑汁斟酌标题，撰写描述，反复测试各种角度。即使是自适应搜索广告（RSA），我们也提供了构建模块。谷歌只不过是重新排列了这些模块而已。
在人工智能模式下，谷歌彻底颠覆了传统模式。它的人工智能能够解读购物者的意图，打造量身定制的购物体验，并利用产品数据生成产品推荐和说明。
你的产品信息流正在成为谷歌人工智能如何展示你所售产品的创意简报。
谷歌人工智能模式正在承担更多商品销售责任
在AI模式下购买运动服的感觉更像是浏览网上商店，而不是使用传统的搜索引擎。谷歌将产品分组到精心挑选的类别中，而不是简单地在对话回复中插入赞助商广告。
在搜索女性家居服套装后，AI 模式将产品分组到推荐类别中，例如“经典圆领套装”和“现代阔腿七分运动服”。
每个类别都包含风格描述，随后是精选产品轮播图，其中展示了多家广告商的产品。在某些情况下，赞助产品会与自然推荐产品并列出现，醒目的“所有产品”标签与赞助广告出现在同一行。
谷歌和广告商分别控制着用户体验的不同部分：
- 类别名称和描述似乎是由谷歌的人工智能动态生成的。
- 各个产品的标题似乎直接来自广告商的产品信息流。
谷歌利用广告商的产品数据创建上下文和解释。
从历史上看，广告商通过标题、描述、广告文案和着陆页信息来控制产品定位，正如这种带有产品广告的传统搜索所示。
在 AI 模式下，谷歌的 AI 生成的类别描述可以改善或削弱广告商的产品向购物者展示的方式。
创意责任已向上游转移至您的产品数据。
您的产品数据需要为谷歌提供足够的背景信息，以便将您的产品放置在相关的AI生成的推荐类别中。
谷歌将产品信息流数据与生成式人工智能相结合，为每次购物对话量身定制解释。Gemini 成为叙述者，解读产品信息并根据购物者的意图进行呈现，即使广告位是赞助内容也不例外。
像“女士家居服套装”这样模糊的标题无法为谷歌的人工智能提供太多有用的信息。一份包含面料成分、版型、廓形、材质、适用场合和使用场景等详细信息的产品记录，才能为判断产品定位以及如何向消费者描述产品提供更丰富的背景信息。
AI模式的购物者分享的更多是上下文信息，而非关键词。
我*初使用AI模式进行的搜索是交易性的，主要集中在女士运动服上。但有更具体需求的购物者可以提供更丰富的背景信息。
他们不会只输入“宽腿抓绒运动裤”。他们会分享详细的偏好、顾虑和标准：
- “我需要一套超大号、厚重的沙发套装，适合 10 小时的飞行，不会起皱，即使我在候机楼买咖啡也不会显得邋遢，而且不能是廉价粗糙的涤纶面料。”
这种程度的细节暴露了零售品牌的一个弱点，这些品牌为了使用通用的企业文案而放弃了自己独特的品牌形象。
双子座可能难以将包含大量上下文信息的提示与通用列表匹配。明确的产品属性和定位数据有助于LLM（法学硕士）理解品牌的独特之处。
如果你的品牌销售的是用符合道德规范的450克有机法国毛圈布制成的宽松街头服饰，但你的信息流却只能勉强通过：
Brand Name Women's Lounge Set — Gray (Size M)
你迫使 Gemini 去猜测是什么让你的产品与众不同，或者可能会忽略你的产品，转而关注竞争对手的产品，因为竞争对手的产品信息流和着陆页提供了更明确、可抓取的证据，证明其产品满足了购物者的需求。
Feed优化比广告文案测试重要得多。
产品标题、描述、规格、属性、常见问题解答、手册和支持文档会影响 Google 系统解释您的产品的有效性。
其影响远不止于谷歌广告。用于支持付费AI广告位的信息同样会影响产品在AI驱动的自然搜索结果中的展示方式。提升信息流质量可以增强产品在付费和自然搜索结果中的可见度。
Google 推出了专为 AI 驱动体验而设计的 Merchant Center 属性，为广告商提供了多个切入点：
- 与其堆砌关键词，不如精简产品标题：许多零售商仍然依赖关键词过多的标题来*大化传统购物网站的曝光率。但人工智能系统通常更能受益于简洁准确的产品名称，而非冗长的关键词堆砌。
- 使用专用变体属性：通过专用属性提供口味、硬度、气味、兼容性、尺寸或材质等详细信息，而不是将所有内容都强制放入产品标题中。
- 充分利用详细的产品属性和结构化资源：人气指标可以识别品类畅销产品，而结构化的常见问题解答可以解答常见的客户问题。技术文档和用户手册为复杂的产品提供背景信息。相关产品属性可以帮助 Google 识别兼容的配件、替换零件和配套产品。
- 保护您的品牌声明免受人工智能误导：谷歌的人工智能生成的产品描述可能会引入未经证实的功能或合规性声明。明确的产品描述和规格属性（例如产品特性、
[product_detail]功能和规格[product_highlight]）有助于减少人工智能填补信息缺失的需要。
谷歌AI模式广告的效果仍然难以衡量。
大多数广告商无法将 AI 模式的效果从其整体广告活动结果中分离出来。
目前没有专门针对 AI 模式广告资源的广告系列类型，也没有独立的报告界面将这些广告位与其他广告资源区分开来。广告位资格取决于 Google 的自动化广告系列生态系统，包括效果广告系列、智能出价广告系列和购物广告系列，这些广告系列都由强大的产品数据支持。
因此，广告商无需主动寻求，即可参与人工智能模式的广告投放。
为了评估效果，广告商必须依靠间接信号，包括对话式查询趋势、Merchant Center AI 洞察、品牌搜索增长和整体广告系列效果。
