在 2025 年的 Google I/O 大會上，Google 宣布了多項 AI 技術的重大更新，特別是在搜尋體驗（Search Generative Experience, SGE）、AI 廣告以及電商工具（如 Shopping Graph）方面的革新，這些變化預示著零售與電商行業將迎來新的挑戰與機遇。
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Shopping Graph 的強化
Google 的 Shopping Graph 現已整合超過 500 億個產品清單，並與 Gemini AI 模型結合，整合LLM大型語言模型以提供更智慧的購物體驗。用戶可以透過上傳個人照片，虛擬試穿商品，並獲得個性化的產品建議(Partoo)。
未來當 AI 及 LLM 將成為搜尋與廣告的核心架構後，Performance Max（PMax）廣告的邏輯正迅速轉變，不再只是「自動投放」那麼簡單。Google 正強化全通路整合能力，讓搜尋、YouTube、Gmail、GDN、甚至 Gemini 對話式體驗彼此聯動，而這一切的觸發基礎，越來越仰賴來自商家的產品目錄 語意品質。
▌備註：產品目錄（Product Feed）是一份結構化的資料檔案，用來詳細列出商家的所有商品資訊，通常用於電商平台、廣告平台（如 Google Merchant Center、Meta Commerce Manager、Shopee 等）上，幫助平台自動理解與展示商品內容。
AI 廣告革新導向：Performance Max 與 Feed 的新關係
PMax 的運作邏輯，過去是基於你提供的素材與目標自動混搭，但未來它更像是一個「AI 廣告決策引擎」，會根據使用者意圖、搜尋語句、情境與行為，自動判定應投放哪些商品、用哪些圖片、搭配哪些文字。你所提供的 Feed 不只是資料來源，而是 AI 理解你品牌與商品的語言基礎。
換句話說，產品目錄已經不單只是「用來上傳商品資料」的工具，而是「驅動廣告邏輯」的語言模組。
如果商品名稱、描述模糊不清，或僅使用型號、SKU 等冷資料，AI 將無法正確理解你提供的價值，也無法將你對應給有需求的消費者；反之，若商品資訊語意清晰、有上下文（例如：用途、材質、受眾、使用情境），就能更容易被納入搜尋摘要、圖像推薦，甚至 Gemini 回覆中出現。
廣告如何帶入語意優化？
AI 系統能針對你 GMC 產品目錄 的每一個欄位進行語言重寫，將原本生硬的描述，轉換成容易被搜尋 AI 與使用者理解的內容。例如將「Sony WH-1000XM5」轉換為「Sony WH-1000XM5 主動降噪藍牙耳機｜適合通勤與長時間佩戴」，讓 AI 明確知道這是誰用、用在哪裡、有什麼賣點，我們需要從「寫給消費者看的商品介紹」更進一步詳述到「除了讓消費者看懂、AI 也能清楚理解商品的介紹文字」。
AI 廣告時代已經來臨，過去只需要設定廣告預算與基本素材，如今則必須從「商品資料」源頭就開始思考：「我的商品資料，是 AI 看得懂的內容嗎？」
AI 對使用者搜尋行為與轉換歷程的影響
隨著 AI 技術的進步與ChatGPT等LLM應用逐漸普及，使用者的搜尋行為正發生顯著變化：
- 從關鍵字到語意理解：AI 能夠理解使用者的意圖，提供更相關的搜尋結果。
- 轉換歷程的簡化：AI 模式能夠在搜尋結果中直接提供購買選項，縮短了從搜尋到購買的路徑。
這些變化意味著品牌僅依賴傳統的關鍵字廣告已不足以吸引潛在客戶。品牌需要確保其商品資料具有結構性和即時性，以便 AI 能夠正確理解並推薦其產品。
Google Merchant Center 過去的角色是：上傳商品、連動廣告。但隨著 AI 搜尋（AI Overview）與 Gemini 整合，GMC 將變成 AI 理解「商品資料」的主要來源。品牌應確保其商品資料具備以下 3 個特性，將商品資訊清楚傳達給 AI，才能有效曝光：
- 結構化：結構化是指商品資料需依照 Google 規範填寫正確的欄位，這有助於 AI 快速抓取與解析資訊。例如：品名、品牌、GTIN（商品編碼）、價格、類別、尺寸、顏色等欄位，不僅需齊全，還需對應正確的格式與內容。
實例：
- 商品名稱填為「Adidas Ultraboost 男款慢跑鞋」
- 品牌欄位填「Adidas」
- 類別使用 Google Product Category（GPC）標準編號，如「2271」（為運動鞋）
- 使用正確的 GTIN（全球貿易項目編碼），可協助 AI 與其他數據來源比對
- 語意清晰：即使 AI 能處理自然語言，但如果描述含糊、過短或關鍵字缺乏上下文，就難以建立商品的完整語意。描述應包含功能、用途、材質、優勢等資訊，便於 AI 建立商品知識圖譜與語意理解。
實例：
- 不佳的描述：「輕便好穿」
- 改進版本：「這款男士慢跑鞋採用輕量 Primeknit 編織鞋面，結合 Boost 緩震中底，適合日常訓練與長距離跑步」
明確指出商品使用情境、技術特色與目標對象
- 即時更新：AI 搜尋結果中的商品資訊，若與實際價格或庫存不符，將影響用戶體驗甚至品牌信任度。確保商品資料每日自動更新、與網站即時同步，才能避免錯誤資訊進入 AI 搜尋結果。
實例：
- 與 Shopify、Magento 等電商系統串接，自動將庫存變動、折扣價、停售狀態每日同步至 GMC
- 設定 Content API for Shopping，每當商品價格或庫存改變時，即時通知 Google 更新商品資訊
- 若商品停售，應及時設定「availability = out of stock」或「discontinued」，避免 AI 持續推薦已下架產品
面對 AI 趨勢即將到來的挑戰，awoo 以「awoo AI 商品標籤」技術解決LLMO對結構化內容及語意的進化版需求！
awoo AI 可自動分析商品特性、萃取具使用情境、風格等各種語意的商品特徵詞，並將關鍵字兩兩一組生成「結構化標籤組合」，如「防水 健走鞋」，透過優化結構化資料相對單一關鍵字「運動鞋」更加明確、也更能精確掌握消費者搜尋意圖。awoo AI 還能擴大商品理解與應用場域，延伸如「健走鞋 戶外」、「登山 健走鞋」等結構化的情境標籤，可拓展更多符合使用者消費意圖的內容，幫助 AI 理解商品語境，更有機會進一步在 AI 搜尋引擎中推薦給消費者！
四步驟優化 Google Merchant Center（GMC）與商品資料 Feed
1. 強化產品目錄 結構完整性與語意性
- 確保以下欄位完整填寫且語意清晰：
title, description, brand, GTIN, product_type, custom_label, product_detail
以 AMBRUM 經典香氛精油禮盒組 為例：
- 商品標題與說明要使用「自然語言＋高語意密度」：
- 舊：Nike Air Zoom
- 新：Nike Air Zoom 慢跑鞋｜輕量透氣 適合日常訓練
2. 使用 Rich Attributes 提升 AI 調用率
- product_highlight、product_detail 是提供 AI 提取關鍵敘述的欄位。
- 若有材質、規格、用途等描述，可搬入這些欄位。
3. 圖片優化：不只是美觀，更要 AI 理解
- 使用高解析多角度圖（包含白底圖＋情境圖）
- 可搭配 Product Studio 自動生成各種版本，如：
- 室內/戶外情境圖
- 搭配模特圖（手拿、穿戴）
- 季節性促銷版本
4. 啟用 GMC 與 GA4 / Google Ads 的深度串接
- GA4 資料可回傳給 Google Ads 與 PMax，提升轉換模型的準確度。
- 可追蹤產品級別績效、受眾來源行為。
AI 廣告時代已經來臨，過去只需要設定廣告預算與基本素材，如今則必須從「商品資料」源頭就開始思考：「我的商品資料，是 AI 看得懂的語言嗎？」
如何透過 AI 最佳化商品資料，業績提升 50%
哥倫比亞知名的皮膚護理品牌 Bella Piel，面對線上競爭日益激烈的挑戰，決定導入 Google Ads 的 Performance Max 廣告格式，並結合 AI 技術優化其商品資料。透過這一策略，Bella Piel 成功地將其轉換率提升了 50%，並顯著降低了每次轉換成本 (CPA)。
從商品資料優化到全通路整合
Bella Piel 的成功關鍵在於其對 Google Merchant Center（GMC）商品資料的深度優化：
- 強化商品標題與描述：將原本簡單的產品名稱，轉換為包含用途、功效和適用膚質的描述，讓 AI 更容易理解產品特性。
- 加強分類欄位：精確填寫品牌、產品類型、目標族群等欄位，提升商品在相關搜尋中的曝光率。
- 整合多媒體素材：利用高品質的圖片和影片，增強產品的視覺吸引力，並提高在多平台上的點擊率。
這些優化措施使得 Bella Piel 的商品資料更符合 AI 的解析邏輯，進而在 Performance Max 廣告中獲得更佳的表現。
曝光提升、CPA 降低、轉換率上升
透過上述策略，Bella Piel 達成了以下成果：
- 轉換率提升 50%：更精準的商品描述吸引了更多有意願的消費者。
- CPA 降低：優化的商品資料提高了廣告的相關性，降低了每次轉換的成本。
- 全通路曝光增加：在搜尋、YouTube、Gmail 等多個平台上的曝光率顯著提升。
這些成果證明，透過 AI 技術優化商品資料，能夠有效提升廣告成效，並在競爭激烈的市場中脫穎而出。
結語
在 AI 驅動的搜尋與廣告時代，商品資料的語意品質至關重要，不只是投放 Performance Max 的基礎，更是品牌能否「被理解」與「被選擇」的關鍵。從資料架構到語意優化，真正有效的商品 Feed 建立，不再只是技術任務，而是行銷策略的一環。
awoo AI 商品標籤能協助品牌優化產品語言與資料結構，讓商品更貼近使用者的搜尋語意、進入 AI 演算法的推薦邏輯，提升在各大平台上的曝光率與轉換率，為品牌提早佈局於 LLMO（Large Language Model Optimization） 與 AI 驅動的 SEO 策略及高轉換顧客旅程。若你正思考如何讓 GMC 與 LLMO 協同發揮最大效益，歡迎與我們聊聊，一起打造適應 2025 搜尋趨勢的產品內容策略。
