本文提供将生成式 AI 融入 PPC 文案撰写、关键词研究、账户结构搭建与受众分析的实用技巧。
谷歌凭借在各类广告活动与广告形式中全面集成机器学习,引领人工智能广告领域发展。若无人工智能驱动算法加持,即便采用人工替代方案,广告效果也往往大打折扣。
在 PPC 广告出价与创意决策环节缺乏人工智能辅助,你的转化率通常会低于善用机器学习的竞争对手。
随着谷歌推出搜索生成体验(SGE),人工智能正重塑广告运作模式与搜索引擎结果页面形态。下文将详述掌握生成式 AI 应用技巧的方法,助力企业或 PPC 广告客户抢占行业先机。
生成式 AI 使用最佳实践
尽管人工智能至关重要,但人工决策与机器决策需审慎平衡。完全放权给人工智能,可能导致广告活动触达无关搜索查询与低质量流量。
自动化营销的成功始于人工引导。营销人员借助机器学习提升效率时,必须确保广告活动、品牌规范与营销目标保持一致。
ChatGPT、Gemini、微软副驾等生成式 AI 工具是获取营销活动初步创意的优质渠道,但使用过程需设定明确边界。
严禁将 AI 输出直接作为最终成品
近期我为团队招聘空缺岗位,申请流程中设置了如下问题:
“简历之外,你最有趣的特质是什么?”
招聘团队剔除了不下 20 份答案高度雷同的申请(仅存在细微差异):
“简历之外,我最有趣的特质是对天文摄影的热爱。我热衷于捕捉夜空之美并与他人分享,这让我得以将对摄影的热爱与对宇宙的痴迷融为一体。”
尽管用生成式 AI 获取创意或切入点能大幅节省时间,但这类工具为所有用户生成的内容高度同质化。广告营销中,品牌必须实现差异化突围。
确保文案、内容与创意经过严格人工审核,避免呈现同质化特征。严禁使用 AI 复制受版权保护的内容,切勿让品牌沦为 AI 失败案例。
使用精细化提示词
生成式 AI 输出高价值内容,依赖精细化提示词。AI 的效能取决于输入信息,提示词往往需要多次迭代优化才能达到理想效果。
观察下文提示词的优化过程,可见每一次调整都让输出内容更贴近平台合规广告文案。
以下内容更像落地页或邮件文案,而非搜索广告文案:
文案同质化严重,行动号召(CTA)与广告活动目标不匹配:
效果有所提升,但仍需多次迭代,最大化响应式搜索广告的标题与描述数量,充分释放 AI 潜能:
标题不符合谷歌字符长度要求:
文案未包含广告组关键词,将导致广告质量得分偏低:
行动号召重复、感叹号冗余,内容多样性不足,无法与用户建立关联:
最终,向系统输入更多细节信息后,AI 输出符合平台要求的文案。
最后一步为仔细审核文案,按需优化调整,在谷歌广告平台搭建广告前,将品牌名称融入标题并统一品牌信息传递。
可在提示词中加入以下信息,进一步定制输出结果:
- 落地页链接
- 企业或品牌信息(名称、行业等)
- 受众信息(职位、企业规模、人口统计特征等)
- 品牌语调
生成式 AI 在搜索广告中的 7 种应用方式
牢记精细化提示词的重要性,以下为生成式 AI 工具在搜索广告中的 7 种应用方式:
1. 文案撰写
以上述 AI 撰写广告文案的案例为基础,将其应用于落地页内容创作。示例提示词明确受众、产品与优惠信息。

人工可在此基础上优化文案,加入更多关键词,删除与品牌信息不符的词句。
2. 关键词研究
谷歌关键词规划师是开展关键词研究与搜索量预测的优质工具,但因缺乏语境关联,其生成的词汇可能与品牌无关。

为弥补这一缺陷,可通过多种方式开展研究,确保关键词与受众精准匹配。示例提示词明确主题与竞品落地页信息。
3. 账户结构搭建
从零搭建新账户或规划账户重构?提示词可明确品牌所属行业、营销目标、核心主题,以及账户结构需包含的其他广告活动。

这是填充关键词前,规划广告活动与广告组的优质起点。ChatGPT 还能额外提供关键词创意,优势显著。
4. 内容创作
受众注意力竞争空前激烈,内容必须在海量信息与创意中脱颖而出。
提示词明确受众职位、企业规模与行业,同时点明广告活动主题(报税季),这类主题对目标受众构成独特挑战。

可列出受众痛点、挑战、偏好与厌恶点,提升 AI 工具输出质量。
5. 语言翻译
AI 工具的翻译结果务必经母语人士人工审核。

尽管 AI 在翻译环节能节省大量时间,但系统无法理解措辞的语境,导致翻译内容与预期含义存在偏差。
6. 受众研究
MRI-Simmons 等基于调研的受众研究工具是获取真实受众洞察的最佳途径,但生成式 AI 可辅助深化受众认知。
Sparktoro、Resonate 等工具可进一步补充渠道细节信息,而 AI 输出内容可助力制定预算分配媒体计划。
提示词询问目标受众工作中遇到的痛点,助力信息传递与痛点匹配,提升相关性与点击率。
7. 展示位置定向
通过专用提示词进一步了解受众活跃平台,将谷歌展示网络(GDN)预算聚焦于垂直行业网站。
生成式 AI 在 PPC 广告中的应用
生成式 AI 是颠覆行业规则的高效工具,但切记不可将其输出直接作为最终成品。始终与机器学习协同作业,引导其为品牌业绩创造更优成果。