TPG 週刊 Issue 169 - 什麼是 AI 廣告時代真正的生存之道

【新聞短評】

Disclosure: Covert Web-to-App Tracking via Localhost on Android

來自歐洲的研究揭露，Meta（Facebook、Instagram）與俄羅斯 Yandex 等 App，透過 Android 裝置上的 localhost 端點，接收行動瀏覽器中 JavaScript（如 Meta Pixel、Yandex Metrica）傳來的 Cookies 與裝置 ID，藉此將匿名網頁行為與使用者身分連結，繞過 Cookie 清除、無痕模式與 Android 權限限制。此類 Web-to-App ID 傳遞技術，利用 Android 對 localhost socket 的開放設計，實現跨層追蹤而無須使用者授權，潛在影響數十億 Android 使用者。Meta 利用 WebRTC 傳送 _fbp cookie，Yandex 則以 HTTP 傳遞 UUID 與 AAID，更可能遭第三方 App 竊聽瀏覽紀錄。

儘管 Meta 與 Yandex 已於 2025 年 6 月起中止相關作法，研究指出目前缺乏政策規範與使用者告知，加上數萬網站預設啟用追蹤，許多情況下甚至未經同意便啟動。Chrome、Firefox、DuckDuckGo、Brave 等瀏覽器已推出初步防護，但全面防堵仍有賴作業系統層級的治理與技術修補。此事件凸顯現行平台的隱私與隔離機制，難以因應 Web 與原生 App 跨層整合所帶來的新型追蹤手法。（by Richard）

Digiday+ Research: Nearly half of publishers report an increase in referral traffic from social

根據 Digiday+ 對 50 多位發布商專業人士的調查，近半數發布商在過去一年中，來自社群媒體的導流流量有所成長，顯示社群平台正逐漸重新成為發布商的愛。其中以 Meta（Facebook 與 Instagram）與 TikTok 的貢獻最大，分別有 14%、11% 和 11% 的受訪者表示這些平台是導流增長的主要來源。

在整體社群導流量來源中，Facebook 依然穩坐第一（40%），其次是 Instagram（20%）與 LinkedIn（20%），而 TikTok 僅佔 8%。LinkedIn 雖非成長主力，卻長期穩定表現，可能已接近其導流潛能上限；反觀 TikTok 則仍在探索階段，發布商尚在尋找最佳操作方式。整體來看，社群平台對發布商導流的重要性再度抬頭，成為數位內容分發的新焦點。（by Richard）

EXCLUSIVE: Marketers Move Millions in Ad Spend from The Trade Desk to Amazon’s Ad Platform

隨著廣告主尋求更高效益的投資報酬率，愈來愈多 CTV 預算正從 The Trade Desk（TTD）轉移至 Amazon DSP。關鍵原因包括：更低技術費率、更彈性的交易條件、Prime Video 的專屬體育內容，以及 Amazon 提供的跨第三方平台購買能力與自有零售銷售整合。一家全球汽車品牌已將 8,000 萬美元年預算轉向 Amazon，而多家代理商也指出，約三成客戶在過去六個月將全額 CTV 預算從 TTD 轉至 Amazon。

Amazon 憑藉強化第三方庫存佈局，持續吸引廣告主轉向。其 PMP 技術費率最低可達 1%，相較於其他 DSP 普遍 7% 至 15% 的費率具明顯優勢，並提供可排除自家媒體資源的設定，回應市場對公平性的疑慮。反觀 TTD，受限於較高的平台費與每月最低支出門檻。雖然 TTD 強調不擁有媒體、具中立性，但在整體廣告預算成長有限的情況下，Amazon 透過價格與資源整合優勢，正積極搶占其客戶與市場份額。（by Richard）

Reddit sues Anthropic over AI data scraping

Reddit 對 AI 公司 Anthropic 提起訴訟，指控其未經授權擷取 Reddit 使用者內容，用於訓練 Claude 聊天機器人。Reddit 聲稱，Anthropic的自動化爬蟲在2024年7月後，仍持續超過10萬次存取 Reddit資料，違反了Reddit 的使用者協議和 robots.txt協定。

Reddit 指出，與 Google 和 OpenAI 等公司已簽署正式授權協議，確保使用者隱私和刪除權益受到保護，Anthropic 則拒絕進行類似協商。訴訟要求法院禁止 Anthropic繼續使用 Reddit 資料，並要求其移除所有基於該資料開發的技術，包括 Claude。

Anthropic 表示不同意 Reddit的指控，並將積極為自己辯護。此案凸顯了在生成式AI 快速發展的背景下，數位內容平台與 AI 公司之間對資料使用權的爭議，可能對未來 AI 訓練資料的侵權和倫理標準產生深遠影響。（by Brick）

New Search Ads Campaign tools and features

TikTok 推出全新 Search Ads Campaign，讓品牌可在使用者搜尋時精準曝光廣告。TikTok 表示，57% TikTok 使用者會使用搜尋功能，23% 會在打開 App 後 30 秒內搜尋。此功能支援「網站轉換」與「導流」目標，透過關鍵字鎖定出現在搜尋結果中，幫助廣告主掌握使用者意圖。廣告主可設定關鍵字、出價與預算，並搭配影片與圖片輪播素材。同時，TikTok 也推出 AI 工具如自動關鍵字擴展、智慧縮圖與多文字配對功能，提升廣告表現。根據測試，與 In-Feed Ads 搭配使用可提升 20% 轉換率。此功能目前已於美國推出，英國也正進行測試，未來將協助更多品牌掌握 TikTok 上的搜尋商機。（by Brick）

Pause ads prove successful, says IAB

連網電視 （CTV） 廣告的未來正由暫停廣告 （pause ads） 引領新趨勢。IAB 的測試顯示，在多種 CTV 廣告格式中，暫停廣告的成效最為顯著，不僅提供最佳使用者體驗，也最能規模化，並能顯著提升廣告預算規模。這種廣告形式因其能有效提升使用者參與度而備受青睞，數據顯示超過一半的觀眾在觀看後會採取行動。Fubo 已率先推出競價暫停廣告（biddable pause ads），而 NBCUniversal 的數據更顯示其能大幅提升網站造訪量和記憶度。Netflix 甚至與 Google 合作測試可購物的暫停廣告。

CTV 廣告的未來關鍵在於，廣告主能否運用非侵入式，卻能有效吸引注意力的格式。暫停廣告具有促使消費者行動的潛力，但廣告主必須重塑創意策略，開發專為暫停螢幕設計的廣告內容，而非僅是重複利用傳統影音或展示型廣告。在短暫的暫停時間內，廣告應具備即時的視覺衝擊、清晰的價值主張及具連結性的訊息。同時，互動性將是提升廣告效果的重要元素，例如加入 QR Code 或可購物功能，讓觀眾在收視自己喜愛的內容時，能更直接地回應具吸引力的促銷，從而轉化為購買行為。（by Jeremy）

LinkedIn adds CTV and video tools to win B2B ad dollars

LinkedIn 正積極擴展其影音和連網電視 （CTV） 功能，以滿足 B2B 行銷人員對多媒體內容日益增長的需求。「第一曝光廣告」（First Impression Ads） 允許廣告主預留使用者每日首次看到的影音廣告版位，此廣告版位現已開放到全球了；同時也提供「預留廣告」（Reserved Ads） 讓廣告得以在動態消息頂部顯示，確保高曝光率；此外，CTV 廣告現已在美國和加拿大開放，據稱其鎖定精準度是一般電視的四倍。透過與 Adobe Express、Innovid 等工具整合，LinkedIn 簡化了影音廣告的創意製作與跨螢幕投放流程。研究顯示，高達 91% 的 B2B 行銷人員最關心如何吸引注意力，且多數人認為今年若不投資影音將處於劣勢，顯示影音在 B2B 行銷中的關鍵地位。

LinkedIn 積極推廣影音能力，儘管影音在 B2B 廣告總預算中佔比仍小，但超過半數的 B2B 行銷人員計劃今年投資影音，尤其短影音因有助於建立信任並有效觸及消費決策者而日益受青睞。影音不僅能提升品牌記憶度，CTV 更成為重要的媒體管道，提供高觸及率。LinkedIn 正將自身定位為 B2B 影音創新的領先平台，不僅增加廣告版位，更建立一個現代化 B2B 行銷的創意引擎。預計隨著行銷人員持續投入，影音在 B2B 預算中的佔比將持續攀升，預計美國 B2B 預算在 2026 年將達到 480.2 億美元。（by Jeremy）

IAB Tech Lab unveils plans to bolster publisher monetization in the AI era

IAB Tech Lab 在年度高峰會上宣布兩項新計畫，回應生成式 AI 對內容營利的挑戰與數位廣告基礎設施的現代化需求。第一項「LLM 內容擷取 API 計畫」致力於讓大型語言模型（LLM）只能在授權情況下存取內容，並可追蹤使用紀錄、驗證內容來源與授權條款，協助內容發佈商保護智慧財產、審計流量與建立新營利模式。IAB 將於下月舉辦研討會，廣邀出版商與 AI 開發者參與意見回饋。

第二項「容器化專案」則針對 OpenRTB 程序化廣告標準進行現代化改造，透過標準化容器技術降低延遲、提升彈性，特別適用於直播等高流量場景。容器化能將廣告處理從使用者端轉移至伺服器或邊緣雲端，增強數據自主性與精準度。IAB Tech Lab 執行長 Anthony Katsur 強調，發布商應積極與 LLM 平台簽訂內容授權協議，防止內容被未經授權抓取，並呼籲產業擁抱新技術、提升數位韌性，以因應 AI 驅動的產業變局。（by Johnny）

2025 台灣 CTV 調查報告出爐，CTV 用戶共同觀看比例近 70%

LiTV 立視線上影視連續第三年發布《2025 台灣 CTV 連網電視調查報告》，揭示台灣連網電視（CTV）及 OTT 市場的最新趨勢與消費行為。該報告自 2023 年起，已多次獲 NCC 與 Google 等機構引用，成為業界重要參考依據。今年調查顯示，CTV 已成為家庭娛樂的核心載具，強調大螢幕凝聚家人與朋友共賞內容的特性。數據指出， 69.9% 的用戶會與他人共同觀看 CTV，三人同時收視的比例更高達 32.4%。這種集體收視行為，凸顯CTV在家庭娛樂中的獨特地位。年齡層方面，25-44歲族群為使用 CTV 觀看 OTT 內容的主力，佔比達 70.6%。在國內 OTT 平台中，Hami 與 LiTV 分別位居收視排名前兩名，顯示本土平台在市場競爭中具備強勁實力。此外，近七成OTT 用戶願意「以觀看廣告換取免費內容」，這一比例較去年成長 18%，反映消費者對廣告支持模式的接受度持續提升。

報告也指出，隨著 CTV 與 OTT 的深度融合，AVOD 與 FAST 等廣告型服務快速成長，「內容×廣告」模式加速成熟，重新定義收視與商業模式。CTV 與跨平台收視行為正重塑台灣家庭娛樂與數位廣告市場，為品牌與媒體帶來新挑戰與新機會。（by Johnny）

The Trade Desk Launches Deal Desk, Its Bid To Make Deal IDs Not Terrible

隨著程序化廣告的普及，愈來愈多廣告預算集中於交易 ID（Deal ID）。然而，交易 ID 的實際運作成效卻不理想。根據 The Trade Desk（TTD）庫存管理資深副總裁 Will Doherty 向媒體表示，約九成透過 PMP 及結構化交易 ID 執行的廣告活動，無法有效擴展，甚至每日花費不到 10 美元，顯示利用率極低。造成交易 ID 預算無法有效執行的原因包括 CPM 底價過高、買方過度設限受眾條件，或後設資料（metadata）分類錯誤，尤其在 CTV 定向時類別不符更為常見。這些看似基本的技術問題，卻讓本應自動化的系統不得不仰賴大量人工排查，拖慢廣告投放效率。

為解決這一困境，TTD 於上週三在紐約 IAB 技術實驗室高峰會上推出新產品「Deal Desk」。這項基於 AI 的 Kokai 廣告平台新功能，提供一組 API，讓賣方公司可在自家系統內直接設定交易 ID，無需再經由 TTD 的 DSP 帳戶操作，提升流程自主性與彈性。回顧五、六年前，交易 ID 尚屬新興事物，僅占少數預算，相關問題尚可忽略。但隨著交易 ID 已成為主流，這些技術障礙已不容忽視。結論來看，交易 ID 的技術瓶頸已成為影響預算效率的關鍵。TTD 推出的 Deal Desk，正是希望透過技術創新，簡化流程、提升整合性，為廣告主與發佈商帶來更高效、透明的交易體驗。（by Johnny）

【長文閱讀】

Meta aims to fully automate advertising with AI by 2026, WSJ reports

當 AI 不再只是輔助工具，而是變身為「行銷總監」，廣告產業將面臨什麼樣的顛覆？Meta 計劃在 2025 年底前，讓品牌能完全透過其 AI 工具製作素材並投放廣告，涵蓋圖片、影片與文字，並自動建議目標受眾與預算。

目前，Meta 目前在全球擁有 34.3 億活躍使用者，其 AI 工具可自動產出個人化廣告版本、背景與影片調整，提升廣告效益。未來廣告主將可依地理位置等條件，即時展示不同版本的同一支廣告。市場反應方面，消息出爐後 Meta 股價上漲近1%，但 Publicis（陽獅）、WPP、Omnicom（宏盟） 等大型廣告集團股價普遍下跌，反映市場對 AI 重塑廣告產業的期待與壓力。

值得本刊讀者注意的是，Meta 在整體佈局 AI 廣告的方向，與其對手 Google 不盡相同。相同部分是雙方皆重視效率與效益的自動化與最佳化，過程中 Meta 更希望廣告主提供餵養更多第一方數據，更朝向不人力介入的 AI 廣告，而 Google 卻相對更願意主動分享給廣告主 AI 分析與受眾洞察的細節，讓品牌能依據回饋，以人力優化、放大產品與行銷策略。這場關於「自動化vs 掌控權」的廣告 AI 戰爭，才正要揭開序幕。

Google Ads 從「設後不理」走向「AI 夥伴共創」

2025 年的 Google Marketing Live 活動中，Google 公布一系列以 AI 為核心的新功能，重塑搜尋與廣告投放方式。其中 AI Max for Search 更是跳脫傳統關鍵字思維，透過使用者行為與上下文分析，自動探索高意圖查詢，協助品牌搶佔尚未觸及的需求階段。同時，搭配 Smart Bidding Exploration 的升級版出價策略，更可觸及仍在研究或考慮階段的潛在顧客，有助於延伸轉換漏斗上游的影響力。

除此之外，在創意素材方面，Google 將廣告整合進 AI 搜尋摘要（AI Overviews），廣告能直接出現在 AI 回答中。 Veo（影片生成）與 Imagen（圖片生成）兩大 AI 工具，同時 Agentic AI 工具化身為「數位行銷助理」，可自動優化預算、建議創意調整，並提供每週效能摘要，大幅減少操作時間，再加上 Performance Max 也終於導入透明化更新，揭露流量渠道廣告成效、素材廣告成效與排除關鍵字，大幅提升可控性與策略性。

整體而言，這些功能標誌著 Google Ads 從「設後不理」走向「AI 夥伴共創」，行銷人員將更專注策略與洞察，廣告主更可以利用更透明 AI 廣告成效報表，可控及放大廣告帳戶裡的一般和 AI 廣告活動成效。舉例來說，透過 PMax AI 廣告中的關鍵字廣告，運用相關報表得知哪些「具體的關鍵字」成效佳，進而透過一般關鍵字廣告設定，來放大預算提高整體效益。

與 AI 共養資料模型才是 Meta AI 廣告的王道

除了前文我們提到 Meta 計劃在 2026 前，讓品牌能完全透過 AI 工具製作素材並投放廣告。Meta 在 2025 年6月釋出一系列 AI 廣告新功能升級，核心精神從「自動化投放」再進化至「以數據驅動效益最大化」。這波更新讓品牌可透過利潤率、自訂事件等更細緻的指標來定義 ROAS，並追蹤如試駕預約、訂閱等非即時轉換行為。

新開放的「增量歸因（Incremental Attribution）」功能更支援一鍵啟用，讓品牌在不建置複雜測試架構的情況下，即可衡量新客增長與廣告真正帶來的效益。

這些功能並非憑空而來，而是進一步強化 Meta 現有的三項 AI 工具：Value Rules（定義高價值客群）、Value Optimization（以利潤為目標的優化模型）與增量歸因。更值得注意的是，Meta 也開始開放第三方數據串接，如 Adobe、Northbeam 等分析平台，讓品牌能將內部行為資料回傳至 Meta，進一步強化 AI 模型的投放準確性。

不同於 Google Ads 開放提供廣告主更多平台洞察，Meta 選擇向廣告主「索取」更多商業資料作為交換條件。Meta 沒有承諾更高透明度，而是以更高的成效與更簡化的資料操作作為誘因。這代表品牌若想善用 Meta 廣告，勢必要進入「與 AI 共養資料模型」的新時代，數據質量將成為投放效益的決勝關鍵。

監督 AI 廣告的必要性

AI 廣告發展至今，廣告主仍是不免懷疑廣告成效是否有誇大的可能。畢竟，當Google Performance Max（PMax）及 Meta 的 Advantage+ Shopping Campaigns（ASC）問世，業界最大質疑正是 AI 即與黑盒子劃上等號。

James & James 是一家總部位於美國阿肯色州的家具品牌，2025 年初啟動一連串改革，並導入 MMM（Marketing Mix Modeling） 來驗證各平台的 ROAS 是否真能帶來實質營收。雖然 Google 和 Meta 的廣告平台回報看似亮眼，James & James 卻發現這些數字多半是 AI 系統「自我歸功」，背後轉換來源模糊，對實際業績貢獻有限。

延伸閱讀：TPG 週刊 Issue 23 - 歸因模型百百種

針對這種業績落差的狀況，James & James 首先砍掉 Meta 的 ASC（Advantage+ Shopping Campaigns），這項 AI 廣告產品雖可穩定導入流量，但無法精準鎖定高端消費者。同樣，Google 的 Performance Max（PMax）則因過度優化「加入購物車」這類表面數據，而誤導系統集中預算在毫無購買意圖的族群上。這些經驗讓James & James 將焦點轉向人工可控的投放方式，並改用更具指標意圖的關鍵字與受眾條件。

的確，從 James & James 的案例中，我們清楚理解若廣告主過度依賴 AI 平台報表、而無自主驗證機制，就容易掉入「表面 ROAS 好、實際營收差」的陷阱。

結論

AI 廣告發展時至今日，功能演進升級正朝兩大路線。Google 靠攏數據揭露與協作優化，讓品牌透過可視化報表與 AI 工具共同調整策略。Meta 則走向全自動化模式，以高效產出與最小人力操作數據為誘因，換取廣告主更深層的第一方數據。兩者都展現了 AI 如何重塑媒體操作，但也提醒整體產業，當 AI 成為主導了一切，品牌是否還能保有對成效與品牌調性的主控權？

James & James 的經驗正是一記警鐘。即使 AI 平台報表數字漂亮，若廣告主缺乏自主驗證與策略審視，就可能落入「花得多、收得少」的陷阱。AI 廣告不是設好就不管，而是一場持續的資料合作與策略微調。未來品牌真正的競爭力，不在於能不能使用 AI，而在於是否有能力和 AI 共建有效模型，並定期監督與修正系統。這才是 AI 廣告時代真正的生存之道。（by Brick）

【技術議題】

• Google 更新了 Event 和 Recipe 的結構化資料說明

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核稿編輯：Ariel，部分內容亦有透過 AI 協助撰寫