§ 程序化廣告交易不再圍繞單一曝光，透過 AdCP 的幫助 Agentic AI 可以彷彿直售業務的交易一般，一單一單的下單給媒體，而非一個一個曝光。§ Cloudflare 將 AI 新創 Human Native 納入旗下 。§ IAB 預測 2026 年美國整體廣告支出將年增 9.5%，成長動能也包含agentic AI 在媒體規劃與投放流程中的快速滲透。§ Apple 想將數位廣告發展為年度營收達 85.3 億美元規模的成效媒體管道。§ LinkedIn 2025 年第四季營收年成長 11%，突破 50 億美元大關。§ ChatGPT 開出高達 60 美元 CPM 的價格。
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【新聞短評】
Cloudflare’s Human Native acquisition signals a new content economy for publishers
Cloudflare 將 AI 新創 Human Native 納入旗下，被不少發布商視為一個重要轉折點：授權、結構化內容可能正式成為 AI 經濟可持續運作的基礎。Human Native 的核心價值，在於把發布商內容轉換成「AI-ready」的高品質資料，並透過授權與分潤機制，讓創作者在模型訓練與使用階段持續獲得報酬。這正好補上 Cloudflare 近一年一連串動作（預設封鎖爬蟲、pay-per-crawl、AI Index）的最後一塊拼圖：不只防堵免費抓取，而是讓 AI 公司「有理由選擇付費」。
Human Native 曾協助一家英國 AI 新創，改用來自影視製作公司的結構化影音資料取代網路亂抓的素材，結果模型品質明顯提升；而製作公司則拿到前期授權金，加上依 AI 公司營收表現分潤的「類版稅」收入，甚至能在大型專案空檔維持團隊運作。這類模式對中小型 LLM 團隊特別有吸引力：比起無止境爬蟲、承擔法規與品質風險，付費換取更乾淨、更有標註的資料反而更有效率。當然，Cloudflare 是否會成為新守門員、內容是否仍會外流，仍有待觀察；但至少這一步，讓「AI 付費用內容」從口號，開始變成一條可實作的商業路徑。（by Richard）
WTF is liquid content?
生成式 AI 正在讓內容與格式之間的界線快速消失。對許多媒體而言，文字文章不再是「完成品」，而是原始報導的起點：同一組資訊，可以即時被轉換成重點摘要、語音新聞、短影音，甚至依讀者情境動態調整呈現方式。這種被稱為 Liquid Content（液態內容） 的概念，核心不在多做幾種格式，而在把內容視為可被重組、流動的結構化知識，而非一篇靜態文章。
實務上，例子已經出現：在 ChatGPT 或其他 AI 助理中，同一則新聞會被轉化成不同使用者版本的回答；《華盛頓郵報》曾用 AI 打造可自選主題、長度與主持人的新聞 Podcast；有媒體嘗試讓網站依讀者時間與行為，早上給條列重點、通勤時給音訊、下午改成影片或互動問答。這些都顯示，未來競爭不只在「寫什麼」，而在於誰能把內容做成可被 AI、介面與使用情境反覆調用的知識基礎。文章可能不會消失，但它正逐漸退居為內容生產流程中的其中一個形態。（by Richard）
IAB 2026 Outlook Study Forecasts 9.5% Growth in U.S. Ad Spend, Fueled by Digital Growth, Major Cyclical Events and Accelerating Adoption of Agentic AI
Interactive Advertising Bureau（IAB）發布最新《2026 Outlook Study》，預測 2026 年美國整體廣告支出將年增 9.5%，成長動能主要來自數位媒體的持續擴張、大型循環性事件（如冬奧、世足與美國期中選舉），以及 agentic AI 在媒體規劃與投放流程中的快速滲透。研究顯示，廣告主已明顯從 AI「試驗期」進入「規模化執行」，AI 不再只是工具，而是開始參與決策、優化與跨平台協同。
值得注意的是，社群媒體、CTV 與 Commerce Media 仍是成長最快的數位渠道，而線性電視雖持續下滑，卻因大型賽事短期獲得支撐。更關鍵的是，廣告主的知道已從「獲客優先」轉向「績效與留存」，超過三分之二的買方正將 agentic AI 納入實際投放與優化流程，同時也更重視跨平台衡量與 AI 可解釋性。整體來看，IAB 的這份報告再次確認：AI 正從輔助角色，轉變為重塑廣告市場結構與成長邏輯的核心引擎。（by Richard）
Google’s forced AI opt out: what changes — and what doesn’t — for publishers
英國競爭暨市場管理局（CMA）公布針對 Google 搜尋服務的首批新規範草案，期盼賦予發布商更大主導權，控制其內容如何被 Google 生成式 AI 功能（如 AI Overviews）使用。這是 CMA 自 2025 年將 Google 搜尋列為「具策略市場地位」（SMS）後，首次啟動的行為規範諮詢。草案重點在於，發布商可選擇退出其內容被用於 AI 摘要與生成模型，同時仍保有一般搜尋曝光，Google 亦不得因此降低排序，並須清楚標示來源、公開 AI 使用與訓練相關數據，包括曝光量與點擊率。CMA 亦要求 Google 不得透過第三方爬蟲繞過退出機制，以確保透明與公平；Google 則回應將配合要求，並探索更新既有控制權限。
多家新聞發布商對此表達謹慎樂觀，稱之為「遲到但重要的改革」，但新聞媒體協會（NMA）仍批評，CMA 採取的僅是行為性補救，未要求 Google 將搜尋與 AI 爬蟲進行結構性分離，恐難撼動其數據優勢。發布商同時指出，AI 摘要已造成流量與廣告收入下滑，即使具備退出權，也未能解決「AI 吃掉點擊」的核心問題。專業出版協會（PPA）與歐洲新聞媒體組織要求建立可監管、可稽核的透明制度；CMA 則表示將於 2 月 25 日前收集意見並最終拍板，違規者最高可被罰全球營收 10%，此案也被視為生成式 AI 與搜尋市場治理的重要試金石。（by Johnny）
Sociable: TikTok users balk under new US owners, boosting alternatives
美國版 TikTok 正式出售後，引爆使用者強烈反彈。外界憂慮新平台可能調整內容政策，以迎合共和黨與保守派立場，進而影響言論自由與審查機制。多位使用者指出，搜尋 ICE （美國移民及海關執法局）與 Minneapolis 等關鍵字時，相關內容不是無法顯示，就是與近期移民執法槍擊事件相關的影片觸及率異常偏低，質疑平台刻意壓制敏感政治議題。TikTok 則回應，相關異常源自美國資料中心電力中斷，屬技術轉型過程中的意外，而非政策干預。然而，技術不穩與所有權轉移的不安迅速侵蝕使用者信心，也意外帶動替代平台的下載熱潮。
社群應用 UpScrolled 週末湧入大量新使用者導致伺服器當機，開源短影音平台 Skylight 新使用者註冊數暴增 150%，澳洲視覺訊息 App Yope 也開始在美國受到關注。這場風波凸顯 TikTok 從「中國宣傳工具」轉向「美國宣傳管道」的隱憂：當控制權易手，平台是否只是從一個政府的政治議程，換成另一個？雖然目前尚無證據顯示美國政府已直接介入內容分發，部分問題也可能源自系統遷移陣痛，但對高度依賴 TikTok 作為新聞與社會議題入口的年輕世代而言，信任一旦動搖，「先跳船避險」便成為本能反應。這波使用者出走是短暫情緒，還是結構性轉移，仍待觀察，但 TikTok 無疑正面臨成立以來最嚴峻的信任考驗。（by Johnny）
Apple widens App Store search ads to capture high-intent demand
儘管 Apple 的下載量份額在 Sensor Tower 數據中仍遜於 Google Play（遊戲類僅佔 14.5%），但其使用者的高消費力早已築起一道難以跨越的護城河。2025 年第二季，Apple 強勢席捲全球 73% 的非遊戲營收，充分實證其變現能力。為了進一步釋放廣告流量的價值，Apple 宣布自 3 月起增加搜尋結果廣告版位，打破過去只有置頂版位的限制。這項舉動的核心邏輯在於精準攔截具備高度意圖的流量，畢竟有 65% 的下載發生於搜尋後，且置頂版位轉換率高達 60%。
從 Search Ads 更名為 Apple Ads，顯示 Apple 想將數位廣告發展為年度營收達 85.3 億美元規模的成效媒體管道（Performance Channel）。新增版位雖緩解了廣告流量稀缺問題，卻也意謂著競價環境將更趨激烈，且版位媒合將更依賴相關性而非單純的出價。行銷人員不應再將其視為測試性的廣告媒體，而應將其定位為核心獲客方式之一。隨著 Apple 積極蠶食行動廣告預算，未來素材品質與 App Store 產品頁面的一致性將成為決定 ROI 的關鍵推手。（by Jeremy）
LinkedIn video ads drive 30% growth as short-form takes over
過去 LinkedIn 常被視為相對保守的專業社群媒體，但根據微軟執行長 Satya Nadella 的最新數據顯示該平台已大幅轉型。2025 年第四季營收年成長 11%，突破 50 億美元大關，這股動能不容忽視。其核心強項在於成功將 TikTok 與 Instagram 驗證過的短影音邏輯植入 B2B 戰場，帶動付費影音廣告營收暴增 30%。在 12 億會員數的支撐下，LinkedIn 證實了影音格式具備極強的攔截力，其分享率是傳統格式的 20 倍，互動率更是直接翻漲３倍。
這一波成長背後，實質上是行銷預算向成效好的媒體管道集中的結果。根據 eMarketer 與 DoubleVerify 的實證，77% 的行銷人員認可短影音表現優於基準值，且 93% 的業者直言影音廣告直接優化了 ROI。LinkedIn 已從純職場社交轉型為高度數位化的成效型平台（Performance Platform）。隨著短影音主宰全球消費習慣，未來 B2B 的核心將放在廣告「前 3 秒」的精準攔截力與影音內容的數據化歸因。品牌若能掌握影音的訊息傳遞策略，將能在日益擁擠的專業生態系中，搶佔具備高度變現潛力的流量來源。（by Jeremy）
Performance TV tops 2026 spend plans, but transparency remains a barrier for 56%
社群媒體長期掌握數位預算，但根據 tvScientific 最新報告，成效型電視（Performance TV） 正在改寫遊戲規則。數據顯示，成效型電視已反超社群媒體，成為 2026 年媒體預算的首選媒體管道之一（24%）。關鍵在於其高參與度受眾（49%）與跨平台規模化能力（45%），成功協助 67% 的企業在 2025 年達成營收成長。伴隨而來的現實是，電視不再只是品牌認知工具，而已進化為具備高度轉化潛力的推動者，吸引 90% 的行銷人員預期在 2026 年將持續加碼投資。
雖然成長態勢篤定，但數據碎片化的問題仍是不容忽視的威脅，56% 的從業人員指出，缺少報表透明度是最大的問題點，且高達 37.9% 的業者認為驗證 ROAS 的實質成效依然面臨嚴峻挑戰。eMarketer 調查中提到的廣告流量的透明度疑慮，已成為 CTV 預算規模擴大的關鍵絆腳石。未來將取決於技術整合的深度，唯有導入嚴謹的增量測試（Incrementality testing）與頻道端內容比對定向（Contextual Targeting），品牌才能在黑盒子環境中看清流量本質。2026 年，成效型電視的發展機會可期，但唯有那些能掌握透明化歸因工具的先驅者，才能在這一波電視轉型的浪潮中，實現可持續的商務變現。（by Jeremy）
What Meta’s Andromeda Update Actually Changes – And What It Doesn’t
Meta 推出的 Andromeda（受眾與素材比對機制） 發布更新，大幅提升廣告檢索與投放速度，讓素材學習、消耗與最佳化節奏明顯加快，但也造成不少誤解。許多廣告主以為只要大量上傳創意、完全仰賴自動化，或期待演算法自行補足訊號與預算不足，就能獲得更好成效。然而實務證明，Andromeda 雖然強大，仍高度依賴輸入訊號品質、清楚的策略目標，以及創意本身的結構與品質。
真正表現突出的品牌，並非把判斷權交給系統，而是更有紀律地調整創意策略。首先，創意數量必須與預算規模及行銷漏斗階段相匹配，過量素材反而稀釋學習效果。其次，廣告主需建立結構化的創意測試框架，清楚定義假設、隔離變因並累積可複利的洞察，而非將短期波動誤判為成果。最後，成功關鍵在於平衡多元創意概念與可擴展的變化版本，既提供系統足夠廣度，又能延長有效素材的生命週期。
簡言之，Andromeda 並未改變廣告投放的基本原則，而是提高了對策略清晰度與執行紀律的要求。系統負責加速，品牌則必須用結構、洞察與長期思維，才能真正放大成效。（by Brick）
What’s Next For ChatGPT Ads: The Facts And The Theories
ChatGPT 啟動廣告，表面上看是 OpenAI 商業化的必然一步，但真正的問題不在於「能不能賣廣告」，而在於「對話是否適合作為媒體」。在尚未提供 pixel、歸因機制不成熟的情況下，ChatGPT 卻開出高達 60 美元 CPM 的價格，此價格等同於在 NFL 賽事期間投放廣告單價，甚至還高出 Meta 廣告 CPM 的三倍以上。與傳統搜尋或社群平台不同，ChatGPT 的優勢不在流量規模，而在於情境理解與記憶能力。它不只知道使用者「是誰」，還知道「此刻在煩惱什麼」。這讓廣告從關鍵字競價，轉向對話脈絡中的即時介入，也讓「什麼時候出現」比「出現在哪裡」更關鍵。
然而，這正是風險所在，當對話涉及情緒、隱私或人生困境時，任何商業訊息都可能被視為干擾甚至冒犯。ChatGPT 若無法精準判斷情境敏感度，廣告不但無法建立信任，反而可能傷害使用者體驗。長期來看，ChatGPT 並非單純挑戰 Google 的搜尋廣告，而是在重寫「媒體是什麼」的定義。對廣告主而言，這不只是新增一個投放管道，而是一場關於對話、信任與商業介入邊界的重新學習。（by Brick）
【長文閱讀】
The Open Agentic Web: Powered by Prebid
在程序化廣告的歷史裡，Prebid 並不是一家以產品行銷或商業包裝著稱的組織。它更像是一個「在關鍵時刻出現」的基礎建設角色。
2017 年，當 Header Bidding 尚未成為共識、發布商們被迫在封閉平台與碎裂整合之間疲於奔命時，Prebid 用開放原始碼專案的方式，提供了一個所有人都能採用、也能隨時退出的雇用解決方案。沒有業務團隊，沒有強勢推廣，但市場很快用實際採用率證明：這個選擇確實改變了收入結構與談判位置。
將近十年後，廣告產業再次站在一個相似的轉折點。只是這一次，問題不再是廣告競價，而是當交易開始從人與平台，轉向 AI agent 與 AI agent 之間，媒體們是否仍然擁有一個不被平台鎖定的入口。
而上週 Prebid 正式宣佈推出的 Sales Agent，正是在這樣的背景下出現的。
AdCP 與 Prebid Sales Agent
不久前我們曾經和大家分享過 Ad Context Protocol（AdCP）這個產業中這陣子竄起的 AI 廣告熱門名詞。AdCP 並不是一個產品，而是一種假設未來廣告交易將大量發生在 AI agent 之間的溝通協議，當買賣雙方都不再是人類，而是自主行動的 AI 代理人時，廣告庫存、下單條件、投放限制與成效應該如何被機器理解與交換。
然而關鍵在於，AdCP 本身是個協議、並不負責「怎麼實作」。它刻意把治理與標準的角色，與實際可運作的 sell-side agent 開發分開，後者則交給像 Prebid 這樣已經累積過信任與實戰經驗的組織。
直售業務被人力成本殺死了
跟媒體同業交流時，大家往往都會指出近年來廣告直售業務持續下滑的問題，並且怪罪於程序化廣告、網紅行銷或者是 Meta / Google 的強勢。然而，品牌依然渴望精緻的版位規劃、內容脈絡與穩定關係；真正失效的是交易本身的成本結構。
一個業務團隊能維持的代理商、直客關係數量有限，能談的 IO 單有上限，能承接的新廣告主也有天花板。當每一筆交易都需要人工參與時，市場自然會出現斷層。低於某個金額的交易，賣得越多，反而越不划算。
這正是為什麼大量中段與長尾的廣告需求，最終被推進程序化廣告或是大廠的解決方案。不是因為它們不想要直售，而是因為在現有結構下，這些交易只會越做越賠錢。
Agentic Advertising 改寫的不是效率，而是交易單位
在這個背景下，Agentic Advertising 也就找到了存在的意義，傳統程序化廣告以廣告曝光為單位、以毫秒為時間尺度，不論對人或演算法而言，都是一種超高頻次、低情境的運作方式。畢竟交易得在幾微秒當中撮合完成，不太可能做太精緻的投放優化。
然而 Agentic buying 採取的則是完全不同的視角。交易不再圍繞單一曝光，透過 AdCP 的幫助 Agentic AI 可以彷彿直售業務的交易一般，一單一單的下單給媒體，而非一個一個曝光。這樣一來，AI 就能把媒體的關係視為一個可以長期配置的投資組合，在週、月甚至更長的時間軸上進行策略調整。
這正是從即時交易轉向媒體組合管理的差異。當 AI agent 能夠自行發現新的媒體站、新的曝光、理解條件、協商交易並執行投放，而且買賣雙方都不需要人類即時介入時，被壓到接近零的不是 CPM，而是交易摩擦成本。
於是，過去不成立的事情突然變得合理。幾萬塊、甚至幾千塊預算的合作，都開始具備經濟意義。
期待廣告技術真的能讓發布商賺更多錢
過往多數的廣告科技技術都是標榜著帶來效率與自動化，但傷害的都是媒體的收益。然而，讓我們想像一個未來：廣告技術不再用來壓縮媒體的價值，而是用來降低那些「值得發生的交易」所需付出的成本。
那意味著更多內容得以被資助，更多中小發布商有能力經營直售業務關係，也讓更多創作者不必被迫依附在封閉的平台生態裡。雖然整個 Agentic AI 廣告的發展仍然還屬於早期嘗試階段，但這樣的未來我想是值得我們期待的。（by Richard）
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核稿編輯：Ariel，部分內容亦有透過 AI 協助撰寫