Meta & Google 廣告新趨勢 2026：Creative 點解比 Audience Targeting 更加重要？

作者： AI Concept Studio

當平台愈來愈識自己搵人，品牌下一步應該投放更多資源喺邊？

「廣告唔夠好，係咪個 Audience 唔夠準？」

做 Facebook、Instagram 或 Google 廣告，好容易先由 targeting 入手：興趣揀啱未？受眾應唔應該再拆細？係咪漏咗一組 keyword？

呢啲問題仍然值得問。但當平台將更多配對工作交畀 AI，品牌亦要問另一條問題：如果設定已經唔係唯一分野，我哋究竟提供咗幾多個真正值得測試嘅創意？

Meta 嘅廣告推薦模型會學習 Creative 特徵；Google AI Max 亦會參考廣告內容同網址，尋找相關搜尋。Creative 唔再只係配對完成後展示嘅素材，而係系統理解廣告、判斷相關性嘅其中一組輸入。¹²³

本文講嘅「更加重要」，唔係一個適用於所有帳戶嘅權重排名，而係一個策略判斷：比起將所有精力放喺手動砌受眾，品牌更值得認真投資喺創意角度、訊息同持續測試。

但創意需求增加，唔代表預算同人手會一齊增加。AI Creative 嘅突破位，正正係減少合適工序嘅重複製作，令更多值得試嘅想法，有機會真正落地。

1. 以前先砌 Audience；而家要先諗，交咩訊號畀平台

用一個簡化嘅工作流程去理解：以前規劃 Meta Campaign，可能先拆年齡、興趣、Lookalike 同再行銷受眾，建立不同 Ad Sets，再為每組人配圖同文案。做 Google Search，就由 keyword 分組、match type 同 Ad Group 結構開始。

呢個係工作方式示意，唔代表以前平台冇用 AI，亦唔代表以前 Creative 唔重要。Meta 早喺 2023 年已經講明，AI 長期參與廣告運作，Advantage+ 更將部分 Campaign 設定、Creative 同版位工作自動化。⁴

變化唔係由「冇 AI」變成「有 AI」，而係廣告主同平台之間，邊個負責咩決定。

以前較容易將策略理解成「我先圈定邊班人，再諗講咩」。當更多配對交由平台處理，ACS 認為更有用嘅起點係：商業目標係咩？咩先算有價值嘅轉換？產品可以由邊幾種需求切入？有咩限制必須保留？

呢個改變，唔係少做策略，而係將策略由更多設定，移向更好嘅輸入。

2. Meta：由 Advantage+，到 Andromeda 同 GEM

Meta 呢邊，先分清楚三個不同層次，唔好將佢哋當成三個一樣嘅「AI 功能」。

Advantage+ 係廣告主接觸到嘅自動化工具系列。 Meta 喺 Andromeda 官方工程文章中，將受眾建立、預算分配、版位同 Creative 生成，列為相關自動化工作。⁵

Andromeda 主要處理廣告檢索。 佢喺廣告推薦流程前段，從大量候選廣告中揀出較相關嘅一批，再交由後續排名模型判斷。Meta 亦指出，Advantage+ 同生成式 AI 帶動候選 Creative 增長，係系統需要應付嘅挑戰之一。⁵

GEM 則係支援廣告推薦嘅基礎模型。 Meta 於 2025 年 11 月公開技術細節，列明模型會學習廣告內容、用戶互動，以及包括廣告格式、位置同「creative representation」在內嘅特徵。2026 年 8 月嘅工程更新，再次提到廣告 Creative 特徵同用戶活動資料。¹²

「Creative representation」可以簡單理解為：系統用嚟表示同學習廣告內容特徵嘅資料。 廣告唔只係一張等住被展示嘅圖片，佢本身亦係推薦模型理解嘅對象。

不過，呢個唔等於平台只睇一張圖，就知道應該賣畀邊個。用戶行為、廣告目標、量度訊號同其他資料，都會參與判斷。GEM 亦唔係用嚟幫品牌直接生成廣告圖嘅設計工具。¹²

對品牌而言，值得帶走嘅唔係三個產品名，而係一個問題：當平台可以做更多配對，我哋有冇提供足夠清楚、真正不同嘅內容，畀佢選擇？

3. Google 都喺變，但 Search 同 Performance Max 要分開講

將 Meta 同 Google 一概寫成「平台睇圖，再自己搵 Audience」，會漏咗 Google 不同廣告產品嘅運作差異。

Performance Max：Audience Signals 係建議，唔係受眾圍欄

Performance Max 涵蓋 Search、YouTube、Display 等不同渠道。Google 將 Audience Signals 定義為引導 AI 嘅目標對象建議；加入訊號屬選擇性，而且系統可以向訊號範圍以外、被判斷為有機會轉換嘅人展示廣告。⁶⁷

所以，喺 PMax 提供一組 Audience Signal，唔等於只可以向嗰組人投放。

但 Google 同一份文件亦列出網站訪客、客戶名單等第一方資料作為輸入。唔需要將所有受眾預先圈死，唔代表唔需要了解客戶。⁶

AI Max for Search：廣告內容開始參與搜尋配對

Google 於 2025 年公布 AI Max for Search，說明系統會從現有 keywords、creative assets 同 URLs 學習，配合 broad match 同 keywordless matching，發掘更多相關搜尋。部分功能亦會調整文字素材及選擇相關到達頁。³⁸

呢度嘅 Creative，唔應該只理解成圖片同影片；Search 廣告文案、產品訊息同網站內容，同樣係重點。

Search 仍然圍繞用戶表達嘅搜尋需要。AI Max 擴展配對方式，唔代表搜尋意圖、關鍵字或者 Landing Page 可以忽略。Google 亦保留品牌、地區同網址相關控制。³⁸

用一張表整理，會比「Meta vs Google」二分法更準確：

投放環境	呢次轉變主要涉及咩？	品牌仍然要提供咩？
Meta Feed／Reels 等推薦環境	更多由系統做廣告發現、檢索同個人化配對	創意、目標、可用數據同投放限制
Google Search／AI Max	擴展搜尋配對，結合廣告及網站內容提升相關性	搜尋需要、文案、關鍵字、網站內容同控制設定
Google Performance Max	跨渠道配對，Audience Signals 用作引導而非硬性範圍	多種素材、客戶資料、轉換目標同合適到達頁

對品牌而言，三種投放環境需要唔同嘅準備：Meta 要有清楚嘅創意角度；Search 要將搜尋需要、文案同網站內容接起嚟；PMax 則要兼顧跨渠道素材同轉換訊號。實際設定應該配合產品、目標同帳戶情況。⁵²⁶³⁷

如果你正使用 Google Search，轉用 AI Max 嘅時間會視乎現有設定。 Google 於 2026 年 4 月宣布 AI Max 走出 beta；按 6 月更新嘅安排，ACA 同 Campaign-level broad match 設定由 2026 年 9 月開始自動升級，Dynamic Search Ads 則延至 2027 年 2 月開始。品牌可以先核對帳戶使用緊邊種功能，再安排相應調整。⁸

4. 同一件產品，可以用 Creative 提出不同受眾假設

假設你賣一張人體工學椅。

以前可能先砌三組 Audience，再將同一張產品相換三段 Caption。另一種做法，係先提出三個不同嘅購買動機，再將佢哋變成真正有分別嘅廣告。

創意角度	畫面同訊息方向	今次想測試嘅問題
長時間工作	從每日坐喺工作位嘅情境切入，示範已核實嘅座椅調整功能	清楚展示使用方式，會唔會比單純產品相更能引起查詢？
在家工作	將座椅放入真實家居工作角落，講工作同生活空間點樣共存	家居情境會唔會令觀眾更容易想像自己使用？
家居設計	聚焦外形、物料同空間配搭，減少規格堆砌	外觀同風格，會唔會係另一種值得測試嘅購買動機？

以上係 ACS 用嚟解釋方法嘅假設示例，唔係客戶成效，亦唔包含醫療功效承諾。

三個角度唔會自動變成三組互不重疊嘅受眾。同一個人，可以同時關心工作體驗、家居空間同設計。

更重要嘅係，品牌唔再只用人口或興趣標籤描述客戶，而係將「點解佢會想買」變成可以測試嘅內容。平台再結合其他訊號做配對；最後邊個角度有效，仍然要由結果驗證。¹³

Creative 唔係 Audience 嘅另一個名稱，而係品牌用嚟表達不同需求、用途同購買理由嘅方式。

5. 真正需要增加嘅，唔只係檔案數量

Google 喺 2026 年 1 月嘅官方廣告策略文章中，直接寫道：

“Creative is now the primary lever for success.”⁹

Google 亦曾解釋，Creative asset variety 可以支援更多相關版位，同時提供更多選擇，回應不同客戶需要。呢個係平台對創意投入嘅明確方向，但唔係「多一張圖，就一定多一筆生意」嘅因果證明。¹⁰

ACS 建議將素材變化分成兩層。

第一層係格式適配。 同一個概念延伸成 1:1、4:5、9:16，按版位調整構圖、字幕同安全範圍。呢啲工作有用，但主要解決「去到嗰個位置用唔用得」。

第二層係創意假設。 改變購買動機、開場、證明方式或者敘事角度，回答「點樣講，先會令觀眾更想了解或者採取行動」。

同一張圖改十個尺寸，唔等於測試咗十個想法。同樣，改一句 Caption 亦唔一定只係小改動；如果佢改變咗核心訴求，就可能係值得測試嘅新方向。

例如「3 個角度 × 2 個開場 × 2 種格式」可以形成 12 個製作選項。呢個係規劃示例，唔係平台要求，亦唔代表要一次過投放晒。 預算、數據量同審批能力，都應該影響你今輪做幾多。

重點唔係生成得最多，而係每個版本都講得出：今次同上一個有咩不同？想學到咩？

6. Creative 更重要，品牌就要重新分配資源

當品牌希望測試更多角度，工作量唔只增加喺設計嗰一步。

一個新方向，可能涉及重新寫 Hook、安排產品示範、做分鏡、試場景、剪片、調整尺寸，再經產品同品牌審批。如果每個版本都由零開始，即使有好想法，亦可能因為人手同時間限制而做唔到。

Google 早喺 2023 年推出 PMax 生成式素材功能時，已經提到廣告主反映：建立及擴展素材，可以係跨渠道 Campaign 最困難嘅部分之一。⁷

由此推論，創意需求增加，會令製作能力變成品牌需要管理嘅另一個限制。 呢個唔代表所有傳統製作都過時，而係一次性大製作，同持續測試多個版本，未必適合同一套成本安排。

所以，品牌需要考慮嘅唔只係「今次製作費幾多」，仲有：呢套流程可唔可以支持下一輪？可唔可以重用已確認嘅產品素材？修改一個開場，係咪要成條片重做？

對資源有限嘅團隊，更重要嘅未必係增加總預算，而係減少重複工夫，將資源重新放返落新角度同學習。

7. AI 嘅突破，係降低每次創意測試嘅製作門檻

呢個先係 AI Creative 值得投入嘅商業理由。

唔係因為 AI 可以生成一張圖，所以品牌就應該用 AI；而係當品牌需要持續探索不同角度，AI 可以協助減少部分製作、延伸同修改工序，令更多想法有機會被測試。

平台自己嘅產品方向，已經反映呢個需要。

Meta 喺 2023 年介紹 AI Sandbox 時，已經測試文字變化、背景生成同圖片延伸。Google 於 2025 年介紹 Asset Studio，則列出情境圖片、風格參考、批次圖片處理同影片素材等工作。¹¹⁴

到 2026 年 5 月，Google 公布 Asset Studio 可按 marketing brief、brand guidelines、網站同目標，生成不同主題及素材類型，並以自然語言修改；公告亦介紹素材 A/B 測試。當時列明新功能於夏季以英文在全球推出，唔應由此推論每項功能都已支援香港繁中，或者每個帳戶都已開通。¹²

對 ACS 而言，呢啲功能最值得關注嘅，唔係「一鍵出幾多張」，而係有冇改變一個可用版本嘅製作成本。

可以用一個內部評估方式理解：

每個可用測試版本嘅製作成本 ≈ 策劃、工具、製作、修改同審批嘅總成本 ÷ 通過品質檢查、可以投放嘅版本數量。

呢個係 ACS 建議嘅成本評估方式，唔係平台官方指標。

AI 可能縮短部分執行時間，但生成結果仍然需要篩選、修正同核對。工具費平咗，唔代表整個項目一定平；生成一百張、最後只用得兩張，亦唔代表效率好。

本文引用嘅官方資料，未提供一個可以套用到所有品牌嘅製作成本節省百分比。 更合理嘅判斷係：當 AI 真正減少重複執行，而額外修改同審批成本受控，品牌就有條件用相近資源，探索更多創意。

同時要分清楚：製作成本下降，唔等於媒體費、獲客成本或者 ROAS 一定改善。 成效仍然要睇實際投放結果。

8. 人定方向，AI 分擔製作，而唔係大量生成之後先諗用途

AI 可以協助執行，甚至協助探索概念，但團隊仍然要為最後嘅訊息同成品負責。

Google 嘅生成式素材流程保留廣告主審閱及選擇素材嘅步驟；Asset Studio 亦強調風格參考、預覽同團隊審批。生成完成，唔等於可以直接投放。⁷¹¹

ACS 建議至少保留三個判斷。

先判斷值唔值得做。 想解決咩溝通問題？今次角度有咩依據？係真實產品優勢，定只係一個好睇嘅畫面？

再判斷可唔可以用。 產品外形、包裝、文字同使用方式啱唔啱？訊息有冇支持資料？素材使用權清唔清楚？生成角色唔應該被包裝成真實用家見證。

最後判斷下一輪學到咩。 一個版本多人撳，唔代表帶嚟更多有價值嘅查詢；轉換增加，亦要核對質素同商業目標。Google 已提供 PMax 素材層面嘅轉換報告，但報告數字應該用嚟形成同檢查假設，唔好將每個差異直接當成創意本身造成嘅效果。¹⁰

我哋對人同 AI 嘅分工，係：

AI 幫手減少重複製作；人負責判斷，邊啲創意值得做、值得試，同值得繼續。

9. 香港品牌可以點樣開始？

唔需要第一步就拆晒現有 Campaign，或者訂立一個「每月一定要生成一百張圖」嘅目標。

ACS 建議先揀一個產品、一個主要商業目標，同一組可以用嚟判斷結果嘅資料。先確認目標、追蹤同必要限制，再決定想測試咩創意。

例如，你想增加有價值嘅查詢，但只記錄咗有幾多人撳入表格，就未足以回答今次創意有冇帶嚟更好嘅生意。應該先講清楚點樣辨認同核對合適查詢，再比較不同版本。

接住，提出少量真正不同嘅角度。每個角度寫清楚「對邊種需要講、講咩、用咩資料支持、希望觀眾做咩」，先做代表版本，再決定值得延伸成邊啲格式。

最後，將製作同投放接返埋。Google 官方建議由素材報告觀察轉換量及價值，再改善素材組合。ACS 會進一步建議同時記錄每個版本嘅製作時間、修改量同查詢質素，睇清楚係訊息需要改，定係製作流程需要改。¹⁰

重點係建立「提出假設 → 製作 → 測試 → 學習 → 下一輪」嘅循環，而唔係建立一個愈嚟愈大嘅素材資料夾。

常見問題

Creative 更重要，係咪代表唔使再做 Audience Targeting？

唔係。Meta 嘅廣告推薦模型會結合 Creative 特徵、用戶活動同互動資料做判斷，唔係只靠一張圖搵客。對品牌而言，了解客戶需要仍然係規劃訊息同創意嘅基礎。¹²

Google PMax 嘅 Audience Signals 係引導訊號，唔係硬性投放範圍，但客戶資料仍然有用；AI Max 亦保留不同控制。無論用 Meta 定 Google，應該調整嘅係工作重心，唔係將資料、必要限制同受眾理解全部刪走。⁶⁸

Google Search 係咪已經唔需要 keywords？

唔係。AI Max 會由現有 keywords、廣告內容同 URLs 學習，再擴展配對。佢改變嘅係點樣捕捉相關搜尋，唔係令搜尋需要同相關性消失。³

AI 廣告素材係咪一定平啲、效果好啲？

唔一定。要連同生成、修改、核對同審批成本一齊計。製作更有效率，亦唔等於轉換一定更好。本文講嘅機會，係減少合適工序嘅重複成本，唔係保證結果。

Creative 已經係 Media Strategy 嘅一部分

以前，我哋容易將 Creative 放喺 Media Plan 後面：先決定投放畀邊個，再安排製作。

但當廣告內容本身已經參與配對，創意就唔應該只係最後一步。產品由咩角度切入、用咩證明、開場講咩，同觀眾點樣理解，都值得喺策略階段一齊諗。

ACS 嘅判斷係：當平台接手更多配對工作，品牌更值得將資源投放喺真正不同嘅創意，同持續學習嘅能力。

而 AI Creative 最大嘅突破，唔係取代創意，係減少重複製作，令有限預算可以支持更多值得測試嘅想法。

呢個亦係 ACS Digital Creative 嘅出發點：人定訊息、角度同視覺方向，AI 協助合適嘅探索、素材延伸同版本製作，再由人核對產品同品牌要求。由 Meta 圖片、短片，到 Google／YouTube 素材，按 Campaign 實際需要安排，而唔係為咗追數量而生成。

你嘅品牌唔缺產品同賣點，但現有製作節奏跟唔上想測試嘅角度？ 可以由一個產品、一個 Campaign 同現有素材開始，釐清邊啲工序值得保留，邊啲重複工作可以減少。

了解 ACS Digital Creative：創意策略、廣告圖片及影片製作

慳嘅係重複製作，唔係創意。

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資料說明： 本文根據 Meta 及 Google 官方工程文章、產品公告及說明文件整理，資料核對至 2026 年 9 月 16 日。產品公告日期唔等於所有帳戶開通日期；功能會因地區、語言、帳戶及推出安排而異。人體工學椅、版本組合及成本評估方式均為 ACS 方法示例或策略分析，唔係客戶案例、平台最低要求，亦唔構成廣告成效或成本節省承諾。

官方參考資料

Footnotes

1. Meta Engineering，Meta’s Generative Ads Model (GEM): The Central Brain Accelerating Ads Recommendation AI Innovation，2025-11-10。官方文章。 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵

2. Meta Engineering，GEM Training: How Meta Doubled the Efficiency of Its LLM-Scale Ads Foundation Model，2026-08-03。官方文章。 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵

3. Google Ads & Commerce Blog，Unlock next-level performance with AI Max for Search campaigns，2025-05-06。官方文章。 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶

4. Meta Newsroom，How AI is Powering Marketing Success and Business Growth，2023-06-20。官方文章。 ↩ ↩²

5. Meta Engineering，Meta Andromeda: Supercharging Advantage+ automation with the next-gen personalized ads retrieval engine，2024-12-02。官方文章。 ↩ ↩² ↩³

6. Google Ads 說明，關於「最高成效廣告系列」的目標對象訊號，頁面未標示發佈日期。官方說明。 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

7. Google Ads & Commerce Blog，Get creative with generative AI in Performance Max，2023-11-07。官方文章。 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

8. Google Ads & Commerce Blog，We’re upgrading Dynamic Search Ads to AI Max，2026-04-15；時間表更新於 2026-06-11，本文按更新後安排描述。官方文章。 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

9. Google Ads & Commerce Blog，Ads Decoded presents three AI strategies to master the future of marketing in 2026，2026-01-28。官方文章。 ↩

10. Google Ads & Commerce Blog，New reporting and genAI tools to boost creative results，2024-07-30。官方文章。 ↩ ↩² ↩³

11. Google Ads & Commerce Blog，Generate and scale creative assets with Google AI in Asset Studio，2025-09-10。官方文章。 ↩ ↩²

12. Google Ads & Commerce Blog，Asset Studio is entering a new era of AI-powered creativity，2026-05-20。官方文章。 ↩