Google Marketing Live（GML）大会 2025 更新汇总

在国际市场变幻莫测、竞争加剧的今天，跨境电商品牌面临的不再仅仅是“卖出商品”这一个命题。更长远的挑战是：如何在信息过载、平台红利消退、广告成本走高的背景下，实现品牌力与业绩的双重突破？

过去，很多品牌试图通过堆预算、刷素材、蹭流量的方式来撬动增长，短期内或许能带来一波爆发，但长远来看却无法构建品牌护城河。而如今，一个全新的“增长中枢”正在形成——它以数据为基础、以AI为驱动、以用户为核心，在渠道整合、广告智能化、创意效率化等层面全面重构跨境电商的营销逻辑。

这背后的核心推动者之一，正是Google Ads。

它打通了品牌从搜索、地图到视频、购物全路径的消费者旅程，同时借助AI与自动化能力，帮助品牌做出更精准的决策、更敏捷的响应、更具弹性的增长策略。

本文从GML大会上介绍的“AI Max、PMax、DG”等关键升级展开分析，并结合实操视角，呈现更具落地指南与行动策略的全景，为品牌方开启新一轮增长视野

01 大会回顾——7大AI核心突破，重构投放逻辑

在全球贸易格局持续演变的大背景下，跨境电商迎来了前所未有的发展机遇，也面临着更为复杂的市场挑战。随着消费者购物习惯的升级，以及技术驱动的消费场景不断丰富，品牌方需要更具前瞻性的策略，才能在海外市场中脱颖而出。

首先，数字化转型已成为跨境电商的必然趋势。

过去，品牌方往往依赖单一渠道或有限的广告形式进行海外拓展，难以兼顾品牌认知与销量增长之间的平衡；如今，Google Ads 提供搜索、视频、地图、购物、应用等多触点广告解决方案，助力品牌在用户“发现—决策”全链路持续触达，打通线上全渠道增长路径。

其次，AI技术的应用正在深刻改变跨境电商的营销模式。

1. VEO 3 与 Imagen 4：素材生成掀起新一轮战役

GML大会上，Google 推出的 VEO 3（视频生成）与 Imagen 4（图像生成）显示出广告素材生产的超强 AI 助手。相信不久之后，类似技术将直接整合至广告账户中，实现视频/图片素材的自动生成与扩展，推动素材制作效率与创造力的双重升级。

2. AI Mode：广告曝光触达下一代路径

GML大会透露，新 AI Mode 将测试 Gemini 内广告投放版位，让广告主未来可通过聊天机器人直接发布与管理广告。这种“投放+对话”方式，就像当年的 ChatGPT 一般，直击投放的操作复杂度，做到“无感创建”。

3. AI Max广告：门槛再被进一步拉低

AI Max 广告系列通过自动建议、智能匹配和自动出价，实现“一键极速开启”。

更多品牌开始放弃手动竞价、否词策略，转向信任系统。但这一简化同时带来更少的可控性，适合重效益的新手，但资深团队要注意“系统黑箱”的流量分配逻辑。

4. “试穿”功能与购物体验革新

Google 推出的 AR 试穿功能，让消费者在线也能试穿服饰与配件，减少退货率，有望大幅降低人工后期换模成本，这对于品牌方而言，能显著提升购物体验与转化效率。

5. 模糊时代的“精细化”断舍离

AI普及意味着流量分布更模糊，控制节点也在减少。无论是智能出价调整，还是无关键词匹配，更多数据与调整都交付系统自动完成。

小艾在此提醒：品牌方需调整策略思维，互信与监控必须兼顾。

6. VAC 升级为 DG：Youtube流量再度被强调

YouTube 的 VAC（可购物视频广告）被升级成 DG（需求开发广告），并启动版位扩展与精准定位能力强化。

这意味着品牌在视频场景中的获客路径将更丰富，同时管理逻辑也更集中。

7. PMax细分能力上线：流量分布报告实测

Performance Max（PMax）流量渠道细分报告测试版开放，为广告主提供更精细的版位、素材反馈数据。这意味着，广告主可以查看到“到底钱花在哪儿、收效如何”，这对提升投放决策精度至关重要。

品牌方需要构建一体化的运营体系。单一广告投放模式已无法满足多元化增长需求，从品牌认知、流量获取到效果衡量。品牌方需打通搜索广告、视频广告、购物广告、需求开发广告和应用转化等多个模块，实现线上与应用、多触点协同的闭环运营。

唯有如此，品牌才能在激烈的市场竞争中保持稳定、可持续的增长态势。

02 投放策略重塑——AI化推广不是“躺赢”

一、适用 vs 控制：AI Max 的权衡与趋势

AI Max 能颠覆传统竞价投放方式，但也带来打造“黑箱”式投放体验：

• 优点：降低了技术复杂度，自动发现关键词、优化预算。
• 缺点：是放弃操作自由度，消隐否词策略控制能力。

建议策略：可在新品牌或新产品期试用 AI Max 获客，但核心 SKU 前期仍建议保留手动+广匹配策略，监控黑箱系统输出。

二、PMax 使用升级：如何实现“多渠道协同”？

PMax 不再是全自动投放的“盲盒”，渠道拆解与素材组层视图的开放，让品牌可以：

• 去理解搜索、展示、视频、地图四个路径的转化价值。
• 优化素材匹配，基于数据反馈决定是否补投或删量。

实操建议：先关闭低效素材组；依报告细分渠道，再决定预算再分配方式。

三、DG（.video demand gen）配置建议

• 主推与品牌相关、尚未接触过的目标客户。
• 做A/B实验： 投”新客获取“ 和 普通DG，看哪个转化更优。
• 做阶梯投放：先小预算测试，再高预算覆盖。

四、试穿 & AR模特带来的产品策略变化

• 为搭配类、服饰类产品准备AR素材时，要提前考虑光影统一、背景纯净。
• AR试穿功能可向用户展示产品细节卖点，降低用户退货率。

03 落地建议——三步驱动AI时代增长

步骤一：产品与SKU拆解

按 SKU 成本、利润、潜力分类；

• 重点 SKU 设置 AI Max + PMax + DG 投放；
• 次要 SKU 配合试穿功能与增强素材曝光。

步骤二：投放系统配置与测试

• AI Max：先设一批低风险SKU，观察数据。一个频道运行 2–4 周；
• PMax + DG：并行配置看版位、版面效果；
• 增量实验上线，确保 AI 流量有实际增量支撑；
• 素材中心对接 Product Studio，实现素材快速上线。

步骤三：数据监控与迭代优化

• 每周检查渠道细分报告与素材报告；
• 转化分析：ROI、CPR、低效渠道识别；
• 调整策略：扩大胜出 SKU 流量，砍掉低效投放；
• 季度回顾：实验策略、客户旅程、素材效率、AR试穿收益。

结语: AI时代，品牌应如何保持“主动性”？

2025年Google Marketing Live 大会宣告的，是智能化广告投放的必然趋势。

对于品牌「一号位」而言，这意味着：

• 从“操作投放”走向“系统运营”；
• 从“素材投放”走向“增长引擎构建”；
• 从“预算覆盖”走向“效率与模式验证”。

虽然 AI 带来很多简化与高效，但对投放主体的能力提出更高要求：需具备策略设定能力、监控反馈能力与快速调整能力。唯有如此，这些“自动优化的工具”才能成为真正的增长驱动力，而非“躺赢的幻觉”。

在这个新赛道，愿每一位品牌「一号位」，都能以更敏捷的策略、更高效的工具操作、与更系统的增长思维，迎接属于你的增长时代。