【dcplus關鍵分享報】 PPC機密-關鍵字與文案製做
【dcplus關鍵分享報】 PPC機密-關鍵字與文案製做
2013.03.14 | 行銷

怎麼製做關鍵字與文案建議書?!

要學習操作PPC,最基本要知道的就是關鍵字與文案製做,特別要注意的是Google & Yahoo的關鍵字與文案建議書會有不同的型式,因為需要顧慮到系統本身的運作規則,以及未來帳戶的優化!在優化的部分小雞會比較常著墨在Google,因為Google的系統很嚴謹,對於品質分數的要求很嚴苛,若能在Google中能操作到游刃有餘的境界,大概對PPC的理解程度也就全通了!

 

讓我們先從Google說起吧,操作Google關鍵字廣告,必須要注意的一點就是「品質分數」,Google極度在乎每一個關鍵字的品質分數,你的關鍵字、文案與目標網頁的相關性會影響品質分數的高低,當你上傳關鍵字與文案建議書時,系統就會開始自動偵測與配對,配對情況就像下圖這樣

這個關係圖是要告訴大家,以關鍵字為核心所連結起來的文案、群組、網站內容,有任何一部分的關聯性不高的話,關鍵字的品質分數就不會太好看。以下一一介紹關鍵字與各部份關聯性的解釋,與執行時必須要注意的細節:

  關鍵字與網站的內容:

關鍵字需配合網站中的內容製做,假如賣電話的網站,卻購買精品服飾的關鍵字,這樣關聯度不高的情況下,除了Google系統會對你翻白眼外,進來的TA的跳出率會很高,也達不到你所預期的效益。

  關鍵字與群組設計:

Google中每一個群組最多放到20個關鍵字就好,放太多Google不會給你好臉色,因此考量到字數的多寡外,也要注意關鍵字與群組的關聯性,若關聯性太低,此關鍵字的品質分數就不會太好看

  關鍵字與文案的設計:

文案是配在群組之下,若能有辦法一則文案中塞滿滿群組中所有的關鍵字,那就再好不過的,但製作團隊就囧了,因為要邊塞關鍵字的同時也要講得通順,不能僅塞關鍵字,使廣告文案言之無物,若是這樣是不會有人點廣告文案的,CTRClick Trough Rate)低整體的品質也就會很低。因此該如何撰寫好的文案呢?首先要先清楚知道一個群組中,有哪幾個關鍵字的搜尋量較高,挑出搜尋量較高的關鍵字置入文案中,這樣的做法不僅能讓廣告的曝光機會變高外,廣告的點選數也會隨之變高。
 

接下來談談製作Yahoo的關鍵字與文案建議書。由於基本的概念跟Google是相似的,所以製做關鍵字與文案都需要與網站內容相符合,若有不相關的字或可能有誤導性的文案,Yahoo會自動拒絕刊登。

為了未來能讓自己在Yahoo帳戶優化的過程中能順利且好操作,建議一個廣告活動中不要放太多群組,一個群組能放超過20個關鍵字,這樣的做法是不會影響到品質分數,Yahoo的品質分數最主要是看CTR,如果CTR高品質分數就會提升,CPC就會自動下降。

最後要值得注意的是,一個群組最好放兩則文案即可,由於Yahoo不像Google會依照文案成效去調整每則文案的曝光輪播率,因此若有一則文案表現很好但其群組中又塞下另外4組文案,那表現好的文案的輪播機率僅有20%,其餘的80%可能會發散至其他可能表現不好的文案中。

最後補充說明GoogleYahoo針對下業者品牌相關關鍵字的限制:

  競爭業者:

Google可以購買競爭對手的關鍵字,假若你賣巧克力,你可以購買「金莎」等品牌關鍵字,但在Yahoo中就沒辦法核准,Yahoo會拒絕刊登競品關鍵字。

  商標權:

Google雖然可以購買競品關鍵字,但有時候會碰到商標權的問題,假如「金莎」有向Google申請商標權,那你就沒辦法購買此關鍵字,若要解決這個問題,必須向商標擁有者聯繫,並藉由他們的協助向Google通知並獲准我們能有購買此品牌的權力,但這個情況往往發生在我們與此品牌有互利關係,他們幫助我們的可能性會變高。

轉自dcplus數位行銷實戰家

 

 

Google Advertising Professionals****(****GAP)****關鍵實務.關鍵字廣告實戰工作坊
5/23(四)、5/24(五)數位廣告專家實戰班
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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