和Google两位VP聊了聊：效果广告做到极致后，下一轮出海增长比什么？

AI 并没有让消费变得更简单。反而消费者下单前要看的信息正在变多。

EMARKETER 首席分析师 Sky Canaves 分享过一组数据：没有 AI 参与时，消费者做一次购买决定平均经过 4.2 个信息触点；AI 介入后，这个数字增加到了 12.1 个。

一个人可能先向 AI 描述自己的问题，再回到 Google 继续搜索，打开 YouTube 寻找真实测评，翻进评论区确认尺寸、材质、售后和使用体验，最后才进入官网下单。AI 缩短了寻找信息的时间，消费者把省下来的时间用在更细的验证上。

这个变化也在快速传导到出海品牌的增长上。

很多品牌在稳定增长阶段都会遇到同一个困境：团队继续上新、测素材、找达人、改商品页、调预算，每个动作都还能带来结果。但当越来越多品牌都在争夺同一批准备下单的消费者，广告投得再准，新增用户也不会像早期那样成批进来。

效果广告没有失效，它仍然能把一个想买的人推近下单。只是当所有人都在同一个池子里竞争同一批成熟需求，效率本身很难继续拉开差距。

效果广告做到极致之后，中国品牌出海下一轮到底比什么？

我把这个问题带给了 Google 大中华区营销洞察与解决方案副总裁张珺，以及 Google Ads 工程副总裁孙元。

图说/左起范怿胖鲸传媒创始人&CEO、Google大中华区营销洞察与解决方案副总裁张珺、Google Ads工程副总裁孙元。图源/2026GML

需求正在前移：产品词出现之前，品牌竞争已经开始

我先问张珺，中国出海企业面对这轮变化，最难改变的增长习惯是什么。

她提到，很多中国企业已经把效果营销做得很深。团队擅长找人、买量和提高转化，消费者一旦表现出明确需求，品牌便能迅速通过关键词、出价和预算找到他。大量投入也集中在接近购买的阶段，对前面正在形成的兴趣、问题和考虑，投入依然有限。

孙元从搜索行为中看到了另一面。过去，消费者往往接近决策时才开始搜索；现在，刚开始寻找灵感、构思解决方案时，搜索就已经发生。

用户搜索的方式也在变。

一个想买咖啡机的人，可能不会只输入“咖啡机”。他会把“小厨房”“能做冰咖啡”“清洗方便”一起写进搜索框。有人想改变家里的气味，也未必先搜“香氛”，而是问怎样让家里闻起来像高级酒店或 Spa 馆。

在 Google AI Mode 里，搜索更像一段问题描述。产品名称还没出现，用户已经把自己的使用场景、现实限制和想要的结果说清楚了。

Google 披露，用户提问的长度已经达到过去的三倍。这个变化很关键：消费者还没说出产品词，需求已经出现了。

不仅如此，当用户主动获取信息的方式发生改变，对品牌而言，窗口也在跟着改变。

eufyMake 是安克创新旗下的创意工具品牌，E1 是一款个人 3D 纹理 UV 打印机，可以把图案印到多种材质表面。它遇到的问题是：大多数消费者还叫不出这个品类，自然也很难发生主动搜索。

但 eufyMake 没有等消费者学会品类名称，而是沿着他们已经在问的问题找了过去。消费者搜索的是“怎么给手办上色”“如何定制浮雕手机壳”，或者怎样把自己的图案印到不同物体上。这些问题散落在手工、潮玩、手机配件和个性化创作的不同场景里，想完成的其实是同一件事——把脑中的图案变成有质感的实物。

AI Max for Search 会读取消费者提出的完整问题，再结合广告内容和产品页面，判断产品能否回应这项需求。广告主没有提前列出“手办上色”这样的关键词，E1 依然可能出现在相关消费者面前。eufyMake 沿着这些具体问题找到潜在人群，新品推广的单次获客成本降低了 11%。消费者还没有叫出品类名称，产品已经顺着他想完成的事情进入选择范围。

系统能够听懂消费者的问题，品牌也要提前说清楚自己希望怎样被理解。AI Brief 允许广告主用自然语言描述业务、目标人群和表达要求，再由系统生成素材和搜索预览，交给品牌确认。

一张关键词表已经装不下完整的市场需求。下一批增长，可能先以消费者提出的一个问题出现。

预算正在前移：今天的效果，要为明天的需求铺路

“今天的出海，就像所有人都在同一个小池子里捞已经成熟的鱼。”出海营销服务商赛文思创始人 Chris 这样形容。效果投放依然能带来订单，流量成本却在持续上涨，新增空间越来越小。

对出海商家而言，搜索、加购和订单是最容易算清楚的账。一笔钱今天投下去，带来多少销售，报表很快就能给出答案。品牌建设、品类教育和兴趣形成需要更长时间才显现，预算自然也更谨慎。

但鱼还在，捞鱼的人越来越多。账户优化可以提高承接效率，池子里的需求并不会跟着增加。

DTC 时尚女鞋品牌 VIVAIA 想要改变这种状况。

出海早期，VIVAIA 的搜索和购物广告一度占总投放的 95%以上。消费者已经开始找鞋，品牌在搜索结果和商品广告里出现，把明确需求转成订单。这张预算表帮助 VIVAIA 验证了市场，也支撑了早期增长。到了第三年，搜索和购物仍然有效，新增却开始放缓。品牌面前有几个选择：继续增加品类、加大折扣，或者滑入更低价格的竞争。

创始人 Jeff 他没有继续沿着增加品类、加大折扣或卷入更低价格竞争往下走，而是把一部分预算投向了认知层和考虑层。

他把这次关键选择概括成了另一个方向——“Go Up”。Jeff 说，越往上走，竞争越少，潜在用户反而更多。

在冬季保暖靴项目里，VIVAIA 把预算拆成了三层：17%投向上层漏斗，用VVC短片打头阵；30%投向 Demand Gen，靠AI智能受众加创作者合创视频做中下层的需求承接；53%留给 Search 和 PMax，完成最终转化。

三层各做各的事。视频回答防水、轻量和冬季通勤这些真实使用问题。Demand Gen 和 Creator 内容让看过产品的人继续了解。等消费者开始搜索 VIVAIA、保暖鞋和通勤场景，Search 和 PMax 再接住后面的比较与购买。

从结果上来看，相关投放触达并沉淀了 4.47 万名高意向美国用户。看过相关内容的人主动搜索“VIVAIA”的相对提升达到 661%，保暖靴整体订单的单次获客成本较同期平均水平下降 12%。

在我看来，这层变化背后，是 VIVAIA 比很多人更早接受了一个事实：搜索和购物广告还能带来订单，但这些订单越来越多来自同一批已经在找鞋的人。增量到顶之后，真正的考验是敢不敢换方向。

对 VIVAIA 来说，要继续增长，就不能只等消费者搜索后再出现。它把一部分钱提前花在视频和 Creator 内容上，让还没有搜索 VIVAIA 的人先看懂：这双鞋为什么适合冬天通勤，为什么轻，为什么防水，为什么和自己有关。等这些人开始主动搜索，Search 和 PMax 再接住后面的比较和购买。

预算往前移，买到的并不只是一轮声量。更重要的是，让更多人之后愿意主动找到你。

执行正在自动化：AI跑得越快，品牌越要定义增长方向

我问孙元，当越来越多执行交给 AI，系统最终跑向哪里，由谁决定？

她提到，数据是 AI 的”燃料”。品牌不能只让系统看到转化数量，还要把利润、库存和新品优先级等经营判断交给它。

过去，同一场业务复盘里，几个团队可能同时带来好消息。投放团队说，ROAS 提高了。电商团队说，订单还在涨。产品团队却发现，新品没有起来。财务再补一句，最近增加的订单，很多来自利润更低的商品。

大家都没有说错，只是看的账本不同。广告看转化效率，电商看销量，产品看新品能不能打开，财务看利润和库存。

到了AI自动分配预算的时候，这些差异会直接影响系统往哪里跑。如果系统只看到订单数量，它就会继续寻找最容易成交的人和商品。数字可能变好看，但品牌真正想要的利润结构、新品增长和长期用户价值，未必会一起变好。

Product Value Adjustment 解决的就是这类问题。品牌可以按照利润、库存和当前业务优先级，调整不同商品在系统里的转化价值。工具能把经营判断写进系统，但什么叫一笔好订单，管理层要先形成清楚答案。

系统还需要理解消费者为什么会相信一个品牌。经营数据也要完整地回到系统里。

图说/手机配件品牌RHINOSHIELD（犀牛盾）产品示图，图源/RHINOSHIELD官网

RHINOSHIELD 在多个海外市场经营独立站，已经建立了成熟的投放体系。但部分用户行为和转化信号散落在网站、订单系统和客户管理系统中，浏览器限制与广告拦截还会让一些已经发生的转化从系统里消失。Google Tag Gateway 减少信号流失，Data Manager 把独立站、订单和客户系统中的一方数据重新接回广告系统。

RHINOSHIELD 最终找回了 12%至 15%此前没有被识别的转化数据，全球整体转化量提升 8.1%。

很多生意已经发生，AI 此前没有完整看见。缺少这些结果，系统无法判断哪些内容、搜索和广告真正带来了订单，也很难沿着真实结果继续学习。

预算增加到需求形成阶段后，衡量方式也要随之改变。

一位消费者先看视频，几天后搜索品牌，再通过 Search 或 PMax 完成购买。最后一次点击记录了订单落在哪里，但前面的内容有没有推动这次搜索，很容易消失在报表里。Demand Gen Uplift Experiments 通过对比实验，帮助广告主看清前端投入究竟增加了多少搜索、转化和销售。

AI 可以提高执行效率，增长方向仍然来自品牌自己的判断。