值得关注的是：

• Google Ads此次新增的两项AI功能，以及Gemini Omni和AI Max分别解决哪些问题。
• AI如何从素材制作进一步进入广告测试、预算规划和投放决策。
• AI广告工具升级后，外贸卖家的投放方式和竞争重点会发生哪些变化。
• 外贸卖家如何利用AI提高效率，同时做好客户洞察、市场判断和数据验证

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Google Ads最近推出了两项新的AI功能。第一项是将Gemini Omni引入Google Ads的Asset Studio，帮助广告主更快地制作符合品牌要求的视频广告；第二项是为AI Max增加了新的测试和规划工具，让广告主能够测试不同预算和ROI目标，并进一步评估投放策略调整可能带来的影响。

对于外贸卖家来说，这两项更新特别值得关注。以前，AI主要被用来写产品文案、做图片和整理数据，而广告投放中的视频制作、策略测试和预算调整还需要很多人工参与。现在，Google正在把AI更多地应用到广告运营的各个环节，从素材制作到投放测试和规划，AI在广告工作中的角色正在从单个任务逐渐扩展到整个投放流程。

Gemini Omni进入Google Ads，广告视频制作进一步AI化

对于很多卖家来说，视频素材制作并不是一个简单的环节。从产品素材准备，到脚本、场景、剪辑，再到不同版本的制作，一条广告往往需要经过多个步骤。如果还要针对不同产品和市场持续测试新的创意，时间和成本都会进一步增加。Google这次把Gemini Omni引入Asset Studio，首先改变的就是这部分工作。

根据品牌信息生成广告素材

企业可以把他们已有的品牌规范和网站信息导入Asset Studio，然后输入简单的创意描述。Gemini Omni会根据这些信息生成视频故事板和动态场景。需要注意的是，Google强调的不仅仅是“生成视频”。Asset Studio还会结合品牌的视觉和语言要求，确保生成内容尽量保持品牌一致性。Google表示，Gemini Omni能够根据上下文理解场景之间的关系，并在生成过程中考虑后续画面应该如何呈现。对于卖家来说，AI生成广告时，不仅要追求画面效果，还要尽量与品牌保持一致。如果品牌已经形成了固定的视觉风格和产品定位，这种能力会更加实用。

从创意到视频，减少人工制作环节

过去，如果一个产品需要测试多个视频创意，卖家通常需要分别准备素材、确定脚本和场景，然后再进行剪辑和调整。每增加一个创意方向，就意味着需要更多的时间。Gemini Omni可以从简单的创意需求开始生成视频故事板和场景，之后广告主还可以通过自然语言继续修改，比如调整场景、背景、视觉风格、配音、节奏以及画面比例等。这样一来，AI不仅能生成最初的内容，还能参与后续的修改。对于需要不断测试广告创意的卖家来说，最大的价值可能不是以后不用制作视频，而是制作和调整视频的速度会更快。

一套创意可以生成不同格式的广告素材

广告投放通常需要适应不同的视频规格和展示场景。Google表示，Gemini Omni可以帮助广告主生成16:9横版和9:16竖版等不同格式的视频版本，并将生成的多格式素材用于广告活动。对于卖家来说，这可以减少重复制作不同版本的工作量。一条经过验证的创意，可以更快地延伸成适合不同场景的视频版本，也让后续测试更加灵活。当然，AI生成并不意味着内容可以直接上线。产品细节、语言表达、本地化内容、品牌规范以及广告合规性仍然需要人工检查。尤其是面向不同国家和市场投放时，卖家不能只看画面是否完整，还需要确认生成内容是否符合目标市场的消费习惯和产品实际情况。

AI Max增加测试和规划工具，AI开始参与广告投放决策

如果说Gemini Omni是解决“广告素材怎么做”的问题，那么AI Max这次的更新就进一步涉及了“广告应该怎么投”。Google这次给AI Max增加了新的测试和规划能力。广告主可以针对多个Search campaigns，在一次A/B测试中比较不同预算和ROI目标的效果。Google表示，这项能力将从2026年9月开始逐步推出，帮助广告主更好地判断扩大广告规模可能对业务结果产生的影响。

从自动优化走向提前测试不同投放策略

过去，广告主通常是在设定目标后，让系统根据实际投放情况进行优化，再结合数据调整预算和策略。这种方式依然需要等待广告运行一段时间，才能看到真实反馈。新的测试能力则增加了一个中间环节：在调整投放策略之前，先进行测试。比如，一个卖家准备扩大某个市场的广告预算，可以通过测试比较不同预算和ROI目标，而不是直接修改设置后再等待数据反馈。这并不意味着AI能够提前准确告诉卖家最终会获得多少订单，而是让广告主在做出调整之前，多一个用于判断的参考。对于预算有限的中小卖家来说，这种变化尤其值得关注。预算越有限，每一次大幅调整带来的试错成本就越高，这套前置测试能力恰好可以降低纯经验决策带来的风险。

Performance Planner帮助评估预算和ROI变化

Google还更新了Performance Planner。现在，广告主可以用这个工具看看，如果竞价或预算目标变了，现有广告活动的表现可能会有啥影响，然后还能把建议的调整直接用到广告里。比如，一个卖家要给新品加预算，可以先看看预算变化可能带来的影响；如果想让ROI更高，也能提前评估调整后广告的表现。

不过，这种结果本质上还是预测和规划，不是实际投放的结果。市场需求、竞争情况、产品价格和广告内容这些都会影响最终效果。所以，卖家可以把这些工具当成预算决策的参考，但不能把AI预测当成最终收益。

自动化之下依旧保留人工控制

工具让模拟和规划更强大，但广告主还不能完全放手。Google这次也说了，AI Max测试中要有控制能力。广告主还是得根据自己的需求来设置控制条件，看看AI Max能带来什么变化。从现在看，Google不是想完全用AI来管理广告，而是让AI多做测试、分析和执行工作，但广告主还是得对品牌和业务目标有控制。

Google Ads正在从“AI做素材”走向“AI参与整个广告流程”

两项功能分别管着素材生产和投放决策，放在一起看，就能更清楚Google Ads的整体发展方向。以前，投放一次广告可能得经过素材制作、找匹配的搜索需求、设置广告、调整预算、数据分析、效果优化好几个步骤，其中不少活得靠人工来干。现在，Google正在慢慢把AI塞进这些环节。从Asset Studio里的素材生成，到AI Max对搜索广告的扩展和优化，再到新的预算和ROI测试，还有Performance Planner的投放规划，AI参与的领域越来越大。今年Google公布的广告产品更新，也是围绕AI Max、Performance Max、Asset Studio、Shopping和Demand Gen这些产品，不断加AI能力。这两个功能背后的目标，就是让Google Ads的AI从单纯的广告创意工具，变成广告运营过程中的参与者。未来的广告运营可能会变成一种新的合作方式：人负责提供产品和品牌信息，明确业务目标和投放范围；AI负责内容生成、策略测试、数据分析以及一些执行工作；最终的决策，还得靠运营者结合实际情况来做。这跟过去单纯用AI写广告文案已经不一样了。

这对外贸卖家意味着什么？

对外贸卖家来说，影响最直接的就是素材制作、投放测试和预算决策这几个环节。

广告素材测试的门槛可能进一步降低

过去，如果卖家想同时测试多个视频创意，需要先投入时间和成本制作这些内容。制作速度跟不上，投放测试自然也很难持续进行。现在，有了AI帮忙，卖家可以更快地尝试不同的产品卖点、视觉表达和创意方向。广告内容也可能从过去的“做一条、跑一段时间”，逐渐转向“持续生成、持续测试、持续调整”。对于预算有限、团队规模较小的卖家来说，这意味着他们可以用更低的制作成本尝试更多创意方向。

投放竞争可能越来越依赖“测试速度”

现在有了AI帮忙，内容制作成本降低了，卖家之间的差距可能就不再是看谁有更大的团队了。以后关键的是谁能更快想出新点子，谁能更快证明这些点子行不行，还能根据数据快速调整。换句话说，小卖家和大卖家在内容生产上的差距可能会变小，而策略调整的速度可能会成为新的竞争关键。不过，测试速度快不代表一定能有好结果。如果产品本身不行，或者广告找错了目标市场，再多的内容也没用。

广告预算决策可能更加数据化

对于外贸卖家来说，预算通常和新品推广、市场拓展以及季节性需求紧密相关。比如说，当一个新产品进入新市场时，应该投入多少预算呢？一个已经有稳定订单的产品，在旺季到来之前是否值得继续扩大投放？促销期间提高预算后，ROI是否还能保持在可以接受的范围？过去，这些问题更多依赖历史数据和运营经验。而AI Max的新的测试和规划能力，让卖家在调整预算前增加了一个预测和测试环节。

对于新品推广、新市场测试、季节性产品以及大促活动，这种能力都有一定的参考价值。不过，预算的调整最终还是离不开对目标市场的了解。在开展竞品分析和价格监测时，卖家也需要获取不同市场的线上公开信息。NovProxy提供多个地区的住宅IP资源，可以在市场调研、价格监测这些需要收集公开数据的时候使用，帮助卖家更好地了解各个市场的信息。

产品和品牌信息的重要性会提高

AI在广告制作和投放方面参与得越多，提供给它的信息质量就越关键。产品资料、网站内容、品牌资产、历史广告数据等，都可能成为AI理解产品和制作广告的重要依据。如果产品信息本身不完整，品牌定位前后不一致，或者网站内容无法准确表达产品优势，那么即使AI生成能力再强，也难以弥补这些信息缺口。所以，在AI广告时代，卖家不能减少对基础内容的重视。相反，产品信息和品牌资料越清晰，AI能发挥的空间可能就越大。

AI越来越深入投放流程，卖家应该关注什么？

面对AI能力持续进入广告流程，外贸卖家更重要的是逐渐调整运营思路——当AI承担了越来越多的素材制作和预算模拟工作后，人力反而应该集中到AI暂时无法替代的方向上。

把客户洞察作为AI内容生成的“指南针”

AI能做出很多广告创意，但它不能帮卖家决定“哪个卖点更能打动某个特定市场的人群”。比如，同样一个产品，卖给欧美批发商和东南亚消费者，沟通重点和视觉方式可能完全不一样。这些判断需要来自真实的客户交流、竞品评价分析和市场调研，不能只靠产品资料。卖家需要主动积累这些市场和客户信息，然后用它们来指导AI生成内容，明确“要强调什么、要弱化什么、用什么样的表达方式”。这样，生成的广告就不会只是不断尝试不同创意，而是基于明确的市场判断。

让独立站成为AI理解品牌的重要信息来源

Google的广告系统会结合广告主提供的网站、产品和品牌相关信息，更好地理解广告内容和业务背景。产品描述、品牌故事、客户案例、常见问题等内容，都可以帮助系统更完整地了解品牌和产品。网站内容越完整，产品信息越清晰，品牌定位越明确，Google的系统就越容易获得完整的业务信息，也更有利于后续广告内容与产品和用户需求进行匹配。换句话说，独立站不只是承接流量和完成转化的页面，也可以成为品牌向AI提供信息的重要入口。网站内容的价值，也正在从“服务用户”逐渐延伸到“帮助系统理解品牌”。

提前梳理产品与品牌基础资料

除了独立站内容，卖家还可以提前整理自己的产品和品牌资料，包括产品卖点、图片和视频素材、品牌视觉规范、目标市场信息等。与其每次用AI时临时找素材，不如提前准备好一套清晰的基础资料，这样后续的内容制作和投放测试就有稳定的素材了。网站就像个对外展示的品牌资料库，而内部整理的产品和品牌资料则可以提供更详细的背景信息，两者可以互相补充。

不必执着打造单条“完美广告”

当内容制作成本慢慢变低后，持续测试可能比反复打磨单条广告更重要。一个创意到底有没有用，还得靠实际投放数据来验证。对于卖家来说，与其把大量时间花在一条广告上，不如逐渐建立测试、反馈和调整的循环，让AI帮忙提高创意生产和测试效率，再根据真实数据决定哪些方向值得继续投入。

理性看待AI预测，以真实业务结果为准

预算、ROI和投放规划可以用AI来提高效率，但最终还是要看实际的订单、转化和利润来决定广告效果。所以卖家得一直盯着投放数据，看订单、转化和利润的表现，来判断哪些策略值得继续投入。

结语

Google这次更新可不只是多了一个AI视频工具或者几个投放测试功能。对外贸卖家来说，以后广告运营可能就不会再像以前那样需要做很多重复性的手动操作了。未来，大家可能就更得靠完整清晰的产品信息、明确的投放目标和持续的数据测试来运营广告了。

随着Google Ads的AI能力越来越强，外贸卖家们得慢慢习惯这种人和AI一起合作投放广告的方式。AI可以帮助做更多内容生成、策略测试和数据分析的工作，但像产品定位、市场研判和投放中的最终决定这些，还得靠卖家自己的业务判断。

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