2026年8月17日 SEO 最新動態

SEO 最新動態：Google AI Max 搜尋廣告九月起強制遷移、Shopify 數據顯示 AI 推薦流量增長 197%（2026/8/17）

本週 SEO 重點：Google 宣布將於 9 月 1 日起自動將 Campaign-level Broad Match 和 ACA 廣告遷移至 AI Max，Dynamic Search Ads 將於 2027 年 2 月跟進，香港廣告商需即時檢視帳戶設定；同時 Shopify 最新數據顯示 AI 推薦流量按年增長 197%，但自然搜尋仍然是最主要流量來源，為香港電商提供重要策略參考。

過去數天，搜尋引擎行業有兩項值得香港企業關注的重要消息：Google 正式公布了 AI Max 搜尋廣告的強制遷移時間表，將於 9 月起陸續自動升級舊式廣告設定；同時 Shopify 發布了最新的商務數據，顯示 AI 推薦流量雖然高速增長，但自然搜尋仍然主導著電商流量來源。以下是詳細分析與對香港企業的實戰建議。

1）Google AI Max 搜尋廣告強制遷移——9 月起陸續實施

根據 Search Engine Land 報導，Google 已正式公布 AI Max 搜尋廣告的強制遷移時間表，將從 2026 年 9 月起陸續自動將舊式廣告設定升級至 AI Max。這是 Google 推動 AI 驅動廣告策略的重要一步，對所有使用 Google Ads 的企業都有直接影響。

遷移的具體時間表與範圍

第一階段（2026 年 9 月 1 日至 30 日）： Google 將自動升級使用 Campaign-level Broad Match（廣告系列廣泛匹配）和獨立 Automatically Created Assets（自動建立廣告素材，ACA）的搜尋廣告系列至 AI Max。Google 表示會使用等效的 AI Max 設定進行原地遷移，以最小化對廣告表現的影響。現有的品牌包含和排除設定也會自動轉移。

第二階段（2027 年 2 月 1 日至 28 日）： Dynamic Search Ads（動態搜尋廣告，DSA）將自動遷移至 AI Max。Google 將從 2026 年 9 月開始通過帳戶內通知提醒廣告商自願升級，並於 2027 年 1 月 15 日發送最終提醒。

舊功能停用時間線： 自 2026 年 8 月 3 日起，Google 已停止在 Google Ads 介面、Ads Editor 和 API 中建立新的 Campaign-level Broad Match 和舊版 ACA 廣告系列。2027 年 9 月左右，支援這些舊功能的舊版 API 版本將正式停用。

對開發者的影響

使用 Google Ads API 的開發者需要注意：2026 年 9 月 1 日後發布的新 API 版本將移除對舊版 Campaign-level Broad Match 和 ACA 實體的支持。Google 建議立即審查並更新所有使用舊版廣告結構的指令碼和工具。

對香港企業的影響

對廣告商的直接影響。 如果您目前正在使用 Campaign-level Broad Match 或 ACA 的香港企業，您的廣告系列將在 9 月被自動遷移至 AI Max。雖然 Google 表示會以最小干擾方式進行遷移，但了解 AI Max 的運作方式並提前做好準備仍然重要。

對廣告策略的重新思考。 AI Max 是 Google 最新的 AI 驅動廣告模式，能夠根據廣告目標自動優化出價、關鍵字、廣告文案和定位。對於習慣手動控制廣告設定的廣告商，這項變更需要調整廣告管理方式，從手動操作轉向策略導向的 AI 優化。

對 Dynamic Search Ads 用戶的提醒。 如果您正在使用 DSA，雖然遷移時間在 2027 年 2 月，但 Google 將從 9 月開始發送升級提醒。建議現在就開始了解 AI Max 與 DSA 的差異，規劃過渡策略。

香港企業的即時行動

  1. 立即審查您的 Google Ads 帳戶。 登入您的 Google Ads 帳戶，檢查是否有使用 Campaign-level Broad Match 或 ACA 的廣告系列。您可以通過「廣告系列」欄目中的「設定」查看目前的匹配類型和廣告素材設定。記錄這些廣告系列的當前表現數據，以便在遷移後進行對比分析。

  2. 了解 AI Max 的設定方式。 在 9 月遷移之前，花時間了解 AI Max 的設定和優化方法。Google 提供 AI Max 的詳細說明文件，您可以提前熟悉其出價策略、目標設定和報告功能。建議先在非關鍵廣告系列中試用 AI Max，積累經驗。

  3. 更新開發工具和指令碼。 如果您使用自訂指令碼或第三方工具管理 Google Ads，請確保它們兼容 AI Max。檢查這些工具是否使用舊版 API 功能，並在 9 月前完成必要的更新。

  4. 為 Dynamic Search Ads 制定過渡計劃。 雖然 DSA 的遷移時間較晚（2027 年 2 月），但現在開始規劃可以避免屆時匆忙應對。審查您目前的 DSA 廣告系列結構，了解 AI Max 如何處理動態廣告定位，並考慮提前進行自願遷移。

  5. 監控遷移後的廣告表現。 在 9 月遷移前後，密切關注您的廣告系列關鍵指標（點擊率、轉換率、CPA、ROAS）。如果發現遷移後表現有異常變化，及時調整 AI Max 的目標設定和出價策略。

  6. 重新審視整體廣告策略。 Google 的 AI Max 遷移是搜尋廣告全面 AI 自動化的一部分。建議重新審視您的整體數碼廣告策略，包括如何平衡搜尋廣告、購物廣告、Display 廣告和影片廣告，以適應 AI 主導的廣告生態系統。

2）Shopify 數據：AI 推薦流量增長 197%，但自然搜尋仍主導

根據 Search Engine Land 報導，Shopify 發布的最新商務數據顯示，AI 推薦流量在 2026 年第二季度按年增長了 197%，但自然搜尋仍然是最大的流量來源。這項數據為香港電商企業了解 AI 搜尋時代的流量格局提供了寶貴的實際參考。

數據亮點

AI 推薦高速增長。 AI 推薦的訪問次數和訂單量在第二季度幾乎比去年同期增長了三倍，涵蓋 Shopify 追蹤的幾乎所有產品類別。相比之下，自然搜尋流量也增長了 12%，但基數遠大於 AI 推薦流量。

AI 推薦的轉換率優勢。 在需要大量研究的產品類別中（如需要比較規格、兼容性、評價的產品），AI 推薦用戶的轉換率約為自然搜尋用戶的兩倍。這表明 AI 更擅長為處於購買決策後期的用戶提供精準推薦。

AI 帶來更多新客戶。 AI 推薦帶來了約 1.3 倍更多的新客戶首次購買。這說明 AI 搜尋在吸引新用戶方面的效率高於傳統搜尋。

結構化產品數據的關鍵作用。 Shopify 發現，當 AI 系統使用結構化的 Shopify Catalog 數據（而非抓取或第三方產品資訊）時，AI 推薦用戶的轉換率提高了兩倍。這支持了 Google 的指導——AI Overviews 和 AI Mode 使用與 Google 搜尋相同的核心排名系統，因此相同的結構化產品數據可以同時提升在 AI 搜尋和傳統搜尋中的可見度。

對香港企業的影響

對電商企業的啟示。 對於香港的電商企業，這份數據提供了清晰的策略方向：不要因為 AI 搜尋的增長而忽略自然搜尋。兩者並非零和遊戲——Shopify CTO Mikhail Parakhin 表示：「每個人都（包括我自己）認為 AI 正在吞噬搜尋並殺死自然發現。但 Shopify 的數據顯示並非如此：AI 推薦增長了 3 倍，但自然搜尋也在更大的基數上增長了 12%。整個蛋糕變得更大了。」

對產品數據管理的要求。 結構化產品數據對 AI 推薦的轉換率有顯著影響。香港電商企業需要確保產品目錄的數據質量，包括準確的產品名稱、描述、價格、庫存和分類資訊。

對預算分配的指導。 了解 AI 推薦和自然搜尋在不同產品類別中的表現差異，可以幫助香港電商企業更有效地分配營銷預算。對於研究密集型產品（如電子產品、家居電器），加大對結構化數據和 AI 搜尋優化的投入可能帶來更好的回報。

香港企業的即時行動

  1. 檢視您的結構化產品數據。 立即檢查您的電商網站（無論是 Shopify、自建站還是其他平台）的產品數據質量。確保產品名稱、描述、價格、庫存、評價等資訊準確無誤，並使用結構化數據標記（如 Product Schema）讓搜尋引擎和 AI 系統更容易理解您的產品資訊。

  2. 同時投資 AI 搜尋優化和自然搜尋。 Shopify 的數據清楚地表明，兩者應該並行發展而非二選一。繼續優化您的自然搜尋 SEO（關鍵字研究、內容優化、技術 SEO），同時開始加強 AI 搜尋的可見度（優化結構化數據、建立 llms.txt、確保網站內容適合 AI 引用）。

  3. 分析您的產品類別特性。 區分您的產品中哪些是「研究密集型」（需要比較規格、評價），哪些是「品味驅動型」（外觀、風格、即時需求）。對於研究密集型產品，優先投資結構化數據和 AI 搜尋優化；對於品味驅動型產品，繼續加強自然搜尋和社交媒體推廣。

  4. 使用 Shopify Catalog 或其他官方數據源。 如果您使用 Shopify，確保您的產品數據通過官方 Catalog API 提供，而非依賴於第三方數據抓取。Shopify 的數據顯示，使用官方結構化數據可以使 AI 推薦轉換率提高一倍。

  5. 監控不同渠道的流量來源變化。 在 Google Analytics 或其他分析工具中，設置對 AI 推薦流量（來自 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 等）的追蹤。定期對比 AI 推薦流量和自然搜尋流量的表現趨勢，了解您所在行業的變化。

  6. 不要忽視自然搜尋的基礎工作。 Shopify 的數據提醒我們，自然搜尋仍然是最大的流量來源，它在 AI 時代不僅沒有萎縮，反而在持續增長。繼續做好關鍵字策略、內容行銷、用戶體驗優化和反向連結建設，這些基礎 SEO 工作的回報仍然可觀。

本週給香港企業的實戰總結

  1. Google AI Max 遷移迫在眉睫： 9 月 1 日是第一個遷移階段，影響所有使用 Campaign-level Broad Match 和 ACA 的廣告系列。建議立即審查您的 Google Ads 帳戶，了解哪些廣告系列會受到影響，並在遷移前做好準備。對於 Dynamic Search Ads 用戶，雖然時間更充裕（2027 年 2 月），但也建議提前規劃過渡策略。

  2. AI 搜尋與自然搜尋的共生關係： Shopify 的數據提供了重要的實證——AI 搜尋在快速增長，但自然搜尋也在同步擴張。對於香港企業，最明智的策略是同時投資兩者，利用結構化數據和內容優化來提升在所有搜尋渠道中的可見度。

  3. 兩個故事的共通主題： Google 廣告系統的 AI 自動化和 Shopify 數據中 AI 推薦的崛起，都在指向同一個方向——AI 正在從根本上重塑數碼營銷的每一個環節。從廣告投放策略到自然搜尋優化，AI 的影響無處不在。對於香港企業而言，適應這個 AI 驅動的新生態系統，掌握新的工具和方法，將是在競爭中保持優勢的關鍵。

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