“我们正在重塑 AI 搜索时代的广告形式，让它们成为用户对话中有价值的信息衍生。”5月19日，Google Marketing Live 2026，我（作者）代表Morketing对话了Google Ads & Commerce 副总裁兼总经理 Vidhya Srinivasan，她分享。

左：Google Ads & Commerce 副总裁兼总经理 Vidhya Srinivasan  右：Morketing Group创始人兼CEO 曾巧 Ivy Zeng

无论是一整天的Google Marketing Live（缩写GML），还是对话本身，都让我触动很大。从Google的视角来讲，他们似乎在回答：当搜索从“敲关键词”变成“像跟人说话一样提问”，广告还剩下什么？Search 不再局限于关键词，越来越多的人是在“头脑风暴、拍照、连续追问”；因此，Google 不是简单把广告塞进 AI Search，而是在“重新定义广告是什么”。

相呼应的是，当下，每个Marketer都要思考：“广告”在AI时代是什么？

这次，Google给的答案非常清晰：广告不会消失，但它会从“一个位置”变成“四个角色”——答案、解释器、品牌智能体，以及交易入口。它不再只是把人拉去官网，而是开始在用户提问、比较、确认、下单的每一步里，承担越来越多原本属于导购、客服、内容页和结账页的功能。

Google 在 GML 2026 提到：Gemini 正在重写整个营销流程，涉及搜索广告、创意生产、Ask Advisor、YouTube Demand Gen，以及 UCP、AP2、Universal Cart 这些智能体商业底层能力。Vidhya Srinivasan在接受Morketing访谈时谈到：“AI Mode 里的广告需要像 AI Mode 本身一样，具有对话口吻、理解个人偏好、贴合上下文，并以更原生的方式出现在新搜索体验里”。

广告在AI时代是什么

过去二十年，广告的基本逻辑是“抢入口”。搜索广告抢的是关键词入口，信息流广告抢的是注意力入口，电商广告抢的是货架入口，但 AI 搜索把入口这件事打散了。用户今天会输入一句很长的话：“我想让家里有那种高级水疗中心或者雨后森林的味道，有没有省心易打理的居家香氛方案？”这不是传统意义上的“关键词”，而是一个包含场景、偏好、预算感、使用懒惰程度的复合问题。

Google 官方在 2026 年公开信里写得很清楚：Search 正在从关键词检索，变成更强的发现工具，广告也从“插入 AI Search”变成“被重新定义”。

这也是为什么 Google 在 GML 2026上重点推出的是“对话式发现广告”和“高亮推荐回答”，而不是对旧搜索广告做一点微调。官方页面显示，这两种新格式都以 Gemini 为底层，在 AI Mode 中根据用户的具体查询生成更贴合语境的广告内容；同时，它们会带一个独立的 AI explainer，由模型整合产品或服务信息，与广告主创意并排呈现，并继续清晰标注为“Sponsored”。Google 甚至给出一项用户研究数据：75% 的受访者认为，在 Search 中使用 AI Mode 能让他们更快、更有信心地做决定。

对话式发现广告

（Conversational Discovery Ads）

高亮推荐回答

（Highlighted Answers）

换句话说，AI 时代的广告不再首先是“展示品牌”，而是“帮助做决定”。它必须回答用户此刻真正想解决的问题，而不是只把品牌名推到眼前。Vidhya强调：“最好的广告就是答案”，她在接受Morketing采访中又进一步解释：广告不应只是“点这里了解更多”或“点这里拿折扣”，而要在那个当下，直接说明“我们如何解决你的问题、如何让你的生活更容易”。这意味着广告从一个打断内容的模块，变成了一段可消费的信息；从一个促点击按钮，变成了一次问题求解。

可以说，AI 时代，广告的定义从“可见性”转向“可用性”。谁更像一个有帮助的答案，谁就更可能被 AI 搜索时代留下。

 从“为什么买它”到“为什么适合你”

当消费者与AI对话的时候，他们不只想知道这个商品是什么，更想知道“为什么这才是最适合的选择”。Google在谈及AI-powered Shopping ads 时，把这个逻辑写成了产品定义：当用户搜索意式咖啡机时，Gemini 会匹配相关商品，并即时生成说明，清晰点明这个商品契合用户需求的核心亮点。也即，当人搜索 espresso machine 时，Gemini 会拉出最相关产品，并即时生成定制解释，说明为什么这款产品可能是正确选择。

这里真正变的，不是“推荐”，而是“解释”。旧广告更像一张名片：品牌名、价格、评分、落地页。新广告更像一个导购员：它会先替用户把决策标准说出来，再说明这个商品为什么贴合这些标准。也因此，Google 才会在 AI Mode 里加入独立的 AI 说明栏。这个设计非常关键，因为它意味着广告不只是“被模型改写”，而是要把模型生成的解释与广告主信息并列展示，并用“Sponsored”明确标识。

也就是说，Google 试图把 AI 广告的说服力建立在两件事上：一是更贴当下语境，二是更透明。

在Morketing看来，当广告开始负责解释“为什么适合你”，品牌竞争的重心就会悄悄后移。它不再主要发生在投放层，而更早发生在“你交给系统的内容是不是足够完整、足够结构化、足够可理解”。Google Merchant Center 说明得非常清楚：产品数据是成功广告和免费列表的基础，准确、格式正确的产品信息，对匹配查询和展示至关重要；错误、缺失或不准确的信息，会导致拒审、显示受限或展示错误。

换句话说，在AI 搜索里，产品数据不是后台运营的细枝末节，而是广告能不能生成“正确解释”的原材料。

这也是为什么 Google 同时上线了 Merchant Center 的 conversational attributes。其可选属性包括 Q&A、文档链接、相关商品、变体选项和热度排序，目的是帮助 AI 系统与对话式智能体更好理解商品细节，并让商品能在 AI Mode 等 AI 驱动界面中被发现。

Vidhya 在接受Morketing访谈时，提到：“你甚至可以提交 Q&A、reviews 之类的内容”；但在本轮优先核对的 Merchant Center 官方帮助页中，被明确列为 conversational attributes 的是 Q&A、文档链接、相关商品、变体和热度排序，其中，评论并未作为同一组新属性列出。

所以，AI 时代从“为什么买它”到“为什么适合你”，本质上是广告从文案工程转向知识工程。谁能把品牌、产品、场景、FAQ、素材、结构化属性准备得更完整，谁就更有机会让 AI 在用户真正犹豫的那个瞬间，替你把最重要的话说出来。

也就是说，广告的说服力，正在从“语言技巧”迁移到“信息质量”。AI 能写，但前提是品牌先把可供 AI 理解的事实搭好。

广告位出现品牌智能体

GML2026，还提到一个非常重要的新格式：线索类商家智能体，也就是 Business Agent for Leads。

线索类商家智能体

（Business Agent for Leads）

它的核心不是更漂亮的广告样式，而是把一个“可继续对话的品牌智能体”直接装进广告里。Googel官方表述很直接：当人们在权衡重要选择时，希望在做决定前先产生信心；因此，Business Agent for Leads 会把一个由 Gemini 驱动的智能品牌代理放进广告之中。这样，原本需要填写静态表单的用户，比如研究大学的学生，可以点“Chat”，基于网站内容即时获得答案，把一次咨询变成更高质量的线索。

这件事的重要性被低估了。因为它意味着广告与客服、导购、销售线索收集之间的边界开始合并。过去的广告是“把人带过去”，后面的解释、安抚、筛选，都发生在官网、私信、Call Center 甚至销售团队里。

现在，Google 想做的是在用户最犹豫的那一刻，就把“继续问”的能力给你。它不只是提高转化率，更是在重构线索质量：留下的不是一个冷冰冰的手机号，而是一个已经在对话里暴露出真实关切、预算、偏好和顾虑的用户。

Vidhya还向Morketing分享了一个更大的判断：未来不会是“所有事都交给 agent”，而是“有些事人愿意交给 agent，有些事不愿意”；就像现实生活里，人本来就会委托别人做一些事，也会保留一些自己来做。Google 的重点不是替用户决定一切，而是让人们在愿意寻求帮助时，能够在高信任下得到稳定结果，并且始终保有选择权。这段回答，实际上解释了为什么 Google 在做品牌智能体的同时，又反复强调透明、赞助标识、商家站跳转和 merchant of record。它想推动的是“可委托的商业”，而不是“替代人的商业”。

深度延展下，这也回答了一个常见疑问：网站还重要吗？Vidhya 的回答很谨慎：Google 会在每一步都保留去商家网站的选项；就算是 UCP checkout，最早的版本也是 checkout on merchant，用户可以直接进入商家自己的结账流程；而当购物车被带回零售商网站后，商家依然可以完成 upsell，以及更完整的第一方体验。官方 Merchant Center 帮助页也确认接入 UCP 后，商家仍是 seller of record，并可根据自身需要定制集成方式。换言之，网站不会消失，但它需要从“唯一入口”变成“更有理由被继续访问的深度体验场”。

AI 广告最深的变化，也许不是更会卖货，而是更会“接住人”。广告位本身开始具备对话能力，品牌第一次能在用户还没离开搜索结果页之前，就展开一轮真正有意义的交流。

“智能体商业广告与交易”距离缩短

那么，怎么进一步理解智能体商业广告？

Google 正在用 AP2、UCP、Universal Cart 这些底层协议为智能体商业铺路。2026 年 1 月，Vidhya 曾公开表示，“正式把 UCP 定义成‘适用于整个购物旅程——从发现、购买到售后支持’的开放标准，并指出它要建立的是 agent、商家系统、支付提供方之间的共同语言。在5 月 GML 2026 上，Google 又进一步把这些能力带进广告与更多Google 场景里”。

这一层变化最关键的地方在于：广告和结账之间，开始出现官方级的“连续路径”。Google提到，Universal Cart 会跨零售商、跨 Search、Gemini 等服务工作；当消费者准备下单时，可以在 Google Pay 中快速结账，也可以把商品转回商家网站完成购买，而无论哪种路径，retailer 都始终是 merchant of record。Merchant Center 的 UCP 帮助页也明确写道，当前该功能适用于美国、加拿大、澳大利亚的参与商家和合作伙伴，并会出现在 AI Mode in Search 和 Gemini 等特定表面；商家仍是 seller of record，且可以根据自身 checkout 需求定制集成。

当然，Google方面也表示，“扩大 Direct Offers 测试”。自 2026 年 1 月开始测试以来，Chewy、Gap、L’Oreal 等品牌已经在消费者浏览比较阶段推送更相关优惠；后续会增加优惠组合、原生结账、旅游行业扩展等能力。Google在2026 年 1 月曾公开表示：Direct Offers 最初瞄准的是 AI Mode 中准备下单的用户，先从折扣开始，并计划扩展到 bundles、free shipping；而 2026 年 5 月的官方购物文章又进一步说明，接入 UCP 的品牌在 Direct Offers 或 YouTube Shopping ads 场景中，会让用户更容易“当场买下”。

 营销人工作流被改写

那么，Marketer们知道了这些变化后，我们要怎么工作？

Vidhya 基于Morketing提出的“营销人的工作会怎么变”的问题，她给楚了一个非常重要的回答：品牌的核心定义、品牌应该是什么感觉、代表什么价值、在不同地区和经济政治环境中如何落地，这些仍然非常属于营销人自己；但如果要把这些东西规模化，变成 10 个、100 个、1000 个素材版本，AI 的资产生成工具会起很大作用。接着她又说，随着大量 campaign management 被自动化，营销人的重心会从“具体怎么配 campaign”转向“数据基础是否足够好、衡量体系是否足够正确”。

这不是一个“工具升级”的描述，而是一个“岗位重心迁移”的描述。怎么理解?

Google 在 GML 2026 上把这套后台改造拆成三块。

第一块是 Ask Advisor。它会跨 Google Ads、Google Analytics、Google Marketing Platform，且 Merchant Center agent 也将加入，用一个统一体验把不同产品的数据和智能体串起来；它能帮用户从 Merchant Center 抽取信息建 campaign，也能在 Ads 与Analytics的数据之间给出解释和建议。

第二块是 Asset Studio。可以理解为marketing brief、brand guidelines、website 和 goals，即时生成多种主题、类型的素材，并将 Gemini Omni 的多模态能力整合进视频素材生成与测试流程。

第三块是 measurement，GML把 Google Analytics 360 描述为“现代衡量的新指挥中心”，并提到 Meridian 和 Future Long-Term Conversions，我们只将其作为“测量基础设施升级”。

Morketing认为，这意味着，营销团队和媒介代理公司的工作流都要重写。在这里，Morketing有一句话分享给中国营销行业反复读：“重点会更偏向 ingredients，而不是 final product。” Vidhya 的意思是，在 AI 广告时代，最终展示出来的答案不是一个预先烘焙好的静态成品，而是在具体语境中临场生成的。因此，代理商和品牌要更关注输入物：品牌边界、创意规范、素材库、产品属性、用户负面场景、监管限制、测量目标；还要更关注输出反馈：到底哪个输入组合在什么场景下有效，应该在哪个环节回调。换句话说，未来的媒介和创意，不再只是“做内容”，而是“管理生成”。

Vidhya 在回答Morketing提及的问题“中国出海品牌怎么做 AI native transformation”，她给出的建议不是“立刻重组组织架构”，而是回到基础：先搞清楚品牌是什么、不是什么；把 Merchant Center feeds、Google Business Profile 等可提供给 Google 的信息准备好；利用 AI briefs 设定 guardrails；再给系统足够多、足够丰富的素材与属性，让 AI Max、Performance Max、Demand Gen 这些 AI 系列 campaign 有东西可学、有东西可放大。也就是说，AI native 在 Google 这里，不是先改名词，而是先补输入。

也即，营销人的价值不会被 AI 消掉，但会从“手工执行”向“目标设定、品牌守门、输入治理、反馈校准”迁移。以后拼的不是谁更会手调 campaign，而是谁更会把品牌和业务“喂”给 AI。

这背后的真正含义是：广告第一次不再天然止步于“把人送过去”。它开始被重新嵌入一条连续、可控、可度量的商业链路里。对品牌来说，这不是更会“投广告”那么简单，而是要同时准备内容、服务与交易接口。智能体商业不是广告的新包装，而是广告与交易系统的重新接线。未来最贵的资源，不一定是流量，而是“从问到买”的路径控制权。

AI时代品牌如何准备自己

那么，综合整体来看，品牌到底要在AI时代下怎么做？

Vidhya 给品牌的建议其实出奇朴素，但非常硬。

第一，先清楚自己是什么、不是什么。她在回答Morketing提及中国出海品牌问题时反复强调，越是走向深度个性化体验，品牌越要把自身独特、适配、不可替代的那部分说清楚；因为只有当 AI 能识别出你的品牌特征、适合什么场景、在哪些问题里值得被带入对话，你才会在最对的时候被“叫上场”。这不是一句抽象的品牌口号，而是一种机器可理解的品牌边界。

第二，把“输入层”建设当成头等大事。Vidhya 直接点了几个最现实的动作：把 Merchant Center feeds 做到最好；尽可能提供高质量资产；使用 AI briefs 设定运行边界；把品牌愿意让系统理解的产品属性、服务差异、适配人群、应避开的场景都告诉系统。Google官方文档从另一个角度印证了这一点：Merchant Center 的产品数据规格就是匹配查询的基础；conversational attributes 则是为了让 AI 系统更好理解商品的细节与语境；UCP 帮助页也特别提醒，商家最好的准备就是让 Merchant Center 里的从 product feeds 到 brand assets 的全部信息尽可能 robust 且 up to date。

第三，不要把 AI native 理解成“把所有东西交给 AI”。Vidhya 强调，人们会把某些事交给 agent；另一方面又反复强调 trust、choice、brand guardrails。把这套逻辑翻译成品牌动作，就是：让 AI 有足够大施展空间，但前提是边界先定好。品牌价值观、视觉审美、合规禁区、地域差异、不能碰的人群和表述，都仍然要由人来定义。AI 能把 10 份素材扩成 1000 份，但“哪 10 份是可被扩展的”，依然要靠品牌自己判断。

第四，SEO、官网和内容体系不会被削弱，反而会被放大。Vidhya有一句非常经典的话：未来的 SEO strategy，某种意义上就是“the SEO strategy that we’ve always had on steroids”。她给出的解释并不玄：一是独特内容更重要；二是内容多样性更重要；三是用户已经明确想看多元声音，包括其他人的评价、可信创作者内容、UGC、地图位置、YouTube、TikTok 等等；四是最重要的一点，你要非常清楚自己“是什么、不是什么”。这对中国出海品牌尤其重要。过去很多品牌习惯把自己写成“我什么都能做”，但在对话式搜索里，真正有效的往往是那种足够清楚、足够具体、足够有区分度的表达。

第五，别等功能“全面开放到你所在市场”才准备。官方帮助页当前把 UCP-powered checkout 的范围限定在美国、加拿大、澳大利亚的参与商家/合作伙伴，Ask Advisor 目前也处于英文账户 beta；中国出海品牌若面向全球市场，完全可能先从海外站点、海外 feed、海外 campaign 和对英文内容资产的整理开始。

所谓 AI 时代的品牌准备，不是先去买一个新工具，而是先把品牌、内容、数据、网站、交易和合规这六块基础设施重新整理一遍。谁先把基础打平，谁才更可能在 AI 生成的答案里，成为那个“最适合被说出来的品牌”。

图：在GML 2026现场

Morketing Group 创始人兼CEO 曾巧Ivy Zeng