AI Max vs. 人工：谁是关键词匹配的赢家？
AI 在广告界的地位越来越重要，Google 推出的 AI Max for Search 就是一个典型的例子。它的核心理念很直接：你提供一些基础信息，AI 来负责找到最相关的用户，帮你实现广告投放的自动化。对广告主来说，这听起来确实很省心。
但问题也随之而来：这个强大的 AI 到底是怎么工作的？它的内部决策过程我们根本看不见。我们只知道给它什么，以及它最终给出了什么结果，中间的一切都像一个“黑盒”。
在这篇文章中，我会分享自己在测试 AI Max 关键词匹配功能时的一些发现。我希望能通过我的真实数据和观察，给大家一些更实际的参考。
在进入正题前，我们先来明确两个基础概念，因为它们是理解 AI Max 的关键：
- 关键词（Keywords）：这是你在 Google Ads 后台设定的词，是你告诉系统“我的广告是关于这些内容的”。
- 搜索字词（Search Terms）：这是用户在 Google 搜索框里实际输入的内容。AI Max 的工作，就是想办法把你的广告和这些真实的搜索字词匹配起来。
AI Max 的新匹配类型：一个全新的流量池
当我们在后台开启 AI Max 功能后：除了我们熟悉的广泛、词组和精准匹配之外，AI Max 带来了一个全新的匹配类型——AI Max。
这给了我们第一个疑问：AI Max 难道只是在优化我们现有的关键词吗？
测试结果给了我们一个清晰的答案：AI Max 匹配的搜索字词，和通过传统匹配方式获得的搜索字词之间，重叠率为零。 这意味着 AI Max 并没有在已有的流量池里争抢，而是独立开辟了一个新的匹配通道。
我们的数据显示，这个新的匹配通道虽然目前引流和花费占比还不大：
- 引流占比：传统关键词占比约 90%，AI Max 匹配占比约 10%。
- 花费占比：传统关键词占比约 92%，AI Max 匹配占比约 8%。
那它的价值到底在哪里？虽然 AI Max 匹配的搜索字词，可能与你其他没有开启 AI Max 的广告系列有重叠，但这正是AI Max 的核心能力：它能自主探索和发现新的、高相关度的搜索字词。 它的价值在于它能自动挖掘那些你手动操作时可能忽略或无法触及的长尾词，并以它独有的方式进行匹配。
AI Max 的两种关键词核心匹配机制
既然 AI Max 匹配的搜索字词构成了一个独立的流量池，那它到底是如何工作的呢？这是我们深入“黑盒”的关键。我们发现，所有 AI Max 匹配的搜索字词都来自两种不同的来源。
根据我们的测试数据，在所有 AI Max 匹配的搜索字词中：
- 61% 来自 AI Max expanded matches。
- 39% 来自 Landing pages and URL inclusions。
这清楚地表明，AI Max 的关键词匹配主要依赖于两种核心机制。
基于关键词的拓展
AI Max 不只是简单地拓展你的关键词，它会进行深度语义分析，来匹配最相关的搜索字词。它理解的不是词语本身，而是背后的用户意图。
AI Max expanded matches 就是这种机制的体现。它能找到那些你可能从未想过，但和你的产品高度相关的长尾词。
从数据来看，这种匹配方式的表现相当不错：
- 它的点击率略低于我们自己提供的关键词。
- 但它的平均 CPC 却比我们自己提供的关键词低了约 15%。
这意味着 AI Max 可以在保证流量质量的同时，用更低的成本为你获取流量。
基于落地页内容的匹配
如果你熟悉 Google Ads 的 DSA（动态搜索广告），就会发现这种模式似曾相识。AI Max 会直接将你的**落地页（Landing page）**内容作为寻找新流量的依据。
Landing pages and URL inclusions 就是这种机制的来源。AI Max 会抓取并分析你的落地页内容，然后根据这些内容来匹配搜索字词。你的落地页不再只是一个流量终点，而是一个“超级关键词”。
这种匹配方式的表现尤其亮眼：
- 它的点击率是所有类型中最高的。
- 它的平均 CPC 比我们自己提供的关键词低了约 29%，是三者中成本效益最佳的。
这一发现非常重要。它告诉我们，在 AI Max 的世界里，一个好的落地页不仅能提升转化，还能直接影响你获取流量的质量和成本。
不过，这里也存在一个典型的黑盒问题。虽然我们能看到这些搜索字词带来了不错的点击和转化，但目前后台并不支持查看 AI Max 是基于哪个落地页的内容匹配到了某个搜索字词。这意味着，我们并不知道它的决策依据，也无法针对性地优化特定页面。
AI 匹配关键词的质量与挑战
我们已经知道，AI Max 正在开拓全新的流量。但这些由 AI 匹配出来的关键词，质量究竟如何呢？
我们的数据显示，AI 匹配出的搜索字词数量相当庞大。在我们的测试账户中，AI 匹配的关键词数量占比达到了 11% 到 12%，日均新增约 150 个。
这是一个惊人的数字。但当我们进一步分析这些词的点击数据时，一个典型的“黑盒”现象出现了：这些词的点击次数非常分散。
- 超过 76% 的词只带来了 1 次点击。
- 只有少数词能获得多次点击。
这个发现乍一看可能让人有些失望。AI 辛辛苦苦找来这么多词，大部分都只被点击了一次，这难道不是一种浪费吗？
恰恰相反，这正是 AI Max 黑盒的价值所在。这种“广撒网”的行为，是它作为“探矿者”的典型模式。对于人工操作来说，你不可能花费时间和精力去测试上百个、只可能带来一两次点击的长尾词。但 AI 可以，并且它能以极低的成本高效完成。
这种模式的核心价值在于，它能以极低的试错成本，为你发现潜在的高转化长尾词。即使大部分词最终表现平平，但只要能从中找到那些能够持续带来转化、甚至有扩大规模潜力的“金子”，就足以带来巨大的回报。这正是我们需要持续监控和优化的原因。
通过这次实战测试，我们对 AI Max 的关键词黑盒有了更清晰的认识。它并没有简单地优化我们已有的关键词，而是独立地开辟了一个全新的流量通道。这个通道凭借两种核心机制——基于关键词的拓展和基于落地页的匹配，高效且低成本地为我们寻找新流量。
面对这样一个强大的自动化工具，我们不需要纠结于理解它的每一个决策。因为，它的价值并不在于可解释性，而在于它能够以我们无法企及的速度和成本，去探索和发现潜在的高转化长尾词。
因此，成功的关键在于改变我们的思维模式。我们的角色不再是纯粹的广告优化师，而是数据的分析者和策略的制定者。我们的任务是：
- 提供高质量的输入：要特别注意优化落地页内容，因为它是 AI 寻找新关键词的重要依据。
- 保持持续监控与优化：定期检查 AI 匹配的搜索字词，将那些表现出色的词添加到你的核心关键词列表。
- 以最终结果为导向：不要因为 AI 匹配的关键词点击分散就否定它的价值。只要最终的转化成本（CPA）和投资回报率（ROI）是可接受的，就说明这个工具正在有效地为你工作。
AI Max 的出现预示着广告投放将进入一个新阶段。它挑战了我们对传统关键词优化的认知，同时也带来了前所未有的机遇。学会正确地使用这个工具，将是每一位广告优化师在未来竞争中的关键能力。