📍 專案簡介
本次專案為期 7 天，協助一個品牌優化 Google P-MAX 廣告。
主要目標是提升整體廣告成效。品牌過去自行操作，成效浮動在 ROI 1 左右，這次希望能透過策略與數據協助，取得關鍵成果。
🎯 任務與重點執行項目
🔍 利用 GA4 與歷史資料進行轉換熱區分析
🌍 因為預算有限，地理投放策略優化：從全域 → 州層級 → 城市層級，選擇 CVR、AOV 較佳的城市集中投放
📈 提升 Search Impression Share，以利機器學習穩定進行
🔧 串接 GA4 + Shopify，確保購買事件正確被追蹤
👥 加入所有可使用的 Audience Signals（興趣＋搜尋意圖）協助 P-MAX 精準投放
🛠 成果摘要與技術亮點
✅ 曝光佔比顯著提升，幫助系統穩定進入學習期
✅ 成功啟動有效學習階段：脫離學習後兩日內產生轉換，單日 ROAS 有在 1.5 以上
✅ 建立再行銷基礎：雖尚未能啟用 Customer Match，但清單已串接完成
📈 最終成果
✔️ 地理投放策略優化，提升轉換熱區曝光
✔️ 初步建立 Audience Signals，為後續自動化優化打下基礎
✔️ 脫離學習階段後共兩筆實際轉換，也產生一些營收，提供未來優化依據
⚠️ 專案過程中的挑戰與反思
🔧 Shopify 串接後自動生成多組轉換目標，導致成效誤判
第一次報告時被客戶指出與後台對不上，事後檢查變更履歷才發現：Shopify 串 GA4 後會在幾秒內自動產生多組轉換事件，且有可能被設定為「主要操作目標」。原本想要優化的美意，卻在中途增加了沒有計畫的轉換目標，造成機器學習混亂，紀錄不需要的轉換資料。
👉 提醒自己也提醒大家：自動串接 ≠ 自動正確，請務必多多檢查設定。
🔹太趕，就不夠細
P-MAX 雖然強大，但學習期短，任何設定的小失誤都會大大影響成果。而我也因為壓力與經驗不足，漏掉了某些設定檢查與轉換事件徒增的正當疑心等細節，造成錯誤判讀與寶貴時間流失。這是我該反省的部分。
✍️ 個人學習
這次合作讓我再次體會：「資料正確性」才是一切策略的起點。
P-MAX 是現在這個購物流程模糊化時代中，仍然非常值得信任的轉換導向工具——但前提是，你得讓它看得見正確的目標。
如果我有決定權，我會想再跑一段時間，讓系統有完整資料與學習空間，但即便只有七天，我也很感謝這段經歷，讓我學到許多關於廣告技術、責任與溝通的事。
🔒 延伸討論：Custom Match 的使用門檻
很多人不知道，不是每個帳戶都能上傳 email 名單使用 Customer Match。Google 對名單的來源、用戶同意、甚至帳戶歷史投放金額也有規定，請參閱(Customer Match Policy)。這對中小品牌是個挑戰——想做更精準的再行銷，資料收集與信任建立是一場長期戰。
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