요약
Mash Yang發佈潮網科技攜手 Google Cloud 用 AI 代理突破影音廣告與非結構資料瓶頸，最新資訊於2026-04-26 14:29：ogle Gemini AI 代理，自動化分析影音資料，解決聯網電視廣告追蹤困境。此舉將非結構化數據轉為商業洞察，實現更精準的情境式廣告投放，提升整體...#(248047)
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潮網科技導入 Google 的 Gemini Enterprise 代理平台，透過 AI 代理自動化廣告優化師的報表與影音分析工作，有效解決影音廣告投放與聯網電視追蹤困境。
在數位廣告市場經歷多次隱私權政策調整與技術迭代後，廣告主與代理商正面臨全新的挑戰：如何在其龐大的數據與影音內容中，挖掘出更深層的商業價值？
在台灣深耕約16年的數位廣告與行銷科技品牌「潮網科技」，長期以來與Google在廣告產品及Google Cloud雲端技術有著緊密且深度的合作。
在Google Cloud Next’26期間，潮網科技分享其在AI領域的最新佈局，特別是針對目前市場需求極高，但技術門檻也相對較高的「影音內容廣告投放」，以及如何藉由Google最新的Gemini Enterprise代理平台與AI代理 (AI Agent)技術，解決傳統廣告優化師面臨的「非結構資料分析」難題。
影音內容與聯網電視的雙重挑戰
過去十幾年來，廣告投放多半仰賴結構化數據 (如點擊率、轉換率、使用者輪廓標籤等)。然而，隨著YouTube等影音平台的爆發，以及聯網電視 (CTV, Connected TV)的普及，廣告市場的重心已經大幅向「影音」 (Video)轉移。
潮網科技指出，影音廣告面臨兩個主要痛點。首先，影片本身是極度龐大的「非結構化資料」，過去若沒有人工進行詳細的文字貼標 (Labeling)，系統很難真正「看懂」影片的上下文，進而導致廣告投放的精準度受限。
其次是聯網電視廣告的追蹤困境。不像手機或電腦上的廣告可以輕易點擊、追蹤轉換，聯網電視的觀眾多半是處於「觀看但不點擊」，因為較難透過遙控器、直覺點擊等方式實現操作行為，因此自然不會出現點擊電視上的YouTube廣告，或是串流影音廣告的情形。
而在無法獲取傳統點擊數據的情況下，如何評估廣告效益、甚至進行跨螢幕的成效歸因，成為業界亟待解決的問題。
導入Gemini Enterprise代理平台，讓AI成為自動化優化師
針對上述痛點，潮網科技藉由Google Cloud提供的技術火力支援，開始將內部的廣告系統進行深度AI化。其中最關鍵的技術核心，便是運用Google體系下的Gemini模型與Gemini Enterprise代理平台 (Agent Platform)。
潮網科技表示，過去的AI應用多半停留在「對話機器人」 (Chatbot)的階段，需要人類不斷下指令才能產出結果。但透過Gemini Enterprise代理平台構建的「AI Agent」，則具備主動執行任務與串聯工作流程的能力。
在實際應用上，潮網科技開發專屬的AI工具，能夠將過去廣告優化師需要手動整理的報表、活動成效等大量「非結構化資料」，自動整合成結構化的分析報告。
舉例來說，當客戶需要一份結案報告或提案企劃時，AI Agent可以自動調閱過去的非結構化歷史數據、辨識關鍵指標，並且直接生成具備商業洞察的簡報內容 (Pitch deck)，大幅減輕優化師的庶務負擔。
藉由多模態AI突破「非結構化影音資料」分析瓶頸
除了文字與報表的處理，Google Gemini模型強大的「多模態」 (Multimodal)解析能力，更是潮網科技突破影音廣告瓶頸的關鍵。
傳統的影片廣告分析需要依賴大量的元數據 (metadata)。現在，潮網科技能夠利用Google Cloud的影像AI技術，直接讓系統「觀看」、理解影片內容。例如，在面對電商客戶擁有海量商品與宣傳影片時，AI可以自動分析影片中的場景、情緒或商品出現的片段，並且將其與合適的廣告素材進行動態重組與匹配。
這意味廣告系統不再只是死板地投放固定影片，而是能夠理解影片的「脈絡」，實現更細緻的內容比對與推薦，進而在聯網電視與串流平台上，實現更精準的情境式廣告投放。
選擇Google Cloud的戰略考量：生態系與成本優勢
在分享中，潮網科技也坦言，雖然市場上有許多開源的AI模型與API可以串接使用，但對於需要處理龐大企業數據與廣告投放的科技公司而言，單純依賴外部API是不夠的。
選擇全面擁抱Google Cloud，並且導入Gemini相關技術，除了看中Google在影音廣告 (如YouTube)擁有絕對的主場優勢外，更重要的是Google Cloud提供完整的AI基礎設施 (如Vertex AI提供完整AI模型資源)，使得潮網科技能夠打造專屬的AI架構，確保客戶的非結構化數據在安全、封閉的環境下進行訓練與貼標 (Data Labeling)。
此外，潮網科技也提到一個現實面的考量——「日常營運成本」，亦即模型運作時的Token (詞元)消耗量。在導入AI Agent處理日常繁瑣的分析工作時，運算成本將成為企業的一大開銷。
相比之下，Google的解決方案在大量日常推論與運算上，提供更具競爭力的成本效益，這也是支撐其規模化採用AI代理技術的重要推力。
小結
從潮網科技此次的技術分享可以看出，數位廣告的下半場競爭，已經從單純的「版位競價」與「受眾受限的追蹤」，轉向「對非結構化內容的深度理解」。
藉由Google Cloud與Gemini Enterprise代理平台的加持，未來的廣告優化師將轉型為AI系統的協調者，而那些龐雜的影音數據與報表，都將交由AI Agent轉化為推動營收的實質動能。