回顧 2025 年，出海營銷進入了全新階段。
TikTok Shop 之外，TikTok 在2026年是否值得投放？
AI 對傳統(tǒng)搜索的沖擊，將如何重塑谷歌搜索廣告？
而在 Meta 上，很多廣告主可能會發(fā)現(xiàn)，近期的投放好像和以前不太一樣。新的廣告算法上線，你了解嗎？
本文梳理了過去 12 個月 TikTok、Google、Meta 的動作，為出海企業(yè)提供參考，幫助規(guī)劃 2026 年的預(yù)算與投放策略。
回看 TikTok for Business 過去一年的更新，會發(fā)現(xiàn)一個信號：
TikTok 沒有在“電商化”的路上單向加速，而是主動擴大自身能承載的廣告主類型，希望成為品牌長期配置預(yù)算的投放渠道。
在投放層面，TikTok 持續(xù)強化以 Smart+為核心的 AI 廣告解決方案，將受眾、出價、版位、優(yōu)化策略等整合進統(tǒng)一的智能系統(tǒng)。廣告主只需設(shè)定核心目標(biāo)與預(yù)算，其余決策都可以由算法完成。
來源：TikTok for Business
在此基礎(chǔ)上，TikTok 還推出了自動化工具 Symphony。能將一組素材，快速拆解、重組為不同節(jié)奏、不同比例、不同行動引導(dǎo)的創(chuàng)意版本，并持根據(jù)投放反饋持續(xù)優(yōu)化。
整體來看，投放效率正在交給算法完成，廣告主可以把更多的精力集中在內(nèi)容方向、表達策略、落地頁轉(zhuǎn)化上。
與此同時，平臺廣告的“投放身份”也有調(diào)整。TikTok 已明確將在 2026 年逐步取消 Custom Identity，所有新廣告必須綁定官方賬號。這一調(diào)整被整合進 TikTok F.I.R.S.T. 框架中。
來源：TikTok for Business
其中直接受到影響的則是 UGC 內(nèi)容。部分創(chuàng)作者內(nèi)容需要通過 Spark Ads 等形式，與品牌賬號或授權(quán)賬號建立明確關(guān)聯(lián)。
好處是 UCG 能沉淀為品牌內(nèi)容資產(chǎn)，拉長生命周期，但純素人內(nèi)容的流量空間可能會被壓縮。
在行業(yè)拓展上，TikTok 今年重點推出了 TikTok Travel Ads，吸引旅游、航旅平臺、酒店集團、目的地營銷機構(gòu)，以及更廣義的生活方式品牌，將 TikTok 作為上游獲客與品牌種草渠道。
從產(chǎn)品形態(tài)來看，TikTok Travel Ads 以旅行規(guī)劃為核心，通過內(nèi)容形式結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)目的地、酒店、航班或行程信息，并支持用戶在內(nèi)容中探索、收藏或跳轉(zhuǎn)至外部預(yù)訂頁面。
來源：TikTok for Business
對長周期、高客單價行業(yè)而言，TikTok 正逐步具備投放的條件。
在效果評估層面，TikTok 也給出了建議評估方式——Attribution Analytics（歸因組合），其中包括 3 種歸因組合的對比使用：
不同點擊與展示歸因窗口的組合
點擊歸因與展示歸因并行
與其他渠道并列評估的跨渠道視角
平臺鼓勵廣告主通過歸因組合對比，理解 TikTok 在用戶路徑中的位置——是首次觸達、興趣強化，還是轉(zhuǎn)化助推。
2025 年，AI 沖擊最直接、也最具結(jié)構(gòu)性變化的領(lǐng)域之一，是搜索。
過去，搜索引擎的價值在于高效返回結(jié)果；當(dāng)生成式 AI 具備聯(lián)網(wǎng)能力，能夠完成檢索、整理、總結(jié)等工作，搜索引擎的優(yōu)勢是否仍然成立？
如何在 AI 時代繼續(xù)占據(jù)用戶決策入口，是 Google 在 2025 年集中解決的問題之一。
搜索新時代已經(jīng)到來。
來源：《Google Ads Highlights of 2025》
圍繞這一變化，Google 過去一年的產(chǎn)品與商業(yè)化調(diào)整，都指向?qū)?AI 引入搜索本身，并挖掘新的“廣告位”。
Google 在美國市場的 AI 概覽（AI Overviews）中正式引入廣告功能。
廣告直接嵌入由 AI 生成的實用型回答里，與產(chǎn)品建議、對比分析和購買決策過程并列呈現(xiàn)。平臺的官方表述是：廣告將成為 AI 回復(fù)的一部分，幫助用戶在更復(fù)雜的問題中做出更理性的選擇。
谷歌打開的，是一類并未充分商業(yè)化的搜索場景，畢竟 ChatGPT 即使上線了“智能購物”功能，也仍未商業(yè)化。
對于廣告主而言，這是新的流量入口，同時也提出了更高要求：廣告內(nèi)容需要具備專業(yè)性、信息密度和可驗證性。
在視頻與內(nèi)容層面，YouTube 仍是 Google 體系中最重要的增量陣地。
2025 年，Google Ads 推出了 YouTube 創(chuàng)作者合作中心，將品牌與創(chuàng)作者的合作正式納入廣告系統(tǒng)內(nèi)統(tǒng)一管理。廣告主可以在同一平臺內(nèi)完成創(chuàng)作者篩選、內(nèi)容授權(quán)和投放執(zhí)行。
這一機制的優(yōu)勢在于規(guī)?；鸵?guī)范化，品牌 UCG 自來水或許會受到限制。
在應(yīng)用廣告（Apps）領(lǐng)域，Google 進一步強化了以價值為導(dǎo)向的投放方式。
目標(biāo) ROAS 出價（Target ROAS bidding）已正式應(yīng)用于 iOS 應(yīng)用廣告系列，即廣告主向 Google 提供一個期望的廣告支出回報率（ROAS），系統(tǒng)會基于實時信號與歷史數(shù)據(jù)，自動調(diào)整每一次競價，以盡可能在該 ROAS 目標(biāo)下獲取更高的轉(zhuǎn)化價值。
出價標(biāo)準(zhǔn)不只圍繞安裝或事件優(yōu)化，聽起來比較玄學(xué)，有經(jīng)驗的投手歡迎在評論區(qū)討論。
來源：Google Ads幫助
與此同時，Google 在創(chuàng)意生產(chǎn)和素材管理上的 AI 能力開始集中釋放。
今年爆火的圖片生成模型 Nano Banana Pro，已被整合進廣告素材工作流中。
廣告主可以通過自然語言指令快速生成或修改圖片，模擬產(chǎn)品在真實使用場景中的展示，并支持多產(chǎn)品組合、復(fù)雜材質(zhì)渲染與批量編輯。
這套工具降低了創(chuàng)意測試的門檻，使廣告系統(tǒng)能夠更高頻地進行素材迭代與學(xué)習(xí)。
不過，當(dāng) AI 生成素材逐漸成為常態(tài)，其在系統(tǒng)中的權(quán)重是否會發(fā)生變化？以及用戶對 AI 內(nèi)容的接受度，仍有待市場驗證。
尤其對于實體產(chǎn)品而言，真實感與可信度仍然是影響轉(zhuǎn)化的重要因素，AI 更可能成為創(chuàng)意生產(chǎn)的起點，而非終點。
綜合來看，Google 在 2026 年的核心方向有：
搜索 AI 化，廣告向決策前端移動
投放自動化，創(chuàng)意效率、成本降低
平臺不只獎勵會“買關(guān)鍵詞”的企業(yè)，還看重內(nèi)容質(zhì)量、信息結(jié)構(gòu)與長期價值表達。
今年， Meta 對廣告體系影響最大的變化，就是廣告推薦的底層邏輯更新。有的老賬戶效果波動，但也有反饋投放效果變好的。
這一輪更新，將傳統(tǒng)的基于向量點積的匹配模型，升級為一套能夠理解用戶與內(nèi)容之間交互意圖的神經(jīng)化網(wǎng)絡(luò)。
來源：《Hierarchical Structured Neural Network: Efficient Retrieval Scaling for Large Scale Recommendation》
在新架構(gòu)中，平臺不僅會學(xué)習(xí)用戶和廣告的獨立表示，還引進了交互層，判斷某個用戶看到某一類素材時，是否更可能產(chǎn)生行動。
那么，大家過往基于“標(biāo)簽”和“興趣”定向投放的邊際效應(yīng)顯著下降。
具體可以從以下 4 個模型機制去理解新的投放邏輯：
Creative is Targeting
新系統(tǒng)能夠從廣告內(nèi)容中提取更復(fù)雜的交互特征，素材內(nèi)容成為定向信號的一部分。
系統(tǒng)會在召回階段，把素材向量與用戶行為交互特征結(jié)合起來，判斷匹配概率。
Consolidation（結(jié)構(gòu)合并）
層級網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)到的索引機制要求更大的數(shù)據(jù)密度，過度拆分廣告賬戶，會導(dǎo)致每個子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)稀釋，從而影響模型對交互特征的學(xué)習(xí)能力。
系統(tǒng)期望得到的是連續(xù)、密集、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)反饋，而不是有限且分散的標(biāo)簽式樣本。
Broad（廣覆蓋）
在 HSNN 架構(gòu)下，模型可以通過層級檢索高效處理大規(guī)模候選集，這使得更廣泛的覆蓋成為可能。人為限制（如過度年齡/性別/興趣設(shè)限）可能阻礙模型找到潛在轉(zhuǎn)化路徑。
Multi-style（多風(fēng)格素材）
層級結(jié)構(gòu)中不同粒度的索引對應(yīng)不同的流量簇。
素材風(fēng)格對應(yīng)著不同的向量空間簇（Embedding Cluster），因此用多種風(fēng)格并行覆蓋，可以讓模型在多個流量簇中建立高質(zhì)量匹配，從而提升整體投放韌性。
與此同時，WhatsApp 廣告功能也正式上線，廣告將出現(xiàn)在用戶的 Updates 版塊或類似頻道中，通過國家/城市、語言、關(guān)注頻道及互動等基礎(chǔ)信號展示廣告。
來源：WhatsApp 幫助中心
Meta 表示，WhatsApp 的廣告實現(xiàn)方式遵循隱私優(yōu)先原則，不會訪問用戶的私人通話或消息內(nèi)容，但會利用在 Meta 賬戶中心已關(guān)聯(lián)的偏好信息幫助優(yōu)化展示。
從 TikTok、Google、Meta 的動作來看，平臺正讓 AI 承擔(dān)更多投放決策，將不確定性交給算法處理，而品牌只需負責(zé)核心預(yù)算與內(nèi)容策略。
2026 年，海外廣告投放的門檻會降低，但對算法偏好、內(nèi)容優(yōu)化、受眾洞察的理解難度將上一個臺階。
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