在 2026 年的數位廣告市場中 行銷人員正面臨一項價值 300 億美元的重大轉機 根據 IAB 的 2026 年數據現況報告 如果能有效解決行銷成效衡量（Measurement）的基礎問題 人工智慧（AI）將為全球品牌解鎖高達 145 億至 263 億美元的媒體投資回報 以及約 62 億美元的生產力增益 然而 這一切的前提並非購買更多新工具 而是必須先修復數據衡量結構中的 偏差 與 孤島
衡量偏差正在主導你的品牌戰略
目前的行銷成效衡量模式存在嚴重的 偏差（Bias） 由於 60% 到 75% 的行銷人員認為其現有的衡量方法在涵蓋範圍 一致性與及時性上表現不足 導致許多無法被輕易衡量的通路如 聯網電視（CTV） 零售媒體 遊戲內廣告及音訊內容 往往處於預算被低估或忽略的狀態
當品牌過度依賴 最後點擊歸因（Last touch attribution） 時 預算會自然流向容易追蹤的下漏斗通路 即使這些通路並非真正的決策驅動力 這種行為會導致品牌戰略被衡量難易度 綁架 而非根據真正的市場貢獻度來優化 許多團隊陷入了 相關性不代表因果關係 的迷思 缺乏增量測試（Incrementality Testing）的結果 就是在為巧合支付費用
AI 帶來的數據衡量紅利與挑戰
雖然 AI 被譽為修復成效衡量的救星 但它並非萬靈藥 AI 只有在被餵養標準化 清潔的數據時才能發揮效用 目前大多數組織的數據分類法（Taxonomies）並不一致 導致 exposure 與 行為結果 之間無法建立可靠的連結
針對這一困局 IAB 啟動了 Eidos 計畫 旨在建立一個統一的衡量框架 此計畫建立了一套標準化的 taxonomy 與分類規格 讓 AI 能精準地連結受眾接觸點與最終商業成果 如果這套基礎設施得以普及 團隊能將原本耗費在數據整理的 10% 時間轉移到戰略規劃上 真正落實 數據驅動決策
基礎設施是落實 AI 策略的瓶頸
很多行銷團隊感到成效不如預期 核心原因通常不在技術 而是 營運流程 數據質量參差不齊 工作流程過於依賴人工 且各部門之間存在嚴重的數據孤島 如果基礎設施處於 損壞 狀態 AI 的介入只會以更快的速度與更大的規模放大這些問題
目前的品牌與代理商合約中 約 40% 已加入 AI 相關條款 預計在兩年內這一比例將上升至 80% 這些條款不僅要求透明度 更對 AI 輸出的準確度與數據品質提出了嚴格的問責標準 建立一個可信賴且透明的數據衡量體系 已成為品牌在 AI 時代生存的基本門檻
從衡量基礎到戰略優化的路徑
要抓住這 300 億美元的商機 行銷領導者必須進行結構性的轉向 這不只是增加一個分析師職位 而是要推動跨部門的數據整合
首先 必須建立自動化且可重複的衡量工作流 以提高衡量頻率並降低人工誤差 其次 統一各通路的數據標準 確保輸入模型的數據具備一致性 第三 讓衡量成為優化的工具 而不僅僅是 驗證 工具 數據應該用來指導未來的規劃 而非僅僅是回報過去發生了什麼
2026 年的行銷戰場 最終勝出的將是那些能 看清 全局的品牌 只有建立穩固的數據衡量基礎 品牌才能在 AI 浪潮中 真正將預算轉化為實質的盈餘增長
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（資料來源 martech.org）