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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現，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，為出海企業提供參考，幫助規劃 2026 年的預算與投放策略。
回看 TikTok for Business 過去一年的更新，會發現一個信號：
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算的投放渠道。
在投放層面，TikTok 持續強化以 Smart+為核心的 AI 廣告解決方案，將受眾、出價、版位、優化策略等整合進統一的智能系統。廣告主只需設定核心目標與預算，其余決策都可以由算法完成。
來源：TikTok for Business
在此基礎上，TikTok 還推出了自動化工具 Symphony。能將一組素材，快速拆解、重組為不同節奏、不同比例、不同行動引導的創意版本，并持根據投放反饋持續優化。
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容方向、表達策略、落地頁轉化上。
與此同時，平臺廣告的“投放身份”也有調整。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 內容。部分創作者內容需要通過 Spark Ads 等形式，與品牌賬號或授權賬號建立明確關聯。
好處是 UCG 能沉淀為品牌內容資產，拉長生命周期，但純素人內容的流量空間可能會被壓縮。
在行業拓展上，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，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。
從產品形態來看，TikTok Travel Ads 以旅行規劃為核心，通過內容形式結構化呈現目的地、酒店、航班或行程信息，并支持用戶在內容中探索、收藏或跳轉至外部預訂頁面。
來源：TikTok for Business
對長周期、高客單價行業而言，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，還是轉化助推。
2025 年，AI 沖擊最直接、也最具結構性變化的領域之一，是搜索。
過去，搜索引擎的價值在于高效返回結果；當生成式 AI 具備聯網能力，能夠完成檢索、整理、總結等工作，搜索引擎的優勢是否仍然成立？
如何在 AI 時代繼續占據用戶決策入口，是 Google 在 2025 年集中解決的問題之一。
搜索新時代已經到來。
來源：《Google Ads Highlights of 2025》
圍繞這一變化，Google 過去一年的產品與商業化調整，都指向將 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，與產品建議、對比分析和購買決策過程并列呈現。平臺的官方表述是：廣告將成為 AI 回復的一部分，幫助用戶在更復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：廣告內容需要具備專業性、信息密度和可驗證性。
在視頻與內容層面，YouTube 仍是 Google 體系中最重要的增量陣地。
2025 年，Google Ads 推出了 YouTube 創作者合作中心，將品牌與創作者的合作正式納入廣告系統內統一管理。廣告主可以在同一平臺內完成創作者篩選、內容授權和投放執行。
這一機制的優勢在于規模化和規范化，品牌 UCG 自來水或許會受到限制。
在應用廣告（Apps）領域，Google 進一步強化了以價值為導向的投放方式。
目標 ROAS 出價（Target ROAS bidding）已正式應用于 iOS 應用廣告系列，即廣告主向 Google 提供一個期望的廣告支出回報率（ROAS），系統會基于實時信號與歷史數據，自動調整每一次競價，以盡可能在該 ROAS 目標下獲取更高的轉化價值。
出價標準不只圍繞安裝或事件優化，聽起來比較玄學，有經驗的投手歡迎在評論區討論。
來源：Google Ads幫助
與此同時，Google 在創意生產和素材管理上的 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，模擬產品在真實使用場景中的展示，并支持多產品組合、復雜材質渲染與批量編輯。
這套工具降低了創意測試的門檻，使廣告系統能夠更高頻地進行素材迭代與學習。
不過，當 AI 生成素材逐漸成為常態，其在系統中的權重是否會發生變化？以及用戶對 AI 內容的接受度，仍有待市場驗證。
尤其對于實體產品而言，真實感與可信度仍然是影響轉化的重要因素，AI 更可能成為創意生產的起點，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，創意效率、成本降低
平臺不只獎勵會“買關鍵詞”的企業，還看重內容質量、信息結構與長期價值表達。
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容之間交互意圖的神經化網絡。
來源：《Hierarchical Structured Neural Network: Efficient Retrieval Scaling for Large Scale Recommendation》
在新架構中，平臺不僅會學習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，是否更可能產生行動。
那么，大家過往基于“標簽”和“興趣”定向投放的邊際效應顯著下降。
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
新系統能夠從廣告內容中提取更復雜的交互特征，素材內容成為定向信號的一部分。
系統會在召回階段，把素材向量與用戶行為交互特征結合起來，判斷匹配概率。
Consolidation（結構合并）
層級網絡和學習到的索引機制要求更大的數據密度，過度拆分廣告賬戶，會導致每個子結構數據稀釋，從而影響模型對交互特征的學習能力。
系統期望得到的是連續、密集、結構化的數據反饋，而不是有限且分散的標簽式樣本。
Broad（廣覆蓋）
在 HSNN 架構下，模型可以通過層級檢索高效處理大規模候選集，這使得更廣泛的覆蓋成為可能。人為限制（如過度年齡/性別/興趣設限）可能阻礙模型找到潛在轉化路徑。
Multi-style（多風格素材）
層級結構中不同粒度的索引對應不同的流量簇。
素材風格對應著不同的向量空間簇（Embedding Cluster），因此用多種風格并行覆蓋，可以讓模型在多個流量簇中建立高質量匹配，從而提升整體投放韌性。
與此同時，WhatsApp 廣告功能也正式上線，廣告將出現在用戶的 Updates 版塊或類似頻道中，通過國家/城市、語言、關注頻道及互動等基礎信號展示廣告。
來源：WhatsApp 幫助中心
Meta 表示，WhatsApp 的廣告實現方式遵循隱私優先原則，不會訪問用戶的私人通話或消息內容，但會利用在 Meta 賬戶中心已關聯的偏好信息幫助優化展示。
從 TikTok、Google、Meta 的動作來看，平臺正讓 AI 承擔更多投放決策，將不確定性交給算法處理，而品牌只需負責核心預算與內容策略。
2026 年，海外廣告投放的門檻會降低，但對算法偏好、內容優化、受眾洞察的理解難度將上一個臺階。
