{"content_id":"xi3wusam2r","slug":"naver-adboost-shopping-max-campaign-setup-guide","locale":"zh-hant","schema_type":"HowTo","category":"how_to","category_name":"操作教學","title":"NAVER AdBoost 購物與 MAX 廣告活動設定及營運指南","summary":"說明 NAVER AdBoost 購物與 MAX 的自動最佳化架構，以及轉換追蹤、商品配置、受眾訊號、預算、學習期與 ROAS 評估方法。預算下限或轉換次數等營運經驗法則並非固定的官方標準，因此也應一併確認實際帳戶畫面與最新指南。","author":{"name":"injoys","url":"https://injoys.com/ko/about"},"key_points":["AdBoost 購物是一種成效型廣告，會運用已串接的商品與轉換資料，自動最佳化商品選擇、出價及曝光機會。","若要使用購買最佳化，必須先確認轉換追蹤正常運作，並驗證購買金額資料的準確性。","再行銷訊號與新客戶訊號的目的不同，因此應盡可能分為不同群組並比較成效。","7～14 天或每週 50 次轉換可能是營運經驗法則，但並非適用於所有帳戶的官方保證標準。","ROAS 300～400% 並非保證數值，應與納入商品利潤、退貨、折扣及手續費後的損益兩平 ROAS 比較。"],"content_markdown":"NAVER AdBoost Shopping 是一種成效型廣告，運用購物商城的商品資訊及廣告、轉換資料，自動最佳化曝光對象、商品與出價等項目。AdBoost MAX 可理解為將自動化範圍擴展至搜尋意圖、素材、目標鎖定及多種廣告機會的產品。\n\n自動化廣告看似設定簡單，但若資料不準確，便可能迅速學習錯誤的目標。建立廣告活動前，應先檢查轉換追蹤、商品資料來源、到達頁面及獲利標準。選單名稱、支援功能、最低預算及可用與否，可能因帳戶及改版時間而異，因此應以 NAVER 廣告管理員中顯示的最新設定為準。\n\n## AdBoost Shopping 的運作方式\n\nAdBoost Shopping 會將 Smart Store 等已連結購物商城的商品作為廣告候選項目。系統根據可用的廣告營運資料與轉換訊號，探索購買可能性較高的組合並分配預算。\n\n### 核心組成要素\n\n| 組成要素 | 作用 | 事前檢查事項 |\n|---|---|---|\n| 商品資訊 | 廣告所使用的商品名稱、圖片、價格、庫存等基礎資料 | 確認缺貨、價格不一致、圖片錯誤及核准狀態 |\n| 轉換追蹤 | 將購買、銷售額等最佳化目標傳送給系統 | 確認重複計算、遺漏、測試訂單及取消、退款的處理方式 |\n| 自動出價 | 在可用預算內調整出價，以提高轉換或轉換價值 | 確認每日預算與目標是否切合實際 |\n| 目標訊號 | 提供訪客、購買者、客戶名單、人口統計等探索線索 | 確認訊號規模、即時性，以及蒐集與使用是否合法 |\n| 詳細頁面 | 協助使用者在點擊廣告後做出購買決定的到達頁面 | 確認運費、優惠、評論、選項、退貨條件及行動版速度 |\n\n自動化並不是完全取消廣告主控制權的功能。廣告主負責設定目標、預算、商品範圍、時程及可使用的訊號，而系統則在該範圍內執行最佳化。\n\n## 建立廣告活動前的準備事項\n\n### 1. 確認商業頻道與代表 URL\n\n廣告帳戶中必須正常登錄購物商城或 Smart Store 商業頻道。請確認代表 URL 與實際廣告到達 URL 的網域、銷售主體及商品資訊是否一致。\n\n### 2. 驗證購買轉換追蹤\n\n購買最佳化廣告活動必須具備準確的購買完成與訂單金額資料。請分別測試以下情況。\n\n- 一般購買是否只會記錄一次\n- 是否不會因重新整理或再次造訪付款完成頁面而重複計算\n- 是否能同時衡量行動裝置與桌上型電腦的購買\n- 套用優惠券及折扣後，金額會按照何種標準傳送\n- 取消與退款會如何在報表中處理\n- 幣別、加值稅及是否包含運費的標準是否一致\n\n若只傳送轉換次數而遺漏購買金額，即使系統能最佳化訂單數量，也可能不利於轉換價值最大化。\n\n### 3. 整頓商品與詳細頁面\n\n即使 AI 選出優質商品，也無法替您解決缺貨、評論可信度低、配送條件不明確或頁面速度緩慢等問題。刊登廣告前，請整頓以下項目。\n\n- 商品名稱與類別的準確性\n- 在行動裝置上易於辨識的代表圖片\n- 各選項價格與庫存的一致性\n- 清楚標示核心優惠與差異化特點\n- 運費、預計送達日期、換貨與退貨條件\n- 有助於實際購買判斷的詳細說明與評論\n\n## AdBoost Shopping 廣告活動設定流程\n\n若帳戶有提供該產品，請在 NAVER 廣告管理員的多媒體廣告管理區域中找到 AdBoost Shopping 選單並建立廣告活動。實際選單路徑與項目名稱可能因服務改版而有所不同。\n\n### 1. 設定廣告活動名稱與目的\n\n廣告活動名稱應包含日後可用於區分報表的資訊。例如，可採用 `ABSHOP_新客戶_全部商品_2026Q3` 這種包含商品範圍、對象及開始時間的命名方式。\n\n請確認最佳化轉換是否設定為購買完成。若可選擇轉換價值最大化，必須以訂單金額準確為前提。\n\n### 2. 設定預算與時程\n\n每日預算應設定在既能取得學習所需資料，又能承受損失的範圍內。所提供資料中提及的每日 3 萬韓元以上或 5萬～8萬韓元只是營運範例，並非適用於所有廣告主的固定規則或成效保證標準。若管理員畫面顯示最低預算，應優先採用該數值。\n\n預算可依照以下順序估算。\n\n1. 設定目標訂單數。\n2. 計算可承受的目標 CPA。\n3. 以 `預估每日預算 = 每日目標訂單數 × 目標 CPA` 計算初始預算。\n4. 確認實際轉換率與平均客單價後，分階段進行調整。\n\n限制星期與時段雖可減少低效曝光，但如果從資料較少的初期就將範圍縮得過窄，也會減少系統的探索機會。若各時段的訂單差異不明顯，較合理的方式是先從較廣範圍開始，再根據資料縮小範圍。\n\n### 3. 組成商品或項目集\n\n可以一次連結全部商品，也可以依照類別與商品 ID 僅組成部分商品。提供多項商品可增加系統的選擇，但不宜不加區分地混合獲利能力及客戶意圖不同的商品。\n\n可依照以下標準進行區分。\n\n- 類別或購買目的\n- 價格區間與平均客單價\n- 毛利率\n- 暢銷商品與新品\n- 常態銷售商品與季節性商品\n- 新客戶商品與回購商品\n\n組成 5 項以上商品可視為實務上用來擴大探索範圍的建議，但不能斷定為正式的通用標準。即使商品數量較少，若有充分的需求與轉換資料，仍需另行判斷。\n\n### 4. 設定廣告群組與目標訊號\n\n目標訊號是為系統提供參考方向的資料。不可因為設定了訊號，就斷定廣告只會向該對象曝光；實際擴展方式應確認商品設定及帳戶所提供的選項。\n\n| 訊號類型 | 運用範例 | 注意事項 |\n|---|---|---|\n| 網站訪客 | 商品瀏覽者、購物車使用者、完成購買者 | 區分對象期間與排除條件 |\n| 客戶檔案 | 合法取得的既有客戶資訊 | 確認同意與處理依據、上傳格式及保存期間 |\n| 應用程式資料 | 應用程式造訪或購買行為 | 確認支援的衡量合作夥伴與事件對應 |\n| 人口統計 | 年齡、性別等探索訊號 | 注意不要因過度限制而阻擋潛在需求 |\n\n再行銷是促使曾經造訪或將商品加入購物車的使用者再次造訪的策略。雖然轉換可能性較高，但也可能將既有的自然轉換計入廣告成效，因此最好與新客戶廣告活動分開，觀察其增量效果。\n\n客戶檔案只能使用合法蒐集且可用於廣告目的的資訊。請確認個人資料保護法、NAVER 的上傳要求、同意範圍及刪除程序，且不要保存超出必要範圍的原始資訊。\n\n## 學習期間與變更管理\n\n自動最佳化廣告活動在啟動後的初期探索過程中，成效波動可能較大。實務上有時會將 7～14 天左右設為初期觀察期，但這並非絕對的正式學習期間。所需期間會因轉換量、購買週期、預算、季節性及商品數量而異。\n\n每週 50 筆購買轉換，也應理解為替演算法提供更多訊號的經驗法則。無法保證達成特定轉換數後，成效就會自動改善。\n\n學習期間應避免以下頻繁的大規模變更。\n\n- 每日預算大幅增減\n- 反覆全面更換商品集\n- 同時變更目標範圍與時程\n- 變更轉換追蹤方式\n- 在促銷期間全面改版到達頁面結構\n\n如需變更，每次只調整一至兩項要素，並記錄變更日期與原因。由於預算增幅沒有通用的正確答案，應根據帳戶波動性與可承受損失的範圍分階段調整。\n\n## 評估 ROAS 與獲利能力的方法\n\nROAS 是追蹤到的銷售額相對於廣告費的比率。\n\n`ROAS(%) = 廣告轉換銷售額 ÷ 廣告費 × 100`\n\n例如，廣告費為 100 萬韓元、追蹤銷售額為 300 萬韓元時，報表 ROAS 為 300%。然而，ROAS 300% 並不直接代表獲利。還必須考量成本、平台手續費、運費、折扣、退貨及稅金。\n\n若扣除廣告費前的邊際貢獻率為 25%，簡單計算的損益兩平 ROAS 約為 400%。\n\n`損益兩平 ROAS(%) ≈ 100 ÷ 邊際貢獻率`\n\n若不以百分比而以小數計算邊際貢獻率，則為 `1 ÷ 0.25 × 100 = 400%`。實際計算時，還必須反映回購價值及取消、退款。\n\n### 應一併確認的指標\n\n- 廣告費與曝光次數\n- 點閱率與單次點擊成本\n- 購買轉換率\n- 單次購買成本或 CPA\n- 平均客單價與轉換銷售額\n- 新客戶比率\n- 扣除取消與退貨後的淨銷售額\n- 各商品的邊際貢獻\n\nROAS 300～400% 以上的數值可作為案例或目標，但不得作為廣告活動的保證成效。只有與各業者的損益兩平點對照後才具有意義。\n\n## AdBoost MAX 與既有營運方式比較\n\n提供的資料將 AdBoost MAX 說明為一種整合型自動化廣告，會根據搜尋意圖與購物行為，自動調整素材、目標鎖定、出價及曝光機會。不過，支援範圍、推出時程及可用帳戶可能變更，因此應確認管理員中顯示的最新產品說明。\n\n| 項目 | 以手動搜尋廣告為主的營運 | AdBoost Shopping | AdBoost MAX |\n|---|---|---|---|\n| 核心輸入 | 關鍵字、出價、素材 | 商品、轉換目標、預算、訊號 | 目標、預算、已連結資產與轉換資料 |\n| 商品選擇 | 由廣告主直接組成 | 在已連結商品中自動最佳化 | 可運用商品、搜尋意圖等更廣泛的訊號 |\n| 出價 | 直接或依規則管理 | 以自動出價為主 | 以自動出價為主 |\n| 素材 | 主要由廣告主製作 | 運用商品資訊 | 可在支援範圍內自動產生、組合 |\n| 控制程度 | 細部控制程度相對較高 | 部分細部控制可能受限 | 因自動化範圍較廣，細部控制可能受限 |\n| 主要風險 | 營運工作增加與遺漏關鍵字 | 商品資料來源、轉換資料錯誤 | 難以分析原因及評估個別版位 |\n\n使用 MAX 並不代表需要立即停止既有的搜尋廣告。較安全的做法是區分品牌關鍵字、高意圖一般關鍵字及自動化廣告活動，比較重複與增量銷售額後再重新分配預算。\n\n## 營運實驗設計\n\n若要判斷自動化廣告活動的效果，只比較變更前後的簡單 ROAS 並不足夠。這是因為促銷、季節、庫存及自然流量可能同時發生變化。\n\n1. 區分取得新客戶與再行銷的目標。\n2. 儘量讓比較期間的價格、優惠券及庫存條件保持一致。\n3. 分別觀察品牌搜尋與既有客戶銷售額。\n4. 考量轉換延遲，不要在結束後立即確定成效。\n5. 評估期間至少應包含一次購買週期。\n6. 如有可能，運用地區、期間或對象群組設計對照實驗。\n\n## 最終檢查表\n\n- 商業頻道與代表 URL 已獲核准。\n- 購買及購買金額轉換均無重複地記錄。\n- 僅連結沒有缺貨、價格及圖片錯誤的商品。\n- 已定義各商品群組的毛利與目標 CPA。\n- 已區分新客戶與再行銷的目的。\n- 已確認使用客戶檔案所需的個人資料處理依據。\n- 已制定在初期學習期間將變更降至最低的營運計畫。\n- 不僅評估 ROAS，也評估淨銷售額與邊際貢獻。\n- 已確認管理員畫面中的最新預算、功能及審核條件。","content_html":"\u003cp\u003eNAVER AdBoost Shopping 是一種成效型廣告，運用購物商城的商品資訊及廣告、轉換資料，自動最佳化曝光對象、商品與出價等項目。AdBoost MAX 可理解為將自動化範圍擴展至搜尋意圖、素材、目標鎖定及多種廣告機會的產品。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e自動化廣告看似設定簡單，但若資料不準確，便可能迅速學習錯誤的目標。建立廣告活動前，應先檢查轉換追蹤、商品資料來源、到達頁面及獲利標準。選單名稱、支援功能、最低預算及可用與否，可能因帳戶及改版時間而異，因此應以 NAVER 廣告管理員中顯示的最新設定為準。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#adboost-shopping-%E7%9A%84%E9%81%8B%E4%BD%9C%E6%96%B9%E5%BC%8F\" class=\"anchor\" id=\"adboost-shopping-的運作方式\"\u003e\u003c/a\u003eAdBoost Shopping 的運作方式\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eAdBoost Shopping 會將 Smart Store 等已連結購物商城的商品作為廣告候選項目。系統根據可用的廣告營運資料與轉換訊號，探索購買可能性較高的組合並分配預算。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%B5%84%E6%88%90%E8%A6%81%E7%B4%A0\" class=\"anchor\" id=\"核心組成要素\"\u003e\u003c/a\u003e核心組成要素\u003c/h3\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e組成要素\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e作用\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e事前檢查事項\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"組成要素\"\u003e商品資訊\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"作用\"\u003e廣告所使用的商品名稱、圖片、價格、庫存等基礎資料\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"事前檢查事項\"\u003e確認缺貨、價格不一致、圖片錯誤及核准狀態\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"組成要素\"\u003e轉換追蹤\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"作用\"\u003e將購買、銷售額等最佳化目標傳送給系統\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"事前檢查事項\"\u003e確認重複計算、遺漏、測試訂單及取消、退款的處理方式\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd 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驗證購買轉換追蹤\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e購買最佳化廣告活動必須具備準確的購買完成與訂單金額資料。請分別測試以下情況。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e一般購買是否只會記錄一次\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是否不會因重新整理或再次造訪付款完成頁面而重複計算\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是否能同時衡量行動裝置與桌上型電腦的購買\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e套用優惠券及折扣後，金額會按照何種標準傳送\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e取消與退款會如何在報表中處理\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e幣別、加值稅及是否包含運費的標準是否一致\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e若只傳送轉換次數而遺漏購買金額，即使系統能最佳化訂單數量，也可能不利於轉換價值最大化。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#3-%E6%95%B4%E9%A0%93%E5%95%86%E5%93%81%E8%88%87%E8%A9%B3%E7%B4%B0%E9%A0%81%E9%9D%A2\" class=\"anchor\" id=\"3-整頓商品與詳細頁面\"\u003e\u003c/a\u003e3. 整頓商品與詳細頁面\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e即使 AI 選出優質商品，也無法替您解決缺貨、評論可信度低、配送條件不明確或頁面速度緩慢等問題。刊登廣告前，請整頓以下項目。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e商品名稱與類別的準確性\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e在行動裝置上易於辨識的代表圖片\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e各選項價格與庫存的一致性\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e清楚標示核心優惠與差異化特點\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e運費、預計送達日期、換貨與退貨條件\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e有助於實際購買判斷的詳細說明與評論\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#adboost-shopping-%E5%BB%A3%E5%91%8A%E6%B4%BB%E5%8B%95%E8%A8%AD%E5%AE%9A%E6%B5%81%E7%A8%8B\" class=\"anchor\" id=\"adboost-shopping-廣告活動設定流程\"\u003e\u003c/a\u003eAdBoost Shopping 廣告活動設定流程\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e若帳戶有提供該產品，請在 NAVER 廣告管理員的多媒體廣告管理區域中找到 AdBoost Shopping 選單並建立廣告活動。實際選單路徑與項目名稱可能因服務改版而有所不同。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#1-%E8%A8%AD%E5%AE%9A%E5%BB%A3%E5%91%8A%E6%B4%BB%E5%8B%95%E5%90%8D%E7%A8%B1%E8%88%87%E7%9B%AE%E7%9A%84\" class=\"anchor\" id=\"1-設定廣告活動名稱與目的\"\u003e\u003c/a\u003e1. 設定廣告活動名稱與目的\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e廣告活動名稱應包含日後可用於區分報表的資訊。例如，可採用 \u003ccode\u003eABSHOP_新客戶_全部商品_2026Q3\u003c/code\u003e 這種包含商品範圍、對象及開始時間的命名方式。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e請確認最佳化轉換是否設定為購買完成。若可選擇轉換價值最大化，必須以訂單金額準確為前提。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#2-%E8%A8%AD%E5%AE%9A%E9%A0%90%E7%AE%97%E8%88%87%E6%99%82%E7%A8%8B\" class=\"anchor\" id=\"2-設定預算與時程\"\u003e\u003c/a\u003e2. 設定預算與時程\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e每日預算應設定在既能取得學習所需資料，又能承受損失的範圍內。所提供資料中提及的每日 3 萬韓元以上或 5萬～8萬韓元只是營運範例，並非適用於所有廣告主的固定規則或成效保證標準。若管理員畫面顯示最低預算，應優先採用該數值。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e預算可依照以下順序估算。\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e設定目標訂單數。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e計算可承受的目標 CPA。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e以 \u003ccode\u003e預估每日預算 = 每日目標訂單數 × 目標 CPA\u003c/code\u003e 計算初始預算。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e確認實際轉換率與平均客單價後，分階段進行調整。\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003cp\u003e限制星期與時段雖可減少低效曝光，但如果從資料較少的初期就將範圍縮得過窄，也會減少系統的探索機會。若各時段的訂單差異不明顯，較合理的方式是先從較廣範圍開始，再根據資料縮小範圍。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#3-%E7%B5%84%E6%88%90%E5%95%86%E5%93%81%E6%88%96%E9%A0%85%E7%9B%AE%E9%9B%86\" class=\"anchor\" id=\"3-組成商品或項目集\"\u003e\u003c/a\u003e3. 組成商品或項目集\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e可以一次連結全部商品，也可以依照類別與商品 ID 僅組成部分商品。提供多項商品可增加系統的選擇，但不宜不加區分地混合獲利能力及客戶意圖不同的商品。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e可依照以下標準進行區分。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e類別或購買目的\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e價格區間與平均客單價\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e毛利率\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e暢銷商品與新品\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e常態銷售商品與季節性商品\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e新客戶商品與回購商品\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e組成 5 項以上商品可視為實務上用來擴大探索範圍的建議，但不能斷定為正式的通用標準。即使商品數量較少，若有充分的需求與轉換資料，仍需另行判斷。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#4-%E8%A8%AD%E5%AE%9A%E5%BB%A3%E5%91%8A%E7%BE%A4%E7%B5%84%E8%88%87%E7%9B%AE%E6%A8%99%E8%A8%8A%E8%99%9F\" class=\"anchor\" id=\"4-設定廣告群組與目標訊號\"\u003e\u003c/a\u003e4. 設定廣告群組與目標訊號\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e目標訊號是為系統提供參考方向的資料。不可因為設定了訊號，就斷定廣告只會向該對象曝光；實際擴展方式應確認商品設定及帳戶所提供的選項。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e訊號類型\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e運用範例\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e注意事項\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"訊號類型\"\u003e網站訪客\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"運用範例\"\u003e商品瀏覽者、購物車使用者、完成購買者\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"注意事項\"\u003e區分對象期間與排除條件\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"訊號類型\"\u003e客戶檔案\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"運用範例\"\u003e合法取得的既有客戶資訊\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"注意事項\"\u003e確認同意與處理依據、上傳格式及保存期間\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"訊號類型\"\u003e應用程式資料\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"運用範例\"\u003e應用程式造訪或購買行為\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"注意事項\"\u003e確認支援的衡量合作夥伴與事件對應\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"訊號類型\"\u003e人口統計\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"運用範例\"\u003e年齡、性別等探索訊號\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"注意事項\"\u003e注意不要因過度限制而阻擋潛在需求\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e再行銷是促使曾經造訪或將商品加入購物車的使用者再次造訪的策略。雖然轉換可能性較高，但也可能將既有的自然轉換計入廣告成效，因此最好與新客戶廣告活動分開，觀察其增量效果。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e客戶檔案只能使用合法蒐集且可用於廣告目的的資訊。請確認個人資料保護法、NAVER 的上傳要求、同意範圍及刪除程序，且不要保存超出必要範圍的原始資訊。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%9C%9F%E9%96%93%E8%88%87%E8%AE%8A%E6%9B%B4%E7%AE%A1%E7%90%86\" class=\"anchor\" id=\"學習期間與變更管理\"\u003e\u003c/a\u003e學習期間與變更管理\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e自動最佳化廣告活動在啟動後的初期探索過程中，成效波動可能較大。實務上有時會將 7～14 天左右設為初期觀察期，但這並非絕對的正式學習期間。所需期間會因轉換量、購買週期、預算、季節性及商品數量而異。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e每週 50 筆購買轉換，也應理解為替演算法提供更多訊號的經驗法則。無法保證達成特定轉換數後，成效就會自動改善。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e學習期間應避免以下頻繁的大規模變更。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e每日預算大幅增減\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e反覆全面更換商品集\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e同時變更目標範圍與時程\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e變更轉換追蹤方式\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e在促銷期間全面改版到達頁面結構\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e如需變更，每次只調整一至兩項要素，並記錄變更日期與原因。由於預算增幅沒有通用的正確答案，應根據帳戶波動性與可承受損失的範圍分階段調整。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E8%A9%95%E4%BC%B0-roas-%E8%88%87%E7%8D%B2%E5%88%A9%E8%83%BD%E5%8A%9B%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95\" class=\"anchor\" id=\"評估-roas-與獲利能力的方法\"\u003e\u003c/a\u003e評估 ROAS 與獲利能力的方法\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eROAS 是追蹤到的銷售額相對於廣告費的比率。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003ccode\u003eROAS(%) = 廣告轉換銷售額 ÷ 廣告費 × 100\u003c/code\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e例如，廣告費為 100 萬韓元、追蹤銷售額為 300 萬韓元時，報表 ROAS 為 300%。然而，ROAS 300% 並不直接代表獲利。還必須考量成本、平台手續費、運費、折扣、退貨及稅金。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e若扣除廣告費前的邊際貢獻率為 25%，簡單計算的損益兩平 ROAS 約為 400%。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003ccode\u003e損益兩平 ROAS(%) ≈ 100 ÷ 邊際貢獻率\u003c/code\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e若不以百分比而以小數計算邊際貢獻率，則為 \u003ccode\u003e1 ÷ 0.25 × 100 = 400%\u003c/code\u003e。實際計算時，還必須反映回購價值及取消、退款。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#%E6%87%89%E4%B8%80%E4%BD%B5%E7%A2%BA%E8%AA%8D%E7%9A%84%E6%8C%87%E6%A8%99\" class=\"anchor\" id=\"應一併確認的指標\"\u003e\u003c/a\u003e應一併確認的指標\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e廣告費與曝光次數\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e點閱率與單次點擊成本\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e購買轉換率\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e單次購買成本或 CPA\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e平均客單價與轉換銷售額\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e新客戶比率\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e扣除取消與退貨後的淨銷售額\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e各商品的邊際貢獻\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003eROAS 300～400% 以上的數值可作為案例或目標，但不得作為廣告活動的保證成效。只有與各業者的損益兩平點對照後才具有意義。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#adboost-max-%E8%88%87%E6%97%A2%E6%9C%89%E7%87%9F%E9%81%8B%E6%96%B9%E5%BC%8F%E6%AF%94%E8%BC%83\" class=\"anchor\" id=\"adboost-max-與既有營運方式比較\"\u003e\u003c/a\u003eAdBoost MAX 與既有營運方式比較\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e提供的資料將 AdBoost MAX 說明為一種整合型自動化廣告，會根據搜尋意圖與購物行為，自動調整素材、目標鎖定、出價及曝光機會。不過，支援範圍、推出時程及可用帳戶可能變更，因此應確認管理員中顯示的最新產品說明。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e項目\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e以手動搜尋廣告為主的營運\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eAdBoost Shopping\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eAdBoost MAX\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"項目\"\u003e核心輸入\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"以手動搜尋廣告為主的營運\"\u003e關鍵字、出價、素材\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost Shopping\"\u003e商品、轉換目標、預算、訊號\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost MAX\"\u003e目標、預算、已連結資產與轉換資料\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"項目\"\u003e商品選擇\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"以手動搜尋廣告為主的營運\"\u003e由廣告主直接組成\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost Shopping\"\u003e在已連結商品中自動最佳化\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost MAX\"\u003e可運用商品、搜尋意圖等更廣泛的訊號\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"項目\"\u003e出價\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"以手動搜尋廣告為主的營運\"\u003e直接或依規則管理\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost Shopping\"\u003e以自動出價為主\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost MAX\"\u003e以自動出價為主\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"項目\"\u003e素材\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"以手動搜尋廣告為主的營運\"\u003e主要由廣告主製作\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost Shopping\"\u003e運用商品資訊\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost MAX\"\u003e可在支援範圍內自動產生、組合\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"項目\"\u003e控制程度\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"以手動搜尋廣告為主的營運\"\u003e細部控制程度相對較高\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost Shopping\"\u003e部分細部控制可能受限\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost MAX\"\u003e因自動化範圍較廣，細部控制可能受限\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"項目\"\u003e主要風險\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"以手動搜尋廣告為主的營運\"\u003e營運工作增加與遺漏關鍵字\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost Shopping\"\u003e商品資料來源、轉換資料錯誤\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"AdBoost MAX\"\u003e難以分析原因及評估個別版位\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e使用 MAX 並不代表需要立即停止既有的搜尋廣告。較安全的做法是區分品牌關鍵字、高意圖一般關鍵字及自動化廣告活動，比較重複與增量銷售額後再重新分配預算。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E7%87%9F%E9%81%8B%E5%AF%A6%E9%A9%97%E8%A8%AD%E8%A8%88\" class=\"anchor\" id=\"營運實驗設計\"\u003e\u003c/a\u003e營運實驗設計\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e若要判斷自動化廣告活動的效果，只比較變更前後的簡單 ROAS 並不足夠。這是因為促銷、季節、庫存及自然流量可能同時發生變化。\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e區分取得新客戶與再行銷的目標。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e儘量讓比較期間的價格、優惠券及庫存條件保持一致。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e分別觀察品牌搜尋與既有客戶銷售額。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e考量轉換延遲，不要在結束後立即確定成效。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e評估期間至少應包含一次購買週期。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e如有可能，運用地區、期間或對象群組設計對照實驗。\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E6%9C%80%E7%B5%82%E6%AA%A2%E6%9F%A5%E8%A1%A8\" class=\"anchor\" id=\"最終檢查表\"\u003e\u003c/a\u003e最終檢查表\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e商業頻道與代表 URL 已獲核准。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e購買及購買金額轉換均無重複地記錄。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e僅連結沒有缺貨、價格及圖片錯誤的商品。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e已定義各商品群組的毛利與目標 CPA。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e已區分新客戶與再行銷的目的。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e已確認使用客戶檔案所需的個人資料處理依據。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e已制定在初期學習期間將變更降至最低的營運計畫。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e不僅評估 ROAS，也評估淨銷售額與邊際貢獻。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e已確認管理員畫面中的最新預算、功能及審核條件。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n","tags":["NAVER 廣告","ADVoost 購物","ADVoost MAX","AI 廣告","購物廣告"],"faqs":[{"question":"Ad Boost 購物需要另外製作商品圖片嗎？","answer":"一般會運用已連結之購物商品的圖片與資訊，因此可減少每次另行製作素材的負擔。但商品動態中的圖片、商品名稱、價格及詳細頁面品質，可能會影響廣告成效與審核。"},{"question":"每日預算一定要至少 3 萬韓元嗎？","answer":"不能斷定這是共同適用於所有帳戶的固定標準。應確認帳戶畫面上顯示的目前最低預算，並使用目標訂單數與可承受的 CPA 計算初始預算。"},{"question":"在學習期間不能變更廣告設定嗎？","answer":"若有錯誤或嚴重損失，應立即修正。但在正常的探索過程中，若經常同時變更預算、商品、目標受眾與轉換設定，就很難判斷變更的效果，因此最好只針對必要項目分階段調整。"},{"question":"每週購買轉換少於 50 次，就不能使用 Ad Boost 嗎？","answer":"每週 50 次可能是用來說明充分學習訊號的經驗法則，並非普遍適用的使用資格或成效保證門檻。若轉換較少，請勿過度細分商品群組，並應先檢查是否有追蹤錯誤與預算不足的情況。"},{"question":"只使用再行銷，ROAS 會更高嗎？","answer":"既有訪客與購物車使用者的購買可能性較高，因此 ROAS 可能有所改善。但其中可能包含原本就會自然購買的顧客，所以應與新客戶廣告活動分開，並一併評估增量營收。"},{"question":"ROAS 為 300%，就表示廣告有獲利嗎？","answer":"不一定。必須以扣除成本、手續費、運費、折扣及退貨後的邊際貢獻率為基準，計算損益平衡 ROAS。若邊際貢獻率為 25%，則簡單損益平衡 ROAS 約為 400%。"},{"question":"開始使用 Ad Boost MAX 後，需要停用現有的 Powerlink 嗎？","answer":"沒有必要立即停用。較安全的做法是區分品牌關鍵字、高意圖一般搜尋詞及 MAX 的作用，比較重複轉換與新客戶增量後，再調整預算。"},{"question":"可以直接將客戶聯絡資料檔案上傳至廣告嗎？","answer":"只能使用可依法為廣告目的蒐集、利用的資訊。應先確認個人資料處理依據與同意範圍、NAVER 的檔案格式與安全要求、保存期限及刪除程序。"}],"sources":[{"url":"https://ads.naver.com/","title":"NAVER 廣告","type":"source"},{"url":"https://searchad.naver.com/","title":"NAVER 搜尋廣告","type":"source"},{"url":"https://www.law.go.kr/%EB%B2%95%EB%A0%B9/%EA%B0%9C%EC%9D%B8%EC%A0%95%EB%B3%B4%EB%B3%B4%ED%98%B8%EB%B2%95","title":"國家法令資訊中心《個人資料保護法》","type":"source"}],"images":[{"id":431,"url":"https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NTA4MywicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--56fe392b114c8f6c866de21c91321a71234b0cc4/ai-c973f4cc.webp","is_representative":true,"generation_method":"ai_image","license":"ai_generated","mime_type":"image/webp","translations":{"ko":{"alt":"AI가 상품·매장·카탈로그 데이터를 분석해 고객 타기팅, 광고, 구매, 배송을 최적화하는 흐름","caption":"애드부스트 쇼핑·MAX 캠페인의 AI 기반 광고 운영과 성과 향상 과정을 보여줍니다.","description":null},"en":{"alt":"AI workflow 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