很多人以為最痛的是廣告投不出去
其實不是。最痛的是每天看著 CPA、ROAS、CTR 三組數字跳上跳下，然後不知道下一步該做什麼。
這個痛點我自己也卡了好幾年
我跑廣告很多年，從 Meta 跑到 Google Ads，從電商跑到 SaaS，從 ROAS 3 跑到 ROAS 10。
我以為自己已經很懂了。但只要客戶問我「下週要加碼還是減碼」，我還是要做這一串：
- 打開廣告後台，匯出報表
- 切到 Excel 比較
- 跑去看 GA4 驗證
- 最後給一個「我覺得應該」的答案
整個過程一到兩小時。老實說，還不一定正確。
後來我把這個流程交給 AI
我發現一件事：廣告數據這件事九成是規則性的判斷，只有一成是真正需要判斷力的地方。
| 比重 | 內容 | 誰來做 |
|---|---|---|
| 約 90% | 比較期間、抓異常、算門檻、交叉驗證、整理成人看得懂的話 | AI |
| 約 10% | 這個客戶這季要衝量還是獲利、要不要為了長期捨短期 | 人 |
那九成完全可以交出去。所以我花了一年多，把這個流程拆開重做。
導入的四個階段
| 階段 | 要做的事 | 完成後你得到什麼 |
|---|---|---|
| 一、整合 | 把 Meta 加 Google Ads 的數據接到同一個地方 | 不用再開三個後台比對 |
| 二、儀表板 | 建一個自己的戰情儀表板 | 一眼看完，不用匯出 Excel |
| 三、監控 | 讓它自動盯 CPA 與 ROAS 異常 | 不用每天主動去看 |
| 四、建議 | 請它給加碼、減碼、關掉的具體建議 | 帶著選項去跟客戶談，不是帶著數字 |
順序不要跳。很多人直接跳到第四階段問 AI「我該加碼嗎」，但數據沒整合、沒有監控基準，它只能用你給的片段猜。
做完之後，我把廣告數據分析的時間從一到兩小時壓到十分鐘以內。剩下的時間我拿去想策略，跟客戶聊真正重要的事。
為什麼我覺得值得講這件事
老實說我猶豫過。因為廣告課市面上已經很多了。
但我做這套流程的時候一直有個感覺：很少人在教「用 AI 真的去做廣告決策」這件事。大多在教怎麼下廣告，可是看數據做決策，也是很花時間的地方。
如果你也常常卡在看完數據不知道下一步，這部分是可以拆出來處理的。
你今天就可以試的一件事
下次看廣告數據之前，先寫下一句話：「我看完想知道什麼。」
把這個問題丟給 AI，看它能不能給你方向。
多數人看報表卡住，不是因為報表不夠多，是因為一開始就沒有問題。沒有問題的時候，再漂亮的儀表板也只是一堆數字。
這篇整理自我 2026 年 6 月 23 日 發在個人臉書的貼文（當時觸及 1.9 萬、收藏 35、分享 19）。原文較口語，這裡補上結構與表格，方便收藏後回頭查。
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