วันพฤหัสบดีที่ 16 เมษายน 2026
นี่เป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นสำหรับการเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในแวดวงโฆษณา นวัตกรรมกำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว และเรากำลังเปลี่ยนจากการผสานรวม API ที่เพิ่มขึ้นไปเป็นการปรับปรุงพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ใช้ด้านเทคนิคโต้ตอบกับแพลตฟอร์มของเรา ใน Ads DevCast ตอนล่าสุด ผมได้พูดคุยกับ Matt Landers เพื่อนร่วมงานของผมเกี่ยวกับวิธีที่ AI กำลังเปลี่ยนจาก "กระแส" ไปเป็น "ประโยชน์ใช้สอย" ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในการพัฒนาและให้ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้
ประสิทธิภาพของข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หลายรายการ
การพัฒนาที่น่าตื่นเต้นที่สุดอย่างหนึ่งที่เราเห็นคือคุณค่าของเซิร์ฟเวอร์ MCP (Model Context Protocol) สำหรับการโฆษณาที่ปรากฏขึ้น เครื่องมือมาตรฐานแบบเปิดเหล่านี้ช่วยให้ AI Agent โต้ตอบกับ Google Ads API และ Google Analytics API ได้โดยตรง
ในอดีต การแก้ปัญหาอย่าง "เหตุใดโฆษณาที่มี CTR สูงจึงไม่ทำให้เกิด Conversion" หมายถึงการผนวกข้อมูลจำนวนมากระหว่าง Ads กับ Analytics ด้วยตนเอง ตอนนี้คุณสามารถทำการวิเคราะห์นี้ได้ในไม่กี่วินาทีโดยใช้ภาษาธรรมชาติ ด้วยการรวม MCP ของ Google Ads และ Analytics เข้าด้วยกัน คุณสามารถตรวจสอบอัตราการมีส่วนร่วม ระบุเนื้อหาที่ไม่ตรงกันในหน้า Landing Page และแม้แต่แนะนำการปรับปรุง ROI ได้ในเวลาที่ใช้ชงกาแฟเพียงแก้วเดียว
ประสิทธิภาพและความเร็วด้วยภาษาธรรมชาติ
นอกจากนี้ เรายังเห็นว่า AI ช่วยให้งานด้านเทคนิคเข้าถึงได้ง่ายขึ้นด้วย ตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมคือการอัปเดตล่าสุดสําหรับส่วนเสริมเครื่องมือสร้างรายงานชีตสําหรับ Google Analytics 4 ก่อนหน้านี้ การสร้างรายงานที่ซับซ้อนต้องเพิ่มมิติข้อมูล เมตริก และตัวกรองใน UI ด้วยตนเอง ตอนนี้เมื่อผสานรวม Gemini เข้ากับชีตโดยตรง คุณก็สามารถถามง่ายๆ ว่า "หน้า Landing Page ใดมี Conversion สูงสุด" แล้วเครื่องมือจะตั้งค่าพารามิเตอร์ทั้งหมดใน UI, ส่งคำขอ API และนำเข้าข้อมูลให้คุณโดยอัตโนมัติ
โปรแกรมเมอร์คู่หูอาวุโสใน CLI ของคุณ
สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องเขียนโค้ดอย่างละเอียด ผู้ช่วยนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Google Ads API จะช่วยพลิกโฉมการทำงานได้ ให้คิดว่า Gemini เป็นเหมือนโปรแกรมเมอร์อาวุโสที่ทำงานร่วมกับคุณซึ่งจดจำสคีมา API ทั้งหมดและรหัสข้อผิดพลาดที่เป็นไปได้ทุกรหัส ไม่ว่าคุณจะแก้ปัญหาการอัปโหลด Conversion หรือค้นหาปัญหาที่ซ่อนอยู่ในบัญชี ผู้ช่วยจะไม่เพียงอธิบายสิ่งผิดปกติเท่านั้น แต่ยังสร้าง แก้ไขข้อบกพร่อง และแม้แต่เรียกใช้การแก้ไขในสภาพแวดล้อมของคุณโดยตรงได้ด้วย
Health, การวินิจฉัย และการย้ายข้อมูลที่ราบรื่น
นอกเหนือจากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI แล้ว เรายังมุ่งเน้นที่การปรับปรุงประสิทธิภาพพื้นฐานของระบบทางเทคนิคด้วย ในเร็วๆ นี้ Data Manager API จะมีการวินิจฉัยแบบผสานรวมใน UI ซึ่งช่วยให้คุณติดตามข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นกับการผสานรวมได้ สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด สำหรับผู้เผยแพร่โฆษณา เราได้เปิดตัวทักษะการย้ายข้อมูลใหม่สำหรับ SDK ของ AdMob เพื่อช่วยให้คุณเปลี่ยนเวอร์ชันได้โดยใช้ตัวแทนการเขียนโค้ด
ทดลอง ล้มเหลวอย่างรวดเร็ว และสร้างสิ่งดีๆ
อุปสรรคในการสร้างโซลูชันการโฆษณาที่ซับซ้อนและอิงตามข้อมูลกำลังลดลง การเปลี่ยนงานที่ยุ่งยากให้เป็นระบบอัตโนมัติจะช่วยให้คุณมีเวลาโฟกัสกับโปรเจ็กต์ที่มีผลกระทบสูงซึ่งช่วยขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจได้อย่างแท้จริง
พร้อมเจาะลึกแล้วหรือยัง
ดูตอนเต็มได้ที่ goo.gle/watchadsdevcast
ฟังได้ทุกที่ทุกเวลาที่ goo.gle/listenadsdevcast
ทำแบบสำรวจสำหรับตอนที่ 3: goo.gle/adc-survey-e3
เข้าร่วมชุมชน Discord ของเราได้ที่ goo.gle/ads-and-measurement-discord
|
Cory Liseno
ทีม Developer Relations ด้านการโฆษณาและการวัดผลของ Google
|
ป้ายกำกับ: admob, ai, data-manager-api, google-ads-api, google-analytics-api, podcast