2026 电商 Performance Max 终极实战：一套结构玩赚七大渠道

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Feb 27, 2026

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📌 来自：🛒 电商增长 · Store Growers | 💡 如果你还把 Performance Max 当成“自动赚钱按钮”，那它多半正在悄悄烧掉你的广告预算。这篇指南带你系统梳理 2026 年对电商最关键的 Performance Max(pMax) 策略：它到底怎么运作、和 Standard Shopping 如何配合、怎样搭建活动与资产组结构，以及不同预算下的落地方案。你会看到清晰的数字阈值、结构模板和常见踩坑，知道什么时候该用 pMax，什么时候该停手，什么时候该上混合策略。读完之后，你能自己设计一套“既让机器学习吃饱，又不失控烧钱”的电商 Google Ads 架构。 | 🔑 关键词：Blog、🛒 电商增长 · Store Growers | 🤖 由GPT-5.1分析生成

一、先搞懂 Performance Max：一套系统跑满七个渠道

pMax 不是一个新的广告位，而是 Google 把七个渠道打包成的一套“机器学习出价系统”。你不再自己选关键词和位置，而是给它输入，它帮你决定给谁看、在哪看、出多少价。

1. pMax 的工作方式：你给输入，AI 做三件事

在 pMax 里，Google 的机器学习同时在做三件事：选渠道（Search、Shopping、YouTube、Display、Discover、Gmail、Maps），选用户，以及决定出价。你能控制的是输入：创意素材、受众信号、产品 Feed 和转化目标。

对电商来说，产品 Feed 基本就是一切。Feed 决定了 Shopping 广告里出现哪些产品、如何匹配搜索词，以及跨渠道展示出来的样子。Feed 很弱，pMax 怎么拆分活动、怎么调结构都救不回来。

pMax 使用 goal-based bidding（目标导向出价）：你设置 target ROAS（目标广告花费回报） 或 target CPA（目标获客成本），算法会在所有渠道上自动优化。要让这种出价方式真正聪明，单个活动每个月大约需要 20–30 次转化才能走出“学习期”。转化越多，结果越稳定，这一点在后面结构部分还会反复提到。

和传统广告系列最大的区别在于：你不再“拉各种开关”，而是在编程一套系统——给它正确的数据和正确的落地页，而不是指挥它“今天多出一点价”。

2. 它和 Standard Shopping 谁更强？

pMax 和 Standard Shopping 不是简单的“谁替代谁”，而是各有优劣：

投放范围：

pMax 覆盖 Search、Shopping、YouTube、Display、Discover、Gmail 和 Maps；

Standard Shopping 只跑 Search Network（以及可选的 Search Partners）。

触达规模：

pMax 覆盖极广，但你难以看清每一层细节；

Standard Shopping 触达有限，但每次展示背后的搜索词、出价逻辑都更透明。

出价策略：

pMax 主打 Maximize Conversions 或 Maximize Conversion Value，并可叠加 target ROAS/target CPA；

Standard Shopping 可以用 Manual CPC（手动出价）、Maximize Clicks 或 Target ROAS，你的控制力更强。

控制与透明度：

pMax 对查询、出价、展示位置的控制力很低，透明度中等；

Standard Shopping 则是高控制力、高透明度，可以做细粒度优化。

转化量要求：

pMax 的智能出价想运转顺滑，需要你提供转化量支撑；

Standard Shopping 下用 Manual CPC 或 Maximize Clicks 时几乎没有转化量要求，适合预算小、数据少的阶段。

Dynamic Remarketing（动态再营销）：

pMax 原生就包含 Dynamic Remarketing；

Standard Shopping 不自动带动态再营销，需要单独搭建。

对 Search 活动的影响：

pMax 会和 Search 活动相互竞争、抢量；

Standard Shopping 基本不会影响 Search 活动的触发。

当你的广告系列每月有 30+ 次转化时，就值得认真把 pMax 和 Standard Shopping 摆在一起对比，甚至采用后面会讲到的“混合方案”，而不是非此即彼。

3. 七大渠道预算去哪儿了？

pMax 能把预算分配到七个 Google 资产里，但报表不会直接帮你看清钱花在哪，所以你需要知道每个渠道的角色：

**Google Shopping**：对电商来说，这是预算和转化的绝对主战场，绝大多数成交来自这里。

**Google Search**：系统根据你的 headlines 和 descriptions 自动生成文字广告，算是辅战渠道。

**YouTube**：展示视频和图片广告。你不上传视频时，Google 会用你的图片自动生成视频，通常效果很糟。

**Display Network**：在合作网站投放 Banner，触达最广、但转化质量通常最低。

**Discover**：在 Google Discover 信息流中展示，适合视觉效果强的产品。

**Gmail**：邮箱里的赞助邮件，大多数电商品牌量很小。

**Maps**：只有你有实体门店时才有意义。

你可以在 Google Ads 的 Insights（洞察）里查看不同渠道的花费占比。对健康的电商 pMax 广告系列，更理想的状态是 60–80% 的花费集中在 Shopping。

如果你发现 Display 或 YouTube 占比异常高，很可能不是“谷歌太爱品牌曝光”，而是你的 Shopping Feed 太弱，算法发现花钱在低意图流量上更容易完成系统的“转化目标”。这时你要优先动的是 Feed 和结构，而不是一味提高出价。

二、2026 年新功能与对账号结构的影响

进入 2026 年，pMax 的玩法有不少更新，但并不是每一个开关都值得你在电商里花时间。最有价值的，是那些能改变结构和策略的功能。

1. Power Pack、实验与 Search Themes：哪些值得在意

在 2025 年的 Google Marketing Live 上，Google 推出了 “The Power Pack”，用来替代之前鼓吹的 “Power Pair（pMax + Search）”。新的推荐组合是：

Performance Max 负责全漏斗效果，Demand Gen 负责中腰部认知，AI Max 用于加强版 Search。

对于大多数电商广告主来说，这更像是 Google 的“多花钱套餐”。如果你有足够预算和高质量创意，Demand Gen 可以在品牌种草层面做一些事；但 AI Max 在当前阶段表现很糟糕，和严肃的 ROI 要求还搭不上边。

实验方面，现在有了三类与 pMax 相关的 Google Ads Experiments：pMax 对比 Standard Shopping、pMax 对比 Search，以及在现有活动旁边增加 pMax 看整体增量。但因为 pMax 本身的“黑盒”特性，这些预设实验很难做到真正干净的 A/B 测试，结果通常会偏向 pMax，你需要保持批判性看待数据。

反而真正值得你用好的，是 Search Themes。

2026 年起，pMax 的 search themes 从每个资产组 25 个，扩展到了 50 个。Search themes 的作用，是告诉 Google：你希望活动去争夺哪些类型的查询，尤其当你的 Feed 对长尾词、细分需求覆盖不够时，可以用 Search Themes 手动引导。这对做小众品类或长尾搜索的电商来说特别重要。

2. Asset Studio、AI 创意与视频红利

Google 的 Asset Studio 已经可以在 Google Ads 里直接生成图片和视频，背后用到 Imagen 4、Veo 以及 Nano Banana Pro。之前几年 AI 图片普遍质量堪忧，但借助 Nano Banana Pro 这个基于 Gemini 的模型，整体水准有了肉眼可见的提升。

对只用产品图、又没有预算拍视频的电商店铺，这个工具非常关键。内部数据和实际账户都在证明：添加视频的 pMax 活动相比纯图片活动，表现好 25–40%，尤其是在 YouTube 和 Discover 这样的视觉渠道。Asset Studio 把“有视频才能吃到红利”的门槛显著降低。

问题在于：AI 生成内容的质量并不稳定。做普通的生活方式场景图还行，但如果你的品牌有明确的视觉风格、讲究质感和调性，就一定要逐条审核 Asset Studio 产出的素材，不要放任它“自动生成并自动跑量”。

一个可行策略是：先用 Feed-only 打好 Shopping 基础，再用 Asset Studio 生成少量视频测试，效果好再放大；而不是一开始就让系统自由拼接一堆“不像你”的素材到所有渠道。

3. Audience Exclusions 与对其他广告系列的抢量

2026 年对策略影响最大的一项更新，是 受众排除（Audience Exclusions） 的扩展。

之前，你可以在 pMax 里排除关键词和投放位置，但没法排除客户名单。现在你可以排除 customer match 和 remarketing lists，这意味着你终于能在 pMax 里把 获客（Acquisition） 和 留存（Retention） 分开管理。

举个直接的做法：

你可以专门做一个 “新客户专用 pMax 活动”，在这个活动中排除所有历史购买用户的名单；而对老客户的再营销，可以用另外一个 pMax 活动或单独的 Display/YouTube 结构来承接。这对卖订阅、复购率高的店铺尤其重要，ROI 逻辑完全不同，必须拆开算。

另一方面，你还要非常小心 pMax 对其他广告系列的抢量效应。一个常见且致命的情况是：

你账户里同时有基于关键词的 Search 活动（用 phrase 或 broad match），以及一个 pMax 活动；

对于品牌词等高意图流量，pMax 很可能抢在 Search 活动前面参与竞价，甚至拿走大部分展示；

结果是： 看起来 pMax 的 ROAS 非常好，但这部分收入本来就应该由品牌词 Search 活动吃到，**并没有新增收入，只是记账方式变化**。

要避免这种情况，你可以：

在 Search 活动里添加品牌词的 exact match（完全匹配），并通过提高出价和相关性，拿到更高 Ad Rank（广告排名），让 Search 优先触发；

在 pMax 里使用 brand exclusions（品牌排除列表），把自己的品牌词从 pMax 的覆盖里剔除。

由于你在 pMax 里看不到具体关键词和 quality score（质量得分），很多时候只能通过结构和报表间接判断它是不是在“偷吃”品牌流量。这一点，必须在结构设计时就先想清楚。

三、适合电商的 pMax 结构：从活动到资产组

大部分电商在 pMax 上栽跟头，不是因为不会点哪个按钮，而是活动结构和数据密度完全不匹配。你需要时刻记住：机器学习吃的是每个活动的转化量，不是整个账户的。

1. 不要过度拆分：每个活动先吃饱 20–30 单

一个典型失败场景是这样的：

店铺一个月大约有 50 次转化，你为了“精细化运营”，做了五个 pMax 活动，每个产品类目一个。结果是：每个活动每月只有 10 次转化，远低于每个活动 20–30 次转化的学习阈值，算法一直在“半蒙半猜”的状态里。

效果自然是到处平庸，然后你会怀疑 pMax “不适合我家产品”。

实际上问题在于结构，而不是 pMax 自身。

一个简单但非常管用的经验是：

**30–50 次转化/月**：只做 **1–2 个** 活动；

单个 pMax 活动要尽量保证每月 20–30+ 次转化；

当你全账户 100+ 转化/月 时，再考虑按业务目标细分。

这背后的核心原则就是：不要让任何一个活动在数据上“饿着”。相比起完美的主题划分和利基结构，数据密度更重要。

结合预算，可以参考这样一个大致结构：

**月预算 < $3K**： 1 个 pMax 活动，全品类放在一起，所有精力砸在 Feed 质量上，不拆；

**$3K–$10K**： 1–2 个活动，可以在保证每个活动 30+ 转化的前提下，给高优先级主推产品单独一个活动；

**$10K–$50K**： 2–3 个活动，按毛利层级、业务目标拆分，同时开始跑 pMax vs Standard Shopping 的对比实验；

**$50K+**： 3–5 个活动，结合 Hybrid 结构、获客/留存拆分等做更细的布局。

2. 活动按业务目标拆：毛利、主推款与清仓

当你有足够转化量支持拆分时，最靠谱的划分方式不是“品类”，而是业务目标。例如：

**高毛利 Hero 产品**：单独一个 pMax 活动，给到比较激进的 target ROAS 或更高预算，让算法集中推这些真正拉盈利的货；

**常规货盘（标准目录）**：一个“主力活动”，用比较中性的 ROAS 目标覆盖主流畅销品；

**清仓品/低毛利产品**：拆出一个单独活动，用完全不同的经济模型（比如低 ROAS 要求、清库存优先）。

原因很简单：60% 毛利的产品和 10% 毛利的产品，不能用同一个 ROAS 目标来管。如果混在一个活动里，算法会默认去推“最容易转化”的，也就是本来就畅销、并且可能是高毛利的 SKU，长尾和低毛利品完全吃不到曝光。你得到的，只是“畅销款更畅销，其他货越来越死”。

所以，哪怕你做不到非常精细的成本核算，也至少要用 Custom Labels（自定义标签） 在 Feed 里标注毛利层级、主推款、季节性或价格带，再据此把产品分配到不同的 pMax 活动里。

3. 资产组策略：Feed-only 起步，再扩到全资产

在 pMax 里，Asset Group（资产组） 就像传统广告系列里的 ad group（广告组）：它包含了一组创意素材（标题、描述、图片、视频）、受众信号，以及绑定的某个产品子集。

在电商里，一个关键选择是：你到底用 Full Asset Group（全资产组），还是先用 Feed-only（仅 Feed）？

**Full Asset Groups**：你提供标题、描述、图片、视频，系统会在所有渠道上拼合展示，创意越多，可花钱的“口子”越多；

**Feed-only Asset Groups**：你不提供任何额外创意，只给产品 Feed。这样基本只能出现在 Shopping 和 Dynamic Remarketing 里，等于强制把预算锁在高意图渠道。

对大多数电商账户，更优的顺序是：

先用 Feed-only 做出稳定的 Shopping 结果，再逐步往 Full Asset Group 过渡。

原因有三点：

Shopping 通常是你转化率最高的渠道，先让预算集中在那里，尽快跑出稳定 ROI；

一开始就塞一堆创意，会让系统迫不及待去测试 Display、YouTube 等低意图流量，学习信号被严重稀释；

新广告主往往在写文案、做图片/视频上花了很多时间，结果这些创意根本没什么展示机会。

资产组的组织方式，可以遵守几个简单原则：

以 产品类别或主题 划分资产组，比如服装可以拆成 Tops、Bottoms、Accessories；

每个资产组匹配相应的 Audience Signals（受众信号），如“跑鞋”资产组就挂上相关的 in-market audiences 和基于跑步搜索词的 custom segments；

保持创意的 针对性，不要在所有资产组里用一模一样的泛泛图片；

每个 pMax 活动里控制在 3–7 个资产组，既能体现差异，又保证每个组有足够数据。

在 2026 年，靠“复制多个资产组，只改受众信号”这类老套路已经基本失效：同一个活动里高度重叠的资产组，表现会逐渐收敛到一个平均水平，很难真正抢量，反而增加管理复杂度。

受众信号本质上只是对机器的一句提示：“像这样的人通常会买”，并不是硬限制。对电商而言，最有价值的信号包括：

**Customer Match Lists（客户匹配名单）**：上传历史购买用户邮箱，是你最强的受众种子；

**Website Visitors（网站访客再营销）**：浏览过产品页、加入购物车、下过单的人群；

**In-market Audiences（市场意向受众）**： Google 预制的类目，比如“体育鞋类”、“家居装饰”等；

**Custom Segments（自定义受众）**：基于搜索词或竞争对手网址构建的受众，需要测试打磨。

在这件事上，永远是质量优先于数量：一个由真实买家构成的 Customer Match 远比十几个宽泛兴趣受众更值钱。

四、创意、Feed 优化与按预算落地路线

在 pMax 里，广告结构和出价只是“骨架”，真正撑起表现的，是你给它的创意素材和 Feed 质量。最后，再把这些和不同预算阶段的实战路线连到一起。

1. 文案与素材：标题、图片、视频各怎么准备

每个资产组里，你可以提供最多 15 条短标题、5 条长标题、5 条描述。系统会自动拼配组合。短标题最长 30 个字符，长标题 90 个字符。

写标题时，有几条简单但有效的准则：

尽量用上真实的 搜索关键词，而不是只写品牌名；

别忘了你的 USP（独特卖点），比如“满 $50 包邮”“4.8 星好评”“Handmade in Italy”；

多用 具体数字，例如“首单立减 30%”远比“优惠多多”等空话有力；

混合不同角度： 价值点、社会证明、紧迫感、产品特点，给算法足够多的组合空间。

不用强迫症式地填满 15 个标题格，但至少要有一组覆盖“关键词 + 卖点 + 场景”的组合。

图片方面，pMax 至少要求：一张横图（1.91:1）、一张方图（1:1）、一张竖图（4:5）。不过最低要求远远不够，建议每个资产组准备 5–10 张高质量图片，既有白底产品图，也有场景图。对电商尤其重要的一点是：Shopping 图的质量会直接影响 CTR，这部分是立竿见影的。

视频的重要性在 pMax 时代被显著放大：Google 的测试数据显示，带视频的活动表现可以比纯图片活动好 25–40%。如果你不上传视频，系统会从图片里自动拼一个“PPT 幻灯片式”的视频，多数情况下是负资产。

你不需要大片级制作，一个 15–30 秒 的简单产品演示就足够：展示产品的真实使用场景，强化一个核心利益点，有基本的镜头稳定和清晰度即可。

2. Feed 优化：电商 pMax 的最大杠杆

对电商来说，Product Feed 是单一影响力最大的杠杆。pMax 要靠它来匹配查询、构建 Shopping 广告、给动态创意提供内容。如果 Feed 是“干瘪”的，pMax 的结果也会一样干瘪。

优化时优先动这几块：

产品标题（Title）

尽量用这样的结构：

[品牌] + [产品类型] + [关键属性] + [尺码/颜色]

比如“NIKE 跑步鞋男款气垫缓震黑色 42 码”。前半句要放最核心的可搜索信息，这是 Shopping 曝光的最大杠杆。

Custom Labels（自定义标签）

用标签把产品按 毛利、高/低畅销、季节性、价格段等 维度标记出来，所有活动结构（主推款活动、清仓活动、高毛利活动）都离不开它。

产品描述（Description）

自然地包含相关搜索词，让系统在更广泛的搜索里也能把你的产品拿出来展示，不要只塞功能堆砌关键词。

图片

Shopping 的主图尽量用干净白底，保证主体居中、清晰；补充图里可以加入生活方式场景，方便跨 Display、Discover 等渠道使用。

如果你的建站系统吐出的原生 Feed 很死板，可以通过 Supplemental Feeds（补充 Feed） 来丰富内容，例如额外加 custom labels、覆盖标题、修正错误属性，而不用改动电商系统本身。

当你感觉 pMax 表现“不及预期”时，非常多时候问题不在“出价策略”或“活动数量”，第一步应该先回到 Feed 优化。

3. 不同预算下的实战方案与七大常见坑

pMax 没有通吃一切的万能结构，你需要根据预算阶段制定不同策略：

月预算 < $1K

这个阶段，先远离 pMax。因为预算有限，你必须对流量有更多控制，尽量避免无效的 Display 和 YouTube 曝光。更适合用 Standard Shopping 搭配 Search 活动，手动或半自动出价，专注高意图词。

$1K–$3K/月

可以开始尝试 pMax，但保持极简：1 个活动 + 全目录产品。主要精力放在 Feed 标题、图片、描述的打磨上，建议先用 Feed-only，让预算集中在 Shopping，跑出稳定转化后再考虑拓展创意。

$3K–$10K/月

转化量上来之后（每月 30+ 次），可以尝试给 Hero 产品 单独一个 pMax 活动，并开始系统性测试 Audience Signals 和视频素材。这个阶段是从“能跑”到“跑得更好”的关键。

$10K–$50K/月

你可以根据毛利、生命周期、获客/留存等维度拆出 2–3 个活动。可以同时考虑将 pMax 和 Standard Shopping 做成 Hybrid（混合）结构 来互补：

pMax 主攻已有历史表现的核心货盘；

Standard Shopping 专门负责新品、关键高价值搜索词，以及你想要更细致搜索词数据的品类；

通过优先级和品牌排除，避免无谓的抢量。

$50K+/月

预算和转化量足够时，Hybrid 结构的优势会完全显现。医护服饰品牌 FIGS 就是一个典型案例，他们每月在 Google Ads 上投入以百万计，通过多个 pMax 活动分别聚焦：

**Best Sellers**：所有畅销款集中推；

**Women – Scrubs**：女性手术服专属活动；

**Men – Scrubs**：男性手术服专属活动；

**The Set**：男女款套装，作为强力获客产品单独深推；

**Unisex – Non-Scrubs**：非手术服的男女通用品类，更偏向留存和加购；

**Color Launch**：新颜色上新活动，专门造势。

这类结构之所以有效，是因为每个活动背后的业务目标清晰，预算集中。

在这些实战结构之外，再看一眼最常见的 七大 pMax 踩坑，你可以逐条对照自己的账户：

**活动太多、数据太少**：五个活动各 10 单，永远打不赢一个 50 单的活动；

**忽视 Feed**：标题单薄、属性缺失、图片粗糙，直接把 Shopping 表现拖垮；

**搞不清哪个资产真正重要**：不看 Channel Performance 报表，盲目优化没人看的创意；

**高低毛利混在一个活动**：一个 ROAS 目标压不住多个成本结构，算法会一味推畅销款；

**真·Set and Forget**： pMax 依然需要至少**每月例行体检**：渠道分布、搜索词、创意刷新、受众调整；

跳过 Search Themes： 特别是做小众产品时，“懒得写 Search Themes”会让算法摸黑前进更久，现在每个资产组有 50 个 Slots，用起来；

**不敢考虑替代结构**：盲目“一直只用 pMax”往往限制了账户上限，你应该定期测试 Standard Shopping、Full Asset Group、视频加持等不同组合。

如果你刚准备搭建第一套电商 pMax，可以按如下顺序推进：

**先把产品 Feed 打磨到位**：标题、描述、主图都看一遍；

只建一个 pMax 活动，覆盖所有产品；

前 2–4 周用 Feed-only，把 Shopping 表现跑出基准；

观察到每月 30+ 转化 后，再开始逐步添加图片、视频等创意；

接着补上 Audience Signals，优先用 Customer Match 和网站访客；

当活动表现稳定、转化量足够时，再评估是否要按毛利/业务目标拆分活动，或者引入 Standard Shopping 做混合方案。

📌 关键收获

总结

pMax 不是魔法，而是一台对输入极度敏感的机器：Feed、结构、目标、素材 任何一环出问题，算法都会把错误放大成预算浪费。对电商来说，最健康的路径是：小预算用 Standard Shopping 打基础，中预算用单/双活动的 pMax 放大，高预算再走 Hybrid 结构和获客/留存拆分。只要你始终确保每个活动有足够转化量、每个活动只承担一个清晰的业务目标，pMax 在 2026 年依然是最强的电商增长杠杆之一。

🎯 适合谁读

适合已经在投放或准备投放 Google Ads 的电商从业者、品牌主和代理商广告经理阅读。

💬 原文金句

Performance Max 不是魔法按钮，它只会放大你喂给它的东西：好策略进去，就有好结果出来；烂策略进去，只会加速烧掉预算。

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