加速 Google Ads 和 Google Analytics 变革的关键驱动因素之一是 Google 被正式任命为《数字市场法案》的守门人。
谷歌和其他主要平台（如 Meta）现在依法必须履行一系列数据管理义务，否则将面临最高相当于公司全球年营业额 10% 的罚款，如果屡次侵权，最高罚款额可达 20%。谷歌2022 年的收入为 2798 亿美元，主要由广告推动，280 亿美元至 560 亿美元的罚款显然是促使谷歌如此迅速采取行动的动机。
特别是，在未获 RCS 数据美国 得有效同意的情况下，看门人不得为了定向广告的目的而跟踪看门人核心平台服务之外的最终用户。
结果是，谷歌大规模转向人工智能驱动的产品，这些产品不依赖于 cookie 同意，需要更少的人工干预，并使用机器学习来填补数据空白，包括：
自适应搜索广告
谷歌的经典搜索广告出现在谷歌搜索结果的顶部，带有标题、描述、链接和其他高级扩展功能，如谷歌广告卖家评级，现在最多可以有 15 种标题组合和 4 种描述组合，由谷歌的人工智能确定哪种组合最好。
效果最大化
许多 PPC 机构一直未能适应并将决策权交给 Google 的 AI 来负责开展 P Max 广告活动。借助 Google 的搜索、购物、YouTube、Display、Gmail 和地图等完整产品组合，您可以确保无误地人工输入定位、文本、图片、视频，以及电子商务 PPC中的产品信息，这些对于确保最佳实践效果至关重要。
智能出价
Google Ads 现在提供智能出价选项，以及自动和手动出价。传统上，PPC 专家使用手动出价来针对不同关键字匹配类型（例如广泛匹配、短语匹配和精确匹配）采取细粒度的方法。现在，借助智能出价，Google 的机器学习可以实时优化最大转化次数、最大转化价值、目标每次转化费用和目标广告支出回报率，从而为 PPC 团队节省宝贵的时间。
GA4
在 2023 年 7 月停用 Universal Analytics 之后，Google Analytics 4 的新时代将看到 GA4 使用基于 Google Signals 和之前报告的第一方数据的转化模型和用户行为提供的数据驱动归因。