AI分析廣告獲勝模式，新增「廣告運營AI代理」功能，針對每家公司提出改善建議

僅以經過驗證的獲勝模式，作為廣告建議的依據。

株式會社renue（總部：東京都港區、代表董事：山本悠介，以下簡稱renue）宣布對「廣告運營AI代理」進行功能升級，未來所有日常廣告優化建議，皆僅以經過人工驗證、確認有效的「獲勝模式」為依據。所謂獲勝模式，是指實際投放成果經由人員檢驗後，被認定為可靠且具說服力的經驗法則。未經驗證的推測，不會成為建議的基礎。

廣告運營AI代理強化概要

renue新增了僅以「已驗證獲勝模式」作為廣告優化建議依據的機制。AI可提出判斷建議，但最終是否確認為「已驗證」，仍由人工操作決定。

「廣告運營AI代理」於2026年2月正式推出，整合了從廣告活動策劃、創意製作、各媒體上稿，到投放後分析的完整流程，統一於單一平台管理。

本次更新在建議內容中結構化地納入「依據」。每日生成的建議將包含目標廣告活動、建議依據、預期成效、成效評估標準，以及作為依據的具體獲勝模式。

所有建議皆須經人工核准後才可執行。即使在確認畫面中提出執行請求，廣告也不會立即變更。實際操作由負責人員執行，並同步記錄變更前後的數值。涉及預算的調整，設計上不會由AI或自動化流程直接執行。

同時，系統也重新整理確認清單，僅保留需判斷的建議項目。觀察性資訊將分開顯示，待決建議數量與處理預估時間一目了然。

累積的知識將封閉於廣告主自身的帳戶內，客戶的廣告帳戶與投放資料不會用於本公司AI模型的訓練。我們的目標不是訓練renue的AI，而是讓客戶手中累積屬於自己的判斷依據。

隨著運營次數增加，判斷依據將越來越豐富。即使負責人員異動或委外單位更換，這些依據仍會保留在帳戶中，持續發揮價值。

開發背景與目的

網路廣告運營因媒體平台各自獨立，導致管理介面分散，每日需進行出價、預算與創意的調整。由於獲客成本與投放成效持續變動，無法僅靠一次設定就長期有效。

隨著生成式AI普及，越來越多企業將AI導入廣告運營。從創意發想、報告製作到改善建議，AI承擔的任務日益增加，大幅縮短了作業時間。

然而，對於直接執行AI建議的警戒心也隨之提高。廣告費用屬於決策者需負說明責任的支出，必須能事後解釋預算分配的原因。作業速度越快，判斷依據反而越難追蹤。

此外，廣告運營的專業知識容易侷限於個人或委外單位。關於哪種訴求有效、哪種投放面向合適等見解，多數情況下以個人經驗形式累積。一旦人員異動或委外單位更換，過去的獲勝策略往往隨之流失。即使持續支付廣告費，委託企業本身仍無法建立運營能力。

renue於2026年2月推出廣告運營AI代理，正是為了因應此問題。技術基礎採用Anthropic公司的Claude Code，將過去需多種專業人才與工具才能完成的作業，整合至單一運營平台。支援平台包含Instagram、Facebook、Google搜尋、YouTube、X、TikTok，其中日常改善建議係根據Google廣告與Meta廣告的投放實績生成。

第一階段主打「分析→假設→製作→驗證」的循環運營模式。上線後的實際運作發現，與其加速循環，更重要的是如何妥善保存循環的成果。

無論累積多少未經驗證的策略，都無法確立改善方向。反之，即使有經過驗證的學習成果，若無法連結至下一次建議，也無法成為資產。若同時進行多項變更，更難以釐清何者真正產生效果。

本次強化旨在將此循環制度化，系統性地記錄「建議的依據為何」、「由誰核准」、「實際變更內容」三項關鍵資訊。

renue希望將廣告運營從「委外支出」轉變為「內部累積的資產」，讓決策者能在確認依據後做出判斷。我們選擇的並非由AI代為決策，而是以依據支援人類決策的模式。

既有課題

儘管AI廣告運營日益普及，現場仍存在三大主要課題。

建議依據未能留存

AI提出的改善建議往往僅傳達結論，缺乏說明「為何提出此建議」以及「基於何種證據判斷其有效性」。

由於依據未被記錄，事後無法檢討建議的對錯，董事會或內部核決時的說明只能依賴個人記憶。在決定增加廣告預算時，這種不透明性可能導致決策延宕。

結果是，不採納AI建議的決策不斷累積。作業雖自動化，但決策速度未提升，最終導致導入的AI僅被用於製作報告。

判斷過程屬人化，難以傳承

關於哪種訴求有效、哪種創意表現佳等知識，容易累積於個人身上。即使預算相同，不同負責人產出的成果也可能差異甚大。

一旦人員異動、離職或委外單位更換，接任者無法參照過去的驗證結果，只能重新進行類似測試。運營的可重現性始終偏低。

未經驗證的策略，也可能毫無根據地被當作定理傳承。一些無人能說明原因的設定持續保留，即使持續支付手續費，運營能力仍無法留在委託企業內部。

越依賴AI，越難追蹤變化

若將操作完全交給AI，雖然執行速度提升，但變更歷程反而更難追蹤。廣告費用每日消耗，若無法在超出預期投放時，即時識別是哪項變更所引發，將延誤應對時機。

預算調整影響尤其重大，一旦上限設定錯誤，當天就可能造成損失。然而多數運營模式中，AI與人類的權限界線並未明確劃分。

建議數量增加也構成負擔。需判斷的建議與僅供觀察的資訊混在同一清單中，確認本身耗時；若清單中還包含已停止活動的建議，處理成本更高。自動化範圍越廣，越需要縝密的控管設計。

本解決方案特色

僅以經過驗證的獲勝模式作為建議依據

唯有經過驗證的學習成果，才能成為下一次建議的依據。

在每次廣告運營循環後，系統會記錄檢討內容，包含提出的假設、執行的策略、獲得的結果、從中學到的經驗，以及後續行動。A/B測試的判定結果，將直接以當時狀態儲存。

系統會根據數據統計提出假設是否成立的判斷建議，但最終是否確認為「已驗證」，仍需人工操作，不會僅依統計結果自動確認。

下一項建議將