昨天與業界朋友聚餐，聊起AI在行銷界上的應用近況。當新模型版本的功能越來越強和準確，AI的應用案例也越來越多。本篇文章就來分享幾個我們午餐會中聊到的賦能案例與思考。
畢竟當我們對於一項新工具如何賦能應用沒有想像，觀察他人案例就變得很重要。
01. 用AI擴大創意互動的想像：Coca-Cola Y3000
我對可口可樂非常佩服的是，當同業的創意應用舞台還侷限在包裝時，可口可樂已經將最有話題的技術結合產品研發，將「AI」上升到更全面的使用者體驗升級。Y3000 是用AI技術模擬出未來西元3000年的口味，當用戶掃描包裝上的 QRcode，用 Y3000 AI cam 相機拍攝自己身邊的事物，還能模擬出用戶當下環境在未來世界中可能呈現的樣子。
當然了，用AI產生出來的飲料口味好不好喝很難說，但我一直看到這個經典品牌試圖在眾多如雨後春筍般新品牌中創新，以避免品牌高齡化，這份膽試在台灣很難看到，值得敬佩。可口可樂的案例對中小企業來說或許略嫌遙遠，畢竟我們並不知道真的導入AI來協助產品研發要投入多少成本，對我來說這更像是一個打品牌形象等級的活動，但可口可樂給了我們用AI做品牌應用的新想像。
02. 加速廣告投放的優化速度
席間某位業界朋友說，不少公司早已將所有廣告投放事務，從關鍵字發想到素材準備全部交由生成式AI代勞。以往人工優化廣告時代，一個人優化6~8檔廣告活動是上限，但現在靠AI監測成效，再輔以生成式AI加快素材產出效率，同時間可以顧的廣告活動數量大幅增加。
人類做最後的決策，所有複雜瑣碎的工作都交給AI來，這讓投廣告的效率變得非常好。
惟在搜尋行銷的部分，當搜尋系統應用AI來強化搜尋結果，演算法反而更要求品牌主要具備能產出具權威性（高品質）內容的能力，品牌內容才能在如SGE這種搜尋系統中裡受演算法青睞。
AI能夠寫出被演算法判定具權威性的內容嗎？以我目前用生成式AI的感想，這點還是值得商榷的。
03. 顛覆創意發展的順序
另一位朋友和我都認為，AI找出的 insight（使用者洞察），雖然常常乍看之下很反行銷人直覺，但卻異常新鮮有效。
有位朋友公司販售的產品是保養品。一般來說保養品的切角若不是從使用者渴望變美的角度來切，就是從使用者「對個人形象的意識程度」來思考。前者主動、後者被動。然而朋友公司運用AI找到的極為有效的廣告切角，卻是風馬牛不相干的另一種元素。雖然我無法分享更多細節，不過在場幾乎沒有人可以猜出該元素和產品之間的關聯，生成式AI在創意上的表現確實比人腦沒束縛多了。
創意動腦本就關乎所有主要關聯、次要關聯元素的發想與重組。生成式AI的動腦效果不像人類有既定印象的限制，往往可以給出非常跳框架的提案。運用生成式AI生成各種使用者族群，再依據使用者族群產出主要/次要/次次要相關的關鍵字，並請其規劃視覺/短文案。優化的本質包含各種試錯，用生成式AI工具加速試錯的速度，不禁讓人覺得，過去我們習慣預設一個族群的生活樣貌，並小心翼翼推估其所喜愛的訊息以發展後面一系列素材這件事，或許不再是最有效率的發想方式。
也或許未來的行銷世界裡，先求快產出一堆素材丟到系統裡去跑，最後依照成效選出最具有效果的訊息來發展360度行銷，才是最適合分秒必爭市場的做法也不一定。