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3個利用ChatGPT的AI協作技巧,讓行銷人如虎添翼!



隨著ChatGPT等生成式AI工具的火紅,「AI會不會取代人類」這個議題也甚囂塵上。其實AI是工具,問題永遠在於如何善用工具更漂亮的解題,而不是擔心工具會不會做得比自己好。本篇我將以目前最火紅的ChatGPT舉例,分析它的4個弱點及3個優勢,展示將它運用在日常行銷工作的技巧。



ChatGPT的4個弱點

學習任何工具前,讓我們先了解這套工具的侷限,再反向回推如何運用它。

1.考驗命題功力

相信各位一定看得出來這問題有陷阱,這是一個錯誤的提問範例。

  • 是針對何種族群來說更好?

  • 是在哪方面更好?

更別說 PChome 24 和蝦皮雖然同樣是電商,但是兩者服務市場有落差。答案看起來頭頭是道,其實毫無意義,厲害的是他依然能回答看起來很正確但其實沒意義的答案。 問題要如何精準,只能靠磨練自己的提問力。所以如果你老闆平常愛問「為什麼這季業績不好?」放心,還是只能問你。因為只有你能問出這句話背後老闆的動機並梳理出問題脈絡,至少目前我還看不出 AI 可以做到這點。


2.無法提供即時訊息

ChatGPT 目前僅能運算到 2021 為止的公開資料。但對瞬息萬變的行銷業界來說,這資料實在太舊了。一年前的資料勉勉強強還可以用,如果是兩年前的資料,對即時決策的幫助就很侷限。要能知道目前熱門議題,還是只能靠 social listening。



3.無法提供產業 / 品牌特定化的深入內容

ChatGPT 最為人詬病的一點就是答案看起來都對,但是都很淺,放諸四海皆準。我們可以看下一個範例:

看起來好像很對,但是也不過是農場文等級的文章,沒有太多含金量。讓我們換個議題試試。



答案還是很表面,把「科技業」換成任何產業都通。並無法根據我鎖定的「科技業」給予洞察。要給出有意義的答案,不僅仰賴設定問題的功力,也仰賴不同位置 / 生命階段的 mindset 在綜合多種條件後才能做出好判斷。


4.錯誤答案機率不低

ChatGPT 運算的資料只到 2021,不知道是因為這二年的時間差還是其他原由,AI 給的每一個連結實際點開都沒有內容。跟他要其他內容的資料來源網址,也全部都是錯誤的。後面不管怎麼試,也找不到有效連結。我們再換一個問題看看:

以筆者任職的軟體公司名稱提問,居然給出了非常天馬行空的答案。在台灣叫這個名字的公司只有二間(且在網路上有公開資料),實際答案都與他給的內容風馬牛毫不相干。看起來可說是即興創作了。但如果未來筆者老闆想開一間人工智慧創新公司,他的內容就可以直接拿來用啦!


看到這裡,各位可能會問:「看起來這麼多缺點,那我們還要用嗎?」

我的回答是:「當然要用。」


沒有真正無用的工具,只有不會用的人。以下便就行銷的角度建議大家怎麼用。



利用ChatGPT的3大優勢技巧


1.提供動腦方向,縮短動腦時程

上週我一個朋友在思考他底下新部門的名稱,我就用 ChatGPT 幫他解套。該部門負責的是公司核心系統的系統部署,會碰觸到部分 infra ,但是”infra” 已經被其他部門用了,必須想新的名稱。


先圈出一個範圍,讓 AI 列出所有可能的選項,再從中刪掉不喜歡的,接續給 AI 下一個條件:

跟開發無關的單字,包含 operation 與 marketing 都不是我要的,所以再增加下一個條件:

傳統創意發想的標準程序中,有一項叫做「延伸」。我們盡可能地找到可以描述目標概念的詞,詞彙越多越好,再從中如同輻射般向外延伸、最後排列組合調和出最好的方案。AI 再提供延伸選項時確實為人腦不可比擬之快,甚至在英文表現上也不差。接著再一個一個增加條件收斂選項,前後不到一小時,朋友已經準備好提報給副總的部門命名資料了。


你甚至可以限縮 AI 提案的數量,減少選擇困難的狀況。



2.寫文案初稿

請 ChatGPT 寫外文文案時千萬不要跳過校稿。讓我們繼續看 AI 怎麼修潤文案:

我請 native speaker 校閱時,最後一句 “Beauty transcends mortality” 已經讓 native 滿頭問號了。所以如果不校稿就直接拿去當行銷素材,還是滿危險的。當然第一句長版的就顯然沒有問題,有通過 native speaker 的考驗。


那麼長版文案例如社群上的貼文,AI 的表現如何呢?坦白說還是很普通,相信大家比較過社群平台上的高流量貼文後,都不會採用。

近一步指定主題後表現仍然差強人意,不過在腦漿被榨乾的時刻,加工一下也不會完全不能用。


3. 擬簡報架構

我請 AI 替我寫一份 saleskit。我節錄部分截圖如下:

請銷售夥伴校稿,他們僅僅挑出微小的錯誤,不過整體來說 80% 以上的架構和描述句可以直接採用。但一樣,需要人類做最後的微調與校稿。


AI 確實有其缺點,但優點都是人力所不能及的。不過管理 AI 產出也並非毫無成本。下一篇我會從我的角度,談談 AI 時代行銷人員職涯該何去何從,以及管理階層該如何看待 AI 產出,並協助團隊善用 AI 優化工作排程。



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