2022 年 11 月 ChatGPT 的橫空出世，讓 AI 從科幻詞彙變成人人都在談論的話題。當各種 AI 工具不斷湧現，企業將 AI 導入工作流程、優化效率的過程，在國外稱為 AI Optimization (AIO)，中譯「AI 賦能」。當世界無處不 AI，企業與個人又該如何跟上浪潮、與 AI 緊密合作？
本文除了介紹 5 個 AI 賦能的行銷趨勢，同時也探討在不斷推陳出新的 AI 技術和工具面前，我們應該如何應對，希望與讀者分享 AI 趨勢下的一些反思與應對。
AI Optimization (AIO) 是什麼？ AI 賦能 讓行銷更省力
簡單來講，AI Optimization (AIO) 是利用 AI 來改善工作流程的方法。
尤其是仰賴數據的數位行銷領域，AI 的加入更帶來革命性的影響。透過 AI 技術，行銷能實現精準化、自動化、個性化，進而放大行銷效益。
但 AI 是怎麼做到的？以下是三個核心技術：
AI 核心技術
- 大數據分析：大數據技術能夠收集、處理和分析大量數據，進而理解潛在模式和趨勢
- 機器學習：能夠從大數據中自動學習，並逐漸改進預測和分析能力
- 自然語言處理：能夠理解、解析和生成自然語言，讓機器能夠與人類進行更自然的交流和溝通
這些技術讓 AI 能有效理解消費者，實現精準行銷與自動化行銷。
探索 AI 應用前，先認識兩種 AI 模型：判別式、生成式 AI
AI 依模型來劃分，可分為判別式 AI（Discriminative AI）與生成式 AI 模型（Generative AI）。認識這兩種模型差異，能幫助你了解 AI 工具的底層邏輯，知道不同模型如何用於解決不同的問題和應用情境。
判別式 AI：預測未來的算命師
判別式 AI 是用來做決策與預測的模型，就像是一個算命先生，能夠通曉過去並預測未來。判別式 AI 利用機器學習、深度學習等技術，歸納資料特徵並進行辨識、分類及預測走向。例如，在金融領域用於預測股票市場，在醫療保健領域用於判定患者的罹病機率。
生成式 AI：充滿創造力的藝術家
生成式 AI 則是用來創造內容的模型，就像一個數位藝術家，能夠憑空創造出文字、圖像、影片、音樂等創作。生成式 AI 利用語言模型、深度學習和圖像模型等技術，自動生成新內容，其中最有名的例子就是 ChatGPT。
判別式 AI 與生成式 AI 比較
| AI 模型 | 判別式 AI | 生成式 AI |
| 定義 | 用於做決策與預測的模型，專注於資料分類與預測 | 用於創造內容的模型，專注於生成新內容，包含文本、圖像、音樂、影像等 |
| 技術 | 機器學習、深度學習等 | 語言模型、深度學習、圖像模型等 |
| 發展程度 | 相對成熟，在醫療、金融、製造、網路業等各領域皆廣泛應用 | 有巨大發展潛力，因 ChatGPT 來到爆發奇異點，發展呈倍速成長 |
| 應用範例 | 圖像分類、人臉辨識、情感分析、價格預測等 | 文字創作、繪圖、產品設計、程式編碼等 |
AI 賦能 開啟行銷革命：5 個改變遊戲規則的 AIO 行銷應用
AI 如何改變行銷領域？以下介紹五個 AI 行銷應用，看 AI 如何讓數位行銷變得更聰明、快速、有效！
1. 內容創作
談到內容創作，最具代表性的 AI 工具莫過於 ChatGPT 了。
在生成式 AI 工具成為主流前，多數的內容創作都是由人工完成。以往一篇文章要花數小時撰寫，但現在，只需一個簡單的指令，ChatGPT 會直接給我們一篇架構完整的內容。不論是網頁文案、長篇文章、社群貼文、SEO 標題描述，等待 10 秒就能獲得成果，快速、大量、即時。
而 ChatGPT 只是生成式 AI 的其中一種工具，無論是圖像、音樂、內容寫作等都可以藉由 AI 進行內容創作。如 AI 圖像生成工具 Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E2；AI 寫作工具 Jasper、Rytr、Copy.ai 等，因數量眾多，不一一列出。
圖：Copy.ai
雖然生成式 AI 讓內容創作變得更加容易，但缺點也很明顯。以 ChatGPT 為例，可能有資訊過時、捏造事實、資料偏見、抄襲等問題，且由於資料來源來自大數據，始終無法取代內容創作的人性元素。
所以，如果你照單全收所有 AI 產出的內容是有問題的。
在 SEO 領域，搜尋引擎霸主 Google 從 2022 年底開始，推出了一系列跟內容品質有關的演算法更新，如實用內容更新（HCU）、評論更新（RU）、隱藏的寶石更新（Hidden Gems）。雖然名稱不同，但這些演算法更新的背後目的其實是一樣的，Google 更青睞「原創、具有真實經驗的高品質內容」。
這也意味著，如果你用 AI 產出的內容是重複、沒有特色、對人沒有幫助的，很可能被 Google 淘汰。
因此，使用 AI 輔助內容創作時，雖然工具選擇很重要，但更關鍵的是：
- 知道 AI 工具的強項與侷限性：哪些內容適合用 AI 產出？哪些必須由真人親自操刀？
- 知道如何活用 AI 工具、指令怎麼下，以得到更好的成果
- 人為審查、調整 AI 產出的內容，並手動加入個人原創內容
比如，當我們要撰寫一篇文章時，知識科普性的段落可以由 ChatGPT 產出，但提到案例與真實經驗的段落，就需要根據親身經歷人為撰寫，才能產出一篇對用戶有幫助的文章，也有更有機會在 Google SGE 趨勢下讓內容脫穎而出。
最後，提供一個在 AI 時代下，自我檢測內容實用與否的方法。
那就是問自己：「如果我的這篇文章、這個創作從網路上消失了，會不會讓其他人感到困擾？」
2. 聊天機器人
AI 聊天機器人讓客服變得更加人性化。
傳統的聊天機器人對話能力有限，只能根據資料庫定義好的問題，給予標準化的回應。但現在這樣做，只會讓客戶參與度下降。
導入 AI 技術的聊天機器人有什麼不同？
透過機器學習、自然語言處理技術或引入 GPT-4 語言模型，AI 聊天機器人具有強大的適應性、靈活性，不僅能理解用戶意圖，生成自然的回應，同時還能從每次互動中學習，持續升級改進回答品質。AI 聊天機器人甚至能提供個人化的產品推薦或促銷活動，進而提升客戶體驗。
圖一：Zowie、圖二：Financial Times
例如，「Zowie Chatbot」是一款專為電商設計的 AI 聊天機器人，不僅能自動回答產品問題，還能根據用戶數據，如位置、聊天互動紀錄、歷史購買資料等，提供購物建議與追加銷售，進而提高轉換率和客單價。
另外，AI 聊天機器人的應用範圍也擴展到媒體業。英國《金融時報》推出了「Ask FT」，一款生成式 AI 聊天機器人，能根據金融時報數十年來的內容回答用戶提問，並在答案下方附上引用的文章來源與日期，幫助用戶從廣大的資料海洋中快速獲取答案，省去一筆筆手動搜尋的功夫。
市場上存在各式各樣的 AI 聊天機器人應用，包含客服、CRM、內容生成、寫作、自動編碼等功能。
關鍵在於思考：「你希望聊天機器人完成什麼目標？」
3. 網紅媒合
網紅行銷是品牌行銷的重要策略之一，而 AI 技術正在改變網紅媒合的模式。
「如何找到適合的網紅進行合作？」是許多品牌面臨的難題。傳統的網紅媒合流程，為了找到適合的合作名單，需要根據網紅「影響力、價值觀、受眾參與度、投報率」等多個因素進行篩選，過程耗時耗力、又不準確。
但現在，加入 AI 技術的網紅媒合平台，將大幅提升尋找網紅的精準度、即時性。
AI 透過大數據分析、自然語言處理與圖像辨識技術，能夠從 Facebook、Instagram、YouTube、TikTok 及 X 等各大社群平台中梳理網紅數據，除了粉絲數、互動率、內容類型等基礎指標外，更能提取網紅的興趣、偏好、親和力和審美等深層次資訊，並進行自動化的合作推薦，幫助品牌找到精準有效的網紅進行合作。
圖一、圖二：Upfluence
例如，網紅媒合平台「Upfluence」不僅能幫助品牌找到適合的網紅，更提供了一站式的解決方案。透過創新的 AI 功能，品牌可以在平台利用 AI 自動撰寫郵件聯繫網紅，並在合作結束後使用 AI 分析合作效果，一站式滿足品牌在網紅搜尋、聯繫及成效分析的所有需求。
4. 個人化行銷
AI 技術將個人化行銷提升到全新層次。
個人化行銷，是指根據每位用戶的需求與行為模式，提供專屬的行銷資訊，以提升用戶體驗。常應用於 Email 電子報行銷、專屬折扣碼、商品推薦系統等。
傳統的個人化行銷，受限於有限的數據和人工分析，難以達到真正的個人化效果。但 AI 賦能的個人化行銷，讓 AI 可以從多個來源收集大量數據，包括社群媒體、網站、購買歷史等，並運用機器學習技術來分析理解，從而做到精準理解消費者偏好，提供個性化的行銷內容，甚至進一步預測未來的消費趨勢。
例如，Salesforce 推出的 AI 工具「Einstein AI」可以分析用戶數據，提供自動化建議和預測，例如自動生成個人化的電子郵件及行銷內容，並在行銷活動結束後分析數據以改進未來的行銷策略，藉由量身定製的內容提升用戶體驗。
5. 商品推薦
AI 商品推薦系統是個人化行銷的一種延伸應用，AI 能根據消費者的行為數據，自動生成商品推薦清單，並通過機器學習技術不斷優化推薦策略，提高推薦的精準度和個性化程度。
Amazon 的個人化商品推薦系統「Amazon Personalize」是一個經典案例，根據購買歷史、瀏覽行為及其他消費者的相似偏好，AI 產生的商品推薦列表能精準匹配用戶需求。像是 Amazon.com、Amazon Prime Video 及許多電子商務網站都廣泛使用該推薦系統。
而 awoo PDP (awoo Product Discovery Platform) 商品智慧探勘平台，則是根據「商品資料」所打造的 AI 商品推薦系統。有別於其他推薦系統使用「人的行為數據」，在 Cookieless、用戶行為難以被追蹤的時代下，awoo PDP 不必擔心數據失準的問題。
awoo PDP 商品推薦系統，透過自然語言及 AI 技術去萃取商品特徵，自動生成消費者可能感興趣的「AI 商品標籤」，每一個商品標籤都會生成商品集合頁。這意味著無論訪客進入到首頁、分類頁、產品頁或站內搜尋等任一頁面，都會看到由 AI 生成的相關商品標籤，大幅增加站內商品被買家看見的機會。
經過電商客戶實際數據統計，awoo PDP 平均為品牌提升了 1.9 倍頁面停留時間、2.3 倍轉換率，顯著提升購物體驗與網站銷售業績。
AIO 趨勢下的反思
最後，面對不斷推陳出新的 AI 技術和工具，如何在這股浪潮中保持主動地位，而不被工具所束縛？以下是筆者針對 AI 趨勢的一些反思與應對策略：
追蹤 AI 新知，建立應對趨勢的基本認知
如果不希望被趨勢淘汰，首先要擁有開放的心態，多去接觸追蹤 AI 新知，了解 AI 目前有哪些前沿應用。例如，可以訂閱分享 AI 工具與見解的 知識倉鼠 電子報，內容新手友善、老少咸宜；閱讀發布 ChatGPT 與 OpenAI 最新動態的 OpenAI 部落格；或關注專研 SEO 與 AI 的 Marie Haynes 所創立的 The Search Bar 專欄等。
選擇 AI 工具前，先釐清核心需求
AI 工具再怎麼強大，它始終是一種手段，而不是目的。選擇 AI 工具前，你應該先問自己：「我的行銷目標是什麼？ AI 工具如何幫我達成目標？」才不會被 AI 工具的酷炫功能所迷惑。例如，如果你的品牌需要提升客戶服務效率，可以思考：應該使用 AI 聊天機器人，或能夠自動回覆客戶信件的 CRM 工具？更有助於達成目的。
多試用比較，挑選適合的 AI 工具
如果市場上有數十款同一用途的 AI 工具，該如何挑選？由於 AI 工具不斷推陳出新，網路上可能沒有太多評論可參考。建議還是實際試用比較，才知道工具是否符合自己的需求。另外，也可以查看工具官網是否有 成功案例 或數據佐證，作為挑選依據之一。
學習如何正確運用 AI 工具
AI 工具有一定的學習門檻，因此導入 AI 工具只是起點。企業在導入工具前，應先思考人員培訓及工具的部署整合等問題。例如，如果企業導入 Amazon 的機器學習服務來打造客製化的推薦系統，技術人員就需要學習如何運用模型並進行客製化調整；另外，如果企業使用生成式 AI 工具，操作人員就需要學會如何下指令，來得到更好的產出成果。
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