AI 的生成式能力和缺乏「為什麼 」的能力
據 Google、Meta 和其他平臺介紹，生成式 AI 工具是下一個創意測試和效能時代的基礎。許多人對此抱有激情，包括小企業主。但是對於值得高度珍視品牌的企業來說 AI 將發揮不同的作用。AI 可以吸收訊息並產生新的資產；AI 可以測試創意並最佳化表現。但是當涉及知道為什麼一個創意表現比另一個好時，AI 就顯得不夠理想。對於所有非常重視品牌的企業來說答案是 AI 會發揮不同的作用。
重要性：爲什麼非常重要
提出問題是一件好事。將 A/B 創意測試的結果交給媒體購買者，我希望他們首先想問的是，為什麼其中一個優於另一個。在運營良好的業務的幾乎所有其他方面，為什麼都很重要；創意是否不同？非常出色的媒體購買者實際上不能輕易地在沒有良好答案的情況下盲目遵循測試結果並回答其客戶之問題。大多數 CMO 正在努力積累盡可能多的基於資料驅動的知識，以證實他們花費的每一美元都有價值。為什麼經常非常具體且非常重要。舉一個例子，一家速食餐廳開發了兩種不同版本的橫幅廣告，分別使用不同的產品和設計形式。對於以 AI 驅動的創意測試演算法來說「燃燒的橙色」是與表現較好的創意相聯動的一種顏色。這可能是因為橙色是一杯奶油咖啡的顏色，而 AI 並不清楚這一點，這對人物來說似乎是非常明顯的，因為表現最好的橫幅是帶有奶油的咖啡膏而不是單純的黑咖啡。
品牌形象的複雜性
全球品牌不僅擁有高品質和設計標準，而且沒有多少品牌希望將其品牌策略或聲譽留給 AI。將資產餵入機器並讓其執行可能會導致各種問題。以廣告領域的一個例子來看，廣告商在廣告中使用“真實”的模特，還是過度修飾、理想化的消費者形象，一直是個難題。很久以前，研究表明，人們對過度修飾的形象反應更好，因此研究人員認為大多數人選擇品牌和產品時都會樂於憧憬。但是最近，大膽向現實方向推進的廣告法正越來越多。越來越多的品牌展示更公平地代表消費者群體的模特。加上許多銷售人員希望更公正地代表客戶群的多樣性，這不是測試表現的問題，而是關於約束舊慣的內在問題。社交背景，含義，AI 能夠權衡品牌權益方向嗎？當然 AI 可以建立各種樣式的橫幅並對其進行測試，但是社交背景以及品牌的長遠影響力是不會被考慮的。另一方面，長期的目標與短期的活動目標以及制定明智的戰略決策所需的研究也是不可或缺的。人類仍然最適合做出這些決策，並且需要成為基於資料驅動的過程的一部分，即使 AI 發揮了重要作用。
幫助 AI 更好地表現
AI 對於生產新想法和創意方向、傳送洞察力量以及協助完成許多手動工作非常有幫助。AI 有能力吸收資料並產生新的資產，但它們不能理解“why”。但是如果我們多加訓練和互動，我們可以強化 AI 的能力。此外讓 AI 演算法理解表現的驅動因素實際上是什麼也是非常必要的。透過輸入有關品牌知識、銷售情況和客戶忠誠度的研究結果來調整 AI 驅動的輸出，以使其更符合大型企業品牌必須考慮的度量標準，這是 AI 與能夠理解“why”預期的人合作的一個例子。洞察力量的威力在於不止是注意到差異，而是理解在差異背後的「為什麼」並將其反饋到系統中以建立積極向上的迴圈。
總之 AI 的生成式能力可以幫助很多企業減少其設計資源利潤，這對小型廣告商來說是一個很好的進步。但是對於重視其品牌的大型企業來說 AI 的最佳利用方式是與創意專業人士、資料分析師、品牌管理人員、媒體團隊及其他專家攜手合作，有效地協作，使其所有成員都能夠理解運營中的各個方面，並確保任何不可控因素反映其整體品牌價值和願景。
延伸閱讀
- 英偉達收購 AI 工作負載管理新創公司 Run:ai
- Snowflake 推出自家旗艦生成式人工智慧模型
- 英國調查亞馬遜和微軟與 Mistral、Anthropic 和 Inflection 的 AI 合作關係
- 這款相機以 AI 詩詞交換照片
- Webflow 併購 Intellimize，加入 AI 動力頁面個性化
- BigPanda 釋出針對 IT 運維的生成式人工智慧工具
- 頭條新聞：頂級公司專頁功能即將上線，搭載 AI 及行銷工具助您擴充套件觀眾量
- Amazon Music 跟隨 Spotify 推出自己的 AI 播放清單生成器 Maestro
- 「Facebook 與 Instagram AI 生成的裸照遭調查」
- 新聞標題：Meta 在 Instagram 測試 AI 動力搜尋欄
