AI Optimization (AIO) 是什麼?5 個 AI 賦能的行銷應用與反思

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:

  1. 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?
  2. 知道如何活用 AI 工具、指令怎麼下,以得到更好的成果
  3. 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。

圖:Einstein AI

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。