AI營銷雙面刃：聰明工具也會造出大麻煩？
隨著AI技術的發展，AI營銷正迅速普及，從個性化推薦到智能客服，其應用無處不在。然而，在廣泛應用的同時，數據隱私、算法偏見和用戶信任等問題也逐漸顯現。本文探討AI營銷帶來的一些副作用，并分析如何有效應對這些挑戰。
不久前，谷歌在某重點活動期間通過50個小微企業案例，來展示Gemini AI 如何幫助商家經營增長，以贏得更多潛在客戶對AI營銷的興趣和嘗試。卻未曾想到，其中一個奶酪商家用AI生成的產品描述“Gouda占據了全球50-60%的奶酪消費”（for 50 to 60 percent of the world’s consumption）引發大面積質疑。眼尖的奶酪愛好者指出這一數據明顯與事實不符。
廣告主們由此擔憂，用AI來做營銷恐怕并沒有想象中那樣高效省力。
而這只是AI營銷容易被大眾看到的問題。一位羅德島大學的市場營銷學教授表示，在過去10年里發表在15家高級營銷期刊上的290篇文章中，只有33篇提到了人工智能營銷的潛在副作用。顯然，AI營銷的副作用被嚴重低估了。
01 生成與事實/價值觀不符的噪音物料，反噬品牌好感度
上面的例子提醒了我們AI內容準確性的問題。雖然AIGC大大降低了物料制作的成本，但對AIGC內容的人工審核與溯源仍然不可松懈。畢竟一旦出現錯誤內容或者是與用戶價值觀不符的“翻車事件”，品牌好不容易積累起來的信譽與好感度就會毀于一旦。
去年，某飲料品牌發布的首支全 AI 生成圣誕廣告《假日魔法來了》就在社交網絡引發爭議，用戶銳評該視頻“缺乏生命力”、“缺失靈魂”、“毫無實質創意可言”、“令人毛骨悚然，宛如恐怖電影場景”。
02 同質化AI內容消磨品牌獨特性
即便是正確的內容，AIGC目前也不應該是營銷內容的中心位。
業內人士：“隨著營銷人員越來越依賴人工智能來生成內容，同質化開始出現。這與品牌的目標完全相反，品牌需要的是差異化和真實性。”
想象一下，如果每個廣告活動都依賴于相同的流程，每個信息都源于類似的話術，還有長相精致的品牌數字人讓消費者“傻傻分不清楚”，你的品牌獨特性就會消失。
03 無效內容擾亂SEO秩序，導致搜索引擎降權
AI內容如果做得不好，不光直接得罪用戶，還會間接影響“平臺”從而損害品牌利益。
比如一些AI生成的營銷物料缺乏信息價值，內容也不符合平臺用戶的搜索意圖，那么用戶點擊進入后，就會迅速離開頁面，導致極高的跳出率，影響SEO的表現。還有一些品牌，在做AI內容時，為了提升SEO排名而過度堆砌關鍵詞（黑帽SEO），或者大量發布同質化內容，從而引起搜索引擎的判罰。
04 智能出價黑盒化，廣告主難以洞悉邏輯
除了在水面上用戶們能肉眼可見的創意內容，AI其實在廣告營銷行業更大的影響力是在投放環節——自動化廣告投放。
我們看到各個大平臺和服務商，都已“智能化”，比如受眾定向時，支持自動匹配目標人群，精準預估用戶興趣，并按需縮放人群規模；在出價時實現自助化投放，以及出價策略的調整。
不過對于廣告主來說，一個很大的痛點在于他們可能很難理解AI出價的邏輯，數據在平臺內黑盒化，透明度降低，那么廣告主在投放效果下降時，就難以及時調整策略。
05 AI低質內容悄悄“偷流量”“養小號”“吃預算”
在互聯網廣告行業有一種黑灰商業模式——以n元的成本生產內容吸引流量或者直接吸引流量，而這些流量（用戶的點擊）以m元的價格賣給廣告主，只要m大于n，就有利可圖。
據報道，一家發布“某市突發爆炸”虛假新聞的賬號機構，最高峰一天能生成4000至7000篇假新聞，每天收入在1萬元以上，而公司實際控制人經營著5家這樣的機構，運營賬號達842個。
一些黑灰產團伙正在利用AIGC大模型批量生成同質化素材。某書在過去三個月內，共計處置了超過320萬的黑灰產賬號，明確點出AIGC大模型養號亂象。
以上是流量主的視角，而我們拉回到廣告主視角，企業辛辛苦苦拿出來的預算，或許就這樣接入到了低質AI內容上。
06 引發知識產權、數據隱私等方面的法律糾紛
當然，在營銷中使用AIGC的最大風險是不明確的知識產權和版權情況。律師表示，已有判例不能直接套用到所有的情況上——著作權歸屬的判決依據是在整個AI生成內容的過程中，人類智力和獨創性體現的占比多少，使用者訓練地越精準，可選擇性越多，最終取得生成內容著作權的可能性越大。
07 對組織的挑戰：AI犯錯如何問責？
我們不能忽視的是AI深入滲透到營銷工作中之后，給組織管理上的挑戰，正在或將要面臨以下困惑：
消費者的數據在手，是否有必要自建大模型？如果購買現成的大模型服務，“AI資產”如何沉淀？
如何建立合理的人機協作工作流程？哪些業務可以放手給AI，是否配備人工“監工”？如何給AI及其協作者設置績效考核目標？AI犯錯如何問責？
有了AI幫手之后，“乙方”還有存在的價值嗎？如果有，是什么？
AI驅動的營銷需要跨部門的緊密合作，例如數據團隊、技術團隊與營銷團隊之間的協作。然而，部門壁壘和溝通不暢可能阻礙AI技術的有效應用，品牌是否有決心“刷新組織”，打破既得利益，讓組織適配于AI協同工作的模式？
如何確保團隊在“AI問題”上同頻思考，減少矛盾、彌合爭議？
事實上，AI早已滲透到營銷業的方方面面。我們期待AI在未來能為創意工作帶來更多的點睛時刻，期待它把人員從繁瑣的基建中解放出來，也期待它能為品牌真正提效提質，省力省錢。只是在美好到來之前，保持「謹慎」也同樣重要。（轉載有刪減）
文章來源：深響
隨著AI技術的發展，AI營銷正迅速普及，從個性化推薦到智能客服，其應用無處不在。然而，在廣泛應用的同時，數據隱私、算法偏見和用戶信任等問題也逐漸顯現。本文探討AI營銷帶來的一些副作用，并分析如何有效應對這些挑戰。
不久前，谷歌在某重點活動期間通過50個小微企業案例，來展示Gemini AI 如何幫助商家經營增長，以贏得更多潛在客戶對AI營銷的興趣和嘗試。卻未曾想到，其中一個奶酪商家用AI生成的產品描述“Gouda占據了全球50-60%的奶酪消費”（for 50 to 60 percent of the world’s consumption）引發大面積質疑。眼尖的奶酪愛好者指出這一數據明顯與事實不符。
廣告主們由此擔憂，用AI來做營銷恐怕并沒有想象中那樣高效省力。
而這只是AI營銷容易被大眾看到的問題。一位羅德島大學的市場營銷學教授表示，在過去10年里發表在15家高級營銷期刊上的290篇文章中，只有33篇提到了人工智能營銷的潛在副作用。顯然，AI營銷的副作用被嚴重低估了。
01 生成與事實/價值觀不符的噪音物料，反噬品牌好感度
上面的例子提醒了我們AI內容準確性的問題。雖然AIGC大大降低了物料制作的成本，但對AIGC內容的人工審核與溯源仍然不可松懈。畢竟一旦出現錯誤內容或者是與用戶價值觀不符的“翻車事件”，品牌好不容易積累起來的信譽與好感度就會毀于一旦。
去年，某飲料品牌發布的首支全 AI 生成圣誕廣告《假日魔法來了》就在社交網絡引發爭議，用戶銳評該視頻“缺乏生命力”、“缺失靈魂”、“毫無實質創意可言”、“令人毛骨悚然，宛如恐怖電影場景”。
02 同質化AI內容消磨品牌獨特性
即便是正確的內容，AIGC目前也不應該是營銷內容的中心位。
業內人士：“隨著營銷人員越來越依賴人工智能來生成內容，同質化開始出現。這與品牌的目標完全相反，品牌需要的是差異化和真實性。”
想象一下，如果每個廣告活動都依賴于相同的流程，每個信息都源于類似的話術，還有長相精致的品牌數字人讓消費者“傻傻分不清楚”，你的品牌獨特性就會消失。
03 無效內容擾亂SEO秩序，導致搜索引擎降權
AI內容如果做得不好，不光直接得罪用戶，還會間接影響“平臺”從而損害品牌利益。
比如一些AI生成的營銷物料缺乏信息價值，內容也不符合平臺用戶的搜索意圖，那么用戶點擊進入后，就會迅速離開頁面，導致極高的跳出率，影響SEO的表現。還有一些品牌，在做AI內容時，為了提升SEO排名而過度堆砌關鍵詞（黑帽SEO），或者大量發布同質化內容，從而引起搜索引擎的判罰。
04 智能出價黑盒化，廣告主難以洞悉邏輯
除了在水面上用戶們能肉眼可見的創意內容，AI其實在廣告營銷行業更大的影響力是在投放環節——自動化廣告投放。
我們看到各個大平臺和服務商，都已“智能化”，比如受眾定向時，支持自動匹配目標人群，精準預估用戶興趣，并按需縮放人群規模；在出價時實現自助化投放，以及出價策略的調整。
不過對于廣告主來說，一個很大的痛點在于他們可能很難理解AI出價的邏輯，數據在平臺內黑盒化，透明度降低，那么廣告主在投放效果下降時，就難以及時調整策略。
05 AI低質內容悄悄“偷流量”“養小號”“吃預算”
在互聯網廣告行業有一種黑灰商業模式——以n元的成本生產內容吸引流量或者直接吸引流量，而這些流量（用戶的點擊）以m元的價格賣給廣告主，只要m大于n，就有利可圖。
據報道，一家發布“某市突發爆炸”虛假新聞的賬號機構，最高峰一天能生成4000至7000篇假新聞，每天收入在1萬元以上，而公司實際控制人經營著5家這樣的機構，運營賬號達842個。
一些黑灰產團伙正在利用AIGC大模型批量生成同質化素材。某書在過去三個月內，共計處置了超過320萬的黑灰產賬號，明確點出AIGC大模型養號亂象。
以上是流量主的視角，而我們拉回到廣告主視角，企業辛辛苦苦拿出來的預算，或許就這樣接入到了低質AI內容上。
06 引發知識產權、數據隱私等方面的法律糾紛
當然，在營銷中使用AIGC的最大風險是不明確的知識產權和版權情況。律師表示，已有判例不能直接套用到所有的情況上——著作權歸屬的判決依據是在整個AI生成內容的過程中，人類智力和獨創性體現的占比多少，使用者訓練地越精準，可選擇性越多，最終取得生成內容著作權的可能性越大。
07 對組織的挑戰：AI犯錯如何問責？
我們不能忽視的是AI深入滲透到營銷工作中之后，給組織管理上的挑戰，正在或將要面臨以下困惑：
消費者的數據在手，是否有必要自建大模型？如果購買現成的大模型服務，“AI資產”如何沉淀？
如何建立合理的人機協作工作流程？哪些業務可以放手給AI，是否配備人工“監工”？如何給AI及其協作者設置績效考核目標？AI犯錯如何問責？
有了AI幫手之后，“乙方”還有存在的價值嗎？如果有，是什么？
AI驅動的營銷需要跨部門的緊密合作，例如數據團隊、技術團隊與營銷團隊之間的協作。然而，部門壁壘和溝通不暢可能阻礙AI技術的有效應用，品牌是否有決心“刷新組織”，打破既得利益，讓組織適配于AI協同工作的模式？
如何確保團隊在“AI問題”上同頻思考，減少矛盾、彌合爭議？
事實上，AI早已滲透到營銷業的方方面面。我們期待AI在未來能為創意工作帶來更多的點睛時刻，期待它把人員從繁瑣的基建中解放出來，也期待它能為品牌真正提效提質，省力省錢。只是在美好到來之前，保持「謹慎」也同樣重要。（轉載有刪減）
文章來源：深響