文 | 深響 亞瀾
最近谷歌AI的臉可丟大了。
在全美盛事“超級(jí)碗”期間，谷歌本想通過50個(gè)州的50個(gè)小微企業(yè)案例，來展示Gemini AI如何幫助商家經(jīng)營增長，以贏得更多潛在客戶對(duì)AI營銷的興趣和嘗試。卻未曾想到，其中一個(gè)奶酪商家用AI生成的產(chǎn)品描述“Gouda占據(jù)了全球50-60%的奶酪消費(fèi)”（for 50 to 60 percent of the world’s consumption）引發(fā)大面積質(zhì)疑。眼尖的奶酪愛好者指出這一數(shù)據(jù)明顯與事實(shí)不符。
廣告主們由此擔(dān)憂，用AI來做營銷恐怕并沒有想象中那樣高效省力。
截取自視頻廣告
而這只是AI營銷容易被大眾看到的問題。在水面之下，AI營銷的陰暗面正在放大——同質(zhì)化AIGC內(nèi)容的泛濫；無效內(nèi)容擾亂SEO秩序，反而拉垮搜索營銷；甚至還有越來越多的AI生成內(nèi)容的“洗稿”資訊，它們不光污染著互聯(lián)網(wǎng)的信息可信度，竟然還接入了聯(lián)盟獲得大量廣告投放。
顯然，AI營銷的副作用被嚴(yán)重低估了。一位美國羅德島大學(xué)的市場(chǎng)營銷學(xué)教授表示，在過去10年里發(fā)表在15家高級(jí)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“陰暗面”。
從ChatGPT到DeepSeek，AI一路高歌猛進(jìn)。據(jù)東信營銷招股書，AI營銷行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模從2020年的209億元增至2024年的530億元，復(fù)合年增長率為26.2%。或許現(xiàn)在也是一個(gè)時(shí)間契機(jī)，在AI營銷全面鋪開之前“防患于未然”，聊聊AI營銷的“陰暗面”。
生成與事實(shí)/價(jià)值觀不符的噪音物料，反噬品牌好感度
上述谷歌的例子提醒了我們AI內(nèi)容準(zhǔn)確性的問題。雖然AIGC大大降低了物料制作的成本，但對(duì)AIGC內(nèi)容的人工審核與溯源仍然不可松懈。畢竟一旦出現(xiàn)錯(cuò)誤內(nèi)容或者是與用戶價(jià)值觀不符的“翻車事件”，品牌好不容易積累起來的信譽(yù)與好感度就會(huì)毀于一旦。
去年，可口可樂發(fā)布的首支全 AI 生成圣誕廣告《假日魔法來了》就在社交媒體被罵慘了，用戶銳評(píng)該視頻“缺乏生命力”、“缺失靈魂”、“毫無實(shí)質(zhì)創(chuàng)意可言”、“令人毛骨悚然，宛如恐怖電影場(chǎng)景”。
另一個(gè)慘痛的例子是2016年，微軟的聊天機(jī)器人Tay在Twitter（X）上線。但幾小時(shí)內(nèi)，Tay發(fā)起了各種種族歧視、性別歧視的言論，隨即慘遭下線。試想在營銷場(chǎng)景中，品牌主本意是接入AI，節(jié)省客服成本并帶來更好的交互體驗(yàn)，結(jié)果AI一通亂講，得罪客戶，反而帶來巨大損失。這背后其實(shí)是目前AI營銷的可控度還沒有達(dá)到讓人完全放心的情況。
圖源：Coca-Cola
同質(zhì)化AI內(nèi)容消磨品牌獨(dú)特性
即便是正確的內(nèi)容，AIGC目前也不應(yīng)該是營銷內(nèi)容的中心位。
“隨著營銷人員越來越依賴人工智能來生成內(nèi)容，同質(zhì)化開始出現(xiàn)。這與品牌的目標(biāo)完全相反，品牌需要的是差異化和真實(shí)性。”3X Marketing創(chuàng)始人Jen Iliff說。
市場(chǎng)營銷靠的是創(chuàng)意、革新和原創(chuàng)性。過于依賴生成式AI會(huì)有失去這些元素的風(fēng)險(xiǎn)，并可能導(dǎo)致內(nèi)容千篇一律。想象一下，如果每個(gè)廣告活動(dòng)都依賴于相同的流程，每個(gè)信息都源于類似的話術(shù)，還有長相精致的品牌數(shù)字人讓消費(fèi)者“傻傻分不清楚”，你的品牌獨(dú)特性就會(huì)消失。
當(dāng)管理層對(duì)于公司在AI內(nèi)容上的成績沾沾自喜時(shí)，他們還很容易就要求一線的銷售人員將這些噪音物料“群發(fā)”，過度打擾用戶，反噬品牌好感度。
金典、花西子、方太、美即面膜的數(shù)字人，你記住了誰？
無效內(nèi)容擾亂SEO秩序，導(dǎo)致搜索引擎降權(quán)
當(dāng)然，AI內(nèi)容如果做得不好，不光直接得罪用戶，還會(huì)間接得罪“平臺(tái)”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(jià)值，內(nèi)容也不符合平臺(tái)用戶的搜索意圖，那么用戶點(diǎn)擊進(jìn)入后，就會(huì)迅速離開頁面，導(dǎo)致極高的跳出率，影響SEO的表現(xiàn)。還有一些品牌，在做AI內(nèi)容時(shí)，為了提升SEO排名而過度堆砌關(guān)鍵詞（黑帽SEO），或者大量發(fā)布同質(zhì)化內(nèi)容，從而引起搜索引擎的判罰。
簡言之，低質(zhì)量、重復(fù)或拼湊的 AI 營銷內(nèi)容可能被平臺(tái)視為垃圾內(nèi)容，反而導(dǎo)致排名下降。
智能出價(jià)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(chuàng)意內(nèi)容，AI其實(shí)在廣告營銷行業(yè)更大的影響力是在投放環(huán)節(jié)——自動(dòng)化廣告投放。
我們看到各個(gè)大平臺(tái)和服務(wù)商，都已“智能化”，比如受眾定向時(shí)，支持自動(dòng)匹配目標(biāo)人群，精準(zhǔn)預(yù)估用戶興趣，并按需縮放人群規(guī)模；在出價(jià)時(shí)實(shí)現(xiàn)自助化投放，以及出價(jià)策略的調(diào)整。像巨量引擎就曾推出自動(dòng)化廣告投放產(chǎn)品UBMax。在2023年，阿里媽媽還提出了AIGB（AI Generated Bidding），把自動(dòng)出價(jià)問題建模為生成式序列決策問題。而近期的妖股Applovin就是在通過AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)建模，幫助廣告商更加高效地投放廣告。
這帶來的好處不言而喻，投手們甚至無需創(chuàng)建廣告計(jì)劃、無需全天盯盤，讓系統(tǒng)去自動(dòng)跑量和優(yōu)化就好了，每天只要去看系統(tǒng)跑量結(jié)果就可以了。
不過對(duì)于廣告主來說，一個(gè)很大的痛點(diǎn)在于他們可能很難理解AI出價(jià)的邏輯，數(shù)據(jù)在平臺(tái)內(nèi)黑盒化，透明度降低，如果無法完全理解AI的決策邏輯，那么廣告主在投放效果下降時(shí)，就難以及時(shí)調(diào)整策略。而如果放手給AI來調(diào)整，也可能會(huì)出現(xiàn)誤判數(shù)據(jù)，繼續(xù)對(duì)無關(guān)用戶高出價(jià)，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率低，浪費(fèi)預(yù)算的情況。
AI低質(zhì)內(nèi)容悄悄“偷流量”“養(yǎng)小號(hào)”“吃預(yù)算”
偏個(gè)題先——在互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)，“羊毛出在狗身上豬來買單”早已是常見的商業(yè)模式——你以n元的成本生產(chǎn)內(nèi)容吸引流量或者直接吸引流量，而這些流量（用戶的點(diǎn)擊）以m元的價(jià)格賣給廣告主，只要m大于n，你就是有利可圖的。之前的趣頭條利用金幣激勵(lì)的方式吸引流量再廣告變現(xiàn)就是這套邏輯。
而現(xiàn)在AI可以說直接把n打到了地板。根據(jù)IT技術(shù)博主阮一峰的計(jì)算，使用某國產(chǎn)AI模型生成一篇文章僅需0.00138元，而單次瀏覽的廣告收入約為0.00145元。另據(jù)“硅星人”的報(bào)道，一家發(fā)布“某市突發(fā)爆炸”虛假新聞的賬號(hào)機(jī)構(gòu)，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(shí)際控制人王某某經(jīng)營著5家這樣的機(jī)構(gòu)，運(yùn)營賬號(hào)達(dá)842個(gè)。
一些黑灰產(chǎn)團(tuán)伙正在利用AIGC大模型批量生成同質(zhì)化素材。小紅書在過去三個(gè)月內(nèi)，共計(jì)處置了超過320萬的黑灰產(chǎn)賬號(hào)，明確點(diǎn)出AIGC大模型養(yǎng)號(hào)亂象。而今日頭條《2024年度治理報(bào)告》顯示，平臺(tái)全年累計(jì)攔截低質(zhì)AI內(nèi)容超93萬條，處罰同質(zhì)化發(fā)文超781萬篇。
以上是流量主的視角，而我們拉回來到掏錢的廣告主視角，沒錯(cuò)，大家辛辛苦苦從牙縫里摳出來的預(yù)算，或許就這樣接入到了低質(zhì)AI內(nèi)容上。
引發(fā)知識(shí)產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)隱私等方面的法律糾紛
當(dāng)然，在營銷中使用AIGC的最大風(fēng)險(xiǎn)是不明確的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和版權(quán)情況。
「深響」曾深度對(duì)話相關(guān)方面律師，已有判例不能直接套用到所有的情況上——著作權(quán)歸屬的判決依據(jù)是在整個(gè)AI生成內(nèi)容的過程中，人類智力和獨(dú)創(chuàng)性體現(xiàn)的占比多少，使用者訓(xùn)練地越精準(zhǔn)，可選擇性越多，最終取得生成內(nèi)容著作權(quán)的可能性越大。
因此，品牌應(yīng)該（至少在目前）使用生成式人工智能進(jìn)行研究、靈感或微調(diào)，但不要盲目地直接使用人工智能生成的文本、圖像或音頻內(nèi)容。
與此同時(shí)，目前已有金融機(jī)構(gòu)在使用AI技術(shù)進(jìn)行營銷時(shí)，可能超出客戶授權(quán)范圍使用客戶數(shù)據(jù)，或未經(jīng)客戶同意將數(shù)據(jù)共享給第三方，從而引發(fā)法律問題。
對(duì)組織的挑戰(zhàn)：AI犯錯(cuò)如何問責(zé)？
以上均是業(yè)務(wù)層面的探討，但我們不能忽視的是AI深入滲透到營銷工作中之后，給廣告主組織管理上的挑戰(zhàn)。大家或許正在或?qū)⒁媾R以下困惑：
消費(fèi)者的數(shù)據(jù)在手，是否有必要自建大模型？如果購買現(xiàn)成的大模型服務(wù)，“AI資產(chǎn)”如何沉淀？
如何建立合理的人機(jī)協(xié)作工作流程？哪些業(yè)務(wù)可以放手給AI，是否配備人工“監(jiān)工”？如何給AI及其協(xié)作者設(shè)置績效考核目標(biāo)？AI犯錯(cuò)如何問責(zé)？
有了AI幫手之后，“乙方”還有存在的價(jià)值嗎？如果有，是什么？
AI驅(qū)動(dòng)的營銷需要跨部門的緊密合作，例如數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)、技術(shù)團(tuán)隊(duì)與營銷團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作。然而，部門壁壘和溝通不暢可能阻礙AI技術(shù)的有效應(yīng)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(xié)同工作的模式？
如何確保團(tuán)隊(duì)在“AI問題”上同頻思考，減少矛盾、彌合爭(zhēng)議？
……
聊到這里，其實(shí)并不是要給AI營銷潑冷水，事實(shí)上，AI早已滲透到營銷業(yè)的方方面面。我們期待AI在未來能為創(chuàng)意工作帶來更多的點(diǎn)睛時(shí)刻，期待它把優(yōu)化師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(zhì)，省力省錢。
只是在美好到來之前，保持「謹(jǐn)慎」也同樣重要。