文｜吳宗霖 Jeremy Wu 電通集團媒體事業群洞察與媒體效能領導人
                                      貝立德 執行副總經理& 媒體實驗室所長

       人工智慧 (AI) 早已成為許多日常生活各項服務的基礎，包括電商產品推薦、查詢時的自動校正字詞以及強化拍照品質等，這些都是目前以AI為基礎來提供消費者更好服務體驗的常見應用。而生成式 AI 則是一種顛覆性技術，其使用深度學習演算法來產生新的內容，如生成圖像、文字、聲音及影像等新內容。這種技術的出現代表了科技的巨大的變革，其帶來的變革浪潮，已經開始對整個產業和社會產生深遠的影響。生成式AI有潛力能增強我們的認知能力，並使我們能夠以新的方式解決問題，雖然其應用及生成的資料來源仍不時有爭議產生，並且已經受到各國政府機關及監管單位的關注，但其正引領促動整個未來媒體產業的成長，並為創意帶來新的黃金時代，開創出整個行銷傳播產業增長的全新動能。

       在整個行銷傳播產業中，生成式AI幾乎可以在任方面有進一步的提升或對未來的長遠影響，電通認為，最可能影響的有三大趨勢：
趨勢一：生成式搜尋的興起 The rise of generative search
趨勢二：創造力的重構 Creativity reimagined
趨勢三：生成式的最佳化 Generative optimizations

 ▎趨勢一：生成式搜尋的興起 The rise of generative search

        生成式AI的迅速發展可能徹底改變人們在線上搜尋和存取資訊的方式，進而改變他們與品牌互動的方式。這項技術已經廣泛應用於搜尋引擎結果頁面和各種虛擬助理服務，並正在逐步滲透到日常服務中。截至2024年，生成式AI的應用不但沒有任何放緩的跡象，反而持續擴大，其影響力正變得越來越顯著。

▎各項生成式搜尋服務將提供更多自然互動
       在過去25年裡，搜尋引擎已經成為人們在線上學習、購物、娛樂和獲取資訊的核心工具，其中Google搜尋引擎最為成功。這些科技公司一直在尋求更好地了解用戶方法，所以搜尋引擎背後的設計越來越複雜，主要是希望人們在查詢時可以更加便利，所得到的結果更是符合人們查詢時最相關也最適合的結果。然而，整個搜尋方式並未發生根本性的變化，當我們試圖讓搜尋工具理解我們時，依然依賴著簡短、不常用的字詞並用充滿各式關鍵字的語言來查詢，而不是自然流暢的對話。

       而生成式AI的出現將徹底改變人們獲取資訊的方式，從傳統的搜尋引擎到各種商業平台，生成式AI能夠提供更精確和個人化的搜尋結果，提升用戶體驗和資訊獲取的效率。它讓服務的使用和結果更自然貼近人的需求，用戶可以提出更詳細的問題，並獲得更詳細且智慧化後的答案，從而提高搜尋的有效性和效率。

       生成式AI代表了搜尋方式的巨大轉變，對於任何初次使用的用戶來說，它令人感覺到幾乎就是一種神奇的體驗。 使用自然語言、獲得實際答案而不是一連串連結索引，以及其能夠跟進問題而回覆結果的能力，這些特性將徹底改變我們與科技的關係。因此，各個搜尋領域的領導者開始將生成式AI整合到他們的搜尋引擎中也就不足為奇了，微軟將ChatGPT 功能引入Bing，而Google則使用其對話式人工智慧服務Gemini（原先叫Bard，2024開始改成Gemini）來創建搜尋生成式體驗，並嘗試在其搜尋結果的第一順位將是由生成式AI來整理及總結的內容，使用者可以直接獲得答案，不需要再點進網站連結，這即是今年5月（2024年）推出的Google AI Overview功能。

       然而，生成式AI在搜尋領域佔據主導地位的道路面臨著兩個重大障礙。首先，AI生成的答案可能存在錯誤，並且可能受到普世價值或熱門訊息的影響，從而充滿偏見。此外，生成式AI可能會出現所謂的「幻覺」（hallucinations）現象，即根據既有內容推測出最有可能的答案，但這些最有可能的答案可能並不代表真實，導致輸出結果不可靠，這仍是業界急需解決的難題，以致於許多AI公司皆有發布免責聲明，告訴用戶「AI所提供的資訊可能不真實」。即使是搜尋龍頭Google推出 AI Overview 也常常鬧出笑話，如多名用戶測試後通報AI Overview給出離譜的答案，例如AI Overview建議一名用戶在起司中加入膠水以增加在披薩上的黏著性，這建議是取自Reddit 上用戶張貼的笑話貼文。另一名用戶被告知吞一些岩石以協助攝取礦物質、維生素及幫助消化，這通常是來自動物學文章。雖然在媒體報導後，Google已經將這些答案移除。但最近我用手機透過Google Search查詢謝淑微在奧運的賽程，結果賽程結果沒錯，但卻一直出現布拉格公開賽，而沒有提到奧運，顯示這樣的問題一直存在！

       其次，生成式AI的未來營收模式可能主要依賴廣告。雖然這一點尚未確定，但如果屬實，那麼生成的結果可能會受到廣告目的的影響，這也存在偏頗的風險。

       儘管面臨這些障礙，平台正努力克服中，但廣告主仍然能夠利用這項技術，簡化工作流程，並進而來提升其行銷活動的效果和效率。以下是一些具體常見的應用方式：

❶ 收集競爭情報：AI可以自動化地收集並分析競爭對手的活動和市場趨勢，為企業提供有價值的見解，幫助其制定更具競爭力的策略。
❷ 開發廣告文案變體：生成式AI可以快速生成大量與品牌聲音相符的廣告文案，增加創意的多樣性和適應性，確保廣告能夠吸引不同受眾。
❸ 關鍵字建議：生成式AI能夠根據市場趨勢和用戶行為建議最有效的關鍵字，優化搜尋引擎行銷策略，提升廣告的曝光率和點擊率。
❹ 增加測試頻率：AI能夠快速生成並測試不同的行銷方案，找到最有效的策略，提升整體行銷效果，確保資源的最佳配置。

       生成式AI能夠加速媒體活動的擴展，更好地捕捉和滿足消費者需求，為廣告主帶來更高的投資回報和市場影響力。

▎以消費者為核心的嵌入式  生成式搜尋的服務隨處可見

     隨著生成式AI接觸頻率的持續提升，這將在改變人們行為方面發揮重要作用，OpenAI等公司正在積極透過開放API來支援各項外掛程式，以將ChatGPT嵌入人們的日常生活中。這對於品牌來說，這代表著這是提升客戶體驗的巨大機會，尤其是那些擁有大量產品、內容及消費者資料的品牌。透過使用生成式AI，品牌可以將大量資訊轉化為適合個人需求的答案，從而減少消費者的選擇障礙，進而提升互動體驗，以在這市場競爭激烈的情況下，能夠顯著提升品牌的競爭力。在這樣的案例很多：

❶KAYAK的旅行搜尋引擎：KAYAK使用生成式AI來回答諸如「4月我可以以低於500美元的價格從紐約飛往哪裡？」這樣的問題。這種應用讓用戶可以獲得更具針對性的旅行建議，提升了搜尋效率和用戶體驗。
❷Snapchat的myAI：超過1.5億人已經使用由生成式AI驅動的Snapchat聊天機器人myAI，來獲取從設計靈感到護膚建議等各種信息。這展示了生成式AI在日常生活中提供個性化建議的強大能力。
❸ 電商平台：像亞馬遜這樣的電商平台可以利用生成式AI為顧客提供個性化產品推薦，根據顧客的購買歷史和瀏覽習慣，自動生成適合的產品列表，減少顧客在大量產品中選擇的困難。
❹ 醫療健康應用：一些健康應用程式如Ada Health使用生成式AI來提供個性化的健康建議和初步診斷。用戶可以通過對話形式輸入症狀，AI則根據輸入的信息提供相關的健康建議，幫助用戶更好地管理自己的健康。
❺ 餐飲業：餐飲應用如OpenTable可以利用生成式AI根據用戶的口味偏好和飲食習慣，推薦合適的菜色及飲品，以提供更加個性化的用餐體驗。

       由於生成式AI的發展，聊天機器人服務將迎來復甦，生成式AI已經徹底改變了聊天機器人的能力，使其能夠提供更自然和智能的對話體驗，包含Meta、Line或是各式聊天機器人客服的開發公司，無不利用這些生成式AI創造出各項改善和消費者互動的服務。品牌應該重新審視這些技術，並考慮如何將其整合到客戶互動中，提升整體服務質量和客戶滿意度，進而提升品牌的競爭力。

 ▎生成式搜尋服務對行銷傳播的影響

       隨著生成式搜尋服務的廣泛應用，如果這成為常態，消費者對日常的服務或廣告的期望可能會增加，那些未能整合這些功能的應用程式和網站將面臨嚴峻的競爭挑戰。這些平台可能會被視為過時和不夠符合消費者期待，逐漸失去市場份額。

❶ 會造成巨大轉變及影響

• 如同工業革命，不使用就會被淘汰：生成式搜尋服務的興起將像工業革命一樣，帶來深刻的變革。企業如果不採用這些新技術，將面臨被市場淘汰的風險。

• 簡化日常工具及降低各式工作的專家門檻：生成式搜尋能夠將複雜的工具簡化，降低各種專業工作的門檻，使得更多人可以利用這些技術完成過去需要專業知識的工作。

• 簡化工作流程並提高行銷活動績效：生成式搜尋技術可以簡化工作流程，提升行銷活動的效果和效率，提高搜尋的精確性和效率。

❷ 要小心使用

• 人工智慧生成的答案可能是錯誤的，並且充滿偏見：生成式AI可能生成錯誤或偏見的信息，並且「幻覺」（hallucination）現象可能導致不真實的結果。

• 即使是Google仍然出現很多問題：即使是如Google這樣的領先企業，其生成式AI服務仍然存在許多問題，需要企業在使用時特別小心。

• 由於獲利模式，可能嚴重依賴廣告，所得結果可能充滿偏見：生成式AI的獲利模式可能主要依賴廣告，這可能導致生成的結果受到廣告目的的影響，存在偏頗。

• 企業端在使用時可能會有版權問題：使用生成式AI技術可能會涉及版權問題，企業需要特別注意內容的合法性。

 ❸ 以應用場景為核心來進行構想（消費者為核心）

• 提升消費者體驗：生成式AI能夠提供更精準和個性化的回答，這將大大提升用戶體驗。消費者會期待所有的數位平台都能提供同樣高效和個性化的服務。這將促使更多企業採用生成式AI技術來提高服務質量，從而滿足消費者日益增長的期望。

• 廣告市場的新機會：生成式AI可以快速生成大量與品牌聲音相符的廣告文案，增加創意的多樣性和適應性並測試不同的行銷方案，找到最有效的策略，提升整體行銷效果。

• 提高企業效率：生成式AI能夠簡化工作流程，提高工作效率。例如，AI可以自動生成廣告文案、建議關鍵字和提供市場分析，幫助企業更快地做出決策並實施行動。

       生成式搜尋服務的興起將為企業帶來巨大變革，但同時也需要謹慎使用，確保生成內容的真實性和合法性。企業應以應用場景為核心，充分利用生成式AI技術來提升競爭力和市場影響力。

▎趨勢二：創造力的重構 Creativity reimagined

       生成式AI將極大地增強人們在寫作、圖像創作等領域的創造力。它能夠自動生成高品質的內容，激發更多的創意，並幫助創作者更快速地實現他們的構思，從而開創創意領域的新局面。
       生成式 AI 工具降低了內容創作的門檻，讓品牌能夠更加靈活地應對市場變化。以電商平台 Shopify 推出的「Shopify Magic」為例，它能自動生成產品介紹文章，並根據需求調整語氣，例如專業或輕鬆幽默的風格。這不僅減少了品牌對人工創作的依賴，大幅提高了內容創作的效率，還能根據品牌需求和目標受眾，提供更具個性化的溝通方式。透過這些工具，產品介紹不再像過去那樣單調無趣，而是可以在幾秒鐘內生成高品質且引人注目的描述，幫助品牌節省時間，並將更多產品展示給更廣大的消費者群體。

       生成式 AI 圖片處理工具Adobe Firefly賦予了每個人創造多樣化設計的能力。無論是透過簡單的提示，還是口語化的指令，都能生成各式各樣的圖像和設計風格。舉例來說，使用「寧靜的度假湖邊小屋，水彩畫」這樣的提示，便能迅速創作出一幅藝術作品。品牌也開始積極運用這項技術，例如 Heinz 利用DALL·E 2創建大量的番茄醬瓶圖像，進一步強化了其品牌在市場中的領導地位。

       今年，綠世界的客戶透過 Runway AI 自行創造了電視廣告，這進一步說明了生成式 AI 在創意革命中的重要性。技術執行的瓶頸已不再是問題，品牌能將更多精力放在創意的激發和應用上。這項技術正打破創作的障礙，使創作變得更加容易，同時推動了新的創作者經濟的興起。然而，在這個充滿 AI 生成圖像的世界中，品牌如何在大量 AI 圖像中脫穎而出，仍然是一個新的挑戰。

       另一方面，多芬則從生成式 AI 的另一個角度來思考。自 2004 年推行「真美運動」（Real Beauty）以來，今年適逢20週年，多芬在廣告「The Code」中挑戰AI工具對美麗的定義，並揭示其對女性自我形象的負面影響。在廣告中，當搜尋「最漂亮的女人」並加上「根據多芬真美廣告」這個關鍵字時，AI 會展示出更多真實且多樣化的女性形象。廣告的結尾則聲明：「多芬承諾永不使用 AI 來創建或修改女性圖像」，明確表達了多芬對這一議題的立場和品牌價值。「The Code」廣告的負責人Kathryn Fernandez 說：「多芬的使命是通過打破行業偏見，擴大對美麗的定義，來支持更具包容性的美麗，讓每個人都能對自己的外貌有正向的體驗。」多芬認為，快速成長的 AI 工具正對「真美運動」帶來新威脅。預計到 2025 年，90% 的廣告內容將由 AI 生成，因此對這個威脅給予堅定的回應至關重要。

       隨著生成式AI各式應用的興起，與智慧財產權的衝突也日益加劇。許多藝術家、圖像庫及新聞媒體主張，這些AI模型在未經許可的情況下使用了他們的數據進行訓練，以生成新圖片或內容，從而侵犯了他們的版權。2023年12 月27日，OpenAI和微軟正式遭到提告，原因是這兩家公司在未授權的情況下，利用數百萬篇文字作品訓練AI，涉嫌侵犯版權，且這些技術巨頭還反過來與《紐約時報》競爭資訊來源的地位。

       美國單口喜劇演員Sarah Silverman也在2023年7月指控Meta和OpenAI，因為他們未經授權使用她的回憶錄作為訓練AI的文本，進一步觸及版權糾紛。世界最大圖庫 Getty Images 也曾控告一家AI公司，指控其未經授權使用其版權視覺圖像進行AI訓練，生成新影像。這些案例反映出隨著生成式AI的迅速發展，版權問題已成為一個全球性的重大議題，許多企業和創作者正尋求法律途徑來保護他們的知識產權。

       未來，隨著更多這類爭議浮現，品牌和行銷人員則必須謹慎操作，避免使用未經授權的素材，以免引發法律和聲譽上的風險。立法機構將被迫加速制定相關法規，釐清 AI 訓練資料的使用界限。例如，歐盟的《人工智慧法》正在推動要求透明度的規範，包括披露由AI生成的內容，並公佈用於訓練的版權數據摘要。在此背景下，品牌需要與法律專家緊密合作，了解這些複雜且變動迅速的法規動態，確保在創新過程中遵守法律，避免因侵犯版權而面臨法律風險，品牌是否要讓消費者使用生成式AI來發展其智慧財產權，已經成為品牌戰略中不可忽視的關鍵議題。

        提供 AI 服務的企業應思考，在這個生成式 AI 的時代，如何在鼓勵人類創意的同時，也探索對創作者的貢獻進行合理補償的方式。以 Adobe 為例，其 Firefly模型的訓練資料來自Adobe Stock、開放授權的內容，以及公共領域的素材。因此，Adobe正在積極探索一種補償模式，旨在對那些貢獻內容的創作者進行合理的回饋，確保他們的創意得到應有的尊重與回報。這不僅有助於創建一個更加健康和可持續發展的創作生態，還能推動更多創作者與企業之間的合作，讓生成式AI的進步能夠兼顧創意產業的發展和創作者的利益，為整個生態系統提供長遠的正向影響。

▎趨勢三：生成式的最佳化 Generative optimizations

       生成式AI在廣告業的影響力明顯增長，從創意製作、文案撰寫到廣告定位，生成式 AI在 2024 年及未來針對開啟媒體效率和效果的全新進展視野。不僅是廣告內容的創造過程變得更加自動化與高效，生成式 AI 還能幫助廣告商精準鎖定受眾，優化資源分配，提升廣告的轉換率和投資回報率。隨著 AI 技術的不斷進步，廣告行業將進入一個由創意與技術深度融合的新時代，使得廣告活動的整體效能大幅提高。

       根據電通的全球調查，86% 的行銷長現在認為生成式AI將提高工作效率，生成式AI 將簡化廣告製作流程，提升針對目標受眾的精準度和廣告成效，並能夠自動生成並優化廣告內容，使其更具吸引力和效果，同時降低製作成本和時間投入。電通集團旗下的創意製作巨頭Tag認為生成式AI對於創意領域有三個值得關注的關鍵領域。

       首先，生成式AI能縮短初期的研究和發想階段，團隊可以使用AI來測試初始想法或更快速地進行行業研究，從而縮短靈感迸發的過程，並幫助明確最初的假設。其次，在內容交付方面，AI可以協助生成情緒板、故事板，或迅速模擬概念，使創意流程更高效。最後，AI也能幫助處理日常的行政工作，讓團隊從耗時的重複性任務中解放出來，例如根據模板創建多個變體，或自動標記數位資產。

       然而，儘管生成式AI為大規模協作和創作提供了新方式，它仍非創意生產的一站式解決方案，依然需要人類的批判性思維和監督。團隊需要結合提示與校對來充分運用這項技術，從而優化整個創意製作流程，進而提升整體新創意領域的能力。

       主要媒體平台如 Meta和Google也都爭相引入生成式 AI 解決方案，以提升廣告活動在其生態系統中的效果。以Meta的Advantage+（中文翻譯為「高效速成」）為例，它基於更複雜的廣告AI模型及更快的數據處理框架，將更多自動化融入廣告產品中。這項技術允許廣告商直接上傳廣告資產，包括圖像、文字和商業頁面的連結，而AI則根據這些資產自動回應主要廣告目標。

       在此過程中，廣告商和代理商會部分放棄對廣告活動效果優化的手動控制，並讓Meta的AI系統自動做出決策。這些決策涵蓋了調整創意、展示位置、預算分配以及受眾定位等方面，從而提升廣告的轉換成效。根據Meta的說法，自2022年以來，該公司在AI投資上的成果顯著，廣告商的轉換率提高了20%，且該轉換率仍在持續優化和增長中。

       Google 於 2024 年5月推出的Product Studio 讓品牌能夠自動為其產品圖像創建自訂場景。透過簡單的提示（如「海灘」、「廚房」或「日落」等）來生成多個背景選項，品牌可輕鬆為同一產品打造不同情境的圖像，增強產品展示的多樣性和吸引力。這項工具不僅簡化了品牌的設計過程，還提升了廣告和電商平台上的視覺呈現效果，讓品牌能夠更靈活地針對不同市場或消費者需求進行圖像優化。

       與內容製作一樣，行銷人員需要充分了解使用這些新平台功能的優點與潛在挑戰。生成式AI作為一種工具，能讓行銷人員比以往更快、更準確地分析數據，並利用這些發現背後原因並以不同的創意內容來解決問題。各媒體平台掌握了本身封閉式生態，能對其登入使用者的行為進行充份觀察，並能夠發現廣告對這些互動的影響，並從大量資料中識別出模式，以預測出一些微小調整對廣告效能的影響，讓廣告商能夠更有效地管理和優化其資源，進而在競爭激烈的市場中獲得更好的廣告回報。

▎生成式AI引領潮流下的挑戰

       生成式人工智慧正為品牌與消費者帶來潛在的巨大變化。面對這一波技術變革，媒體專家必須深入了解這項技術對業務和受眾的影響，並在進入此領域前做好充分準備，以期最大化地運用其潛力。

❶ 評估新受眾價值的機會
       為了充分發揮生成式AI的價值，應聚焦於能夠明顯改善客戶體驗的具體應用場景，而不是只追求著噱頭性或花俏的應用。它能為客戶創造什麼價值，能緩解哪些客戶的痛點？不論是提供更好的瀏覽方式或提供線上客服，生成式AI都能協助品版來幫助客戶獲得更好的服務體驗。

❷ 評估媒體的潛在利益
       當媒體及創意製作都可以快速反應出實際成效或結果時，品牌應利用此特性，為媒體設計不同實驗來測試最佳的成效機制，並製定出能夠實現真正突破的轉型性應用。這包括獲取新的情報，例如從不同的消費者洞察到更快的效能分析。除此之外，它還涵蓋了對團隊的更好支援，例如讓規劃人員和創意人員能夠騰出時間專注於戰略性任務，同時提供新的創意和廣告定位優化的選擇，進一步優化創意生成和廣告定位。透過這些應用，品牌能夠在效率和創意方面取得雙重進步，從而增強整體媒體運作的成效。

❸ 定義參與規則
       在擁抱生成式人工智慧的同時，品牌必須明確定義參與規則。這包括了解受眾的期望、技術的局限性、對工作方式的潛在影響、現有法律框架以及用於訓練AI模型的數據。為確保技術的負責任使用，品牌需要進行充分的盡職調查，確保每一步都是在透明、合法且符合道德準則的基礎上進行的。

       此外，品牌應明確制定與人工智慧相關的道德承諾和準則，以指導技術的使用和發展，並確保它對品牌和消費者產生正面影響。在這個生成式人工智慧迅速發展的時代，品牌需要更加謹慎地考量如何使用這項技術來提升自身的競爭力，同時保護其智慧財產權和消費者信任。

       生成式人工智慧不僅改變了品牌與消費者之間的互動方式，也改變了行銷與廣告的整個生態。未來，品牌必須在技術創新和負責任的使用之間找到平衡，並隨時應對新挑戰。唯有如此，品牌才能在這個日新月異的數位時代中持續領先。

 （資料來源：台北市廣告代理商業同業公會 廣告年鑑第36輯）