AI营销双面刃：聪明工具也会造出大麻烦？
随着AI技术的发展，AI营销正迅速普及，从个性化推荐到智能客服，其应用无处不在。然而，在广泛应用的同时，数据隐私、算法偏见和用户信任等问题也逐渐显现。本文探讨AI营销带来的一些副作用，并分析如何有效应对这些挑战。
不久前，谷歌在某重点活动期间通过50个小微企业案例，来展示Gemini AI 如何帮助商家经营增长，以赢得更多潜在客户对AI营销的兴趣和尝试。却未曾想到，其中一个奶酪商家用AI生成的产品描述“Gouda占据了全球50-60%的奶酪消费”（for 50 to 60 percent of the world’s consumption）引发大面积质疑。眼尖的奶酪爱好者指出这一数据明显与事实不符。
广告主们由此担忧，用AI来做营销恐怕并没有想象中那样高效省力。
而这只是AI营销容易被大众看到的问题。一位罗德岛大学的市场营销学教授表示，在过去10年里发表在15家高级营销期刊上的290篇文章中，只有33篇提到了人工智能营销的潜在副作用。显然，AI营销的副作用被严重低估了。
01 生成与事实/价值观不符的噪音物料，反噬品牌好感度
上面的例子提醒了我们AI内容准确性的问题。虽然AIGC大大降低了物料制作的成本，但对AIGC内容的人工审核与溯源仍然不可松懈。毕竟一旦出现错误内容或者是与用户价值观不符的“翻车事件”，品牌好不容易积累起来的信誉与好感度就会毁于一旦。
去年，某饮料品牌发布的首支全 AI 生成圣诞广告《假日魔法来了》就在社交网络引发争议，用户锐评该视频“缺乏生命力”、“缺失灵魂”、“毫无实质创意可言”、“令人毛骨悚然，宛如恐怖电影场景”。
02 同质化AI内容消磨品牌独特性
即便是正确的内容，AIGC目前也不应该是营销内容的中心位。
业内人士：“随着营销人员越来越依赖人工智能来生成内容，同质化开始出现。这与品牌的目标完全相反，品牌需要的是差异化和真实性。”
想象一下，如果每个广告活动都依赖于相同的流程，每个信息都源于类似的话术，还有长相精致的品牌数字人让消费者“傻傻分不清楚”，你的品牌独特性就会消失。
03 无效内容扰乱SEO秩序，导致搜索引擎降权
AI内容如果做得不好，不光直接得罪用户，还会间接影响“平台”从而损害品牌利益。
比如一些AI生成的营销物料缺乏信息价值，内容也不符合平台用户的搜索意图，那么用户点击进入后，就会迅速离开页面，导致极高的跳出率，影响SEO的表现。还有一些品牌，在做AI内容时，为了提升SEO排名而过度堆砌关键词（黑帽SEO），或者大量发布同质化内容，从而引起搜索引擎的判罚。
04 智能出价黑盒化，广告主难以洞悉逻辑
除了在水面上用户们能肉眼可见的创意内容，AI其实在广告营销行业更大的影响力是在投放环节——自动化广告投放。
我们看到各个大平台和服务商，都已“智能化”，比如受众定向时，支持自动匹配目标人群，精准预估用户兴趣，并按需缩放人群规模；在出价时实现自助化投放，以及出价策略的调整。
不过对于广告主来说，一个很大的痛点在于他们可能很难理解AI出价的逻辑，数据在平台内黑盒化，透明度降低，那么广告主在投放效果下降时，就难以及时调整策略。
05 AI低质内容悄悄“偷流量”“养小号”“吃预算”
在互联网广告行业有一种黑灰商业模式——以n元的成本生产内容吸引流量或者直接吸引流量，而这些流量（用户的点击）以m元的价格卖给广告主，只要m大于n，就有利可图。
据报道，一家发布“某市突发爆炸”虚假新闻的账号机构，最高峰一天能生成4000至7000篇假新闻，每天收入在1万元以上，而公司实际控制人经营着5家这样的机构，运营账号达842个。
一些黑灰产团伙正在利用AIGC大模型批量生成同质化素材。某书在过去三个月内，共计处置了超过320万的黑灰产账号，明确点出AIGC大模型养号乱象。
以上是流量主的视角，而我们拉回到广告主视角，企业辛辛苦苦拿出来的预算，或许就这样接入到了低质AI内容上。
06 引发知识产权、数据隐私等方面的法律纠纷
当然，在营销中使用AIGC的最大风险是不明确的知识产权和版权情况。律师表示，已有判例不能直接套用到所有的情况上——著作权归属的判决依据是在整个AI生成内容的过程中，人类智力和独创性体现的占比多少，使用者训练地越精准，可选择性越多，最终取得生成内容著作权的可能性越大。
07 对组织的挑战：AI犯错如何问责？
我们不能忽视的是AI深入渗透到营销工作中之后，给组织管理上的挑战，正在或将要面临以下困惑：
消费者的数据在手，是否有必要自建大模型？如果购买现成的大模型服务，“AI资产”如何沉淀？
如何建立合理的人机协作工作流程？哪些业务可以放手给AI，是否配备人工“监工”？如何给AI及其协作者设置绩效考核目标？AI犯错如何问责？
有了AI帮手之后，“乙方”还有存在的价值吗？如果有，是什么？
AI驱动的营销需要跨部门的紧密合作，例如数据团队、技术团队与营销团队之间的协作。然而，部门壁垒和沟通不畅可能阻碍AI技术的有效应用，品牌是否有决心“刷新组织”，打破既得利益，让组织适配于AI协同工作的模式？
如何确保团队在“AI问题”上同频思考，减少矛盾、弥合争议？
事实上，AI早已渗透到营销业的方方面面。我们期待AI在未来能为创意工作带来更多的点睛时刻，期待它把人员从繁琐的基建中解放出来，也期待它能为品牌真正提效提质，省力省钱。只是在美好到来之前，保持「谨慎」也同样重要。（转载有删减）
文章来源：深响
随着AI技术的发展，AI营销正迅速普及，从个性化推荐到智能客服，其应用无处不在。然而，在广泛应用的同时，数据隐私、算法偏见和用户信任等问题也逐渐显现。本文探讨AI营销带来的一些副作用，并分析如何有效应对这些挑战。
不久前，谷歌在某重点活动期间通过50个小微企业案例，来展示Gemini AI 如何帮助商家经营增长，以赢得更多潜在客户对AI营销的兴趣和尝试。却未曾想到，其中一个奶酪商家用AI生成的产品描述“Gouda占据了全球50-60%的奶酪消费”（for 50 to 60 percent of the world’s consumption）引发大面积质疑。眼尖的奶酪爱好者指出这一数据明显与事实不符。
广告主们由此担忧，用AI来做营销恐怕并没有想象中那样高效省力。
而这只是AI营销容易被大众看到的问题。一位罗德岛大学的市场营销学教授表示，在过去10年里发表在15家高级营销期刊上的290篇文章中，只有33篇提到了人工智能营销的潜在副作用。显然，AI营销的副作用被严重低估了。
01 生成与事实/价值观不符的噪音物料，反噬品牌好感度
上面的例子提醒了我们AI内容准确性的问题。虽然AIGC大大降低了物料制作的成本，但对AIGC内容的人工审核与溯源仍然不可松懈。毕竟一旦出现错误内容或者是与用户价值观不符的“翻车事件”，品牌好不容易积累起来的信誉与好感度就会毁于一旦。
去年，某饮料品牌发布的首支全 AI 生成圣诞广告《假日魔法来了》就在社交网络引发争议，用户锐评该视频“缺乏生命力”、“缺失灵魂”、“毫无实质创意可言”、“令人毛骨悚然，宛如恐怖电影场景”。
02 同质化AI内容消磨品牌独特性
即便是正确的内容，AIGC目前也不应该是营销内容的中心位。
业内人士：“随着营销人员越来越依赖人工智能来生成内容，同质化开始出现。这与品牌的目标完全相反，品牌需要的是差异化和真实性。”
想象一下，如果每个广告活动都依赖于相同的流程，每个信息都源于类似的话术，还有长相精致的品牌数字人让消费者“傻傻分不清楚”，你的品牌独特性就会消失。
03 无效内容扰乱SEO秩序，导致搜索引擎降权
AI内容如果做得不好，不光直接得罪用户，还会间接影响“平台”从而损害品牌利益。
比如一些AI生成的营销物料缺乏信息价值，内容也不符合平台用户的搜索意图，那么用户点击进入后，就会迅速离开页面，导致极高的跳出率，影响SEO的表现。还有一些品牌，在做AI内容时，为了提升SEO排名而过度堆砌关键词（黑帽SEO），或者大量发布同质化内容，从而引起搜索引擎的判罚。
04 智能出价黑盒化，广告主难以洞悉逻辑
除了在水面上用户们能肉眼可见的创意内容，AI其实在广告营销行业更大的影响力是在投放环节——自动化广告投放。
我们看到各个大平台和服务商，都已“智能化”，比如受众定向时，支持自动匹配目标人群，精准预估用户兴趣，并按需缩放人群规模；在出价时实现自助化投放，以及出价策略的调整。
不过对于广告主来说，一个很大的痛点在于他们可能很难理解AI出价的逻辑，数据在平台内黑盒化，透明度降低，那么广告主在投放效果下降时，就难以及时调整策略。
05 AI低质内容悄悄“偷流量”“养小号”“吃预算”
在互联网广告行业有一种黑灰商业模式——以n元的成本生产内容吸引流量或者直接吸引流量，而这些流量（用户的点击）以m元的价格卖给广告主，只要m大于n，就有利可图。
据报道，一家发布“某市突发爆炸”虚假新闻的账号机构，最高峰一天能生成4000至7000篇假新闻，每天收入在1万元以上，而公司实际控制人经营着5家这样的机构，运营账号达842个。
一些黑灰产团伙正在利用AIGC大模型批量生成同质化素材。某书在过去三个月内，共计处置了超过320万的黑灰产账号，明确点出AIGC大模型养号乱象。
以上是流量主的视角，而我们拉回到广告主视角，企业辛辛苦苦拿出来的预算，或许就这样接入到了低质AI内容上。
06 引发知识产权、数据隐私等方面的法律纠纷
当然，在营销中使用AIGC的最大风险是不明确的知识产权和版权情况。律师表示，已有判例不能直接套用到所有的情况上——著作权归属的判决依据是在整个AI生成内容的过程中，人类智力和独创性体现的占比多少，使用者训练地越精准，可选择性越多，最终取得生成内容著作权的可能性越大。
07 对组织的挑战：AI犯错如何问责？
我们不能忽视的是AI深入渗透到营销工作中之后，给组织管理上的挑战，正在或将要面临以下困惑：
消费者的数据在手，是否有必要自建大模型？如果购买现成的大模型服务，“AI资产”如何沉淀？
如何建立合理的人机协作工作流程？哪些业务可以放手给AI，是否配备人工“监工”？如何给AI及其协作者设置绩效考核目标？AI犯错如何问责？
有了AI帮手之后，“乙方”还有存在的价值吗？如果有，是什么？
AI驱动的营销需要跨部门的紧密合作，例如数据团队、技术团队与营销团队之间的协作。然而，部门壁垒和沟通不畅可能阻碍AI技术的有效应用，品牌是否有决心“刷新组织”，打破既得利益，让组织适配于AI协同工作的模式？
如何确保团队在“AI问题”上同频思考，减少矛盾、弥合争议？
事实上，AI早已渗透到营销业的方方面面。我们期待AI在未来能为创意工作带来更多的点睛时刻，期待它把人员从繁琐的基建中解放出来，也期待它能为品牌真正提效提质，省力省钱。只是在美好到来之前，保持「谨慎」也同样重要。（转载有删减）
文章来源：深响