生成式AI进了营销圈:机会是真的,坑也是真的

前几天,我和一个在广告公司做创意的朋友吃饭。

刚坐下,他就叹气:组里正在推 AI 提效,活儿确实快了,可人心有点慌。效率上去了,还留这么多人干嘛?

有意思的是,喝了两杯,他又改口了。他说其实心里还盼着 AI 来。营销这行,重复劳动太多,把人磨得一点脾气都没有,做到后面只剩下麻。要是那些活儿真能交给机器,他巴不得。

同一个 AI,让他又怕又盼。

这不是他一个人的拧巴。这两年,技术巨头、广告集团、营销咨询公司轮番出招,新东西一波接一波。整个行业就在"怕被替代"和"盼着解脱"之间来回摇摆。

这篇文章,咱们就把这件事掰开:生成式AI到底给营销人带来了什么,又埋了什么。

先把概念搞清楚

什么叫生成式AI?

先说个反例。很多人以为 AI 是新物种,其实不是。广告业用机器学习、深度学习,已经用了十几年。你刷到的那条广告是谁挑的?预算怎么分?投在哪个位置?你看到之后是什么反应?这些背后,全是算法。

但那些算法干的是一件事:选。在几亿人里面,把最合适的那条广告,放到你眼前。

生成式AI不一样。它不选,它造。你给它一句话,它给你写文案、画海报、剪视频、配脚本。

这就是分水岭。以前的 AI,帮你把内容放到对的人面前;现在的 AI,帮你把内容做出来。

概念清楚,再看行业里那些乱象,就全懂了。什么功能都要贴个 AI 的标签,重新包装一遍再卖。老酒装新瓶的,比真材实料的多。

所以下次听人聊 AI 营销,先别急着点头。问一句:你说的,是哪个 AI?

一口锅

生成式AI像什么?

我自己的理解:像一口锅。

同样一个厨师,给他新鲜的食材,他端出好菜;给他过期的食材,他照样炒,炒出来一锅卖不掉的东西。锅不负责挑食材,锅只负责把食材变成菜。

生成式AI也一样。你喂它什么,它吐什么。它不懂什么叫食材不新鲜。你说什么,它就信什么,然后照着做。

垃圾进,垃圾出。

这六个字,我建议贴在每一块用 AI 的屏幕旁边。

哦对,还有一层。你要是想让 AI 结合具体场景给你出内容,那喂进去的"食材"就更讲究了。场景信息给得越准,它炒出来的东西才越对味。

迭代和原创,差着一个物种

有人说,AI 迟早取代创意人。

我的判断:想多了。

你想想看。"龙卷风把鲨鱼卷上天,袭击迈阿密"这种荒诞到离谱的点子,AI 想不出来。原创那个"从零到一",是人的本事。

但你要是把这个点子丢给它,AI 一天能给你二十个续集方案,每一个都像模像样,每一个都挺靠谱。已有的点子,"从一到一百",它又快又便宜。

强。

可这里面藏着个坑,叫"幻觉"。

什么叫幻觉?就是 AI 一本正经地编造事实,编得跟真的似的。为什么?因为 AI 底下跑的是数学,是概率,不是人脑。它没有"语境"这根弦,不懂什么叫"这话不能对客户说",它只负责照着统计规律往下写。

结果就是:字面上都对,语境上全错。你拿这种内容去做投放,量上去了,数据却全歪了。

有产量,没准头。这是两回事。

比幻觉更该出汗的事

我来说个场景。

假设你是创意总监。手头有客户的全年投放数据、用户名单、预算表。你想偷个懒,把这些东西全粘进了 ChatGPT 的对话框,让它帮你出方案。

按下回车那一秒,有件事已经发生了:这些数据,进了模型的库。

泼出去的水,收不回来。

客户的保密协议里,可没有"AI 例外"这一条。

所以品牌方、代理公司,在把数据往工具里送之前,得先想清楚:客户的用户数据、投放记录,能不能见光?泄了密,算谁的?这些问题没想明白之前,手别太快。

机会也在长出来

但是,凡事总有反面。

前两年,大家聊 AI 张口就是威胁:抢工作、乱编造、管不住。现在,越来越多的人开始聊机会了。创意效率、工作流的改造,未来 12 到 24 个月,大概率会有实打实的进展。

坑的解法,也在长出来。比如品牌安全、数据隐私。Adobe、Google、Shutterstock 这些公司,都拿出了配套的工具和赔偿方案。

什么叫赔偿方案?说白了,就是 AI 生成的内容万一惹了官司,厂商按约定替你担着。

这一招很聪明。品牌不敢用 AI,很多时候怕的就是惹祸。有人替你担责,才敢真正放开手用。

还有一层。第三方 cookie 的退场是既定方向,第一方数据只会越来越值钱。AI 越普及,谁手里有干净的第一方数据,谁喂进锅里的食材就越好。

你看,又绕回那口锅了。

最后

回到我那个朋友。

那天最后,我跟他说:别把力气花在纠结 AI 会不会抢你的饭碗上。先想清楚两件事:什么数据能喂,什么数据不能喂;哪些活儿交给它迭代,哪些活儿必须你自己从零想。

想清楚了,AI 就是你的外挂。

想不清楚,那就是垃圾进、垃圾出,数据泼出去,官司找上门。

工具的天花板,永远是你喂进去的东西。

更祝你,永远不会在深夜,对着一报表 AI 编出来的数据,怀疑人生。