生成人工智慧正在從根本上改變數位廣告的做法。 每天，我意識到這項技術已經改變了創作過程的每個階段，從第一個洞察到活動的最終驗證。.
在構思階段，文字生成工具提供即時腦力激盪，為口號、腳本或視覺概念提供快速且有創意的建議。 這擴大並大大加快了創作過程，讓您在幾分鐘內探索數千個想法，而不完全依賴個人靈感。.
在內容的創建過程中，變化變得更加明顯。 有一些進階工具可以產生完整的廣告，從精心製作的文字到為不同的受眾自訂圖像。 人工智慧終於提供了市場長期以來一直在尋找的東西：大規模超個人化。 這使您可以以手動不可能的效率在正確的時間和正確的人處傳遞正確的訊息。.
這些進步不僅意味著效率的提升，也意味著活動的數量上漲。 過去需要數週才能發布的廣告現在可以在幾天甚至幾小時內準備好。 大廣告商已經意識到這一點，並指出生成人工智慧大大減少了創意生產所需的時間，讓團隊騰出更多時間專注於策略決策。.
此外，廣告的品質有所提高，因為智慧演算法分析了過去的行為，並優化了從標題到圖像和號召性用語的每個細節，從而增加了整體參與度。 在實務上，許多高性能公司已經在採用這些技術。.
另一個有趣的一點是，這場革命不僅限於廣告的製作。 在發行和廣播階段，像 Meta 的 AI 沙盒這樣的平台已經使用 AI 根據公眾的反應動態調整內容，從而為每個頻道自動調整多個版本。 但要享受這一切，有堅實的知識基礎是必不可少的。 公司應仔細建構其內部資訊——從風格指南、過去的廣告系列歷史和產品目錄，到社交網路、評論和市場研究上的客戶互動。 所有這些都作為人工智慧的燃料，使其能夠創造出更準確的內容，與品牌標識一致。.
今天已經有平台和技術，例如檢索擴增生成 (RAG)，可以快速存取該資料庫並產生連貫且個人化的內容。 像可口可樂這樣的領先公司已經透過將 GPT-4 和 Dall-E 等模型與他們自己的系列結合，展示了這種方法的潛力，確保人工智慧捕捉並複製了品牌的真正精神。 連接到一個好的資料庫，生成人工智慧也成為強大的洞察機器。 它分析大量資訊，以確定經常被忽視的趨勢和機會。 一個例子是大品牌如何透過分析數百萬個線上互動來預測消費趨勢，為更有效率的活動產生有用的見解。.
然後 AI 進入現場製作高度個人化的內容。 結果令人印象深刻：文字和圖像即時生成並適應不同的受眾檔案，大大提高了活動的有效性。 一個明顯的例子是 Michaels Stores，它在其通訊中實現了幾乎全部的客製化水平，顯著提高了其結果。.
創造力也透過人工智慧獲得新的視野，甚至允許品牌和消費者之間的共同創造。 可口可樂的「Create Real Magic」活動就是一個很好的例子，消費者使用人工智慧來產生獨特的藝術，達到非常高的參與度。.
值得注意的是，即使有所有這些自動化，人為因素仍然至關重要。 專業人士的角色變得精心策劃，選擇和改進人工智慧產生的想法，確保活動的策略和情感一致性。 另一個重要的收益是想法的先前驗證。 如今，人工智慧模型在廣告系列播出前模擬它們的性能，幫助快速識別最有效的方法，並大大降低風險。 Kantar 這樣的公司已經在幾分鐘內就這樣做了，甚至在廣告發布之前就預測了廣告的真正影響。.
這些模擬超越了數字，還提供了定性見解，有助於了解不同的受眾如何對活動做出反應，作為真正的虛擬焦點小組發揮作用。.
所有這些工作良好的關鍵是正確的數據。 所有者資料、社群媒體、市場報告、服務對話和先前製作的內容對於人工智慧提供真正個人化和有效的結果至關重要。.
這種轉變將繼續存在。 今天，可以少事做更多，發起更有自信、更快的活動，具有高回報潛力。 當然，存在挑戰，例如確保道德和品質，但道路已經很明確：數位廣告將越來越多地受到人工智慧的指導，行銷人員將在試行和完善這些結果方面發揮基本的策略作用。.
