所有動機都是完全可以理解的：行銷人員涉足新科技是可以的；他們不必立即清楚地了解什麼是使用這種先進技術的最佳方法。
大家都在探索它能帶來什麼好處。有些人拼盡全力地跳，但幾步後又縮回來。其他人則更加謹慎。
就像大多數新技術的引入一樣。以電動車為例：赫茲宣布其車隊 日本whatsapp號碼數據5萬 實現電氣化，但幾個月後就賣出了大部分電動車。其他公司則向客戶提供電動車作為新奇事物或作為綠色清洗努力的一部分。
請參閱下面的人工智慧廣告範例列表，了解該行業的發展方向！
人工智慧在數位行銷中的優點和缺點
人工智慧是另一種據說可以拯救廣告業的技術。避免出現危險，因為此類廣告所涉及的資金只會增加。但該行業一直在尋找“下一件大事”，而人工智慧具備滿足這一願望的所有品質。
先前的炒作主要集中在 VR/元宇宙，在此之前是區塊鏈。這些技術都沒有徹底改變廣告的觀看和付費方式（目前為止），但人工智慧仍在展現其潛力。讓我們來看看它涉及哪些好處和風險。
人工智慧在廣告中的好處
降低成本：生成式人工智慧的最大吸引力在於它可以廉價地生產大量內容。這可以幫助減少行銷部門的預算，提高高階專業人員的薪資，或為更好的廣告投放預留更多資金。
更高的品質：人工智慧製作的內容幾乎可以無限地定制，從而更容易達到最佳效果。規模較小的行銷人員可以獲得品質更高的圖形，進而提升所有使用者的瀏覽體驗。
個人化：快速內容創建可以讓行銷人員為明確界定的受眾群體製作更多內容變體。從翻譯成不同語言的網頁到考慮到年輕和年長網路使用者不同情緒的標題，人工智慧可以讓廣告感覺更加個人化。
人工智慧在廣告中的風險
垃圾郵件：大規模創建內容可能會誘使行銷人員使用最古老的線上廣告技術：垃圾郵件。如果行銷人員能夠存取大型電子郵件資料庫或廉價的流量來源，他們就可以在人工智慧的幫助下將資訊傳播到任何地方。
缺乏創造力：由於人工智慧是一種機率模型，可以猜測最合適的單詞，因此它會平均化所有生成文字的創意水平。內容會很好、有用，但不是開創性的。如果行銷長完全信任人工智慧，這可能會降低每個人的整體瀏覽體驗。
不準確：生成式人工智慧有時可能會產生幻覺並產生不準確的結果。行銷人員需要仔細驗證人工智慧產生的每項主張，以避免誤導大眾。
隱私和版權：這兩個問題尚未在立法層面得到充分解決。未來人工智慧製作的內容的版權會是什麼樣子還很難說。新法可能會限制生成式人工智慧在行銷中的用途。
人工智慧如何改變廣告格局
最好的答案應該是「現在下結論還為時過早」。儘管如此，我們可以確定人工智慧正在測試和使用的關鍵領域：
定位：這是人工智慧用於確保廣告被最合適的受眾看到的方面。演算法在定位上的使用早於 ChatGPT 的推出幾年，並且是迄今為止人工智慧在數位廣告中最有影響力的應用。 Google或 Facebook 等大型廣告平台都有學習演算法，可以檢查哪些內容對特定人群有效。甚至 Voluum 也有人工智慧驅動的 A/B 測試工具。
個人化：個人化的力度從輕微到改變產業不等。最簡單的方法是使用人工智慧驅動的產品推薦機制，該機制可以建立包含建議項目或類似產品的提要。最先進的演算法可以根據具體用戶的需求自訂整個廣告頁面。
內容創建：創建促銷內容並不難。面臨的挑戰是在降低成本的同時實現規模化。人工智慧絕對不比經驗豐富的圖形設計師或內容作家更好，但它肯定更便宜、更快。如果它產生「夠好」的結果，它就可以安全地用作成本降低機制。
廣告優化：廣告內容和廣告投放的微調是當時許多行銷工作的核心。 A/B 測試或多變量測試是區分新手和專業人士的因素之一。如今，這只需按一下按鈕即可。如果 gen-AI 可以為整個登陸頁面產生內容，那麼要求它產生現有頁面的變體並不是什麼大問題。如果有足夠大的流量來執行此類測試，人工智慧可以建立和測試給定頁面、廣告、標題或其他內容的多個版本，為行銷人員提供即時建議。
儘管行銷人員仍在學習和探索人工智慧的使用可能為他們帶來的好處，但尚不清楚其中哪一個領域將對產業產生最大的影響。
儘管如此，人工智慧已經在行銷中得到應用，而且應用的地方比你想像的要多。在本文中，我們將回顧一些最大膽、最具創新性的人工智慧廣告範例，從最不華而不實和更微妙的範例開始，最後以最令人驚訝的範例結束。
人工智慧廣告範例清單：
1. AI生成的產品描述
在阿里巴巴等平台上撰寫數千種產品的描述是一件苦差事。這就是阿里巴巴和絲芙蘭使用人工智慧為其產品生成產品描述的原因。阿里巴巴的人工智慧可以在幾秒鐘內產生產品描述，而絲芙蘭的人工智慧可以根據顧客的皮膚類型產生個人化的產品描述。
Yelp也加入了人工智慧軍備競賽，並開始使用人工智慧來提供自動產生的業務描述。
