AI在數位行銷的新浪潮:品牌商業操作的下一個大趨勢還是風險投資?

2023/12/05閱讀時間約 6 分鐘

在《經濟學人》的報導提到,2017年Google谷歌研究人員提出的“Transformer”記憶機制,是GPT系列(如GPT-3.5)的核心,使得AI能生成更長、更連貫的輸出。隨著人工智慧(AI)技術的快速發展,生成式AI(Generative AI)已成為商業廣告領域的一大趨勢。這種技術能夠從簡短的文本提示生成逼真的圖像和文本,為廣告創意和內容生產帶來革命性的變化。


具體案例分析

1. G-Star RAW

  • 應用背景:G-Star RAW作為一個創新的牛仔布品牌,尋求通過技術突破傳統時尚行業的界限。
  • AI應用:G-Star RAW數位時尚團隊組透過「MidJourney」程式將設計團隊的想法和信息轉化為視覺化設計,由AI生成的圖像不僅展示了日本製的赤耳牛仔布的細節,還融入了未來主義和抽象藝術的元素,為消費者帶來視覺上的新鮮感。
  • 市場反響:這種創新的展示方式吸引了年輕消費者的注意,提升了品牌形象的現代感和科技感。
  • 從官方的角度說明AI生成丹寧系列的創作原因,可以參考G-Star Raw的網頁
圖片來源:G-Star RAW

圖片來源:G-Star RAW


2. MAVE: (메이브)

  • 應用背景:韓國遊戲公司「Metaverse娛樂」與南韓通訊大亨「Kakao娛樂」在2022 年就已經籌備虛擬偶像的推出,並於2023年正式發布虛擬女團「MAVE:」其成員包括SIU:、ZENA:、MARTY:和TYRA:。
  • AI應用:成員的動作表現都是透過機器學習、深偽技術(Deepfake,又譯深度造假、深度偽裝)和完整的3D製作技術所創造的超逼真AI。聲音的部分則是運用AI聲音生成器,能說韓語、英語、法語、印尼語等4種語言,但無法即時對答,只能仰賴人類事先準備好的劇本。
  • 市場反響:MAVE:他們的第一支MV爆紅,在影音頻道YouTube累計近2000萬次瀏覽紀錄,替未來進軍世界鋪路。該AI女團在製作的過程採用了歐盟的AI倫理道德指引草案做為參考。
  • 更多MAVE:的資訊,請參考公視的報導
圖片來源: MAVE:

圖片來源: MAVE:


3. 日本百貨公司Parco

˙ 應用背景:Parco作為日本的主要百貨公司之一,2023年 Parco 推出了一個全新的「HAPPY HOLIDAYS」聖誕節慶活動,是日本首家百貨公司完全採用圖像生成 AI 技術製作的廣告。

˙ AI應用:廣告由居住在洛杉磯的創作者兼 STUDIO DOG 代表木之村美穂擔任創意總監,以及洛杉磯為基地、活躍於全球的時尚設計師兼創意總監 Christian Guernelli 擔任數位創作者。Christian Guernelli使用 3D 時尚設計軟件 Clo 和一台價值 2000 美元的 CyberPowerPC 遊戲電腦來創建這些模型,減少了渲染時間。

˙ 市場反響:AI模擬模特兒展現了一種替代的時尚未來,一個不受 COVID-19、旅行限制和疲軟的服裝銷售影響的未來。紐約時尚歷史學家 Darnell-Jamal Lisby 指出,這種技術可以幫助時尚業界擺脫數十年來的美學和尺寸標準,使時尚變得更加包容。

圖片來源: Parco

圖片來源: Parco


4. 屈臣氏的AI代言人「屈先森」

  • 應用背景:屈臣氏作為亞洲知名的保健及美容零售品牌,一直在尋求創新的營銷方式來吸引年輕消費者。
  • AI應用:屈臣氏不僅在代言人上使用 AI,還結合 AI、AR 等科技於多個應用程式中,如 AI 肌膚檢測「Skinfie Lab智美肌」、AI 粉底配對「Foundation Finder智能粉專」、AR 虛擬試妝「Color Me妝可愛」等,幫助消費者選擇合適的美妝和護膚產品。
  • 市場反響:「屈先森」的出現,在接連出現藝人翻車事件,也成功吸引了大量追求新鮮體驗和個性化服務的年輕消費者。屈臣氏利用大數據和 AI 技術,根據消費者的購買歷史、偏好和行為分析,提供個人化的購買建議和推薦商品,以增加交易轉化率。
圖片來源: 屈臣氏

圖片來源: 屈臣氏

然而,生成式AI在商業廣告中的應用並非沒有挑戰。CNBC的報導探討了品牌日益使用生成式AI工具來創建數位廣告的趨勢,同時指出要讓這項技術廣泛有效仍存在重大障礙。


在ChatGPT上市後,數位行銷資深人士Shane Rasnak開始實驗使用生成式人工智慧來轉變他的行業。無論是為Facebook廣告創作標題或簡短的廣告文案,Rasnak表示,原本需要30分鐘到一小時完成的工作,現在只需15分鐘。他還在嘗試使用如Midjourney這樣的生成式AI工具,將基於文本的提示轉換成圖像,以創造吸引人的視覺效果來搭配Facebook廣告。這對於沒有平面設計背景的人來說特別有用。

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生成式AI對廣告媒體產業的影響「就像社交媒體的出現一樣」。Facebook和Twitter讓廣告商能夠根據用戶的喜好、朋友和興趣進行定位,生成式AI現在則提供了創建量身定制的訊息和視覺效果的能力,以建立和完善廣告活動。然而,這項技術仍處於試驗階段,並且在某些情況下因匆忙上市而受到批評。


品牌安全的問題。公司對於將廣告活動外包給生成式AI感到不安,因為它可能生成反映某些偏見的視覺效果和詞句,或者其他令人反感且不準確的內容。此外,還存在使用由模型訓練、從互聯網上“抓取”的數據所帶來的潛在法律問題。而且,生成式AI在製作長篇內容方面的能力仍有限,有些公司可能運用的生成式AI能提供相當通用的內容,但缺乏獨特的聲音或觀點。雖然一些工具聲稱能夠根據提示和輸入學習品牌的聲音,目前仍沒有實現。


生成式AI在商業廣告中的應用潛力,同時也指出了目前存在的挑戰和限制,包括品牌安全、法律問題和內容創作的質量問題。這些挑戰和機遇對於品牌來說,是在使用這項新興技術時必須仔細考慮的重要因素。


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