"有的公司想出滑頭的招數，其中許多需要Instagram 原生創作者配合。以紅牛能量飲（Red Bull）為例，一開始時，他們與一般帳號提高追蹤數的方式並無二致：上傳本身即令人驚艷的圖片，而非產品廣告。等到2011年接近十萬名追蹤者時，紅牛重施推特故計一精確點說，是艾希頓 庫奇的故計。
紅牛邀請 @newyorkcity挑戰誰先達成十萬追蹤。艾 斯溫贏得競賽，為素人陣營再添勝績。紅牛的獎勵是在自己的帳號貼艾斯溫的攝影。當 @newyorkcity 的紐約街景果白照登上@redbull，兩個帳號相互拉抬，觸及雙雙擴大。簡言之，紅牛透過吸引艾斯溫十萬追蹤者的注意在@newyorkcity「下廣告」。 廠商很快想出自己的變通辦法，紛紛繞過希斯特羅姆設下的障礙。他們開始和Instagram 選為推薦用戶的帳號接觸，贊助個別貼文。這種發展不僅模糊了一般用戶和專業廣告商的界線，也在無意間鼓勵Instagram用戶成為廣告商。"-流量國度：從人氣變現到掌握影響力，網紅如何造就自媒體盛世 P190
AI 時代下品牌與 KOL ／創作者行銷：變革、機會與實戰布局
在社群平台興起初期，如 Instagram 便成為時尚品牌與消費品公司爭搶的行銷場域。透過圖片主導、年輕用戶聚集、社交互動活潑的特質，品牌迅速建立帳號、與用戶互動。例如 2011 年 Starbucks 的 Instagram 帳號已有約 11.7 萬追蹤者、標籤 #starbucks 的貼文超過 5.7 萬張。雖當時平台尚未開放廣告、轉發、付費推廣工具，品牌仍自行創造內容、與用戶建立連結。
接著像 Red Bull 這類品牌，則更進一步採用創作者合作策略：並非只貼「產品照」，而是透過極限運動影像、與個人創作者（如 @newyorkcity）競賽／合作，讓品牌帳號與創作者帳號互拉互推，從而擴大觸及。這可以視為後來 KOL 行銷模式的雛形。
當前進入生成式 AI、虛擬創作者、資料分析精準化的時代，品牌×KOL 的行銷模式也正迎來新一輪轉變。
一、AI 帶來的角色變化：從選人到內容到規模化
- 創作者／KOL 的定位變化
傳統上品牌與 KOL 合作，流程多為「選定創作者 → 談合作內容 → 發布貼文 → 追蹤成效」。但在 AI 時代：
- 品牌可使用 AI 工具做創作者發現與篩選（如 NLP 分析創作者貼文、互動率、粉絲屬性）來預測「該創作者是否適合品牌目標」。
- 內容生產也可用生成式 AI 輔助（圖片、影片、模板文案）以提高效率和測試版本數。
- 觸及與投放則從單純曝光走向「動態創意＋程式化投放」：品牌可用 AI 做動態創意替換（例如依受眾地區、裝置、興趣切換創作者版本或 CTA）以提升轉換。
2. 虛擬創作者／AI Influencer 的興起
另一個重要變化是「虛擬網紅」或「AI-創作者」開始進到品牌合作體系中：
- 例如 Lil Miquela（AI/CG 虛擬人物）曾與 Prada、Calvin Klein 等品牌合作。
- 學術研究也指出，雖然虛擬創作者提供了品牌更高的可控性，但消費者對其「可信度」與「真實性」仍有疑慮。 品牌需衡量：是打造自有虛擬人格？或是與已有虛擬創作者合作？研究建議後者往往投入較少但效果更佳。
3. 從「一次性合作」走向「創作者資產化」
在早期，品牌多是「一次貼文合作」。但 AI 時代下，品牌開始將創作者視為「長期資 產」：
- 使用 AI 工具追蹤創作者表現，將表現優異者納入長期池。
- 建構品牌專屬的「創作者工具包」、內容模板與測試流程，使每次創作都可拆解分析、調整優化。
- 將創作者內容與品牌自有媒體、社群、電商鏡像整合，從純曝光走向轉換與顧客終生價值的衡量。
二、AI＋KOL／創作者合作的三個代表
Lookfantastic 與平台 The Cirqle（AI ＋ 創作者平台）整合
Lookfantastic 是一家美妝訂閱盒品牌，他們透過 The Cirqle 的 AI 分析平台進行創作者搜尋、內容優化與投放。該平台自述其 AI 分析大數據後，可使品牌平均 ROAS 大幅提升、CPA 降低。
在實作中，Lookfantastic 使用 AI 選出貼近其受眾（美妝愛好者）、內容表現佳的創作者，並將其貼文「轉為」付費合作（Creator Ads）直接進入社群廣告工具。其案例指出，創作者貼文的媒體價值＋付費替換創意後能取得更強轉換。
品牌不只是看「粉絲數」或「貼文一覽圖」，而是利用 AI 衡量「受眾契合度／預估轉換潛力」＋「貼文創意表現」進而放大。
虛擬創作者 Lil Miquela 的品牌合作
Lil Miquela 是由科技創業公司 Brud 推出的虛擬人物，她在 Instagram／TikTok 有大量粉絲，曾與 Prada、Calvin Klein 等品牌合作。
研究指出，虛擬創作者允許品牌「高度掌控形象」、可 24 小時運作、多平台同步、避免真人KOL可能的爭議或臨時變數。但同時，消費者可能因「非真人」而感受信任度下降。
若品牌選擇虛擬創作者，須設計「人性化敘事」＋「透明揭露」＋「情感連結機制」，否則可能失去信任。
AI 導向的創作者發掘與匹配流程
根據 “In The State of AI in Influencer Marketing” 報告，約 63 % 的行銷人員在 2023 年有計畫或已經將 AI／ML 工具納入創作者篩選流程。
例如，一些品牌採用圖譜卷積神經網絡（G CN N）等模型，評估創作者的社群關係結構、貼文行為、互動趨勢，以預測「未來哪些創作者將成長」；例如 InfluencerRank 模型提出即為此方向。
選人已不只靠「粉絲數／貼文數」那樣粗淺指標，而是利用 AI 資料分析、行為模式、社群網絡特性，來篩出「未來潛力創作者」。
三、執行策略與風險管理：品牌必備的 AI＋KOL 行銷建議
執行策略
- 明確 KPI：除了傳統「曝光／觸達」，還應設定「互動率／轉換率／新增客戶 LTV」。
- 數據驅動的創作者池建構：運用 AI 工具做創作者搜尋、分層（微型／中型／大型）、並進行小規模測試。
- 內容流程智能化：提供創作者 AI 工具包（如腳本範本、影像模板、短影片剪輯提示），並允許他們適度創意自由。
- 混合策略運用真實 + 虛擬創作者：真實 KOL 強信任、虛擬 / AI 創作者強規模與形象一致性。
- 動態創意與投放優化：用 AI 做內容版本替換、受眾分層、實時回饋優化。
- 合約條款與透明揭露：明訂 AI 使用範圍、再利用權、贊助揭露（FTC 規範）、內容審核機制。
- 風險監控與聲譽管理：定期監控貼文、受眾回饋、倫理爭議（例如虛擬創作者是否引起「真假難分」的信任危機）
風險管理提醒
- 信任折價：虛擬創作者雖可控，但消費者可能覺得「不真誠／機器出來的推薦」而降低品牌信任。研究指出品牌必須為 AI 創作者所發言承擔責任。
- 倫理／法規挑戰：如內容置入、虛擬身份揭露、深偽技術濫用等，都可能帶來法律或公關風險。
- 創作者飽和與疲乏：若只是「大量撒網」而無內容差異化，受眾會疲乏，導致效率遞減。
- 技術依賴錯誤：AI 工具可助選人與優化，但不能取代「創作者與受眾之間的情感連結」。品牌不能純粹依賴演算法，而忽略人性。
從早期 Instagram 時代，品牌便已透過創作者、圖片主導的社群內容開創行銷路徑。如今進入 AI 時代，技術為品牌與 KOL／創作者合作提供了「選人更精準」「內容更高效」「投放更動態」的機會，但同時也帶來「真實性」「信任」「倫理」的新挑戰。最佳策略並非放棄創作者，而是以「人＋AI 混合」為核心：讓創作者保持其人性魅力、讓 AI 承擔重複、規模化、選人與優化的功能。品牌唯有在信任與效率間取得平衡，才能在這波變革中勝出。
