UM觀點｜是時候拒絕模式化了

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舉報 2024-08-16

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在這篇發表于WARC 的文章中，UM 優盟全球首席策略官 Dan Chapman探討了在缺乏人類影響、干預和創造力的情況下利用人工智能的弊端，這種弊端將導致品牌陷入千篇一律、平淡無奇的局面，他呼吁品牌和營銷人員在利用人工智能的同時，應當充分運用人類的深度洞察和智慧，為品牌創造更多有意義且真正有效的廣告。

業界開始對AI技術趨之若鶩——這有充分的理由。宣揚自身擁有人工智能能力的公司往往在股市上的表現更好，讓投資者對未來的投資前景更有信心，并被認為更具“創新性”。當下普遍認為，人工智能驅動的自動化將提高效率。這是事實，品牌可以寄希望于此。但如果這其中沒有人類的深度洞察，可能會以犧牲營銷效果為代價。

如果缺乏人類的影響、干預和創造力，人工智能的規范性機制和當前行業普遍存在的非黑即白的決策思維，例如“品效之爭”，將對我們的行業構成根本的威脅，屆時將充斥著千篇一律、平淡無奇的品牌。

品牌至上

事實是一段時間以來，廣告界一直在過度簡化品牌的存在方式，卻沒有意識到我們正在拒絕差異，選擇平庸。這種令人擔憂的趨勢忽視了品牌存在的根本目的，即創造“差異”；在現有或潛在客戶心中將某個產品或品類區別開來。

“品牌是消費者心中的星座，”全球著名的創意專家Jonah Sachs認為，“它不僅僅是一個標識，更是指導消費者做出選擇的意義圖譜。”

進一步考慮Sachs對恒星的類比，想象一下：讓天文學家在幻燈片上將銀河系簡化為三個點是否合理？這種過度簡化會影響銀河系的深刻復雜性。同樣，將品牌簡化為簡單的術語會破壞其豐富、獨特的本質。

向中庸靠攏

我們花了很多時間測試各種人工智能平臺，我們在這個領域的研究表明，有些平臺似乎使用了“遺傳算法”。這些算法通過支持成功的策略并消除失敗的策略來產生“突變”，這與達爾文的進化原理如出一轍。盡管這種方法效率高，但它只有在被視為整體生態系統的一部分，且必須考慮品牌所獨有的當下和未來的營銷及業務目標時才真正有效。品牌的成功最終取決于它與世界的有效互動程度，以及它如何基于其行動與成功（和失敗）的表現進行演變。這包括競爭格局、經濟狀況、文化趨勢和其他影響消費者互動和品牌發展的外部因素（通常很復雜）。

由技術驅動的人類智慧使我們能夠認識到品牌存在的復雜性以及品牌與世界的互動方式，這對于品牌有效利用人工智能、避免千篇一律的優化至關重要。這一結合意味著我們沒有理由回避復雜性。我們絕對不應該接受“簡化”的要求，這是我們的行業過去犯過的錯誤（現在依然如此）。

我們不應該簡化自身的專業技能，它貶低了廣告技能的價值。強大的品牌——如蘋果、芭比和奇巧——他們與世界互動的方式上是復雜的，同時他們和消費者有著深厚而細膩的聯系。比起簡化，我們應該利用人工智能來幫助我們更全面地理解這些復雜性——利用觸手可及的算力來構建數據，找出異常點，然后通過人類的智慧以更高的精準度進行解讀。這將最終使我們能夠創造出更有意義和更有效的廣告。

忘記營銷漏斗理論

在從數字時代向智能時代的轉變中，廣告界亟待轉型，此時的人工智能既是主角，又是對手。明智的第一步是拋棄過時、過于簡單的營銷模式和理論，從拋棄營銷漏斗理論開始。營銷漏斗理論形成于 1898 年，是那個更簡單的時代的產物，126 年后的今天，我們必須轉向另一種模式，這個模式的關鍵是我們要了解營銷漏斗在一套更復雜的體系中的位置，從而理解品牌復雜而美麗的本質。

如果你看到一個基本的“認知”、“考慮”和“購買”營銷漏斗，問問自己：這種理論真的對我的品牌有效嗎？這個漏斗是否適合具有強大算力和智能的營銷方案及平臺？

無論是人類智慧還是人工智能，高度智能的本質是發現和理解細微差異、微妙變化和不同之處。因此，在這個智能時代，如果你不知道是什么讓你的品牌與眾不同——差異化是什么——那么你的營銷將是無效的。為什么？因為當你對沒有差異化的策略、規劃和戰術應用人工智能時（此時品牌默認為“一流”和“最佳實踐”），人工智能不會從品牌的角度學習，而是從類別和平臺的角度學習。

人工智能很難“忘記”或“逆轉”其學習成果。這是一個難題，因為如果你今天無法找到品牌的差異點，那明天你的品牌就會受損。要正確地“使用人工智能”，其關鍵在于，除了最具創意的策略師、杰出的數據科學家和人工智能工程師，還必須采用端到端的營銷理論，同時，切勿采用過于基礎的營銷策略及看似深奧的營銷行為，這是一種值得警惕的行業趨勢陷阱。

跳出非黑即白的思維

我們對客戶的建議是，在任何算法決定保留什么和淘汰什么之前，品牌必須首先了解最好和最差的結果是什么。除此之外，還必須對其他可能產生的各種結果有全面清晰的認知。因而基于假定“好”或“壞”的二元（非黑即白）決策將不再存在。

將品牌多元模式下相互獨立和相互依存的變量考慮其中，這些變量以獨特的方式結合在一起，影響并推動獨特的結果，這將產生“好的學習成果”，并提升未來的營銷效能。這種方法是適合這個時代的模式，因為它可以映射到大型語言模型中去。為什么這一模式在今天會如此重要？因為在這個時代，當下的積極成果會對品牌的未來產生一系列影響。

有一句名言，據說是愛因斯坦說的，他說人類最偉大的發明是“復合年增長率”（CAGR）。我認為，今天我們可以很輕松地說，它現在是“復合年學習率”（CALR）。CAGR需要有戰略和戰術性投資預測才能成功。我們需要對品牌的CALR采取同樣的方法。品牌必須理解什么是真正的失敗、可以從中學到的經驗是什么，并且如何將其應用于整個品牌的學習計劃中，這一計劃將系統化的多變量實驗放在核心位置。

拒絕模式化

人工智能顯著算力的主要優勢是強化人類的智慧。它可以幫助我們更好地理解和駕馭美麗而繁雜的人類世界的復雜性和微妙之處。由于生成式人工智能的機制是收斂到平均值，根據標準化規范和輸出來運行，因此人在廣告策略和策劃中所發揮的作用從未如此重要。我們應該拒絕“標準化規范”，不要默許過度簡化，因為這會扼殺品牌的獨特性，導致品牌平淡無奇。

我們日常工作的重點應該是揭示品牌獨特而又復雜的本質，以及它們如何與人建立聯系。我們新的呼吁是“反對模式化！”。在人工智能的規范化機制即將發展成為主導力量之時，我們必須抵制過度簡化和忽略品牌細微差別的傾向。是時候彰顯差異化、微妙性、多元化以及那些使品牌與眾不同的個性化特征了。因為品牌的一切，就是差異！

文章來源：WARC

作者: Dan Chapman

UM優盟全球首席策略官

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