AI將成廣告界創意總監?自動生成的文案,點擊率卻提升68%,怎麼做到的?
AI將成廣告界創意總監?自動生成的文案,點擊率卻提升68%,怎麼做到的?

AI文案精準掌握眼球與情緒提升68%點擊率

說起AI寫作,你可能會覺得這個夢想還是未來式,畢竟光是AI寫新聞這件事,讓微軟(Microsoft)這麼大咖的公司都碰了一鼻子灰。但如果讓AI來寫簡單的廣告文案,早就是現在進行式了。

Persado是美國一家專注於AI文案行銷的公司,其開發的AI訊息機器,可以分析語言結構,並將行銷創意的內容拆解為敘事體、情緒、描述、行動呼籲、格式化、語音定位等重要元素,接著就能按照客戶的需求,從上百萬個標籤、單字、詞句、影像組成的資料庫中,挑選出合適的詞語,然後以適合該品牌的語氣風格產製出100~600個字的文案內容。

魔詭
電影《魔詭》(Morgan)的廣告預告片文案,出自人工智慧之手。
圖/ FC未來商務

目前Persado透過AI生成的文案,平均可以提升41%的對話率、並提升68%的點擊率。包括戴爾(Dell)、花旗銀行、美國運通、摩根大通、百思買(BestBuy)、Verizon、沃達豐(Vodafone)、Neiman Marcus、vivo等都開始採用。

舉例來說,近期Persado就跟義大利Vodafone的創意團隊合作,設計出100多種訊息投放給消費者,希望找出最佳的訊息內容。經過實驗發現,在訊息組成中,情緒的元素佔了69%最為重要,行動呼籲佔16%,格式化則佔14%,其中情緒則以「感激」最為有效,後來他們提供一個免費升級的行銷活動,文案寫著「因為宅在家,你值得一個宅心仁厚的資費」,結果創造了潛在客戶名單(leads)成長83%的佳績。

除了創造有效文案之外,Persado還會透過機器學習不同版本的行銷內容效果對比,藉以持續精進自己的語言資料庫,包括客戶有沒有開啟電子郵件、有沒有點擊其中的廣告連結、最終是不是促成了生意等數據都會被完整記錄,針對不同品牌及消費者產生最新的數據洞察,而且在短短幾天內就能提供數位通路的結果分析報告。

AI廣告好幫手!創作、投放、監測一次搞定

萬里雲(CloudMile)也打造了一套關鍵字數位廣告輿情系統ADsvantage,提供上百萬的文案創意庫(Ads idea)及AI智慧監控工具,平均只要3秒即可生成一個廣告文案,預估可為企業每個月節省至少33%的廣告作業成本,包括廣告文案、精準投放及成效監測均可一次搞定,希望成為企業廣告主及電商平台的AI廣告好幫手。

事實上,廣告創意人員流動率高、文案創作與作業程序耗工費時、廣告投放成效不如預期,一直是企業管理廣告作業的三大挑戰,萬里雲透過Google雲端、機器學習與AI大數據分析技術,將傳統的商業廣告營運模式數據化及自動化。萬里雲創辦人暨執行長劉永信強調,在後疫情時代,全球客戶對數位轉型及運用行銷科技推廣商品的需求更顯急迫。

電商平台靠AI廣告實現個人化體驗

提到AI廣告,服務各種中小型店家的電商平台,可能比起所有品牌業者還更需要。中國大陸的阿里巴巴、京東等平台都在加速為店家提供AI自動生成商品簡介、圖文及影音的創意行銷平台,而且可以針對不同消費者提供不同的商品文案與設計圖,真正實現「千人千面」的個人化體驗。

以阿里巴巴旗下的阿里媽媽大數據行銷平台為例,其AI智慧文案解決方案已廣泛被線上店家所採用,其蒐集淘寶、天貓的產品內容與自然語言演算法,即可自動為商品生成吸引消費者關注的文案內容,而且不用由人來決定文案風格,而是讓機器自動匹配不同風格的文案給不同喜好的消費者,目前每天產生的智慧文案已經超過千萬則。

舉例來說,一雙球鞋可以設定許多不同的關鍵字,而不同消費者關注的重點就很不一樣,有些關注款式、有些關注顏色、有些關注功能,AI智慧文案就會針對商品屬性的關鍵字「款式」、「顏色」、「功能」產生多樣化的文案,一方面讓商家有更多選擇,一方面也能符合不同消費者的差異化需求。

阿里媽媽現提供店家高效率的圖文工具,透過簡單好用的編輯器、豐富多樣的模組庫,結合AI智慧文案能力,可大幅提升圖文設計效率及投放效果;另外也提供強大的短影音工具,提供自動化、指導化、自助化的影音創意製作平台,內含圖片編輯、剪輯、字幕、片段、劇本庫及音樂庫等功能,並可結合AI與機器學習功能,一鍵生成具備業務場景劇本的短影音作品。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:FC未來商務,追蹤FC粉絲團:https://fc2020.pse.is/T6ULL

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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