當演算法先幫客戶選好品牌···AI正變成第一道把關者,行銷人該理解的4個關鍵新思維
當演算法先幫客戶選好品牌···AI正變成第一道把關者,行銷人該理解的4個關鍵新思維

我們在這本書談到了《二○三五年的人類》報告提出的看法。其中一個最常出現的主題,是我們越來越相信機器。

這份報告的專家作者當中,有百分之四十認為有人工智慧處理日常瑣事,人類的決策能力就會有所提升。人工智慧替我們處理日常決策,我們就能將心力用於更高層次的思考,也就是那些需要細膩的判斷、同理心,以及遠見的思考。

有些人認為人工智慧將協助我們預見後果和結果,間接增強我們的決策能力。但也有少數幾位專家提出警告:很多人會將大部分的批判性思考交給演算法,且會因為自滿而導致解決問題的能力退步。也有一些專家認為,人工智慧計算的成功率,會影響我們人生的每一個選擇。

哈佛大學商學院的珍妮佛.羅格博士的研究證明,很多人常常展現出「演算法依賴」,信任演算法的預測,更甚於人類專家的意見,即使人工智慧的推薦並非最佳,也照樣信任。這會導致批判性思考與決策能力下降。

在以往,行銷是透過情感、故事、時機以及說服,直接影響人類的決策。但如今這已不是理所當然。

現在的人工智慧介於你的品牌和買方之間。人工智慧檢視選項,解讀需求,思考最佳決策。這代表身為行銷業者的你,該做的事情有所改變。

你再也不只是影響別人。你也在影響能影響別人的事物。

我們需要新的模型,才能適應這種變遷。我們就稱之為「人工智慧決策堆疊」好了。如此即可了解在演算法身為第一道把關人的世界,人類是如何做出選擇的。

影響共有四個層面:
  
一、訓練資料:演算法已知的知識,就是它的原料,例如文章、播客、影片文字稿等內容,塑造了人工智慧對於「正確」的認知。

二、聲譽訊號:演算法會信任和推舉那些有名望、廣受好評、新聞媒體提及,且表現始終穩定的品牌。

三、推翻觸發:人類仍有的感受,包括情感記憶、品牌忠誠度、值得信賴的口碑推薦,會讓一個人推翻網路機器人的選擇。

四、品牌記憶:世人對你的品牌的記憶,你說過的故事,你帶來的體驗。你久而久之建立有意義的認同。

你的影響力有多大,要看你在各層面的表現有多好。

你的內容若是不在訓練資料當中,你就不存在。

如果你的聲譽訊號很微弱,那就算你四處潑灑內容,人工智慧也不會信任你。

如果你從未和顧客在情感上有所交流,你就永遠無法領先。

你的品牌若是沒有故事,顧客面臨選擇時就不會想起。

這是行銷的新戰場。而最重要的決策,是在顧客都還不知道的時候就已完成。我們這就細細討論人工智慧決策堆疊的各部分。

訓練資料

人工智慧想討好你。討好你不是靠冒險,而是靠模式,也就是最受信任、最一致、最正向強化的內容。

這樣的內容總得有人提供。

這就回到我們在第一章說過的核心原則:不要把你的作品藏起來,不給網路機器人看。要放下身段。把你最好的構想放在網路上。要毫無保留分享出去。

贏得演算法的心:聲譽訊號

顧客決策過程改變,代表行銷業者必須時時留意人工智慧領域的每一項影響與創新。

這不容易做到,因為人工智慧是不可預測的。人工智慧並不是你能輕易修改、調整的電腦程式碼,而是一個多層次的神經網路。即使是打造機器的人,有時也不知道網路機器人是怎麼做決策的。

雖然有這種不確定性,我們還是可以判斷行銷業未來的變化。

在一個人工智慧替消費者決策的世界,想要成功,就必須研究一個新的問題:演算法信任什麼?

網路機器人並不是隨機選擇,而是會衡量權威性、一致性、可信度,所以它信任:

  • 評論與評等
  • 來源可靠的參考資料
  • 真實的對話
  • 重複
  • 結構化、可掃描、機器可讀的內容
      
    這代表行銷策略必須調整,更著重公關和無償媒體曝光。

推翻觸發

神經科學家安東尼歐.達馬吉歐曾說過一句名言:「我們不是有感受的思考機器,而是會思考的感受機器。」

即使人工智慧幫我規畫旅遊行程,我還是有自主性。我會確認人工智慧的建議,按照我的喜好衡量,做出必要的調整。我會尋找我喜歡的品牌。研究顯示,在這個階段,只有百分之十的消費者會完全信任人工智慧的初步推薦,不再進一步研究。

這代表品牌行銷不但沒有過時,還很重要。

人工智慧幾乎永遠都會打安全牌,會推薦最受信任、聲譽最佳的品牌。人類之所以推翻人工智慧的建議,通常是因為品牌忠誠度、情感記憶,或是個人經驗。

這代表從很多方面看,我們傳統的行銷仍舊有效。

美式足球超級盃廣告還是很重要,因為能引發討論,能推升聲譽訊號,還能提供未來的訓練資料。你的客服經驗也還是很重要,因為能產生正面的資料,訓練人工智慧更常推薦你。品牌體驗也還是有用,因為能擴散正面的人類與數位信號,給演算法參考。

我那趟巴黎之行最美好的體驗,與人工智慧的建議完全無關。我造訪了一家很特別、但人工智慧沒有推薦的麵包店,因為是我的朋友阿米娜推薦的。

人工智慧說:「這是最好的。」我們會聽從。但朋友說:「一定要試試看這個。」我們會行動。

一項知名的尼爾森研究顯示,百分之九十二的消費者信任親朋好友的推薦,更甚於任何類型的廣告,包括人工智慧。口碑行銷是終極的致勝法寶。

創造品牌記憶

這就是我們重拾行銷靈魂的地方:在一個人工智慧不斷生成千篇一律的東西的世界裡,人類會渴望火花。故事。瞬間。矛盾。瘋狂。

我寫的兩本書Audacious和Marketing Rebellion 就提到了這種轉變,而且現在更是如此。大家想要的不是更多,而是真實。而人工智慧無法提供真實。

就讓機器去製造爛東西吧。但人類的品牌要先創造出難忘又值得推薦的東西。我覺得人工智慧優先策略的三大支柱會是:

個人品牌: 人類在購買決策仍然會發揮影響力,尤其是高價物品。我們還是信任創辦人、技術專家,以及企業領導者。之所以購買,也許完全是因為信任會公開露面,也有知名度的企業主。要有真人的親和力,對著世人微笑。讓大家看見你的真誠、熱情,以及同理心。

社群: 人工智慧永遠無法主宰人類社群。品牌社群以及Reddit之類的線上論壇,是建立信任、發現產品的好地方。福特汽車公司特別為福特野馬、Bronco,以及卡車系列的粉絲成立社群。為具有相同喜好的一群人開闢園地,不僅能提升品牌忠誠度,也能促使使用者發表對品牌的好評。

非凡的內容: 這是我在Audacious一書中詳細介紹的策略。大多數的品牌行銷都無聊到了家。要深入挖掘,說出那些未經雕琢、令人不自在,且真實的精采真人故事。要為了好的原因,打破不好的規則。Liquid Death之所以是美國成長最快的飲料,是因為有勇氣拿水來搞笑,推翻了數十年來沉悶無趣的傳統行銷。

AI改變了你的客戶
圖/ 真文化

延伸閱讀:道歉了,為什麼輿論越燒越旺?「品牌語氣指南」完整拆解,從LOPIA、嘉南羊乳事件學起
當AI開始打電話問現貨,品牌行銷正在悄悄變規則!你該做好哪3件事?

本文授權轉載自《AI改變了你的客戶:大家買東西不再搜google而是問AI時,行銷該怎麼做?》, 馬克・薛佛著作,真文化出版

關鍵字: #品牌行銷 #AI
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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