從生成不實信息、引發(fā)品牌信任危機，到內(nèi)容同質(zhì)化、擾亂SEO秩序，再到智能出價的黑盒化、低質(zhì)內(nèi)容的流量劫持，以及知識產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)隱私的法律風(fēng)險，AI營銷的副作用正在被嚴(yán)重低估。本文將深入剖析AI營銷背后的局限性與風(fēng)險，探討如何在擁抱技術(shù)的同時，避免陷入新的困境，為營銷行業(yè)的健康發(fā)展提供思考與警示。

最近谷歌AI的臉可丟大了。

在全美盛事“超級碗”期間，谷歌本想通過50個州的50個小微企業(yè)案例，來展示GeminiAI如何幫助商家經(jīng)營增長，以贏得更多潛在客戶對AI營銷的興趣和嘗試。卻未曾想到，其中一個奶酪商家用AI生成的產(chǎn)品描述“Gouda占據(jù)了全球50-60%的奶酪消費”（for 50 to 60 percent of the world’s consumption）引發(fā)大面積質(zhì)疑。眼尖的奶酪愛好者指出這一數(shù)據(jù)明顯與事實不符。

廣告主們由此擔(dān)憂，用AI來做營銷恐怕并沒有想象中那樣高效省力。

截取自視頻廣告

而這只是AI營銷容易被大眾看到的問題。在水面之下，AI營銷的陰暗面正在放大——同質(zhì)化AIGC內(nèi)容的泛濫；無效內(nèi)容擾亂SEO秩序，反而拉垮搜索營銷；甚至還有越來越多的AI生成內(nèi)容的“洗稿”資訊，它們不光污染著互聯(lián)網(wǎng)的信息可信度，竟然還接入了聯(lián)盟獲得大量廣告投放。

顯然，AI營銷的副作用被嚴(yán)重低估了。一位美國羅德島大學(xué)的市場營銷學(xué)教授表示，在過去10年里發(fā)表在15家高級營銷期刊上的290篇文章中，只有33篇提到了人工智能營銷的潛在“陰暗面”。

從ChatGPT到DeepSeek，AI一路高歌猛進。據(jù)東信營銷招股書，AI營銷行業(yè)市場規(guī)模從2020年的209億元增至2024年的530億元，復(fù)合年增長率為26.2%?；蛟S現(xiàn)在也是一個時間契機，在AI營銷全面鋪開之前“防患于未然”，聊聊AI營銷的“陰暗面”。

生成與事實/價值觀不符的噪音物料，反噬品牌好感度

上述谷歌的例子提醒了我們AI內(nèi)容準(zhǔn)確性的問題。雖然AIGC大大降低了物料制作的成本，但對AIGC內(nèi)容的人工審核與溯源仍然不可松懈。畢竟一旦出現(xiàn)錯誤內(nèi)容或者是與用戶價值觀不符的“翻車事件”，品牌好不容易積累起來的信譽與好感度就會毀于一旦。

去年，可口可樂發(fā)布的首支全 AI 生成圣誕廣告《假日魔法來了》就在社交媒體被罵慘了，用戶銳評該視頻“缺乏生命力”、“缺失靈魂”、“毫無實質(zhì)創(chuàng)意可言”、“令人毛骨悚然，宛如恐怖電影場景”。
另一個慘痛的例子是2016年，微軟的聊天機器人Tay在Twitter（X）上線。但幾小時內(nèi)，Tay發(fā)起了各種種族歧視、性別歧視的言論，隨即慘遭下線。試想在營銷場景中，品牌主本意是接入AI，節(jié)省客服成本并帶來更好的交互體驗，結(jié)果AI一通亂講，得罪客戶，反而帶來巨大損失。這背后其實是目前AI營銷的可控度還沒有達(dá)到讓人完全放心的情況。

同質(zhì)化AI內(nèi)容消磨品牌獨特性

即便是正確的內(nèi)容，AIGC目前也不應(yīng)該是營銷內(nèi)容的中心位。

“隨著營銷人員越來越依賴人工智能來生成內(nèi)容，同質(zhì)化開始出現(xiàn)。這與品牌的目標(biāo)完全相反，品牌需要的是差異化和真實性。”3X Marketing創(chuàng)始人Jen Iliff說。
市場營銷靠的是創(chuàng)意、革新和原創(chuàng)性。過于依賴生成式AI會有失去這些元素的風(fēng)險，并可能導(dǎo)致內(nèi)容千篇一律。想象一下，如果每個廣告活動都依賴于相同的流程，每個信息都源于類似的話術(shù)，還有長相精致的品牌數(shù)字人讓消費者“傻傻分不清楚”，你的品牌獨特性就會消失。

當(dāng)管理層對于公司在AI內(nèi)容上的成績沾沾自喜時，他們還很容易就要求一線的銷售人員將這些噪音物料“群發(fā)”，過度打擾用戶，反噬品牌好感度。

金典、花西子、方太、美即面膜的數(shù)字人

你記住了誰？

無效內(nèi)容擾亂SEO秩序，導(dǎo)致搜索引擎降權(quán)

當(dāng)然，AI內(nèi)容如果做得不好，不光直接得罪用戶，還會間接得罪“平臺”從而損害品牌利益。

比如一些AI生成的營銷物料缺乏信息價值，內(nèi)容也不符合平臺用戶的搜索意圖，那么用戶點擊進入后，就會迅速離開頁面，導(dǎo)致極高的跳出率，影響SEO的表現(xiàn)。還有一些品牌，在做AI內(nèi)容時，為了提升SEO排名而過度堆砌關(guān)鍵詞（黑帽SEO），或者大量發(fā)布同質(zhì)化內(nèi)容，從而引起搜索引擎的判罰。
簡言之，低質(zhì)量、重復(fù)或拼湊的 AI 營銷內(nèi)容可能被平臺視為垃圾內(nèi)容，反而導(dǎo)致排名下降。

智能出價黑盒化，廣告主難以洞悉邏輯

除了在水面上用戶們能肉眼可見的創(chuàng)意內(nèi)容，AI其實在廣告營銷行業(yè)更大的影響力是在投放環(huán)節(jié)——自動化廣告投放。

我們看到各個大平臺和服務(wù)商，都已“智能化”，比如受眾定向時，支持自動匹配目標(biāo)人群，精準(zhǔn)預(yù)估用戶興趣，并按需縮放人群規(guī)模；在出價時實現(xiàn)自助化投放，以及出價策略的調(diào)整。像巨量引擎就曾推出自動化廣告投放產(chǎn)品UBMax。在2023年，阿里媽媽還提出了AIGB（AI Generated Bidding），把自動出價問題建模為生成式序列決策問題。而近期的妖股Applovin就是在通過AI驅(qū)動的預(yù)測建模，幫助廣告商更加高效地投放廣告。

這帶來的好處不言而喻，投手們甚至無需創(chuàng)建廣告計劃、無需全天盯盤，讓系統(tǒng)去自動跑量和優(yōu)化就好了，每天只要去看系統(tǒng)跑量結(jié)果就可以了。

不過對于廣告主來說，一個很大的痛點在于他們可能很難理解AI出價的邏輯，數(shù)據(jù)在平臺內(nèi)黑盒化，透明度降低，如果無法完全理解AI的決策邏輯，那么廣告主在投放效果下降時，就難以及時調(diào)整策略。而如果放手給AI來調(diào)整，也可能會出現(xiàn)誤判數(shù)據(jù)，繼續(xù)對無關(guān)用戶高出價，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率低，浪費預(yù)算的情況。

AI低質(zhì)內(nèi)容悄悄“偷流量”“養(yǎng)小號”“吃預(yù)算”

偏個題先——在互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)，“羊毛出在狗身上豬來買單”早已是常見的商業(yè)模式——你以n元的成本生產(chǎn)內(nèi)容吸引流量或者直接吸引流量，而這些流量（用戶的點擊）以m元的價格賣給廣告主，只要m大于n，你就是有利可圖的。之前的趣頭條利用金幣激勵的方式吸引流量再廣告變現(xiàn)就是這套邏輯。

而現(xiàn)在AI可以說直接把n打到了地板。根據(jù)IT技術(shù)博主阮一峰的計算，使用某國產(chǎn)AI模型生成一篇文章僅需0.00138元，而單次瀏覽的廣告收入約為0.00145元。另據(jù)“硅星人”的報道，一家發(fā)布“某市突發(fā)爆炸”虛假新聞的賬號機構(gòu)，最高峰一天能生成4000至7000篇假新聞，每天收入在1萬元以上，而公司實際控制人王某某經(jīng)營著5家這樣的機構(gòu)，運營賬號達(dá)842個。

一些黑灰產(chǎn)團伙正在利用AIGC大模型批量生成同質(zhì)化素材。小紅書在過去三個月內(nèi)，共計處置了超過320萬的黑灰產(chǎn)賬號，明確點出AIGC大模型養(yǎng)號亂象。而今日頭條《2024年度治理報告》顯示，平臺全年累計攔截低質(zhì)AI內(nèi)容超93萬條，處罰同質(zhì)化發(fā)文超781萬篇。

以上是流量主的視角，而我們拉回來到掏錢的廣告主視角，沒錯，大家辛辛苦苦從牙縫里摳出來的預(yù)算，或許就這樣接入到了低質(zhì)AI內(nèi)容上。

引發(fā)知識產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)隱私等方面的法律糾紛

當(dāng)然，在營銷中使用AIGC的最大風(fēng)險是不明確的知識產(chǎn)權(quán)和版權(quán)情況。

「深響」曾深度對話相關(guān)方面律師，已有判例不能直接套用到所有的情況上——著作權(quán)歸屬的判決依據(jù)是在整個AI生成內(nèi)容的過程中，人類智力和獨創(chuàng)性體現(xiàn)的占比多少，使用者訓(xùn)練地越精準(zhǔn)，可選擇性越多，最終取得生成內(nèi)容著作權(quán)的可能性越大。
因此，品牌應(yīng)該（至少在目前）使用生成式人工智能進行研究、靈感或微調(diào)，但不要盲目地直接使用人工智能生成的文本、圖像或音頻內(nèi)容。

與此同時，目前已有金融機構(gòu)在使用AI技術(shù)進行營銷時，可能超出客戶授權(quán)范圍使用客戶數(shù)據(jù)，或未經(jīng)客戶同意將數(shù)據(jù)共享給第三方，從而引發(fā)法律問題。

對組織的挑戰(zhàn)：AI犯錯如何問責(zé)？

以上均是業(yè)務(wù)層面的探討，但我們不能忽視的是AI深入滲透到營銷工作中之后，給廣告主組織管理上的挑戰(zhàn)。大家或許正在或?qū)⒁媾R以下困惑：

• 消費者的數(shù)據(jù)在手，是否有必要自建大模型？如果購買現(xiàn)成的大模型服務(wù)，“AI資產(chǎn)”如何沉淀？
• 如何建立合理的人機協(xié)作工作流程？哪些業(yè)務(wù)可以放手給AI，是否配備人工“監(jiān)工”？如何給AI及其協(xié)作者設(shè)置績效考核目標(biāo)？AI犯錯如何問責(zé)？
• 有了AI幫手之后，“乙方”還有存在的價值嗎？如果有，是什么？
• AI驅(qū)動的營銷需要跨部門的緊密合作，例如數(shù)據(jù)團隊、技術(shù)團隊與營銷團隊之間的協(xié)作。然而，部門壁壘和溝通不暢可能阻礙AI技術(shù)的有效應(yīng)用，品牌是否有決心“刷新組織”，打破既得利益，讓組織適配于AI協(xié)同工作的模式？
• 如何確保團隊在“AI問題”上同頻思考，減少矛盾、彌合爭議？
• ……

聊到這里，其實并不是要給AI營銷潑冷水，事實上，AI早已滲透到營銷業(yè)的方方面面。我們期待AI在未來能為創(chuàng)意工作帶來更多的點睛時刻，期待它把優(yōu)化師從繁瑣的基建中解放出來，也期待它能為品牌真正提效提質(zhì)，省力省錢。

只是在美好到來之前，保持「謹(jǐn)慎」也同樣重要。