ChatGPT不斷進化的情況下，人工智慧的應用與影響也持續升溫，其中，在數位廣告領域也因此迎來新的挑戰與突破，對於品牌主來說，是否懂得善用人工智慧技術，已經成為數位廣告投資報酬率的關鍵要素。
主計處公布3月消費者物價指數（CPI）年增率為2.35%，且連續20個月衝破2%的通膨警戒線，經營電商最在意的廣告成本也不斷上漲，過去「只要將商品放在Facebook上打廣告」就能成功轉換的時代已經過去了，然而，好消息是AI協助人類工作將成行銷廣告界的主流，善用AI能有效降低廣告與人力成本，有機會達到更高的廣告投資報酬率（ROAS）。
因應廣告成本越來越高的狀況，adGeek提供品牌主3個善用AI的應對策略：
1. 廣告需有足夠的機器學習時間
以Facebook廣告為例，AI扮演的機器學習角色，能夠讓廣告隨著顯示的次數增加而最佳化，根據Meta官方的《系統學習階段指南》，投遞系統經過機器學習後能夠更精準，掌握最恰當的廣告顯示時機與最適合的版位，所以在這段時間中，廣告成效較不穩定，CPA通常較高。
那麼Meta廣告系統需要機器學習多久呢？一般而言，廣告組合會在7天期間收到約50個最佳化事件，之後廣告成效會漸趨穩定。
因此，行銷人員建立Facebook廣告之後，應避免頻繁編輯廣告設定，包括預算、出價金額、出價策略等，至少等7天後再進行調整，留給廣告系統足夠的機器學習最佳化時間，否則在廣告的「投遞」欄位就會顯示「學習效果有限」，反而花費不必要的行銷預算。
2. AI自動幫你優化廣告
善用AI許多白手起家的「小老闆」常是身兼多職，參與產品研發、業務推廣、進貨管理，甚至還要身兼廣告文案與行銷，許多小老闆們卡在下廣告的環節，因為經驗和時間不足，即便花許多時間監控廣告與調整，還是感到分身乏術。
市面上有許多能夠串接多個媒體渠道的AI廣告投放工具，能夠24小時監控、優化廣告有效節省至少50%人力，適合步調快速的零售電商市場，比人工優化更快、更準確。例如，adGeek的AI廣告投手支援Meta與Google，並運用獨家AI智慧操盤演算法，即時調整廣告出價，讓廣告成本低於目標40%至60％，還能夠協助品牌找到人腦意想不到的受眾興趣標籤。
3. D2C建立自己的數據庫
在社群、Google等大媒體平台投遞廣告，品牌想要更進一步精準行銷，建立自己的數據庫是能讓廣告更加精準。資料管理平台（Data Management Platform, DMP）能夠收集使用者造訪官網或在媒體廣告平台上的匿名資料，透過DMP能夠了解使用者的瀏覽行為、興趣輪廓、購買行為，還可加入AI演算「投其所好」投遞廣告。
例如，adGeek與知名保健品牌麗彤生醫合作AI智能受眾包（AI Segment），透過品牌DMP建立會員分群，針對客單價、回購頻率、只有優惠才消費、加入購物車但未結帳等參數打包白金受眾，對不同會員客製化廣告素材，如喜歡趁優惠撿便宜的會員搭配促銷款素材。在導入AI智能受眾包後，全站ROAS成長33%。
用AI做行銷已經是現在進行式，除了節省5成以上的人力成本，還能24小時優化。長期來看，建立品牌自家第一方數據已是全解方（total solution），因為唯有D2C（Direct to Consumers）直面消費者，才能真正知道市場全貌，不再盲猜消費者，守住每一分行銷預算。
（專欄觀點不代表本社立場）
