更多人工智能生成的内容并没有让活动变得更好，因为模型的简短内容很弱，而不是模型本身。在与 TikTok 和 LIONS Advisory 进行的 WARC 研究中，88% 的 400 营销人员表示，自从采用人工智能以来，他们的创意显着增加，但只有 45% 的质量有所提高，三分之二的人仍然主要通过人口统计数据来介绍人工智能。通过行为信号和真实的观众紧张程度来确定观众简介，并且输出质量有依据。
核心要点
- 在 WARC 对 400 营销人员的调查中，88% 的人利用人工智能创造了更多创意，但只有 45% 的人报告了质量的任何真正改进。
- 三分之二的人仍然主要关注人口统计数据，尽管近十分之六的人表示人口统计细分不再反映受众的行为方式；只有 17% 始终简短地介绍行为信号、社区背景或受众紧张情绪。
- 过去用来捕捉薄弱内裤的人类修复层已经消失，人工智能模型可以像完善强大的概念一样轻松地完善一个糟糕的概念。
- 在东南亚，一个团队可能覆盖六到十一个市场，人口统计简报消除了整个工作中的当地细微差别。
- 推进的团队将简报本身视为产品，并在资产交付之前进行判断。
瓶颈是AI还是简报？
东南亚各地的营销团队正在创造比以往更多的创意资产。十分之九的人表示，生成式人工智能使他们的产出成倍增加。然而，只有不到一半的人相信大量的内容实际上表现得更好。管道中间的某些东西正在悄然破裂，但它不是模型。
WARC 与 TikTok 和 LIONS Advisory 共同开展的新研究以及 由 PPC Land 报道的研究对 400 营销人员进行了调查，并发现了一个惊人的模式。虽然 88% 的受访者表示，自从采用人工智能工具以来，他们的创造力显着提高，但只有 45% 的人表示质量有了真正的提高。产量攀升。结果持平。问题出在大多数团队从未想到的地方：观众简介。
为什么营销人员继续使用他们明知已经过时的数据？
WARC 研究中最能说明问题的细节并不是产出缺口本身。这是营销人员对自己的投入所承认的。三分之二的人表示，他们仍然主要使用年龄、收入或位置等人口数据来介绍生成式人工智能模型。与此同时，近十分之六的营销人员表示，人口统计细分不再反映受众的实际行为。
换句话说，团队故意向人工智能系统提供他们已经确定为损坏的输入。只有 17% 表示他们始终会提供更有意义的内容，例如行为信号、社区背景或真正的观众紧张情绪。 WARC 称这是情报差距而不是技术差距，这个框架值得经常重复，因为它将整个对话从工具转移回战略。
人类质量检查发生了什么？
几十年来，创意简报从未被视为完成的文件。它的作用更像是谈话的开场白。策略师会质疑这个细分市场。创意总监会询问客户在做出决定时的实际感受。艺术总监会完全放弃最初的几个概念。当一项活动到达客户手中时，一份薄弱或懒惰的简报通常会被那些负责在上线前发现弱点的人修改好几次。
这个过程故意缓慢，而缓慢是有目的的。它的成本也很高，这使得它成为当生产时间从几周缩短到几天时最先遭受损失的公司之一。随着人类修复层的消失，内裤不再经过一系列持怀疑态度的专业人士，而是开始直接流入生成模型。
这种转变非常重要，因为人工智能模型没有本能去质疑弱输入。它会像四十个强大的概念一样容易地产生四十个糟糕的、自信的变体。过去，一个薄弱的简报会导致明显薄弱的创意，人们会在发布之前发现这一点。现在，它会产生精美的、具有专业外观的内容，这些内容未经修改就可以通过，仅仅是因为它在表面上看起来可以接受。
为什么团队总是默认人口目标定位？
如果营销人员已经知道人口统计简报表现不佳，为什么它仍然是默认选择？诚实的答案不是信念。这是惯性。
年龄段、收入范围和广泛的位置数据已经存在于规划平台、媒体计划和活动命名结构中。重用它们不需要额外的研究，不需要新的工具，也不需要与客户或同事进行不舒服的对话。行为和基于社区的洞察力需要这三者。在紧迫的期限下，阻力最小的路径几乎总是获胜，而这条路径就是人口统计速记。
GWI 最近也提出了类似的观点，指出年龄范围定位是营销中最懒惰的细分方法之一，因为一代人之间的差异往往大于代际之间的差异。这是一种公平的批评，而且很少有人大声说出来。浏览一周的营销技术评论，就会发现明显的分歧。受众研究公司往往只停留在统计数据上。工作流程和社交聆听平台往往从发布按钮开始。很少有玩家能够解决中间的问题，而这正是智力差距所在。
为什么东南亚营销团队首先有这种感觉？
区域压缩使得这个问题在东南亚尤其严重。位于新加坡的团队可能负责 6 到 11 个不同的市场，使用多种语言，其预算几乎无法跨越西欧的两个市场。在那种环境下，本地的细微差别并不是一个好的奖励。这就是整个工作，而且恰好是人口简报所抹掉的内容。
为生成模型提供一个围绕 25 岁至 34 岁中等收入城市女性的简报，它将生成技术上可以在雅加达、马尼拉或吉隆坡运行的内容，但在其中没有一个能够完全连接。结果将被视为语法正确、符合品牌并且完全容易被遗忘。按每周的发布计划在 11 个市场重复这种模式，其结果是一个极其高效的系统，用于生成一周后没人记得的内容。
将简报视为产品意味着什么？
目前领先的营销团队进行了一项深思熟虑的结构性变革。他们现在将简报本身视为实际产品，而不是成品甲板，也不是最终资产。谁控制了早期输入的质量，谁就有效地控制了下游所有内容的质量。
这种转变已经从生产管道两端的工具的演变中体现出来。在前端，较新的平台正在将实时类别和行为数据转化为有证据支持的观众紧张情绪，确保简报包含真正观察到的内容，而不是简单假设的内容。在后端，一种新的以执行为中心的业务类别也正在出现。 Touchigh 就是一个例子，该公司通过将人工智能搜索可视性工具与母语英语社交内容相结合，帮助中国跨境卖家接触美国买家，然后在发布之前对内容的预测表现进行评分，而不是事后才报告结果。
这个细节比它来自的特定行业更重要。一家专注于执行的小型公司，为价格敏感的客户提供服务，独立地得出了与大型研究公司相同的结论。关键的判断需要在资产交付之前发生，或者实际上，它根本不会发生。
速度和质量能否共存？
目前的数字确实令人鼓舞。在人工智能采用热潮中失去的修复层营销团队可以以足够经济的价格重建，以在最紧迫的期限内生存。当代理机构 SAMY 为英国酒店客户与规模相当大的竞争对手进行竞争时，曾经需要花费数周时间的品类规划被压缩为每个简报大约 13 分钟，预测的点击率准确性比传统的人类估计可靠约三倍。 SAMY赢得了保留。
该示例中的真实故事不是速度本身。事实上，以前团队无法持续应用一定水平的判断力，现在他们可以将其应用到他们撰写的每一份简报中，而不仅仅是那些时间表宽裕的简报。只有在有空闲时间时才会做出的判断从一开始就不是一个真正的标准。这是一种奢侈，很少有球队能够负担得起。
每个营销团队应该就其简报提出哪些问题？
WARC 调查结果中隐藏的令人不安的事实是，许多团队已经认识到他们的输入有缺陷，并选择无论如何交付，仅仅是因为本周纠正简报比交付平庸的输出花费更多的时间。
这种计算正在迅速发生变化。随着证据级受众情报在几分钟而不是几周内就可以实现，用过时的人口捷径向生成式人工智能进行简报的理由正在消失，当内容表现不佳时的借口也消失了。
因此，请考虑一下您的团队本季度制作的简报。有多少是真正可以追溯到您观察到的有关受众的真实情况，有多少只是上个季度的模板，上面印有新的日期？
SOMIN 在这个转变中处于什么位置？
这正是 SOMIN 旨在弥合的差距。 SODA 将分散的类别和消费者信号转化为结构化的、有证据支持的情报，而简报实际上可以作为依据，而 SoMonitor 套件涵盖品牌跟踪器、内容库、视角研究和 SoInspire，使这些情报在品牌健康、已发表的创意、受众观点和新兴文化时刻之间保持联系，而不是将其孤立在单独的报告中。与 GWI 等合作伙伴提供的深入受众数据相结合，营销团队得到的内容更接近于动态简报，而不是静态简报，其基础是受众现在的实际行为和感受，而不是几个月前假设的人口统计范围。对于试图在到达模型之前修复情报差距的团队来说，观察到的数据和连接工具的组合正是重建修复层的地方。
FAQ
为什么人工智能没有提高创意质量？
因为大多数球队都给它提供了薄弱的简报。在 WARC 研究中，88% 的营销人员利用人工智能产生了显着更高的创意，但只有 45% 的人看到了更好的质量，三分之二的人仍然主要使用人口统计数据来简要介绍模型。
除了人口统计数据之外，您还应该向生成人工智能介绍什么？
行为信号、社区背景和真正的观众紧张感：对观众的观察而不是假设。 WARC 研究中只有 17% 的营销人员一致以这种方式进行简报。
为什么团队仍然向人工智能提供人口统计数据？
惯性。年龄段、收入范围和位置数据已经存在于规划平台和媒体计划中，因此重复使用它们不需要新的研究、工具或困难的对话，而行为洞察则需要这三者。
AI营销的智力差距有多大？
WARC 对这个问题的称呼是：人工智能可以产生更多的创意，但受众对它的理解并没有提高。这使得它成为一个战略问题而不是技术问题。
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