UM观点｜是时候拒绝模式化了
在这篇发表于WARC 的文章中，UM 优盟全球首席策略官 Dan Chapman探讨了在缺乏人类影响、干预和创造力的情况下利用人工智能的弊端，这种弊端将导致品牌陷入千篇一律、平淡无奇的局面，他呼吁品牌和营销人员在利用人工智能的同时，应当充分运用人类的深度洞察和智慧，为品牌创造更多有意义且真正有效的广告。
业界开始对AI技术趋之若鹜——这有充分的理由。宣扬自身拥有人工智能能力的公司往往在股市上的表现更好，让投资者对未来的投资前景更有信心，并被认为更具“创新性”。当下普遍认为，人工智能驱动的自动化将提高效率。这是事实，品牌可以寄希望于此。但如果这其中没有人类的深度洞察，可能会以牺牲营销效果为代价。
如果缺乏人类的影响、干预和创造力，人工智能的规范性机制和当前行业普遍存在的非黑即白的决策思维，例如“品效之争”，将对我们的行业构成根本的威胁，届时将充斥着千篇一律、平淡无奇的品牌。
品牌至上
事实是一段时间以来，广告界一直在过度简化品牌的存在方式，却没有意识到我们正在拒绝差异，选择平庸。这种令人担忧的趋势忽视了品牌存在的根本目的，即创造“差异”；在现有或潜在客户心中将某个产品或品类区别开来。
“品牌是消费者心中的星座，”全球著名的创意专家Jonah Sachs认为，“它不仅仅是一个标识，更是指导消费者做出选择的意义图谱。”
进一步考虑Sachs对恒星的类比，想象一下：让天文学家在幻灯片上将银河系简化为三个点是否合理？这种过度简化会影响银河系的深刻复杂性。同样，将品牌简化为简单的术语会破坏其丰富、独特的本质。
向中庸靠拢
我们花了很多时间测试各种人工智能平台，我们在这个领域的研究表明，有些平台似乎使用了“遗传算法”。这些算法通过支持成功的策略并消除失败的策略来产生“突变”，这与达尔文的进化原理如出一辙。尽管这种方法效率高，但它只有在被视为整体生态系统的一部分，且必须考虑品牌所独有的当下和未来的营销及业务目标时才真正有效。品牌的成功最终取决于它与世界的有效互动程度，以及它如何基于其行动与成功（和失败）的表现进行演变。这包括竞争格局、经济状况、文化趋势和其他影响消费者互动和品牌发展的外部因素（通常很复杂）。
由技术驱动的人类智慧使我们能够认识到品牌存在的复杂性以及品牌与世界的互动方式，这对于品牌有效利用人工智能、避免千篇一律的优化至关重要。这一结合意味着我们没有理由回避复杂性。我们绝对不应该接受“简化”的要求，这是我们的行业过去犯过的错误（现在依然如此）。
我们不应该简化自身的专业技能，它贬低了广告技能的价值。强大的品牌——如苹果、芭比和奇巧——他们与世界互动的方式上是复杂的，同时他们和消费者有着深厚而细腻的联系。比起简化，我们应该利用人工智能来帮助我们更全面地理解这些复杂性——利用触手可及的算力来构建数据，找出异常点，然后通过人类的智慧以更高的精准度进行解读。这将最终使我们能够创造出更有意义和更有效的广告。
忘记营销漏斗理论
在从数字时代向智能时代的转变中，广告界亟待转型，此时的人工智能既是主角，又是对手。明智的第一步是抛弃过时、过于简单的营销模式和理论，从抛弃营销漏斗理论开始。营销漏斗理论形成于 1898 年，是那个更简单的时代的产物，126 年后的今天，我们必须转向另一种模式，这个模式的关键是我们要了解营销漏斗在一套更复杂的体系中的位置，从而理解品牌复杂而美丽的本质。
如果你看到一个基本的“认知”、“考虑”和“购买”营销漏斗，问问自己：这种理论真的对我的品牌有效吗？这个漏斗是否适合具有强大算力和智能的营销方案及平台？
无论是人类智慧还是人工智能，高度智能的本质是发现和理解细微差异、微妙变化和不同之处。因此，在这个智能时代，如果你不知道是什么让你的品牌与众不同——差异化是什么——那么你的营销将是无效的。为什么？因为当你对没有差异化的策略、规划和战术应用人工智能时（此时品牌默认为“一流”和“最佳实践”），人工智能不会从品牌的角度学习，而是从类别和平台的角度学习。
人工智能很难“忘记”或“逆转”其学习成果。这是一个难题，因为如果你今天无法找到品牌的差异点，那明天你的品牌就会受损。要正确地“使用人工智能”，其关键在于，除了最具创意的策略师、杰出的数据科学家和人工智能工程师，还必须采用端到端的营销理论，同时，切勿采用过于基础的营销策略及看似深奥的营销行为，这是一种值得警惕的行业趋势陷阱。
跳出非黑即白的思维
我们对客户的建议是，在任何算法决定保留什么和淘汰什么之前，品牌必须首先了解最好和最差的结果是什么。除此之外，还必须对其他可能产生的各种结果有全面清晰的认知。因而基于假定“好”或“坏”的二元（非黑即白）决策将不再存在。
将品牌多元模式下相互独立和相互依存的变量考虑其中，这些变量以独特的方式结合在一起，影响并推动独特的结果，这将产生“好的学习成果”，并提升未来的营销效能。这种方法是适合这个时代的模式，因为它可以映射到大型语言模型中去。为什么这一模式在今天会如此重要？因为在这个时代，当下的积极成果会对品牌的未来产生一系列影响。
有一句名言，据说是爱因斯坦说的，他说人类最伟大的发明是“复合年增长率”（CAGR）。我认为，今天我们可以很轻松地说，它现在是“复合年学习率”（CALR）。CAGR需要有战略和战术性投资预测才能成功。我们需要对品牌的CALR采取同样的方法。品牌必须理解什么是真正的失败、可以从中学到的经验是什么，并且如何将其应用于整个品牌的学习计划中，这一计划将系统化的多变量实验放在核心位置。
拒绝模式化
人工智能显著算力的主要优势是强化人类的智慧。它可以帮助我们更好地理解和驾驭美丽而繁杂的人类世界的复杂性和微妙之处。由于生成式人工智能的机制是收敛到平均值，根据标准化规范和输出来运行，因此人在广告策略和策划中所发挥的作用从未如此重要。我们应该拒绝“标准化规范”，不要默许过度简化，因为这会扼杀品牌的独特性，导致品牌平淡无奇。
我们日常工作的重点应该是揭示品牌独特而又复杂的本质，以及它们如何与人建立联系。我们新的呼吁是“反对模式化！”。在人工智能的规范化机制即将发展成为主导力量之时，我们必须抵制过度简化和忽略品牌细微差别的倾向。是时候彰显差异化、微妙性、多元化以及那些使品牌与众不同的个性化特征了。因为品牌的一切，就是差异！
文章来源：WARC
作者: Dan Chapman
UM优盟全球首席策略官
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