局限性和副作用：AI营销有哪些？「黑暗面」？

03-05 10:28

最近谷歌AI的脸可以丢大。

GeminiAI希望通过50个州的50个小微企业案例，展示GeminiAI如何帮助企业增长，从而赢得更多潜在用户对AI营销的兴趣和尝试。但是没有想到，其中一位奶酪商家用AI来描述“Gouda占全球奶酪消费的50-60%”（for 50 to 60 percent of the world’s consumption）引起大规模质疑。眼尖的奶酪爱好者指出，这一数据显然与事实不符。

由此，广告商担心，使用AI进行营销恐怕并没有想象中那么高效省力。

从广告短片中截取

这只是人工智能营销容易被大家看到的问题。在水面下，人工智能营销的黑暗面正在放大——同质化人工智能内容的泛滥；无效内容扰乱了SEO秩序，反而拉垮了搜索营销；而且有越来越多的人工智能生成内容的“洗稿”信息，不仅污染了互联网的信息可信度，还访问了联盟，获得了大量的广告营销。

显然，严重低估了AI营销的副作用。美国罗德岛大学的一位营销教授说，在过去10年发表在15本高级营销期刊上的290篇文章中，只有33篇文章提到了人工智能营销的潜在“黑暗面”。

AI一路大踏步前进，从ChatGPT到DeepSeek。根据东信营销招股书，AI营销行业的市场规模从2020年的209亿元增长到2024年的530亿元，复合年增长率为26.2%。或许现在也是一个时间机会，在AI营销全面启动之前，“防患于未然”，谈谈AI营销的“黑暗面”。

01 产生与事实/价值观不符的噪声材料，反噬品牌好感度

以上谷歌的例子提醒了我们AI内容的准确性。虽然AIGC大大降低了材料生产成本，但人工审查和追溯AIGC内容仍然不容忽视。毕竟一旦出现与用户价值观不符的错误内容或“翻车事件”，品牌最终积累的信誉和好感就会被破坏。

去年，可口可乐首次发布。 AI 生成圣诞广告《假日魔法来了》在社交媒体上被骂惨了，顾客锐评视频“缺乏生命力”、“灵魂缺失”、“没有本质的创造力”、"令人毛骨悚然，犹如恐怖电影场景"。

另外一个痛苦的例子是2016年，Tay在TwitterTay的微软聊天机器人（X）上线。但是几个小时之内，Tay发起了各种种族歧视、性别歧视等言论，随后惨遭下线。想象一下，在营销场景中，品牌所有者的初衷是访问AI，节省客户服务成本，带来更好的互动体验。结果，AI胡说八道，得罪了客户，却造成了巨大的损失。事实上，其背后是目前AI营销的可控性还没有达到完全放心的状态。

02 AI内容同质化消磨品牌特有性

即使内容正确，AIGC目前也不应是营销内容的核心位置。

他说：“由于销售人员越来越依赖人工智能来生成内容，同质化开始出现。与品牌的目标完全相反，品牌需要差异化和真实性。”3X Jeng创始人Marketing Iliff说。

市场营销依赖于创造力、创新和原创性。过度依赖生成AI会导致失去这些元素的风险，可能导致内容千篇一律。想象一下，如果每一个广告活动都依赖于同一个过程，每一条信息都来源于类似的演讲技巧，还有一个看起来精致的品牌数字人，让客户“分不清”，你的品牌独特性就会消失。

当管理层对公司在AI内容上的成绩沾沾自喜时，他们很容易需要一线销售人员“群发”这些噪音材料，过多地打扰客户，攻击品牌好感度。

你还记得谁吗？金典、花西子、方太、美即面膜的数字人

03 SEO秩序被无效内容扰乱，导致搜索引擎降权

当然，如果AI内容做得不好，不仅会直接得罪客户，还会间接得罪“平台”，从而损害品牌利益。

例如AI产生的一些营销材料缺乏信息价值，内容也不符合平台用户的搜索意图，那么用户点击进入后，就会迅速离开页面，造成极高的跳跃率，影响SEO的表现。还有一些品牌，在做AI内容的时候，为提高SEO排名而过度积累关键字(黑帽子SEO)，或者大量发布同质化内容，从而导致搜索引擎的处罚。

简而言之，低质量、重复或拼接 AI 在平台上，营销内容可能被视为垃圾内容，反而导致排名下降。

04 智能化出价黑盒化，广告主难以洞察逻辑

AI实际上在广告推广行业更具影响力的是在投放阶段——自动化广告营销，除了用户在水面上可以肉眼看到的创意内容。

我们可以看到，每个大平台和服务提供商都是“智能化”的。比如受众定位时，支持自动匹配目标群体，准确估算用户兴趣，根据需要缩小群体规模；竞价时实现自助投放和竞价策略调整。就像巨型发动机一样，自动广告营销产品UBMax已经推出。阿里的母亲也在2023年提出了AIGB（AI Generated Bidding），将自动出价问题建模为生成序列决策问题。而且最近的妖股Applovin就是通过AI驱动的预测建模，帮助广告主更有效地投放广告。

这带来的好处是显而易见的。投资者甚至不需要制定广告计划，也不需要整天盯着市场，这样系统就可以自动进行量化和优化，每天只需要看系统量化的结果。

但对于广告主来说，一个很大的痛点是他们可能无法理解AI竞价的想法。数据在平台上被黑盒化，透明度降低。如果他们不能完全理解AI的决策逻辑，广告主很难在投放效果下降时及时调整策略。如果放手调整AI，可能会出现错误的判断数据，导致转化率低、预算浪费的情况。

05 低质量的AI内容悄悄“偷流量”“养新号”“吃预算”

首先——在网络广告行业，“羊毛出在狗身上，猪来买单”早已是一种常见的商业模式——你以n块的成本获取流量或直接获取流量，而这些流量(用户点击)以m元的价格卖给广告主，只要m大于n，你就会盈利。这个逻辑就是过去有趣的头条利用金币激励获取流量，然后实现广告。

而且现在AI可以说直接把n打到了地板上。据IT技术博主阮一峰计算，用一个国产AI模型生成一篇文章只需要0.00138元，而一次浏览的广告收入大约是0.00145元。另据“硅星人”报道，一家发布“某地突然爆炸”虚假新闻的账户机构，最高峰期每天可生成4000至7000条虚假新闻，日收入超过1万元，而公司实际控制人王某某经营5家这样的机构，经营842个账户。

一些黑灰制造团伙正在使用AIGC模型批量生成同质化材料。在过去的三个月里，小红书一共处理了320多万个黑灰制造账户，并明确指出了AIGC模型编号的混乱局面。今日头条《2024年度治理报告》显示，该平台一年累计阻止超过93万个低质量AI内容，并对781万份同质化文件进行处罚。

以上是流量拥有者的角度，我们把它拉回到付费的广告主角度。是的，每个人辛辛苦苦从牙齿里挖出来的预算，可能就是这样接入低质量的AI内容的。