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社交媒体与权威信号

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社交媒体与权威信号

社交媒体是 AI 发挥作用的最大舞台，品牌信任可能在这里赢得，也可能在这里流失。

在所有营销渠道中，社交媒体为 AI 带来的潜力和风险最大。它全天候运转，比其他渠道节奏更快、声量更大。无论是社交媒体受众还是算法，对新鲜内容的需求都永无止境。借助 AI，品牌可以大规模提供受众想要的个性化内容与沟通。但这里有个问题。

消费者并不信任 AI。

在一项涵盖全球 48,000 名受访者的研究中，66% 的人表示经常因个人、工作或学习需要使用 AI。1 然而，人们对 AI 的信任正在下降。在受访者中，认为 AI 可信的比例从 2022 年的 63% 降至 2024 年的 56%。这为企业高管和营销人员敲响了警钟：AI 的使用越来越普遍，人们对它的信任却在下降。

1 https://kpmg.com/kpmg-us/content/dam/kpmg/pdf/2025/trust-attitudes-artificial-intelligence-executive-summary.pdf

信任是社交媒体的支柱。

没有信任，品牌就无法发挥这一极具影响力的营销渠道的价值。信任能让受众持续参与、分享，推动受众群体增长，并促成转化。信任也能建立可信度和品牌权威性。随着品牌扩大 AI 在社交媒体中的应用，将信任始终置于策略的首位，是创造价值的关键。

在信息洪流中脱颖而出

如果无法触达受众，就很难建立信任。遗憾的是，品牌必须突破社交媒体上急剧增多的 AI 生成内容所造成的信息杂乱。

一项针对全球 1600 多名社交媒体营销人员的调查显示，到 2026 年，企业平均将使用生成式 AI 创作 48% 的社交媒体营销内容，高于 2024 年报告的平均比例 39%。2 当你读到这本书时，社交媒体上可能已经有一半的内容由 AI 生成。事实上，我们预测 AI 内容将继续爆发式增长，因为它太容易批量生成了。这恰恰是品牌如今面临的问题。内容越容易批量生成，消费者就越难看到，因为这类内容已经充斥各处。

2 https://www.capterra.com/resources/generative-ai-for-social-media-content/

如果你希望品牌内容被看见，就不要在未将受众放在首位的情况下，使用生成式 AI 大量生产内容。

产量和速度不应成为社交媒体内容的目标。单靠内容数量无法让品牌获得关注，但质量、相关性和真实性可以。

《2025 年 Sprout Social 指数报告》收集了 4000 多名消费者的回答，他们都在社交媒体上关注了至少五个品牌。报告显示，品牌内容最重要的特质是真实性。3 可以说，这也是品牌所有内容营销中最重要的特质之一，因此我们专门用上一章来讨论它。

3 https://sproutsocial.com/insights/index/success/

在揭示品牌如何在社交媒体上脱颖而出之前，我们想先强调 Sprout Social 报告中的一个关键观点：“消费者在社交媒体上最有可能青睐那些提供优质产品或服务的品牌。”根据我们在 LL Flooring 和其他知名品牌的经验，这一点完全属实。对企业而言，监测外界如何看待其品牌、高管、产品和服务至关重要。

致企业高管：再多正面的品牌内容，也无法完全抵消用户发布的负面内容。

正如你在第 4 章《真实性与权威性》中所了解到的，无论是公司网站上的消费者评价，还是第三方平台上的消费者评价，声誉不佳都是营销和 SEO 的噩梦。我们的团队无法靠内容或优化来掩盖不良经营行为，也无法轻易压下负面新闻，尤其是来自媒体机构等权威来源的报道。用 AI 批量生成更多内容，并不能解决问题。

根据 Sprout Social 的《2025 年社交媒体指数报告》，要在社交媒体上脱颖而出，内容只是其中一环。品牌的产品或服务质量，以及品牌与用户的互动，同样是重要因素。

在社交媒体中使用 AI 存在一个悖论：用得越多，内容的真实性就越弱。与公众的所有互动都代表着你的品牌，因此也都属于“内容”。你对社交媒体关注者的回复、与他们的互动，以及面向他们发布的帖子，也必须真实。如果不从策略层面规划 AI 的使用，发布的内容和社群互动就会失去真实性。下面我们来探讨，哪些环节适合使用 AI，哪些环节应由营销人员负责。

决定哪些交给自动化，哪些保留人情味

正如本书始终强调的，要在受益于 AI 的同时保护品牌，最佳方式是采用 AI 与人协作的模式。这意味着将 AI 融入工作流程，同时保留人工监督。

参考表 5.1 中的矩阵，识别将 AI 融入自然社交媒体运营框架的机会。我们的矩阵分为五个阶段，着重呈现自然媒体与付费媒体之间的共通之处；本章稍后将讨论这些内容。

表 5.1 AI 与人协作的自然社交媒体运营矩阵

阶段

使用 AI

由人负责

1. 策略

分析规律和互动趋势

确定品牌语调、传播信息和长期目标

2. 受众

洞察行为，细分受众

理解语境，确保符合品牌价值观

3. 创意

改编现有素材，生成配文和话题标签

提供传播信息，调整内容以契合品牌语调、拉近与受众的距离

4. 执行

推荐发布时间，安排帖子发布

真诚地与社群互动

5. 成效

洞察互动、公众情绪和社群增长情况

解读洞察，指导内容与社群策略

在自然社交媒体运营中，AI 适合处理数据密集型任务或可规模化开展的任务。它能快速分析趋势、推荐最佳发布安排，并基于已获批准的品牌素材或内容素材生成不同版本。借助 AI 将耗时的任务自动化，社交媒体营销人员就能专注于分析和策略规划。这种工作重心的转变，最终能让自然社交媒体运营取得更好的成效。AI 的支持也让营销人员能够迅速应对社交媒体突发事件，而不中断工作流程。大多数营销团队人员精简，社交媒体团队也不例外。一场社交媒体危机往往会迫使营销人员放下手头的一切去应对，导致原有工作搁置。

AI 能腾出时间，让社交媒体团队从被动应对转向主动营销。

要维护品牌的诚信与一致性、确保法律合规，并根据具体情境作出决策，人工监督必不可少。营销人员必须把握策略方向，并负责那些 AI 目前还无法独立充分理解的创意决策。在社群互动中，如果需要结合语境理解语言，并敏锐地体察情绪，由人来处理也是更好的选择。不过，AI 可以协助处理日常互动。例如，AI 可以回答常见问题，或引导社群用户获取有用的资源，让人员得以专注于需要更深入理解的对话。

随着行业越来越关注生成式 AI，识别哪些内容相关任务仍需人工监督，以维护品牌的诚信与一致性，十分重要。以下是我们推荐的生成式 AI 自然内容质量保证（QA）检查清单，重点针对社交媒体：

生成式 AI 自然内容 QA 检查清单

业务目标

  • □ 与营销活动和优惠保持一致

  • □ 包含明确的目标或行动号召（CTA）

  • □ 包含相关话题标签

  • □ 如有需要，包含跟踪链接

品牌语调

  • □ 遵循品牌指南

  • □ 符合品牌个性

  • □ 将可信度置于自我宣传之上

  • □ 语气和格式与以往帖子保持一致

  • □ 采用适合平台受众的语调（例如 Facebook、LinkedIn）

准确性与相关性

  • □ 仅使用已核实的事实

  • □ 征询相关团队的意见

  • □ 确保视觉素材准确且符合品牌形象

  • □ 结合公司动态和时事，考虑发布时机是否敏感

  • □ 确保内容与受众相关

法律合规

  • □ 审核各项宣称

  • □ 包含必要的免责声明

  • □ 获得第三方素材的使用授权

  • □ 保持不带偏见、尊重他人的语气

  • □ 符合行业法规

  • □ 遵守平台政策

  • □ 由人工审核 AI 输出

我们强烈建议将 QA 检查清单纳入社交媒体和内容工作流程，在发布任何内容之前逐项检查。对于医疗、金融、政府和教育等监管严格的行业，这往往是必需步骤。对任何行业而言，这都是良好实践，有助于在问题发生前发现隐患。

例如，在 LL Flooring，让相关团队（商品管理和安装团队）参与审核，帮助我们避免发布一篇讨论过时潮流的博客文章；另一次，我们也因此避免推广一条社交媒体帖子，其中一位 DIY 网红错误地安装了我们的产品。即使是这样的小错误，也会逐渐削弱品牌权威性。

提示

ChatGPT 不是事实核查工具。新闻工作者和内容营销人员普遍遵循的一项最佳实践是：对于引语、数据和报告，只要可能，就核实原始来源，绝不依赖 AI 工具，因为它可能产生幻觉（错误或捏造的信息）。

你的自然社交媒体运营团队很可能已经在与其他内容团队合作。务必也让付费媒体团队参与，因为协调自然渠道与付费渠道的工作，有助于扩大共同营销活动的影响力，取得更好的成效。

善用用户生成内容

在营销中，看到真实的人分享与品牌有关的真实经历，可能是最能让人感受到真诚的事。用户生成内容（UGC）带来的真实性，是花钱买不到、也难以轻易复制的。这正是品牌渴望的社会认同。无论是 Yelp 上热情洋溢的客户评价，还是 TikTok 上的视频，UGC 都能让客户成为品牌强有力的支持者。

AI 可以帮助你在各个营销渠道中发现并放大正面的用户生成内容（UGC）。通常来说，UGC 是品牌可以利用、却尚未充分挖掘的内容金矿。你可能已经在使用 Medallia 之类的客户反馈工具，或 Bazaarvoice 之类的产品评价工具；这些工具还负责 UGC 内容的策划整理和授权管理。我们在 LL Flooring 工作时，真希望那里的 UGC 管理平台当时已经具备 AI 功能。那样就能省下数周的人工情绪分析和报告整理时间。如果你已经拥有 UGC 平台，不妨了解一下它具备哪些 AI 功能。如果还没有，可以考虑将 UGC 纳入社交媒体策略，充分利用这些宝贵内容。

与网红保持真实

网红可能是品牌最有说服力的销售人员，因为他们广大的社交媒体受众信任他们。网红营销持续增长，也就不足为奇了。

Collabstr 发布的《2025 年网红营销报告》显示，预计这一行业将在 2025 年增长 12%，达到 222 亿美元（美国）。4 品牌在每次网红合作上的平均支出为 202 美元。以下是广告主对网红需求最高的行业细分领域：

4 https://collabstr.com/2025-influencer-marketing-report

  • ◆ 时尚

  • ◆ 美妆

  • ◆ 生活方式

  • ◆ 健康与健身

  • ◆ 食品与饮料

  • ◆ 旅游

  • ◆ 家庭与儿童

  • ◆ 企业家与商业

  • ◆ 音乐与舞蹈

  • ◆ 科技

随着网红营销在各个行业持续发展，AI 也正在重塑社交媒体营销的这一领域。品牌可以利用 AI 在网红发现、受众分析、营销活动自动化和效果衡量方面的优势。你可以了解网红营销平台，进一步掌握它们最新的 AI 功能。下面我们来看看 AI 驱动的网红营销项目背后的一些核心概念，并重点关注生成式 AI（GenAI）内容。

保持透明

本书始终贯穿着透明度这一基本理念。透明度是建立品牌真实性和信任的关键因素，而这两者都有助于提升品牌权威性。当你的内容被视为具有权威性时，就能推动更高的转化率，并改善 SEO 表现。

美国及其他国家的一些法律要求网红披露其与品牌之间的关系，许多平台也要求进行此类披露。然而，随着生成式 AI 越来越普遍地应用于网红营销，品牌必须主动制定计划，明确如何管理网红合作伙伴制作的 AI 生成内容的透明度、披露和受众信任，无论这些内容源自网红还是品牌本身。社交媒体上的反弹可能来得又快又猛烈。与社交媒体团队、合作伙伴团队或代理机构共同制定计划，提前应对潜在问题。

警惕深度伪造

在规划过程中，要考虑会给社交媒体带来问题的 AI 风险，例如深度伪造，即看起来真实的 AI 生成媒体。与其他渠道相比，深度伪造对社交营销的影响更大，因为在社交平台上，深度伪造可能难以被察觉，而且传播迅速。有时，竞争对手或诈骗者会利用深度伪造，冒充与某品牌毫无关联的对象，将该品牌的受众引流到自己的网站。在某些情况下，品牌自身也在尝试使用深度伪造内容。

品牌有意在广告活动中使用深度伪造时，得到的反响褒贬不一。Fast Company 在 2025 年的一篇文章中，讨论了 Avocados From Mexico 为超级碗打造的一场创新深度伪造营销活动。然而，同一篇文章还提到，可口可乐和 Toys “R” Us 等品牌推出的 AI 生成广告活动遭到了消费者反弹。5 两个品牌都因 AI 视觉内容的质量受到批评，同时还面临人们对艺术家和演员失业的担忧，尤其是当前生成式 AI 工具正在从艺术家那里获取作品，在不给予署名或经济补偿的情况下重新利用这些作品。深度伪造的兴起进一步加剧了这些担忧，尤其是在未经本人同意的情况下利用 AI 复制真实人物时。

5 https://www.fastcompany.com/91259818/super-bowl-2025-ad-rob-gronkowski-gronk-ai-generated-deepfake-avocados-from-mexico

在美国，拟议中的《禁止未经授权的伪造法案》（NO FAKES Act）将对未经授权使用个人声音和视觉形象的数字复制品进行监管。6 该法案与 AI 生成内容尤其相关，也只是 AI 引发的众多法律问题之一。第 6 章“偏见、伦理与法律风险”将深入探讨这一极其重要的营销议题；我们建议制定一项 AI 政策，明确公司对合作伙伴或供应商的相关要求，尤其是在品牌呈现和网红合作方面。

6 https://www.congress.gov/bill/118th-congress/senate-bill/4875

获取内容使用权

最后，我们想谈谈内容使用权。尽管许多营销团队都熟悉并习惯于取得使用第三方内容的法律许可，但在网红营销中，这一过程往往更加复杂，因为品牌希望在自己的营销渠道，尤其是社交媒体上使用网红制作的内容。与好莱坞式合同类似，网红内容许可协议通常会明确适用渠道、使用时间和使用条款；这些合同经常成为品牌营销团队和法务团队的痛点。AI 又给网红营销增加了一层复杂性，因为品牌需要确保带有使用限制的网红内容不会被纳入品牌的生成式 AI 工具。此外，品牌还需要确定自身的 AI 政策，并将其传达给第三方；我们将在下一章对此进行更详细的介绍。

给高管的建议：如果你已经在开展网红营销，或计划开展这项业务，那么随着 AI 战略不断演进，务必定期审查许可协议。

社交媒体如何影响 SEO

自然社交媒体不会直接影响自然搜索引擎排名。不过，它仍会持续产生间接影响。以下是社交媒体支持 SEO 的几种主要方式：

  • ◆ 内容可见性

  • ◆ EEAT 验证

  • ◆ 品牌认知度

  • ◆ 声誉

就内容可见性而言，社交媒体有助于受众发现你的内容。引人入胜的内容会被他人分享并添加链接。如今，指向社交媒体平台以及来自社交媒体平台的大多数链接都会标记为 nofollow、UGC 或 sponsored。2007 年，Google 要求网站管理员在链接中添加“nofollow”属性8，以表明这些链接不应被跟踪，因此不应被纳入 PageRank 的计算。许多社交媒体平台也纷纷效仿，默认在其网站发出的链接中使用这些属性。然而，多项研究表明，尽管这些带有特殊属性的链接不会像未标记链接那样传递 PageRank，但 Google 和其他搜索引擎可能会将其视为重要性信号，尤其是在评估品牌的 EEAT 时。

8 https://googleblog.blogspot.com/2007/02/robots-exclusion-protocol.html

品牌还可以利用社交媒体推广网站上相关的页面。例如，一篇社交媒体帖子可以提及品牌网站上的博客文章《年度十大趋势》。社交媒体用户可能会分享这篇品牌文章的链接，不仅会分享到自己的社交渠道，也可能发布在博客或新闻媒体上。这些来自博客和媒体的链接如今可能会作为反向链接，计入品牌网站的 SEO。来自可信网站的反向链接对搜索引擎而言是一种“权威信号”。正如你在第 4 章“真实性与权威性”中所了解的，这是 SEO 的关键因素。

与内容可见性相关的是 EEAT 验证。正如你在第 4 章中所学，EEAT 代表经验、专业性、权威性和信任。它是 Google 评估内容可信度的框架之一。EEAT 不会直接影响搜索排名，但会影响搜索算法判断内容质量的方式。对于以下指标，不要过度关注具体数据，但要知道，Google 可能会将它们视为影响品牌 EEAT 的社交信号：

  • ◆ 经常被分享的品牌内容

  • ◆ 病毒式传播或被广泛引用的品牌内容

  • ◆ 社交媒体评价（正面和负面）

  • ◆ 关于与品牌“真实”互动体验的社会认同（例如客户照片或视频，以及品牌与用户评论的互动）

  • ◆ 带有正面情绪、但未附链接的品牌提及

最后一项值得特别强调，因为它有助于提升品牌认知度，而品牌认知度是 Google 分析信任和权威性的关键组成部分。较高的品牌认知度还有助于你的内容入选 AI 概览。

AI 与 SEO 热潮背后的误区

作为营销人员，我们一直在关注围绕 AI 和 SEO 展开的讨论。行业格局确实在变化，SEO 从业者开展工作的方式也随之改变。然而，流传的信息中也有许多错误甚至荒谬的说法，通常是 SEO 代理机构为了推销最新解决方案而散播的。其中一些误解专门针对社交媒体，但所有这些内容对于理解整体营销格局都很重要。

  • ◆ AI 内容会影响 SEO 排名。

    错误。重要的是内容质量，而不是内容的制作方式。AI 可以协助处理耗时的任务，但在创作内容时应谨慎使用，因为 AI 无法理解品牌语调、竞争环境或法律要求。

  • ◆ AI 消除了对反向链接的需求。

    错误。反向链接对 SEO 仍然重要，也关系到内容能否被纳入大语言模型（LLM）。

  • ◆ AI 社交媒体帖子越多，对 SEO 的影响就越大。

    错误。数量无法替代质量，反而可能稀释内容质量。

  • ◆ AI 社交媒体排程工具可以自动实现 SEO 成功。

    错误。没有任何工具能够自动实现 SEO 成功；SEO 是一个战略过程。

  • ◆ AI 网红内容能够提升 SEO。

    错误。与真人网红一样，AI 网红不会对 SEO 产生特殊影响，除非网红推广最终带来了可信的反向链接或品牌提及。

和所有 SEO 误区一样，关于 AI 的误区有时也会自行扩散。我们在第 3 章“搜索、个性化与 SEO”中讨论过 GEO（生成式引擎优化）的谬误。人们普遍认为，可以优化大语言模型（LLM），或以其他方式控制生成式引擎输出的内容。我们预计，社交媒体和 SEO 领域还会继续出现错误说法，因此建议你始终参考第 1 章和第 3 章中关于 LLM 和生成式引擎运作方式的内容，帮助自己辨别事实与虚构。

随着 AI 持续影响自然社交媒体内容的呈现和评估方式，AI 也正在改变付费社交媒体。

AI 驱动产生共鸣的广告

鉴于预计 AI 将对数字广告效率产生影响，全球社交媒体广告支出预计将在 2025 年达到 2767.2 亿美元，2025—2029 年的年增长率（CAGR）为 10.09%。9 Statista 认为，社交媒体广告行业越来越多地使用高级算法来改善受众定位和用户互动，这是推动该行业发展的关键因素；我们认为，AI 正在大幅增强这些能力。社交广告平台（如 Meta、YouTube、TikTok 和 LinkedIn）以及数字广告网络都有动力提升用户互动和广告效果，这对品牌来说同样是个好消息。

9 https://www.statista.com/outlook/amo/advertising/social-media-advertising/worldwide

例如，欧莱雅正将 AI 置于其数字品牌体验的核心位置。2025 年 6 月，在 ShopTalk Europe 大会上，欧莱雅西欧区首席营销官 Mark Lallemand 表示，该公司的目标是缩短消费者从对产品产生兴趣到实际购买的路径。10 数字广告效果只是效率提升的一个显著领域。

10 https://www.glossy.co/beauty/loreal-is-putting-ai-at-the-center-of-its-global-marketing-strategy/

“我们正在突破规模化个性化的极限。”Lallemand 在谈到该品牌实时动态广告定位和创意优化的应用时说道。尽管欧莱雅如今已能够在无需人工介入的情况下，跨平台自动化投放付费媒体，但 2023 年在北欧国家推出相关方案时，媒体效率提高了 22%，营销活动成效提升了 14%。

尽管欧莱雅案例中的 AI 应用范围超出了付费社交广告，但它表明，AI 正日益成为打造更智能广告活动的核心驱动力。不过，品牌必须像关注自然内容一样，关注消费者对付费媒体的态度。

聪明的广告需要明智的限制

一项全球研究调查显示，有 41% 至 51% 的消费者表示，他们对品牌在各种广告活动中使用 AI 感到不安。11 这个比例无疑相当高，但我们认为，YouGov 按活动类型整理的 2024 年 1 月数据，为品牌提供了有益的参考（图 5.1）。

11 https://business.yougov.com/content/49622-artificial-intelligence-ai-generated-brand-advertising-how-do-consumers-around-the-world-feel-comfortable

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图 5.1 消费者对广告中按使用场景应用 AI 的看法

消费者对品牌将 AI 用于媒体投放或文案撰写（如产品描述和宣传语）等活动的担忧较少，这是可以理解的。这些活动造成误导性广告的风险较低。然而，对于使用 AI 生成产品图片或虚拟网红等做法，消费者明显更加不安。消费者更担心 AI 被用于歪曲人物或产品的真实情况，这很合理；消费者需要相信品牌向他们呈现的内容。

即使是在付费媒体中，真实性也很重要。

广告中的真实性，意味着人们从品牌那里看到或听到的内容让他们觉得真实、诚恳，并且如实反映所展示的产品或人物。无论是自然内容还是付费内容，真实的内容都能建立信任，而信任又会增强品牌权威性和忠诚度。

注释

一些美容品牌已公开反对以可能损害消费者信任的方式使用生成式 AI。例如，欧莱雅拒绝使用 AI 生成的视觉内容。12 Dove 则承诺在广告中只使用真人。13

12 https://isarta.com/news/how-loreal-canada-uses-generative-ai-for-marketing/

13 https://retailwire.com/discussion/should-beauty-brands-say-no-to-using-ai-generated-models/

我们制作了一份简短清单，帮助你的品牌思考如何在广告中使用生成式 AI。在付费媒体活动中，可以参考以下清单，同时结合本章前面介绍的“生成式 AI 自然内容 QA 清单”。

生成式 AI 广告内容品牌信任 QA 清单

  • □ 尊重他人的肖像权和声音权

  • □ 准确呈现人物和产品

  • □ 使用真实的用户故事和成果

  • □ 符合受众预期

  • □ 体现包容性多样性

  • □ 与品牌价值观保持一致

  • □ 如有要求，披露 AI 生成内容

披露生成式 AI 内容正变得越来越重要。

在数字广告领域，Meta 已要求在 Facebook 和 Instagram 上投放的政治及社会议题广告披露 AI 的使用情况。14 Meta 还为其平台广告中的 AI 生成内容推出了标签。15 同样，Google 要求政治广告披露 AI 的使用情况，并针对非政治广告制定了相关指南。16

14 https://www.facebook.com/government-nonprofits/blog/political-ads-ai-disclosure-policy

15 https://www.facebook.com/business/help/539137881899016

16 https://support.google.com/google-ads/answer/14150986

如果广告内容可能误导消费者，仅仅披露使用了 AI 或其他形式的数字处理，并不能使其免于追责。我们赞同 Meta 的警示：如果广告内容“虚假、遭到篡改、部分虚假或缺乏语境”，就不允许投放。请以这一原则指导你在社交媒体和数字广告中使用生成式 AI。我们将在第 6 章进一步探讨法律方面的考量。

为了帮助你在付费媒体中使用 AI，我们制作了一份 AI—人工付费媒体分工矩阵（表 5.2），与表 5.1 中的自然社交媒体分工矩阵类似。这份矩阵侧重于付费社交媒体，但其中的活动也适用于一般的数字广告活动。

表 5.2 AI—人工付费媒体分工矩阵

阶段

使用 AI

由人工完成

1. 策略

预测投资回报率、预算和出价

制定营销活动目标和媒体组合策略

2. 受众

构建相似受众和自定义定向

根据市场变化和业务需求优化定向

3. 创意

生成广告变体

提供广告指导，优化内容以保持品牌一致性

4. 投放执行

安排投放时间并优化投放

调整营销活动和策略

5. 效果

分析投资回报率（ROI）、点击率（CTR）、单次行动成本（CPA）、A/B 测试或多变量测试（MVT），提炼洞察

解读洞察，优化营销活动策略

人的洞察力最适合用于战略思考和理解语境，而 AI 更适合承担数据分析、广告优化等提升效率的任务，但始终需要人工监督。这种关系更像是双方反复交流协作，而不是简单地交接任务。可以把 AI 看作专业能力高度集中的队友，帮助人类做出更好的决策。

反馈闭环的价值

在下一章中，你将了解反馈循环的弊端。所谓反馈循环，是指将 AI 的输出用作后续任务的输入，并不断重复这一过程。如果管理不慎，反馈循环可能会让错误不断加深；但它也能成为快速优化付费媒体营销活动的有力手段。AI 可以从海量效果数据中学习，持续改进广告创意。除了优化广告，AI 还可以改进受众定向、预算分配和出价策略，帮助营销人员更快取得更好的成果。

营销人员可以探索各种 AI 驱动的工具，辅助优化工作，并确保反馈循环带来积极成效。Google19 和 Meta20 等广告平台都内置了 AI 功能。生成式 AI 工具或营销自动化工具也具备优化广告创意的 AI 能力。在第 7 章“营销运营与自动化”中，我们将介绍一些可供你的营销团队考虑的选择。

19 https://support.google.com/google-ads/answer/13580022

20 https://www.facebook.com/business/news/drive-business-results-with-meta-advantage