尽管人工智能引发了诸多炒作与争议，但重要的是要认识到，这项技术仍处于非常早期的发展阶段。然而，营销行业正日益依赖这一新兴技术来提升效率、解决问题并跟上数字世界的步伐，尤其是在媒体领域。

根据Gartner近期的研究，到2028年，全球超过70%的广告支出以及美国超过80%的广告支出将流经自助式广告平台，在这些平台上，AI将“实质性影响”媒体购买、成本与效果。因此，Gartner营销业务副总裁分析师Eric Schmitt表示，营销人员最好对自助广告平台输出的信息多加甄别。

“我认为，目前对于将这些系统过度授权必须非常谨慎，”Schmitt说，“你不会把信用卡交给13岁的孩子，让他们去杂货店做出明智的购买决定。同样，你也不希望在缺乏人工监督的情况下，让这些广告平台无限制地使用你的媒体预算。”

Schmitt解释，AI是为平台利益而非买家利益而设计的。当两个相互竞争的目标相遇——即平台追求价格最大化，而买家追求成本最小化——AI会偏向哪一方，答案不言自明。

“毫不意外，我在这些用户界面中看到的许多AI智能推荐，往往以‘您应该增加在我们平台的投入’开头，”Schmitt说，“归根结底，这些算法的核心使命是生成平台提供商实现季度营收和利润目标所需的数字。”

用AI限制变量

Schmitt指出，AI挑战的另一个方面在于，各平台“往往不善于相互协作”。这意味着营销人员仍需应对多渠道测量和互操作性这一由来已久的难题。营销人员在决定以多深的程度参与自助平台上的AI工具时，需要深思熟虑。他们必须清楚自己的业务目标，以及哪些媒体能够实现这些目标。

“问问自己：‘媒体相对于我试图达成的目标，其整体角色是什么？’”Schmitt说，“不要让AI的光鲜亮丽分散你对平台核心机制的探究。”

除了关于受众规模和使用的传统媒体问题外，营销人员还应评估AI平台是否允许他们追踪所花费的资金与预期结果之间的直接关联。这可能意味着要聚焦于少数关键因素，而非面面俱到，Schmitt表示。

“解决问题的部分关键在于限制变量的数量，”Schmitt说。谷歌、Meta和亚马逊占据了美国整体付费媒体支出的一半以上，并且正逐步接近全球（不含中国）广告支出的60%。

“因此，你真的需要密切关注这些平台，”Schmitt说。

此外，引入其他利益相关方（例如财务部门的高管）来评估AI媒体购买平台的有效性，也不失为一个好办法。

“将此视为一个机会，与内部利益相关方找到共同点，并尽可能使你的战略与他们的保持一致，从而在这些决策的风险与回报上达成共识，”Schmitt说。

谨慎对待

尽管存在上述种种担忧，AI仍然是营销人员应对日益复杂问题、打造更有效、更个性化广告的强大工具。

“作为软件用户，你必须善用他们正在构建的功能，”Schmitt说，“但你不能过于冒进，以至于说‘我可以将这一切自动化，不再需要媒体策划人员’，或者‘这是一个可以跨所有平台运行的现成媒体计划’。那对我来说就属于科幻范畴了。”

好消息是，使用AI并不需要成为专家。无论技能水平如何，以一定程度的谨慎态度来对待这项技术都是至关重要的。

“你不需要技术背景就能开始排查问题或理解正在发生的事情，”Schmitt说，“你可以让更初级的员工或重新调配现有人员，让他们操作这些控制台。即使他们从未做过回归分析或制定过营销简报，现在也能做到。这很棒……直到情况不再如此。”

因此，经验丰富的、专注的监督是必要的，包括来自独立测量提供商的监督——尤其是在这些技术发展的早期阶段。

“你必须参与这场AI游戏，”Schmitt说，“但要通过一个与平台自身‘黄鼠狼给鸡拜年’式报告有所不同的视角来评判活动的表现和结果。”