打造情感共鳴的AI行銷模型

生成式AI 已成為數位行銷不可或缺的工具。然而，企業在享受AI 帶來的紅利之餘，也可能導致數位行銷模板化。如何馴服AI 模型使之具備個性化、人性化，拉近與消費者的距離，是企業一大挑戰。可利用品牌數據搭配專業行銷人員的畫龍點睛，建立更有效率的AI 學習模式。

文／銀河互動網路領航員 圖片提供／達志影像

生成式AI儼然成為數位行銷的最新利器。各行各業若未能應用AI，就顯得落伍了。然而，AI 能快速分析市場動態、預測消費者行為，不過，若學習模型是依賴過往累積的數據，AI 導入行銷的結果雖然精準但缺乏個性化與吸引力，即難以促進消費者與品牌建立情感連結，這也讓多數行銷人員陷入兩難。

別再追憶逝水年華的「數據」
過往數據陷入行銷死胡同

生成式AI應用於品牌行銷，可為企業精準洞察消費者與擬定高轉換率的行銷策略。不過，若企業餵養過去的數據給AI進行訓練學習模型，這種回溯式學習僅能快速分析歷史趨勢與既有模式，造成行銷策略過度依賴已知成功案例，而忽略市場新興需求及品牌獨特性。

品牌故事需要深刻理解目標族群、品牌文化背景，以及顧客心理需求，並透過細膩的情感來產生共鳴，這便是AI 目前所存在障礙。

以化妝品品牌為例，品牌想傳達「自信與自然之美」的價值，AI 生成的文案可以精準的生成關鍵字與用詞，但會缺乏對人性需求的洞察，難以產生觸動人心的行銷內容。該品牌若持續依賴舊數據，重複使用促銷策略，會無法回應對消費者變化，導致行銷內容缺乏新意，固守在現有的市場與既有的消費族群。當多個競爭品牌也採用相似數據來源時，更容易出現品牌策略同質化。AI 核心優勢是深度學習效率與精準性，但品牌行銷卻需重視獨特且感性的表現手法。就以網飛(Netflix) 雖然善用AI 分析用戶的觀影習慣進而推薦內容，但其行銷活動，會針對播放地區的文化，設計影片海報或在社群平台上與粉絲幽默互動，藉此建立品牌情感連結，形成品牌的特色。

“單靠數據分析進行品牌行銷會過於理性化而難以產生共鳴點；品牌需平衡技術與創意，才能在競爭中脫穎而出。”

別相信累積的「數據」都是寶
依品牌定位導入專屬數據

品牌若能利用與自身定位一致的「專屬數據」，便能提高行銷策略的精準性。

舉例來說，奢華品牌可聚焦頂級客群的消費心理，分析其生活品味與身分象徵需求，進一步設計精緻化、個性化品牌行銷內容，包括：專屬邀請制的精品活動或頂級訂製服務。

親民的品牌則可藉由社群互動數據，導入流行話題，創造更貼近消費者生活連結內容，甚至是透過短影音或互動挑戰活動，引發目標族群共鳴。例如，運動品牌在分析數據後，發現消費者對「環保材料」需求顯著提昇，便能結合AI生成洞察，設計一系列「可回收鞋款」的產品及行銷素材。這些內容結合消費者數據與品牌核心價值，既突出環保理念，又深化品牌形象，能有效吸引目標客群。這證明AI 在專屬數據與人工輔助下，不只能精準提昇效率，更能助力品牌在競爭中突圍。

生成式AI的優勢，在於能有效減少行銷工作中重複的任務，讓行銷人員專注在完善品牌故事。企業可以將AI分析的用戶數據，生成基本宣傳內容，再由行銷人員進行細節調整，確保內容既符合品牌調性，又能與消費者建立情感連結。這種人機協作模式展現出AI的輔助潛力，既能讓品牌表現個性化，也提高生產效率。

“要讓AI 真正助力品牌行銷，關鍵在於將技術與人類創意深度結合，打造出既具數據支撐又富有情感共鳴的策略。”

別認為技術就能解決
5步驟訂做專屬AI模型

行銷人員想讓AI 想要產出具有符合品牌人味的行銷內容，是無法只靠技術來達成，還是需要深度理解品牌核心價值與目標受眾的需求。企業首先可透過整理過往品牌內容，標註語調、情感以及適用情境，為模型建立清晰語言風格基礎。進一步透過故事化行銷與跨界合作，將品牌價值升級為生活象徵，使品牌定位與內容產出一致化，作為訓練AI 模型，不只讓AI 學習品牌語言特徵，更需內化品牌故事，將其轉化為行銷素材核心。

其次，由品牌行銷人員協作，優化AI 模型進行情感模擬。藉由行銷人員的專業理解，能幫助模型更準確捕捉目標受眾的情感脈絡，避免生成空泛或與品牌價值背離的內容。成功進行情感模擬不只有助於運算，更能透過品牌人員深層洞察使AI 能在多元行銷情境中，表現出共鳴感。為建立專屬的AI 模型，其訓練步驟說明如下：

步驟1：多管道蒐集行銷資訊，關注表現突出素材

品牌應蒐集包括：官網文章、社群貼文等行銷資訊，從中篩選出數據表現良好內容，尤其是在點擊率、分享率與互動上表現突出的素材，用以分析語調、用詞以及結構，讓AI 生成內容更有品牌特色。

例如，健康餐盒品牌可利用社群媒體表現最佳的宣傳貼文，提煉出成功表達方式，讓AI生成內容吸引更多目標受眾。

步驟2：導入品牌核心理念與價值

品牌需系統化整理核心理念與價值，明確建立品牌的聲音與風格，若品牌倡導可持續生活，應在模型中植入溫暖、鼓勵與啟發性等語調。

步驟3：了解目標用戶需求

品牌可以透過消費者訪談、社群互動數據或市場調查，深入挖掘用戶希望從品牌獲得哪些價值，將這些需求轉化為AI生成內容指南。例如，品牌專注於家庭健康，並發現用戶重視簡單實用的健康建議，AI 生成內容就需避免複雜術語，並提供易於理解的實用資訊。

步驟4：AI學習品牌理念文字，生成個性化互動內容

品牌可將理念文字提供給AI 學習，並生成出個性化互動內容。這不只能增強消費者品牌忠誠度，也讓AI 模型成為品牌行銷策略極為有力的輔助工具。

步驟5：行銷人員協作，優化AI模型進行情感模擬

透過品牌行銷人員協作，AI能被訓練出辨識並回應多種情緒能力。例如，引入情感標籤，將數據分類為正面、負面或中立，使模型學會適應不同情境，並在消費者對品牌表達關注或抱怨時，做出適切的回應。

訓練AI 進行情感模擬時，還需強化「同理心」，讓模型在對話中展現更貼心的態度。例如，當消費者在社群詢問產品使用方法時，AI不只要能給出清楚解答，還要透過語言表達理解與支持，如「很高興您願意嘗試，我們相信這可以逐漸改善您的日常生活！」這種積極支持回應能讓用戶感受到被重視，進一步拉近品牌與消費者的距離。

再舉運動健身產品的AI客服系統，需要根據用戶健身購買內容或設定目標表達鼓勵，例如，「這雙鞋非常適合您規劃的跑步計畫，我們相信您能輕鬆完成目標！」

當消費者偏好隨市場趨勢改變時，模型語言風格也需要動態調整。例如，在推廣環保商品時加入更多關懷、溫馨的元素。以用戶為中心進行持續優化，才能使AI 成為品牌行銷中不可或缺的助力。

成功的品牌行銷內容，價值在於能深入消費者情感，塑造出生活想像，而非只是傳遞產品資訊。相比一般社群貼文或SEO 文章，品牌行銷內容更需注重情感共鳴，才能讓受眾對品牌產生深刻連結。因此，在AI 模型訓練過程中，導入情感理解能力至關重要，這種人機協作模式不只突破AI 本身侷限，也為品牌行銷提供更多元發展空間，進而能從市場中脫穎而出。（數位行銷延伸閱讀請連結iMarketing 銀河數位行銷學http://www.iwant-in.net/tw/iMarketing/）

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