本文由 Google Executive Summits 計畫總經理 Alan Eagle，以及西北大學凱洛格管理學院（Kellogg School of Management）臨床副教授 Jim Lecinski 共同撰寫，針對如何發揮自動化技術的潛力與效能分享實用建議。
眾所周知，自動化技術在媒體採購過程中牽涉的事務越來越廣。採用與競爭對手相同的解決方案或許可讓您和對手保持並駕齊驅，但不足以幫助您取得優勢。
機器學習技術的潛力無窮，除了進行媒體最佳化及處理資料，還可幫忙省下寶貴時間，讓品牌和代理商專心提升團隊合作效率。
要想利用自動化技術奪得實質競爭優勢，訣竅在於回歸傳統做法，結合人類才智。無論是近期出版的書籍《The AI Marketing Canvas》做為論述基礎的研究，或是 Google 從與數百位行銷高層主管合作的經驗中觀察到的結果，都指出同一點：機器學習技術必須搭配人類獨有的真知灼見，才能全面發揮潛能。換句話說，採用了自動化技術的品牌，要是沒有結合自家獨有的業務資料和實作經驗來進一步發揮該技術的效果，不會獲得特別出色的結果。
但機器學習技術的潛力無窮，除了進行媒體最佳化及處理資料，還可幫忙省下寶貴時間，讓品牌和代理商專心提升團隊合作效率。機器學習技術的發展速度加快，連帶衍生出獨特契機，讓企業內部和代理商的行銷人員能夠協同規劃出更細心且影響力更深遠的事務。
不妨按照下列三個訣竅行事，結合人力讓自動化技術發揮最高效益。
以獨有洞察資料做為演算法基礎
推動人工智慧（AI）出現突破性發展的關鍵，不在於機器分析了多麼龐大的資料，而是人們想出了更完善的演算法。以 AI 研究公司 DeepMind 開發的 AlphaZero 西洋棋電腦程式為例，它之所以成為全世界最強大的西洋棋 AI 程式，正是因為其工程師推翻了傳統。幾乎所有的自動下棋程式都會在下子之前分析所有的可能棋路，但 AlphaZero 的決策卻完全相反：只要落子越快越好。
您可以仿效這個方式，利用獨有的業務洞察資料加強自動化行動解決方案；改用更合適的主要成效指標就是個簡單有效的做法。舉例來說，某知名度假民宿市集原本的目標是改善效益；將目標改成提升獲利成長後，收益增加了 115%。
要找出能夠幫助品牌創造佳績的洞察資料，第一步是徵詢團隊成員意見， 找出「目前沒有、但希望能收集到的資料」。
您或許也可以使用獨有的洞察資料做為新的資料點。比方說，某零售商在資料組合中，納入通常與媒體採購毫不相關的產品毛利率數據，結果透過 Google Ads 獲得的利潤翻倍。但對其他企業而言，最有幫助的可能是整合後的資料。讓我們舉個很有說服力的例子：某時尚品牌將多個顧客關係管理系統整合至同一個資料管理平台後，發現部分顧客的價值比其他顧客高出 6 倍。
要找出能夠幫助品牌創造佳績的洞察資料，第一步是徵詢團隊成員意見，
找出「目前沒有、但希望能收集到的資料」，然後與資訊部門主管合作，進行一些簡單測試來取得該項資料。若得到不錯的成效，即可繼續執行，藉此逐漸提升資料品質。
借科技之力提升關聯性
利用自動化技術進行媒體最佳化已逐漸成為現今常態。因此想奪得佳績，就得從廣告素材著手。講到敘事技巧，人類說故事的本領絕對遠勝機器，更能引發目標對象共鳴；但機器的「速度」和「規模」則是人力無法企及的優勢。利用個人化和依序述說故事等方式，機器能夠量身打造訊息，並觸及更多目標對象。
正因如此，要想打造成效出眾的廣告活動，自動化技術和人類創造力缺一不可。雖然機器學習技術能夠明確找出消費者重視的事物，但只有人才能將這項資訊化為精彩動人的廣告。請將發掘最新趨勢設為首要之務；您可以定期與創意團隊和代理商合作夥伴討論，分享洞察資料，然後藉助自動化工具 （例如 Director Mix 可用一組影片廣告素材自訂出多個版本的影片），發揮這些資料的價值。
舉例來說，Google 品牌行銷團隊會定期進行討論，使用 Google 搜尋趨勢等工具找出全新的消費者熱衷事物，然後據此調整產品廣告。疫情第一年，「雲朵麵包」（Cloud Bread）引爆話題，在大眾之間蔚為風潮。Google 品牌行銷團隊在這波熱潮剛開始時，就迅速製作以雲朵麵包為主題的 Google Home 廣告，並在 72 小時內讓廣告活動上線。
測試、學習、進步並擴大應用
機器學習能夠為企業創造許多價值，但無法獨立發想新點子是主要弱點
（至少目前還無法）。演算法要有適當的資料和指引才能達成有意義的目標；要做到這點必須持續進行測試，為此許多企業都需要提升檢測能力。根據我們的經驗，只要企業能夠經常測試，並迅速地大規模應用效果良好的策略，幾乎都能獲得比競爭對手更出色的成績。
擁抱「從測試中學習」的文化或許需要提升團隊成員的技能。建議您與經驗豐富的媒體夥伴合作，或者是指定內部行銷團隊中熟悉 AI 的成員擔任實驗主持人。您的團隊有許多功能強大的工具可以運用（包括情緒分析和影像辨識），因此在短時間內讓實驗步入正軌是可行的。
您的團隊需要追蹤在一個月內完成的測試數量，並嘗試穩定地提高這個數字；您可以從幾個方面協助團隊成員，像是提供更完善的測試解決方案，以及加快可能拖慢效率的程序（像是徵求利害關係人的同意，以及廣告素材審查）。累積了充足資料（不完美也沒關係），可以進行完善的測試時，請放手去做。
如今「技術轉型才是正道」的想法根深蒂固，然而光憑技術能做到的事其實有限。自動化技術必須結合人類獨有的才智，才能協助您維持競爭優勢：將洞察轉化為創意發想，再根據創意發想帶來的成效更全面地洞悉情勢，都是只有人腦才辦得到的事。坐而言，不如起而行：付諸實行的策略就算未臻完善，仍能帶來寶貴經驗。
