AI 的優點，在於它具備語意分析（semantic analysis）的能力，能夠整理語句、文章的文意，所以行銷人員只要上傳年報檔案、下指令，就能從中提煉出關鍵資訊。彭譯蔚表示，資歷淺的行銷人員甚至可以詢問 AI，資深職員會怎麼解讀年報，再請它依循這些原則分析年報。如果擔心 AI 出錯，可以在一開始就限制它的檢索範圍，讓它只能根據已上傳的年報檔案作答。或是在 AI 回答後，進一步追問它生成的每個結果出自哪些資料。
除了獲取資訊，行銷人員也可以透過 AI 工具了解消費者對競品看法。AIM 智能應用學院執行長洪聖倫表示，企業分析自家產品的優劣時，通常較主觀，例如某款裝置可錄製 40 小時的影片，優於競品，但其實是因為對方的產品支援 4K 畫質，所以錄製時間短，而高畫質反而是消費者更重視的賣點。
而 AI 可以解決這些問題，洪聖倫舉例，若一家企業計畫銷售行車紀錄器，選定資料來源後，就可以使用如 Thunderbit 的爬蟲（可自動化抓取網頁內容的程式）工具，將各個網站的資料抓下來。
取得資料後，將作者 ID、地理位置等無關緊要的資料移除，保留正文、留言，再交給 AI 分析。下指令時，輸入「從正文當中，提取消費者的正面情緒及負面情緒」，AI 就能分析出正、反意見各占的比例，掌握市場輿情。雖然借助 AI 之力，可以快速蒐集競品資料。但行銷人員還是需要了解產品，以及分析的目的，才能鎖定對的競品，並將資料轉化為有效的洞察。
舉例而言，只要有人社群顧問多數案子以社群行銷為核心，需要了解社群的熱門議題，在獲得洞察這段，他們先與提供爬蟲服務的公司合作，抓取社群上的輿論，再交由 AI 篩選與整理。陳思傑指出，當爬蟲工具找出大量資訊後，要請 AI 篩出什麼樣的資料，需要行銷人判斷，他們試過直接請 AI 分類，但出現很多不必要的資訊，不如明確鎖定一個方向或是給一個假設，讓 AI 驗證，是比較有效率的方法。
以幫 104 人力銀行製作行銷方案為例，爬蟲工具先爬出社群上跟求職有關的留言，再請 AI 依照「年輕人求職時有什麼焦慮」的方向，從龐大資料中找出符合的內容，原本散落在千萬筆留言的故事，就被提煉出來，比如求職者遇到歧視、或是面試被問怪問題等，過往不可能透過人工一筆筆蒐集的資料，現在得以被找到。
有了這個 GPT，他們幾乎每個案子的發想都與它一起激盪。例如某建設公司希望以「第三層皮膚」為概念，傳達房子是繼肌膚與衣服之後的另一層防護。他們透過 AI 討論，最後把廣告視覺設計成病例報告的形式，為外牆裂痕與縫隙做診斷。後來更找網紅拍攝短片，以皮膚科診斷為主題，患者描述自身問題，醫生卻發現牆上的裂痕，引發網友留言：「這麼硬的主題都能拍出來！」從洞察到創意，他們像化學家一樣，將原料調製成有趣的行銷方案，而 AI 就是加速反應的催化劑。
考量員工可能會排斥新工具，馮鈺媛和錨點影音共同創辦人馮鈺婷先讓部分員工熟悉 AI 工具，再帶動其他人學習。
首先，他們成立了 AI Studio，讓小組成員研究 AI 工具。產製影片的流程可分為前製、拍攝和後製期，每個階段都可以導入 AI。舉例來說，前製期可以用文字轉影像的工具繪製分鏡，讓客戶預見成品會長什麼樣子。拍攝期可以用 AI 模特兒，生成客戶想要的角色，後製期則有 AI 填充，可以彌補實體拍攝時，沒有拍到的場景。
馮鈺媛表示，2 年前的 AI 工具還不成熟，生成的內容不一定理想，員工可能很快就放棄。所以他們讓小組成員每周研究 10 個 AI 工具，每個月會舉辦工作坊，教大家如何使用。當有人帶頭示範，同事看到應用成效後，就會願意使用 AI 工具。
高雄住商不動產亞洲新灣區加盟店店長江炳賞每天的工作模式，除了和客戶對話，最常討論的對象就是 AI 工具如 ChatGPT、Gemini。當同業還在把房屋資料原封不動貼上網站，他已經能讓物件「自己開口說故事」，模擬裝潢後的樣子，2024 年找上他的客人成長 15～20%，成交率增加 30～40%。
將資料升級，圖文並茂呈現，讓買家對房子想像更具體
江炳賞表示，房仲的銷售工作比過去複雜，有了自媒體後，還要學習發貼文、短影音等曝光方式，考驗文筆、製作素材的能力。但這些痛點在 AI 工具出現後，有機會被解決。
例如，過往販售預售屋或是二手空屋，常會遇到照片不足的問題，多是拿施工中或是建商提供的照片使用，為了增加買家對房子的想像，江炳賞自學 3D 空間設計軟體，利用其中的 AI 功能，將平面圖轉換為立體圖，再套上裝潢模板，買家就能想像完工後的畫面。他曾經手一個高雄港旁的預售屋案，除了用空間設計軟體外，還先用空拍機去拍高雄港，如此一來，客戶不僅能想像房子的長相，還能模擬眺望高雄港的景觀，最後成功售出預售屋。
江炳賞說 AI 整理的能力很強，可以用來快速整理建案資料，例如透過 Gemini 的深度研究功能研究某一建案，它能統整出開發商介紹、建案特色與背景故事等，再利用一鍵生成一頁式網站的功能，整理成易讀的圖文頁面，對業主、客戶來說才有吸引力。
現在，有了 AI，行銷人還有更多方法創造需求，包含模擬目標顧客對宣傳內容的反應，進一步產出更精準打中顧客的廣告內容，以及利用爬蟲工具抓出更多競品資料，請 AI 統整分析，凸顯更多品牌優勢，或是讓 AI 模擬消費者搜尋，抓到更符合自己的關鍵字。還可以用類似的方法分析網紅留言，降低翻車可能，更快、更準確地勾起消費者的欲望。
不再只按規則做事，消費者行為預測更精準
整體來看，AI 對行銷有什麼幫助？91APP 副總經理李振瑋表示，最大的改變是效率化與自動化，像是協助創意發想、做行銷素材，或是透過與大型語言模型（LLM，large language model）對話，給行銷人不同的思考角度，讓創意有機會提升成更具體的想法，精準打中顧客。只要有人社群顧問執行長陳思傑分享，過往給客戶創意提案，因為人力有限，可能要靠口頭說明，但現在可以用 AI 做出示意圖，讓客戶更好想像成果。
再來，AI 能讓行銷系統跳出基於規則（rule-based）的基礎。李振瑋表示，以廣告投放為例，早期是讓系統幫人把數據整理成報表，調整還是要由行銷人讀了報表後判斷。現在 AI 能做到推理跟發想，不只可以統整數據，還可以分析、預測，比如用哪些視覺素材，更有機會引起買家興趣，行銷人再判斷邏輯對不對。
除了廣告場景，SUPER 8 Studio 執行長陳子龍舉例，以前自動寄 email 的系統，同樣是基於預設規則，比如訂閱到期，就問用戶要不要續約，但是 AI 加入後，它可以分析客戶什麼時候收到信件比較滿意，再寄給他，更可能提升續約意願。
現在，行銷人要怎麼把握科技，創造需求？提供一站式 AI 解決方案的艾思智創共同創辦人鄧耀中指出，行銷人的價值在於扮演營運到銷售間的橋梁，因此需要了解公司策略、營運方向，才知道怎麼正確地創造需求。
如一位行銷工作者，可能負責經營自媒體、廣告投放，這類工作 AI 現在也能做到，但他如果能理解公司現在、未來的生意模式，知道關鍵在於「訂閱續約率」，他會去觀察市場動態，運用 AI 分析競品等，找出提高訂閱率的行銷方式。
他舉例，他們推出 AI 工具 ADGo，曾請面試者判斷它產出的結果，問對方哪個結果適合客戶，並且要說明理由，發現有些人做了 10～20 年行銷人員，卻講不出來。這就是只埋首固定工作的情況，當新科技出來後，卻不知道怎麼利用它吸引客戶。
受眾總是會有需求，但考驗行銷人挖不挖得到，鄧耀中表示，AI 出現後，行銷人要期待的，應該不只是效率的提升，還有跟 AI 一起動腦，得到更能吸引客戶的方法，自己的價值才會提升。因此他認為 AI 在行銷世界的意思，應該要是「擴增靈感」（augmented inspiration），或是「擴增智慧」（augmented intelligence）。
要讓 AI 工具有效助攻，負責布爾喬亞公關顧問內部 AI 培訓、打造 AI 產品的新創產業領域負責人林晏賢提到幾個應避開的迷思，一個是不懂 AI 運作的底層邏輯，導致不會下指令、對產出的東西有錯誤期待，比如告訴它「幫我想出一個創意」，可是沒有提供足夠的資料，出來的結果就不會好。再來是會認為自己有經驗，想出來的內容比較好，因為跟 AI 溝通耗時，要來回好幾次才會得到答案，乾脆放棄，不過林晏賢表示，跟 AI 協作，不是要靠它直接解決問題，而是讓它成為助手，比如可以問它想法是否有盲點，或是透過提問，拓展出更多創意。
將來，AI 的功能會愈來愈完善，或者透過人類的調整，它給出的答案會愈來愈精準，它可以做的事情變多，比如透過串接工具的平台，可以把 AI 工具串起來，自動產出內容，那人類要做什麼？
成為最了解品牌的人，趨勢、洞察才能替成果加值
李振瑋指出，目前 AI 產出的內容還是會有幻覺，所以需要人協作，這也是人的價值所在，工作者需要思考自己了不了解 AI、會用到什麼程度。CloudAD 雲數位行銷暨數位轉型總經理張瑋倫表示，雖然 AI 可以做很多事，但它終究不是最了解品牌的人，單靠 AI 工具想引起顧客注意，沒那麼容易，行銷人才最懂品牌，以及市場趨勢，透過這樣的洞察再結合 AI，能讓顧客更心動。例如在 Threads 觀察到熱門議題，再請 AI 結合消費者喜好，生成吸引他們的宣傳內容。
