在全美盛事“超级碗”期间，谷歌本想通过50个州的50个小微企业案例，来展示Gemini AI 如何帮助商家经营增长，以赢得更多潜在客户对AI营销的兴趣和尝试。却未曾想到，其中一个奶酪商家用AI生成的产品描述“Gouda占据了全球50-60%的奶酪消费”（for 50 to 60 percent of the world’s consumption）引发大面积质疑。眼尖的奶酪爱好者指出这一数据明显与事实不符。
而这只是AI营销容易被大众看到的问题。在水面之下，AI营销的阴暗面正在放大——同质化AIGC内容的泛滥；无效内容扰乱SEO秩序，反而拉垮搜索营销；甚至还有越来越多的AI生成内容的“洗稿”资讯，它们不光污染着互联网的信息可信度，竟然还接入了联盟获得大量广告投放。
显然，AI营销的副作用被严重低估了。一位美国罗德岛大学的市场营销学教授表示，在过去10年里发表在15家高级营销期刊上的290篇文章中，只有33篇提到了人工智能营销的潜在“阴暗面”。
从ChatGPT到DeepSeek，AI一路高歌猛进。据东信营销招股书，AI营销行业市场规模从2020年的209亿元增至2024年的530亿元，复合年增长率为26.2%。或许现在也是一个时间契机，在AI营销全面铺开之前“防患于未然”，聊聊AI营销的“阴暗面”。
上述谷歌的例子提醒了我们AI内容准确性的问题。虽然AIGC大大降低了物料制作的成本，但对AIGC内容的人工审核与溯源仍然不可松懈。毕竟一旦出现错误内容或者是与用户价值观不符的“翻车事件”，品牌好不容易积累起来的信誉与好感度就会毁于一旦。
去年，可口可乐发布的首支全 AI 生成圣诞广告《假日魔法来了》就在社交媒体被骂惨了，用户锐评该视频“缺乏生命力”、“缺失灵魂”、“毫无实质创意可言”、“令人毛骨悚然，宛如恐怖电影场景”。
另一个惨痛的例子是2016年，微软的聊天机器人Tay在Twitter（X）上线。但几小时内，Tay发起了各种种族歧视、性别歧视的言论，随即惨遭下线。试想在营销场景中，品牌主本意是接入AI，节省客服成本并带来更好的交互体验，结果AI一通乱讲，得罪客户，反而带来巨大损失。这背后其实是目前AI营销的可控度还没有达到让人完全放心的情况。
“随着营销人员越来越依赖人工智能来生成内容，同质化开始出现。这与品牌的目标完全相反，品牌需要的是差异化和线X Marketing创始人Jen Iliff说。
如果每个广告活动都依赖于相同的流程，每个信息都源于类似的话术，还有长相精致的品牌数字人让消费者“傻傻分不清楚”，你的品牌独特性就会消失。
为了提升SEO排名而过度堆砌关键词（黑帽SEO），或者大量发布同质化内容，从而引起搜索引擎的判罚。
我们看到各个大平台和服务商，都已“智能化”，比如受众定向时，支持自动匹配目标人群，精准预估用户兴趣，并按需缩放人群规模；在出价时实现自助化投放，以及出价策略的调整。像巨量引擎就曾推出自动化广告投放产品UBMax。在2023年，阿里妈妈还提出了AIGB（AI Generated Bidding），把自动出价问题建模为生成式序列决策问题。而近期的妖股Applovin就是在通过AI驱动的预测建模，帮助广告商更加高效地投放广告。
而现在AI可以说直接把n打到了地板。根据IT技术博主阮一峰的计算，使用某国产AI模型生成一篇文章仅需0.00138元，而单次浏览的广告收入约为0.00145元。另据“硅星人”的报道，一家发布“某市突发爆炸”虚假新闻的账号机构，最高峰一天能生成4000至7000篇假新闻，每天收入在1万元以上，而公司实际控制人王某某经营着5家这样的机构，运营账号达842个。
消费者的数据在手，是否有必要自建大模型？如果购买现成的大模型服务，“AI资产”如何沉淀？
如何建立合理的人机协作工作流程？哪些业务可以放手给AI，是否配备人工“监工”？如何给AI及其协作者设置绩效考核目标？
AI驱动的营销需要跨部门的紧密合作，例如数据团队、技术团队与营销团队之间的协作。然而，部门壁垒和沟通不畅可能阻碍AI技术的有效应用，品牌是否有决心“刷新组织”，打破既得利益，让组织适配于AI协同工作的模式？
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