收益：
- 根据任务风险级别，能够区分人工智能在广告工作流程（创意、草稿、变体、分析）中哪些地方可以实时节省时间，以及哪些责任（例如品牌决策和发布批准）留给人类。
- 能够实施一项纪律，通过将每个人工智能输出连接到源、验证声明并将其通过品牌过滤器的步骤来审核每个人工智能输出。
- 能够识别人工智能使用中的版权、原创性和KVKK/隐私风险，并养成数据匿名化和选择安全工具的习惯。
广告公司或品牌营销部门每天都会做出数十项创意和运营决策。这次活动的大创意应该是什么？哪句口号令人难忘？我们应该将多少预算分配到哪个渠道？为什么昨天上线的广告点击率下降了？我们可以合法地提出这一索赔吗？其中一些决策是重复性和生产密集型的：撰写十个标题、跨五个渠道调整相同的信息、解释绩效图表。其中一些直接影响品牌的声誉、预算及其与消费者建立的信任。人工智能（AI，简称AI——可以像人类一样生成文本和图像、识别模式、总结和导出变化的计算机系统）正好适合这幅图景：如果使用得当，它可以在几分钟而不是几小时内准备草稿和分析；如果使用不当，它可能会将流畅但具有误导性的文本、受版权保护的图像或捏造的统计数据直接带入出版物中。
本模块的第一个单元不是软件介绍。其目的是阐明在您的业务中哪些地方应该放置人工智能，哪些地方根本不应该放置人工智能。因为广告是一个既“生产密集型”又“声誉和法律至关重要”的领域：你写的一句话会影响数百万人，你提出的主张要接受审核。让我们从一开始就阐明基本原则：人工智能是创意伙伴和助手，而不是品牌所有者或审批机构。所发布的每项声明、图像和消息的责任和最终批准均属于有资格的广告商。
广告业务的层次和人工智能的地位
为了理解广告制作，将业务分为三个层次是很有用的。策略层是活动的核心：说什么、对谁说、他们为什么要选择我们。创意层是该策略转化为想法、口号、文本和视觉效果的地方。发布和衡量层是媒体计划、预算分配、A/B测试和绩效分析。人工智能涉及所有三个层面，但具有不同的权威。在策略层，人工智能产生输入和场景，策略师做出决策。它在创意层产生大量的草稿和变体，使选择和细化具有创造性。在广播层，它汇总数据并提出建议，负责人批准预算和索赔。
让我们从一开始就定义一些基本术语。活动概念是统一广告活动的大创意。口号（口号）是一个简短、朗朗上口的短语，概括了品牌或活动。目标受众是广告想要覆盖的特定人群。价值主张是产品为客户提供的具体利益和偏好。转化是指看到广告的人采取所需的操作（购买、注册、点击）。我们将在以下单元中一一解释这些概念；现在，请知道这一点：在所有这些中，人工智能为您提供蓝图和分析，而不是决策。
下表按任务总结了人工智能的作用和风险级别：
任务
人工智能的作用
风险等级
谁批准
生成标题/文本变体
草图生成器
低
撰稿人
公布口号候选人
想法乘数
中等
创意总监
角色/细分大纲
洞察力合成器
中等
品牌策划师
媒体预算场景
场景生成器
中高
媒体策划师
绩效评估/报告
分析助理
中高
绩效专家
声明/承诺予以公布
仅草稿
高
商标+法律
富有成效的视觉/受版权保护的内容
概念草图
高
艺术总监+法律
请记住该图表中的一行：随着风险上升，人工智能的作用缩小，人类的认可度增加。
为什么“验证”是这项业务的核心
人工智能语言模型似乎对他们的答案充满信心，但他们也可能不确定。用技术语言来说，这被称为幻觉：这是模型用流利的句子捏造了不存在的信息，就好像它是真的一样。这对于广告商来说是一个严重的陷阱。该模型可能会生成一个数字，显示“此活动的点击率为 4.2%”，但它从未见过您的数据，并且该数字完全是编造的。或者他们可能会说“这个口号没有在竞争对手的品牌中使用”；而目前没有记录可以做出这样的确认。产品可能会在没有任何临床依据的情况下声称“减少 90% 的皮肤瑕疵”。既然他说的这三点都是一样的流利，那么唯一区分对错的就是你的知识和验证的习惯。
广告中的验证规则包括三个步骤：
- 来源链接：依赖您自己的来源：广告平台仪表板（Google Ads、元广告）、网络分析、产品测试报告、品牌指南和政府法规，而不是人工智能对数字（点击率、转化率、成本）、声明（产品效益、优越性）和规则（法规、平台政策）的记忆。使用人工智能来评论这些数据，而不是记住它。
- 验证声明和编号：独立来源验证 AI 生成的每个性能编号、速率和每个产品声明。自己计算一个百分比，将承诺与产品文档进行比较。
- 品牌和法律过滤器：测试输出是否符合品牌声音、定位、法律界限（禁止误导性广告）和道德规范。
注意：在未经验证的情况下发布人工智能生成的文本或图像就像在街上进行未经批准的活动一样。仅仅因为输出看起来很流畅并且“畅销”是不准确、真实或合法的。
版权和原创性：创意业务的最佳点
广告是一个创意领域，创意领域的原创性和版权法直接决定了作品的价值。人工智能制作的内容存在两个突出的风险。首先是版权和知识产权：生成图像模型可以受到训练数据中作品的影响，产生类似于另一位艺术家的风格、受版权保护的角色或知名品牌徽标的输出；发布此类图像会产生法律风险。其次，原创性和陈词滥调：由于人工智能生成的文本是从数千条相似文本中平均得出的，因此它常常会陷入“每个人都会说”的常见表达方式。好的广告是差异化的。这就是为什么人工智能输出是一个起点，而不是终点线。
还有人格权：未经许可复制真人面部、声音或可识别身份的图像或声音会在人格权和越来越多的“深度造假”法规下造成严重问题。规则很明确：每一张用人工智能制作的图像和文字，未经版权、商标和人格权检查，都不能发布。
隐私：客户和活动数据受到保护
当活动进行时，您拥有客户列表、电子邮件地址和购买历史记录。其中大部分是土耳其 KVKK（个人数据保护法）和欧洲 GDPR 范围内的个人数据。将客户电子邮件列表、真实姓名或付款信息粘贴到公共人工智能工具中是严重违规行为。同样的敏感性也适用于尚未发布的活动概念、预算数字和客户品牌的商业秘密。规则很简单：匿名数据并且不共享不必要的数据。不要写“Ayşe Yılmaz，ayse@mail.com，购物 3 次”，而是写“女性，30-40 岁，频繁购买者群体”。如果可能，请选择具有数据处理协议的企业工具，并且不要在模型训练中使用您的数据。
三个迷你箱子
案例 1——安全使用。一名文案撰稿人的工作时间为 2 小时，需要为一个新咖啡品牌制作 20 个头条新闻。 He gave the brand guide (tone: warm, simple, understated; banned words: “legend,” “number one”) as system instructions to the AI and asked for 30 candidates. AI在3分钟内生成30名候选人；作者选择了其中的6个，将其中的两个组合起来，使之独一无二，剔除掉了24个陈词滥调。持续时间：35 分钟而不是 2 小时。人工智能成倍增加，选择和改进仍然由人类负责。
案例 2 — 未经验证的号码陷阱。一位绩效专家询问人工智能：“上个季度我们的转化率是多少？” AI 给出了“大约 3.8%”的可靠数字，尽管他无法访问任何数据。专家在客户演示中提到了这一点；实际利率为2.1%。这种差异扭曲了预算提案，他必须在客户面前纠正它。错误：期望人工智能提供数字而不向其提供数据。
案例 3 — 版权和原创性风险。一家机构使用生成视觉工具来使用看起来与社交媒体广告中的著名卡通人物明显相似的图像。版权持有公司发出警告，广告被删除，品牌声誉受损。正确的方法：将图像基于原始概念，并在发布前检查其版权/品牌相似性。
四个可复制模板
1) Brand context system instruction:
在您未来的所有输出中，请遵循以下上下文：品牌：[名称，用途]。观众：[谁]。定位：[单个句子]。语气：[3 个形容词]。禁止表达：没有证据的优越性（“最好”、“第一”）、奇迹/确定性的承诺。不确定的信息不要编造，要陈述清楚。不要提供违反此规定的输出。
2) 生成输出验证列表：
以下是我在发布广告草稿之前需要作为人检查的验证列表：[粘贴草稿]。标题：数字/声明准确性、品牌声音一致性、版权/原创性、误导性广告的风险、隐私。写下每项要检查的内容。您无法进行检查；告诉我控制方法。
3）匿名化助手：
勾选下面文本中任何可能是个人数据或商业秘密的内容，并建议匿名版本（姓名、电子邮件、电话、品牌名称、号码）：[粘贴文本]在匿名版本中，保留分析所需的上下文并删除不必要的内容。
4) 索赔风险扫描仪：
检查以下广告句子：[粘贴句子]。在每个句子中打勾：（1）是否是需要证据的客观主张，（2）是否包含无法证明的优越性/确定性，（3）是否受到健康/金融等监管。为面临风险的人提供谨慎、可靠的替代方案。
弱提示/强提示
弱提示：
为我们的新咖啡品牌写一个漂亮的广告口号。
这种说法是有缺陷的：人工智能没有被赋予质量、音调、定位和约束；原来这是一句人人都会说的老生常谈。
强力提示：
你的角色：一个简单、暖色调品牌的助理文案。品牌：吸引25-40岁城市、注重品质的咖啡饮用者的咖啡品牌。定位：“低调品质”——低调、真诚。语气：温暖、简单。禁用词：传奇、第一、最好。任务：生成 10 个候选口号（每个最多 5 个单词）。在每个候选者旁边，用一句话写下为什么它适合该品牌。避免陈词滥调和常见的表达方式；不要使用任何包含断言的最高级。
在这个提示中，体量、语气、定位、限制、禁止用词都很明显。您仍然会筛选输出：是否令人难忘，是否符合品牌声音，是否构成法律风险。
下表总结了本课中的一句话规则：
原则
这是什么意思
AI是创意伙伴
决定、选择和责任属于人
链接到来源
数字/断言来自数据，而不是AI记忆
定制
陈词滥调是开始，而不是结束
检查版权
检查视觉/文本是否侵犯版权
匿名化
不共享客户数据和商业秘密
常见错误
- 在不提供数据的情况下期待人工智能的性能数据。该模型无法访问您的数据；他给出的利率是假的。请务必提供并确认号码。
- 按原样使用第一个输出。关于人工智能的第一篇文章常常是陈词滥调；解析器执行选择和细化工作。
- 在不检查版权的情况下发布生产性图像。与其他作品/品牌/人的相似性会产生法律风险。
- 将客户数据粘贴到公共工具中。姓名、电子邮件和商业秘密不会在未经匿名处理的情况下共享。
- 使用未经证实的说法作为人工智能的建议。没有证据的最高级，例如“最佳”或“明确的结果”，有误导广告的风险。
提示：在使用人工智能时，问自己一个问题：“我可以像我写的那样签署这个输出吗？”如果答案是“否”，那么验证和细化尚未完成。
总之
人工智能是广告领域强大的创意伙伴和分析助手：它可以增加创意、产生变化、汇总数据并节省时间。但商标决定、原创性、版权、声明的准确性和法律合规性是人类的责任。这项工作的核心是三个核心学科：归因（从数据中获取数字和声明）、验证（验证每个输出）和品牌/法律过滤（真实性、版权、误导性广告和隐私控制）。让这三个习惯成为习惯的广告商将免受风险，同时受益于人工智能的速度。
应用任务
为你自己的（或想象的）品牌做一个研究：（1）写下该品牌的受众、基调和两个禁用词。 （2）根据自己的品牌填写上面的“强提示”模板，在AI工具中运行，得到10个候选口号。 (3) 根据三个标准筛选可交付成果：是否令人难忘、是否符合品牌声音、是否包含未经证实的优越性主张。选择最好的 3 个，并为每个写一个句子，解释为什么它适合出版。 (4) 请注意为什么您消除的其中一个是有风险的（陈词滥调/版权/误导）。
清单
- [ ] 我将人工智能定位为草稿/变更生成器，而不是决策者。
- [ ] 我已使用源数据验证了每个性能数据和产品声明。
- [ ] 我检查了生产性视觉/文本的版权、商标权和人格权。
- [ ] 我通过品牌声音和定位过滤了输出。
- [ ] 我对客户数据和商业秘密进行了匿名处理；我没有分享不必要的内容。
- [ ] 我从输出中消除了无法证明的优越性声明。