在當今的廣告產業中，人工智慧代理（AI agents）成為了熱門的話題，越來越多的廣告代理商、出版商與平台開始嘗試將這項技術應用於實際工作中，希望能夠藉由生成式人工智慧來提高工作效率。這篇文章將深入探討各行各業如何實際使用AI代理，並分析其帶來的效果與挑戰。
AI代理的興起
隨著生成式人工智慧技術的不斷發展，廣告業者對AI代理的興趣日益增加。最新的Gartner調查指出，已有81%的行銷科技主管表示其公司正在進行AI代理的試點或實施。其應用目的是希望能夠減少繁瑣工作，創造規模經濟效益。
例如，可口可樂的Fizzion計畫是一個整合於Adobe Creative Cloud的AI代理，負責維護品牌的全球創意輸出視覺風格規範。而在出版業上，英國小報《太陽報》則計畫使用AI代理來發展其節目化媒體業務。
不同行業的應用
代理商的應用
在媒體和創意代理業方面，AI代理主要用於資訊收集和建議方面，例如策劃媒體計劃時提供受眾分段建議、執行競爭者分析等。以獨立媒體代理商Mediassociates為例，他們的AI代理協助處理媒體計劃中的一些常見問題，雖然媒體購買的決策仍然由人工完成，但AI代理已大幅提高工作效率，將劃撥預算所需的時間從幾天縮短至數小時。
另一些如創意代理的Rapp，則使用母公司Omnicom的Omni平台提供的代理，從內部數據庫中提取歷史數據，作為展示和銷售資料的起點，雖然創意策略工作速度提高，但仍有改進空間，特別是在流程審核方面。
出版商的角色
出版業對AI代理的探索主要集中於媒體與內容的應用。Immediate Media開發了一個AI代理，坐落於PRISM一方數據平台上，讓銷售團隊能夠即時存取早先需要數日才得出的資訊。此技術能夠更快速地回應客戶簡報，有效縮短了反饋時間。
例如，如果一家汽車客戶向Immediate Media詢問，銷售團隊可以立即使用AI代理查詢相關受眾群，其規模及如何在一個月內實施廣告活動，這樣的回應速度，比需要等待分析師回報的情況要快得多。
新聞編輯部的嘗試
在新聞行業中，路透社正在測試如何使用AI代理協助費時的視頻編輯任務，例如在不犧牲連續性的情況下拼接不同片段。這樣的自動化剪輯技術將有助於提高編輯效率。
挑戰與未來展望
雖然目前的AI代理在不同領域中提供了顯著的效率提升，但大多數的AI代理技術還處於初期階段，其精確性和可靠性尚未完全成熟。系統通常用作輔助工具而非取代人工。
此外，各種AI代理的品質略有差異，這使得業界還需要在自有系統與客戶系統混合使用，對於如何優化這些系統的整合仍在探索中。然而，伴隨技術的進步，不同領域的企業將更可能從AI代理中受益。
展望未來，AI代理在廣告與出版業的應用將繼續發展。隨着更多行業的併入，AI代理可望於未來數年內進一步強化實用效益，成為產業的標準化工具。