被媒體譽為「網路趨勢觀察家」，早期的網路文字blogger，美國史丹佛大學電機、管理雙碩士，於藝電、AltaVista、Oracle等矽谷企業當過軟體工程師後，返台創立台灣第一間社群行銷公司「米斯特六公司」，曾為超過200個品牌客戶操刀，另外出版過16本書，在網路上發表超過4200篇文章。人生經歷多種角色，從工程師轉做行銷，從學界轉成商界，從上班族成為小公司經營者，不變的是對網路創新的熱情。
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nabi總知識長 / Mr. 6
01/12 14:51
大企業不推AI「產品」而只發表一個AI「名字」，背後暗示什麼
過去一年，看得到各家軟體應用大廠，無論是B2B或B2C，都開始說他們一定會導入生成式AI在他們產品中。這樣經過了半年下來，進入新的一年2024，我們可以看到，目前這些公司所做的，竟然都不是推出一個AI「產品」，而只是推出一個AI「名字」。
什麼意思？
這些公司都宣告給全世界，他們推出了他們的AI了，也給了一個名字，但，它旗下卻不見任何新產品。
如果不是產品，只是一個名字，那是什麼意思？
意思就是，他們全方位的用AI對他們現有的所有的產品都升級。沒有新產品，全是舊產品，但都被改良了。
舉個例子，大廠Twilio在十月宣佈做出CustomerAI，這個CustomerAI本身並不是一個產品，但它會用在Twilio Segment、Twilio Engage、Twilio Flex……同樣的概念，其實Salesforce早在2016年就推出了他們的「Einstein」，現在繼續延用此名字至生成式AI上，你也看不到一個產品叫Einstein，此東西住在Salesforc所提供的各應用軟體裡面。
另外，像 Shopify也有「Shopify Magic」用在好幾個地方像是Sidekick、App Review Summaries，它不獨立，而融在各處。同樣的概念來到Tableau，它就叫做「TableauGPT」……
這趨勢，除了告訴所有軟體大廠都要記得為自己的AI取一個名字，還告訴我們什麼呢？
1. 這代表生成式AI在企業裡的應用，本來就不是新一個產品，而是分散式的到好多地方
這些企業一定是經過研究後才發現，AI對他們真的很有幫助，因此，他們也想要加入，給了這個AI起一個名字，不過，他們可以用AI的地方，卻不只限於單一個產品，而在二、三個以上，甚至十幾個地方，都希望有AI的投注，所以這個名字就被用在好幾個地方了。
2. 這代表AI要用在好幾個地方，是需要一個專門的團隊進行，而非請各部門自行進行，以確保專業，避免重工
起初企業一定是辦講座、甚至找講師來給原部門的每一位同仁上課，但後來發現，每一個人的工作已滿，要再多做AI，力有未逮，且，即便AI是新潮熱潮，也不易說服所有人為了AI而拚命，但偏偏AI又是這麼重要的競爭點，所以，最佳的AI進行方式就是另成立一個團隊，這也是為什麼，它有自己的一個名字，其實真的有這個部門，只是，它要幫很多部門，做進AI。
3. 這代表AI的製作，除了技術上的門檻，更多著其他組織上、溝通上的挑戰
像這樣掛著獨立的名稱卻必須融入各部門的AI團隊，勢必與公司內部的各部門需要更融合，對於大企業來說，會是相當可觀的在組織上、溝通上的挑戰。
4. 這也代表一種新時代的AI Agency服務即將發生
既然在內部無法有效的執行這樣的AI團隊，勢必就要委外，但這一次的委外，卻和以往的行銷委外、召募委外、IT委外不太一樣，它包括了更小心的執行，更多的人與人溝通，以及更深的合約捆綁，確保這間Agency與企業內部是可以共存的。或許Agency提供的是某一AI套件再加服務。
所以，想必接下來各企業內部會繼續的討論，某某產品，到底要AI還是不要AI，這個「要」與「不要」的背後，暗藏著不一樣方向的考量，或許，和複雜的人際合作比起來，AI反而變成最容易的部位了呢。
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nabi總知識長 / Mr. 6
01/09 13:49
Desigual讓買家用生成式AI製衣，等三個月交貨也不怕！
2023年在服裝界有太多公司使用了生成式AI，不過大部份都是做出一些號稱是AI製作的衣服（包括Casablanca、Collina Strada、Heliot Emil、Revolve），或用AI對話機器人來與客戶服務（包括Zalando、Kering, Mercari and Shopify），或用AI來寫產品文案（包括Snipes、Adore Me、Shopify），而在這其中，只有Desigual夠大膽。它真的開了一個新的時裝系列叫做「On Demand」。
該系列，僅限在Desigual網站上購買，實體店面沒有，且目前只有在西班牙、德國、法國和義大利買得到。據稱，此On Demand系列的每一件服裝，都是根據客戶的需求，限量生產，客戶可以追蹤生產過程，然後每一件都必須等「90天」才會送達！
90天，這麼久？
這個產品線的衣服，真的都是使用者自己生成的嗎？一進去On-demand區，它就大大的寫到「You want it, We do it!」
怎麼做呢？只要按下「過程」(process），它描述了三步驟：第一步是「你告訴我們想要什麼」（You want it），雖然目前只是選一件衣服款式，不過，以後，不排斥全部開放用AI來畫衣服。第二步，「我們把它做出來」（We DO IT），他們真的就做出你要的衣服，到了90天以後，就變成了第三步：「你可以擁有它了」（You Have it）。
而他們顯然需要這麼久的原因是，這些AI的想像，他們必須一步一步的實現，完全依你需求客製化，有趣的是，他們說，在這三個月期間，身為買家，你會一直收到他們衣服部門的人一直來信、一直來信，告訴你這間美麗的衣服正在製作的過程，我猜想它是要在過程中再看看你是否可以去推廣這件衣服，帶來更多人購買。
創辦人Thomas Meyer驕傲的說，大膽的讓客戶自己用AI設計衣服，正是Desigual的血統。
這個血統，看來所有人都可以擁有！
這就是他們品牌的價值，這也是一個真正的客戶導向的品牌最直接的宣示了。而這些超級完全客製化的商品雖然要做3個月，但它價錢其實並不貴，大約在150歐元至300多歐元之間，也就是台幣5000至1萬元之間而已。
開放消費者用AI來隨便設計衣服，好處在哪裡？
簡單來說，這做法，讓衣服商回歸去專注在「把一件困難的衣服做出來，就有錢賺」。
這很特別，因為品牌已經愈來愈像行銷工，不再是技術工。以往，大家都假設消費者是沒有腦的，由廠商「猜心」，在賭押的過程中，不但是有風險，而且也是在競爭，因為有風險，廠商不敢跨太遠，最後比的不再是工法，而是最初級的市場決策。
但，如果我們回歸到衣服的技術，就好像出版社精於文字，建築師精於蓋房子，珠寶設計師擅於各種金工，那，當使用者可以在一個工具上自由的許願畫出來並買上買單，廠商可以繞過所有競爭，直接拿到這個消費者的錢，且，還因此順便猜到了其他消費者的心。
因此，任何民生用品的製作商，都應該有自己的AI工具，並且立刻出一條產品線，叫做「On Demand」。
這個部份的AI要怎麼製作、怎麼規畫？
我們或許可以做成一套簡單的campaign活動來開始，讓大家來「投稿」並讓消費者來「投票」，然後做出第一批的衣服。
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nabi總知識長 / Mr. 6
01/07 14:45
美國KW集團加入生成式AI，讓舊客戶更想互動、新客戶更想填單
最近有一個有趣的生成式AI案例，由Keller Willams集團做在他們家的系統中。
KW是美國一個非常龐大的房仲集團，旗下有高達18萬位房仲人員，全世界設有1100處辦公地點。特別的是，由於KW是加盟的，一般來說，開放加盟的品牌，廣告思維不太一樣，它最主要廣告受眾，其實是加盟主，而非終端客戶。加盟總部主要收入來源，大部分來自於加盟主，而不是終端客戶。但是，想吸引足夠多的加盟主，它必須為加盟主「加值」，讓他們提供更多的服務給終端客戶，加盟主才願意付錢加入這個網路。
所以，像這樣的一個加盟總部，他們發表新聞稿、做一些生成式AI的東西，其實都是吸引潛在新加盟主、新的業務員說，加入我們，可以幫「你」做得更好！
這時候，生成式AI所發揮的效力是什麼？
新聞稿雖然沒有寫到它加什麼東西，可是可以看到，它的生成式AI相關功能，做在它供給加盟主及旗下房仲業務員的「Command」APP裡面，讓業務員「如虎添翼」。
如何「如虎添翼」？它說，業務員們透過生成式AI，輕鬆寫出更好的、客製化的廣告詞，能以更低價格，取得更好的名單（leads）。
是的，更精準、更低價、更好的「名單」。
其中的細節，相信已經做成業務簡報，在其他的加盟展，或許有機會看到。現在分析一下這個東西可能有的好處。
表面看起來，加了生成式AI，是幫助這些業務員表現更好。
但事實是，深深相信自己將表現更好的「自信」，就讓業務員走出了第一步──那就是，使用這個APP，用它的功能，送出廣告、接觸客戶……
也就是說，生成式AI確定可以提升什麼？是在提升「用戶互動」（Engagement）。而這裡的用戶並不是終端客戶，而是這些房仲業務員。
生成式AI如何提升互動、提升填表、提升轉換？
房仲業務員以前下載了Command APP，什麼都沒做，也沒有自己做廣告、自己拉客，但，由於現在可以用AI，這些業務員輕輕鬆鬆地就可以做出一個廣告，於是，他就有比較多的機會，真的動手，完成廣告，送入系統。由於系統需要審核，這個廣告應該還是會經過後端的某一位總部人員之手，但這個人員，在之前可能一個禮拜才到一份廣告，現在，謝謝這個AI功能，一天可以他可以得到好幾份，那麼，他就更有機會去改廣告、讓它他上架，創造績效，然後反過來宣傳給其他人。
換句話說，生成式AI在表單上面的運用，是透過「自動填表」功能，讓平常不會互動，回饋、回報、啟動自己變成更高熱互動的使用者。
簡單來講，如果你的網站（誰的網站沒有？）有一個表單，如果你加入一個生成式AI的功能，他就有可能可以增加你填表率提高很多。
你有表單嗎？可以自己試試看，改用AI幫助你的填單者，很自然的，同樣的表單，轉換率會彷若脫胎換骨一樣！
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nabi總知識長 / Mr. 6
01/04 14:26
如何讓每個觀眾自行使用生成式AI幫你的品牌設計廣告送親贈友？
這個問題乍聽不可思議。
誰，到底有誰，竟然願意幫你品牌生廣告，還送給自己的親友？
可口可樂今年冬天顯然就成功做到這件事了。它剛剛做了一場有趣的行銷活動，這活動使用了生成式AI，讓使用者可以自行創造充滿氣氛的DIY耶誕卡片。
以行銷案例來欣賞此案，以「DIY卡片」來應節，是有這麼一點點老套，從前就已經有很多這種做耶誕卡片的網站（還記得「Elf Yourself」小矮人跳舞的爆紅活動？）。現在，改用生成式AI，就會更了不起嗎？
再者，現在很多人都已經玩過生成式AI，用DALL-E 3、Midjourney、Stable Diffusion等自己去創作圖片，都已經感受到生成式AI的強大與方便，現在，可口可樂要自己搭一個台，使用者心裡難免嘀咕，我自己打開ChatGPT，自己指令下一下，就畫出一張圖了，幹嘛要使用可口可樂的活動頁面呢？
可是，當我真的很有耐心的，把自己的帳號密碼生日全部輸進去此網站，接受了它嚴格的email以及電話號碼的確認，終於可以開始玩，此時，居然覺得───
好玩耶！
不虛此行！
我做了十幾張卡片了，居然覺得，我還想繼續做下一張………
到底怎麼回事？
是這樣的，我發現，這個生成機，據說是用DALL-E 3的API所接的，但，未免太神奇了，我隨便怎麼寫，它都可以把可口可樂的Logo、它的「Coca Cola」文字，完美的嵌進我的圖片中。然後，我的圖片都被置入了耶誕樹、耶誕老人、耶誕帽……。
以前我覺得，我可以控制我的圖片，我愛什麼顏色就什麼顏色，但是，這一次，我發現，我給了指令，無論怎麼樣，它都能夠扯到可口可樂，而且扯了以後居然都弄得非常的漂亮，就讓我一張一張的接著做下去了。
其中一張，我的指令是「亞洲女孩正在一個很大的蛋糕上面跳芭蕾」（圖中），結果它真的弄了一個大蛋糕，但背景全是沾雪的耶誕樹，閃亮亮的蛋糕前面用奶油浮雕了「Coca Cola」。
再來，我指令是「三位跑者快跑到了終點線」（圖右），結果它弄了一位聖誕老公公和一男一女各戴耶誕帽，夢幻般的終點線頂頭掛著「可口可樂」紅色商標，毫無違和感。
最有趣的是我下了「賈伯斯拿著iPhone」（圖左），結果它給我一個耶誕老公公，用賈伯斯的手勢，拿著一玻璃瓶的可口可樂。
傻眼了。
可口可樂本來就是紅色，配合耶誕的紅色節慶氣氛特別有感，這AI又改圖改得這麼漂亮，於是，想必活動期間，大量大量的新的可口可樂「形象圖」被生成出來，寄給朋友，民眾的大腦將可口可樂的商標與耶誕節緊緊的連在一起了。
有趣的是，可口可樂這一場活動，與其稱為「活動」（Campaign），或許更可以稱為新站點（Site），從它的取名，叫「Create Real Magic」（創造實境魔術）即可感受出這不只是一場活動，而從它的會員登入等機制也可感受到它根本就是一個長期的網站。想想，一個網站可以長期的輸出各種使用者自創的「可口可樂賀卡」，長期效益非常大。
我們把這樣的Gen AI應用，稱為「DIY廣告製造機」，可以幫助一個品牌，與使用者心中想要東西，緊緊結合在一起。
舉例，走在路上，發現街角星巴克的杯子開始有迪士尼，每次喝咖啡就看到迪士尼，以後，不只打到喜歡喝咖啡的群眾，任何一個人，自行製作任何一個他喜歡的圖片，高爾夫球的圖片、籃球場上的圖片、戰車圖片，爬山登山攀岩的圖片… …以上全部，都可以瞬間和品牌形象結合。於是所有興趣群組，都被你為這個品牌所做的廣告給洗腦了。
當一個品牌擁有自己的、可渲染自己品牌形象上去的生成式AI主導的「DIY廣告製造機」，長期的放在官網上，就可以長期的洗腦任何一個碰到它的使用者，這樣的工具，是不是很棒呢？
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nabi總知識長 / Mr. 6
01/02 14:15
一直被忽視的AI服務成功關鍵：常常反問用戶更多問題
上週有一位叫做Jordan Gibbs的美國AI工程師寫了一篇爆紅文章，此文章的題目很簡單──「最重要的ChatGPT指令（詠唱）」。
Jordan其實是技術人，他是Elevora.ai的技術長，Elevora是個企業應用，讓企業HR透過AI進行第一輪面試，省下許多時間，不過他上週分享的這篇文章卻是相當基礎的、使用ChatGPT的語法。
雖然簡單，這一句「最重要的ChatGPT指令」倒真的蠻有用的。
到底是哪一句指令、哪一句詠唱？
Jordan先解釋，他是如何發現這句指令的。
他說，大型語言模型，就連最聰明的、最了解裡面運作的工程師也不知道怎樣讓ChatGPT給出最好的答案，ChatGPT 每次都理直氣壯的回答你所有問題，卻從來不會告訴你，它「知道什麼」或「不知道什麼」。
因此，由此推論，如果希望它給你更好的答案，或許，方向就是，請它先告訴我們，到底它「需要知道什麼」？
於是，Jordan做了一個實驗。
他先問ChatGPT，他是一位25歲上班族，男性，請給一些他上班服裝上的建議吧。
果然，ChatGPT一如往常，好像它什麼都懂一樣，理直氣壯的說了一大堆，一口氣提了七種穿搭，都說得「淺淺的」，蠻跳tone的……看久了ChatGPT的回覆，這樣程度的答案，說真的，最後只能當作聊天的話題，聊到我曾經問ChatGPT要穿什麼然後它這樣回答我──實際的上班要穿什麼，我根本用不上這些膚淺建議。
這時候，Jordan換一個方式問ChatGPT。
他也先說，他是一個25歲的上班族，男性，請給他一些上班服裝的穿搭建議，「不過，當你開始前，請先問我一些你需要問我的相關問題，我才可以給你更多的內情。」
這句超級詠唱，原文為：
Before you start, please ask me any questions you have about this so I can give you more context. Be extremely comprehensive.
果然，ChatGPT馬上列出了12條問題，包括你們公司習慣的服裝風格？有哪些顏色你不想要？你是要參加活動還只是一般在辦公室？你多注重穿衣服的舒適度？
Jordan回答這些問題時，其實也只需要寫出問題號碼，後面寫上該問題的答案，簡列了12個簡單答案之後，ChatGPT就果真就回覆了一套非常細節的穿搭建議。
這一次，ChatGPT回答的品質，的確遠遠超過剛剛第一次的「胡言亂語」！
棒多了！
你或許會說，ChatGPT本身並未真的聰明的分析過，或許它就只是接龍那些問題的文字出來，但，至少，這些問題，的確也是有助於發問者（Jordan）釐清更多方向，想到一些他剛剛沒有想到的問題，也幫助發問者，習慣了ChatGPT的語言邏輯，配合ChatGPT，提供更多它需要的資料，也因此使用者的確也因此能從ChatGPT得到更詳盡的答案。
所以，我們從中學到了什麼呢？
如何在問題之中，巧妙的問出更多問題，更了解使用者，是大型語言模型更成功的關鍵。
曾聽一位智者說過，聰明的人，不講答案，只問問題。
反過來看，我們以前應該也碰過，有些人還沒認識我們之前，就拚命的講一大堆建議想要告誡我們，最後落得我們一點都不想聽他說。他犯了什麼錯？那就是，只講（自以為是的）答案，不問問題。
同理，笨的AI，拚命亂扯，不問問題。
聰明的AI，先問問題，再講答案。
這是接下來設計AI都要注意的事。
現今的AI服務，懂的「再問問題」的，並不多，也不知道怎麼將這些問題，無痛無縫的安插在人類與AI的對話之中，讓使用者（人類）願意接受被問、被囉唆、被追殺更多問題，以便多提供一些資料。
若你的AI可以巧妙做到這一點（問更多問題），那你做的比其他AI好，也不意外了。
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劉威麟
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