生成式AI如何重塑行銷未來：從四象限框架看人機協作新典範

生成式AI（Generative AI, Gen AI）正扮演一場「行銷工具革命」的推進者。它不再僅是輔助性技術，而是重新定義品牌創作、顧客互動與決策流程的核心力量。

美國巴布森學院（Babson College）教授德魯夫‧格雷瓦（Dhruv Grewal）等人於2025年發表於《行銷科學學會期刊》的研究〈生成式AI如何塑造行銷未來〉，提出了一個「生成式AI選擇四象限框架」（Generative AI Selection Framework），為行銷決策提供了一幅清晰的策略地圖。

該框架以兩個維度為基礎：

1.輸入資料類型：從一般性（如公開網路資料）到客製化（如公司內部專屬資料）。

2.人類介入程度：從低（AI幾乎自動完成任務，如自動生成貼文）到高（AI僅提供輔助，人類進行審核、潤飾與決策，如品牌文案、提案簡報）。

這兩軸構成的四象限，象徵企業在導入AI時的不同策略抉擇。（註：原始paper中的圖形象限順序，與一般認知不同。）

第一象限：一般資料 × 低介入

這是生成式AI最普及的應用區。行銷人直接使用ChatGPT等工具生成社群文案或廣告創意，以快速試錯、節省成本。然而，由於輸入資料非專屬，輸出結果可能出現偏誤或「幻覺」（hallucination），需謹慎運用。

第二象限：一般資料 × 高介入

常見於教育、出版或公關產業。行銷團隊先以AI生成初稿，再由專業人員審核與修飾。這種「人機協作模式」兼顧速度與品質，能避免品牌語調錯位與倫理風險。

第三象限：客製資料 × 低介入

此象限代表企業以自家資料訓練AI，例如：零售商整合商品資料與顧客行為，建立專屬聊天機器人。此方式能確保內容一致性並提升精準度，但需要投入資料清理、治理與維運成本。

第四象限：客製資料 × 高介入

屬於高風險、高價值應用，如金融、醫療與顧問業。模型以內部資料訓練，並由專業人員逐步審核輸出內容，確保符合法規與品牌倫理。這也是AI真正進入企業核心決策流程的場域。

該研究指出，生成式AI帶來創意與效率，但也伴隨著隱私、偏見與著作權風險。因此，企業在導入AI時，應依任務性質判斷所需的人為監控層級。

對中小企業而言，可先從第一象限起步（一般資料 × 低介入），用一般模型快速試行市場內容；對大型組織，則應朝第四象限發展（客製資料 × 高介入），建立內部資料生態與AI治理制度，確保輸出的可控性與可信度。

最後，生成式AI的浪潮正在推動行銷人進行轉型。行銷人不僅要有行銷專業，懂得Prompt設計，更需理解資料倫理、風險控管與跨部門整合。最終的競爭力，取決於誰能在四象限中找到最適的平衡點，讓AI負責規模化的創作，人類專注於價值判斷與意義創造。

作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

資料來源：Grewal, D., Satornino, C. B., Davenport, T., & Guha, A. (2025). How generative AI is shaping the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 53(3), 702–722.