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從圖像生成、廣告重構到數據分析,讓 AI 不再只是工具,而成為創意放大的夥伴。揭開 AI 行銷——從圖像生成、廣告重構到數據分析,讓 AI 不再只是工具,而成為創意放大的夥伴。這堂課分享講師如何讓學生在實戰中學會拆解 Prompt、結合 DALL·E、Midjourney 與 GPT,重新定義「AI 協作」的真實應用。


在上半部,我們把 AI 放進行銷的真實場景裡,從 SEO、簡報到社群,一步步讓 Prompt 變成能「上場」的能力。
而下半部,則要打開另一邊的腦——去想、去畫、去看見那些還沒被語言寫出的靈感。

走到課程下半部的時間,差不多是下午三點,這時候的教室,永遠是最危險的時段:學生的腦袋快當機,咖啡也褪了。
所以我決定,用「圖像生成」開場。
比起講理論,不如直接讓畫面說話,這一段課,從文字邏輯跳到視覺創造,喚醒那顆快要休眠的右腦。

我的開場金句是:
越具體,越精細;越簡單,越有創意。
越詳細的 Prompt,畫面越準確;越簡短的 Prompt,AI 反而更容易發揮。
這句話幾乎成了這個模組的口訣,提醒學生學的不只是生成,而是控制隨機性。
這段小節我請大家練習「社群名片」。
簡單說,就是讓 AI 幫你生成一張「像你」的自我介紹圖。

其實不用想太多,只要記得兩個要素:主體+風格。
想清楚自己最想被記住的特色,再讓 AI 幫你產出第一版,然後慢慢微調。
這練習看似輕鬆,卻是個人品牌與圖像生成的練習。一年前 DALL·E 就能做到,當時AI還只在少數社團中擴散,但這些社群名片的生成,已經洗版了相當多個國家,練習著用 AI 重塑自己的形象。

這節課當時也有一段小故事。
當初課程銷售遇到瓶頸卡關,我就跟燒賣的 Ryan 說:
「不然我們乾脆用 AI 生一組廣告吧!教 AI 的,總該示範『全 AI 製作』。」
那時還沒有「吉卜力風潮」、沒有「Nano Banana」,許多做法都不算主流。好在 Ryan 願意嘗試,一拍即合我就開工。


最後在一個上午完成了8組16款廣告素材,從文字到圖像全 AI 生成,後製只靠 PowerPoint。
這是「不會設計的行銷人」靠 AI 也能快速達成的成果。(也歡迎你猜猜看:CTR 王、轉單王、ROAS 王 各是誰?)
更有趣的是,後來真的有學生因為這組「全 AI 素材」才報名。
實戰,永遠是最好的導師。
接下來兩個廣告案例:你好營養與 Eagle——都取自同學上傳作業。我把原始素材抓出來,直接示範如何用 AI 做廣告重構。


在「你好營養」的案例裡,我設計了一組對比:
「枯萎植物 vs. 茂盛植栽」、「生鏽購物車 vs. 輕盈購物車」。
這是我刻意安排「痛點 vs. 爽點」的呈現。
傳統廣告發想是 Concept;但近年受抖音、小紅書、短影音影響,許多電商人習慣用痛點/爽點做溝通。因此我們直接把這組思維寫進 Prompt,讓 AI 從「情緒與感受」開始發想。
做法:先用 DALL·E 找方向,再把同組 Prompt 貼進 Midjourney,通常就能產出接近商用水準的素材。


另一個案例「Eagle」是從 brief 出發的流量廣告生成,在同樣 Prompt 下生成廣告圖,結果一目了然——Midjourney 的畫面商業感強太多。
那組練習裡,AI 給的詞是「天堂 vs. 地獄」;我補的是是「千手觀音 vs. 荊棘」。
這兩個詞的差距,其實正說明了創意的本質:
AI 只能放大你給它的框架。
你給它天堂與地獄,它就永遠在二元對立裡打轉;
你給它荊棘與千手觀音,它就學會掙扎與救贖。
AI 是放大器,不是靈感機,破框,永遠是人的任務。
圖像結束,進到全場最靜的單元——數據分析。
一開始我就講清楚:
AI 不會取代報表,但它會幫你思考得更快。

抓差異值、找關鍵節點、整理數據是 AI 的強項;但商業分析與決策判斷,永遠是人的責任。
這節課的難度更高,因為程度落差特別大:
我選擇用示範帶路:從 Excel 到 GPT 數據助理,一步步讓數據「說話」。
核心提醒只有一句:AI 能幫你縮短找答案的時間,但不能替你決定「要問哪個問題」。
下次我會更徹底地捨棄「給魚」,改教「釣竿」。
模板、魔法句永遠記不完;只要學會拆 Prompt 的規則,你就能自己組出結果。
至於最後那個「鐵達尼號生存預測」練習,如果有合適的數據,我會換成更貼近行銷的題目,例如「顧客流失預測」,讓大家直接體會數據與商業決策的連動。
AI 能做很多事,但不能幫你決定要做什麼。
所以我總是提醒學生:以終為始。
先釐清問題與目標,再讓 AI 幫你收斂、放大、做出 prototype。
AI 可以協助你找路,但方向,還是要你自己決定。
AI 不是取代人,而是讓人更快變強。
它幫你打光、放大你的思考;
但那束光要照哪裡——永遠由你決定。
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