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我試過喺 16 GB Mac 用本機語音 App 取代 ElevenLabs
VoiceStudio 以完全本機運作嘅 ElevenLabs 替代方案身分登上 GitHub Trending。我將佢裝落一部 16 GB Mac，撞到示範入面冇人展示嘅故障，再用最後企得穩嘅處理流程製作課程中文版同韓文版。
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呢個標籤共 26 篇文章
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咩係 AI 原生媒體營運？
AI 原生媒體營運，係廣告同 marketing 團隊喺 AI 承擔大部分執行時，點樣運轉整個 campaign 生命週期——research、planning、activation、reporting、measurement 嘅方式。呢篇會講清楚 佢同「我哋有用 AI 工具」有咩分別、生命週期每個階段點變，以及人仲要負責咩。
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AI 原生媒體營運：策略指南
AI 原生媒體營運嘅策略，多半係一個排序決定：先搞好 operating model 同由 research 到 measurement 嘅循環，先至去買更多工具。呢份指南梳理 strategy lane——「原生」係咩意思、 點解將 AI 疊喺舊 workflow 上面會失敗、research 同 planning 點變、以及 planner 會唔會生存—— 並指向每條問題更深入嗰篇。
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AI 原生媒體營運：執行指南
Execution 係 AI 原生媒體營運成敗所在：AI 究竟承擔得到幾多工作、production、reporting 同 measurement 點變、咩一定要被 govern、以及點樣喺 90 日內 rollout。呢份指南梳理執行 lane， 並指向每條問題更深入嗰篇。
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AI 原生媒體營運：Agency-Model 指南
對 agency 嚟講，AI 嘅問題唔係要唔要採用啲工具，而係當每個競爭者都有咗呢啲工具之後你賣咩。 呢份指南梳理 agency-model lane——該保留、改變、停止賣咩，AI 原生行家喺價錢同人頭上點比、 點樣為工作定價、以及持久嘅護城河喺邊——並指向每條問題更深入嗰篇。
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AI 會取代 media planner 咩？
唔會——AI 唔取代 media planner。佢取代 planning 份工入面嘅拼裝，留低判斷。草擬 plan、 分配 channel budget、產出每週視圖而家大體可以自動化。決定邊個 constraint 重要——並據此 押上一條建議——就唔可以。呢個角色係集中，而非消失。
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AI 原生 agency vs 傳統 agency
AI 原生 agency 同傳統 agency 唔係同一門生意配一份更大嘅工具 budget。個分別在於「默認」 坐喺邊、工作點樣配人、以及客戶實際喺買咩。傳統賣一個團隊同佢嘅工時；AI 原生賣一套 operating model 同判斷，由部機器做第一 pass。
·AI
點樣為 AI govern marketing 數據
為 AI govern marketing 數據，歸結為 model 睇到任何嘢之前你做出嘅四個決定：佢可以睇咩、 可以喺邊度跑、邊個擁有產出、以及你保留幾耐。先砌 memory layer、後 govern 嘅團隊， 最終會喺律師嘅監督下重建佢。
·AI
點樣 measure AI marketing impact
Measure 被改變嘅決定同 cycle time，唔好 measure 產出量。一旦 model 令產出變平，產出就係 一個虛榮 metric。真正重要嘅訊號係工作推進幾快、需要幾多 review、AI 輔助嘅版本幾常真係 更好、以及隨之而嚟咩業務結果。
·AI
邊啲 marketing task 應該自動化（workflow audit）
先自動化高量、低判斷、可回退嘅 task，將低量、高判斷、唔可回退嗰啲留返俾人。Workflow audit 按頻率、判斷同回退性俾每個 task 排序。大部分團隊自動化錯咗嘢，因為佢哋按工具睇落幾容易嚟揀， 而唔係按工作點樣表現。
·付費媒體
付費媒體嘅 AI creative production
AI 移除咗付費媒體入面作為 constraint 嘅 production 量，將個樽頸移到 concept 質素、 brand rules 同 review。Variant 唔再貴；判斷邊個 variant 值得跑才貴。贏嘅團隊係嗰啲 砌起咗 review standard 嘅，唔係生成最多 asset 嘅。
·AI
AI campaign localization
AI campaign localization 將份工由翻譯移到 transcreation 同 QA。交付物係母語細節，唔係字數； model 係引擎，人擁有關個 brand 同市場。將 AI localization 當成翻譯 task 嘅團隊，會交付 流暢卻錯失咗要點嘅文案。
·AI
Agencies 真正需要 AI 提供嘅，唔係更多內容
我一路都見到 AI 工具向 agencies 推銷「內容產量」。但如果你真係處理過 client relationships，你會知道更難嘅問題其實係 trust：隔離、權限、 context，仲有絕對唔可以令一個 client 嘅 thinking 漏到去另一個 client 嗰邊。
·AI
Prompt library vs operating model
一個 prompt library 話俾人知該打咩字。一個 operating model 話俾佢哋知該自動化咩、該留 返俾人咩、工作點樣喺兩者之間流動、以及邊個為產出負責。只有其中一樣會複利。大部分以為 自己有 AI 策略嘅團隊，其實有一個 prompt library。
·AI
面向 agency 嘅 AI marketing stack
一間 agency 嘅 AI stack 唔係一張工具清單。佢係五層——客戶 memory、orchestration、 production、review 同 measurement——圍繞 agency 已經點工作嚟裝配。買會商品化嘅層， 砌嗰個承載你客戶知識嘅層，永遠唔好俾個 stack 生得比 operating model 還大。
·付費媒體
用 AI 做 media planning
用 AI 做 media planning，喺 plan 存在之前嗰啲重複、綁數據嘅步驟上效果最好——audience 拉取、channel 定容、budget scenario——而判斷留返俾人。呢份係一份關於 model 擅長同唔擅長咩、 以及團隊該由邊度開始嘅務實指南。
·AI
Marketing AI 政策同 governance
一份 marketing AI 政策講出 AI 可以掂咩、邊個 review 佢、以及佢可以睇咩數據。Governance 係你點樣令嗰啲規則成真。冇執行嘅政策係一份冇人跟嘅文件；冇政策嘅 governance 係有執行 卻冇嘢可執行。
·AI
點樣喺 marketing 組織入面 pilot AI
一次 pilot，係對一條 workflow、帶一位點名嘅 owner、一條 baseline、以及一條喺開始前就 商定嘅決策規則，做一次有期限嘅測試。產出係一個決定——擴展、改變或停止——唔係一次 demo。 Pilot 喺你將佢建嚟俾人睇、而唔係用嚟決定嗰陣會失敗。
·付費媒體
付費媒體入面嘅 AI 同 brand safety
AI 以兩種方式改變付費媒體入面嘅 brand safety：佢成倍增加可能誤代表 brand 嘅 creative 同 copy，並令喺規模上判斷 placement 同 context 變得更難。控制唔係一份更嚴嘅 blocklist。 佢係一道 review 門同一組 model 喺其中工作嘅 brand rules。
·AI
Agency new business 入面嘅 AI
Agency new business 入面嘅 AI，壓縮 pitch 入面緩慢、重複嘅部分：prospect research、 回應初稿、資歷客製化、proposal 拼裝。個關係同個 idea 留返俾人。用 model 移除雜活， 永遠唔好用佢偽造實質。
·AI
用 AI measure marketing incrementality
Incrementality 量度嘅係「冇 marketing 就唔會發生」嘅部分。AI 幫手設計 test、由更多數據 估計效果、以及讀出效果集中喺邊個身上。佢冇移除對 control 嘅需要。冇 counterfactual， 一個 model 只係令一個相關聽起上嚟似因果。
·AI
Marketing 入面嘅 AI centre of excellence
Marketing 入面嘅 AI centre of excellence，係一個細團隊，擁有關標準、共用 tooling 同能力， 而 marketing 其餘部分用佢哋。佢嘅工作係賦能，唔係把關。通常值得砌嘅 model 係 hub-and-spoke，唔係一個審批一切嘅中央團隊。
·AI
點樣評估 AI marketing 工具
按工具改變嘅 workflow、以及佢留存得幾好嘅判斷嚟評估 AI marketing 工具，唔按 demo 嚟評。 個測試係：每單位 senior 時間嘅輸出係咪改進、而質素守得住。一個感覺快、卻靜靜雞削弱團隊 判斷嘅工具，無論 demo 幾好，都係一筆壞採購。
·付費媒體
Retail media 同 clean room 入面嘅 AI
Retail media 同 clean room 喺一個 privacy-safe 嘅環境度匹配 first-party data。AI 喺其中 嘅工作係 measurement、matching 同 optimisation——唔係更多數據。價值係由你已經有權使用嘅 數據做出更好嘅決定，而風險係將接觸誤當成 insight。
·AI
由Advertising到Engineering：Build DIALØGUE嘅技術Lessons
我由AWS migrate到GCP，達到92%成本減少同10倍更快performance——以下係我拋棄「最佳實踐」轉用真正work嘅pragmatic architecture嘅經驗。
·Google
美國對AI嘅興趣喺ChatGPT發布嘅同一個星期爆發
ChatGPT唔只係launch咗一個產品——佢觸發咗全國性嘅AI覺醒，search interest一夜之間升咗3-4倍，仲揭示咗令人surprise嘅地區差異。