Signal Architect 呢個季度要修好乜嘢？

• 呢個季度：Signal Architect 嘅時間
• 之後：等一等

• 整理數據地圖，將數據集中喺一個可查詢嘅地方：Google Ads、Meta、LinkedIn、Reddit、網紅同電郵，並確認有權用嚟做 AI 處理
• 清理同標註匯出數據：冇重複、欄位清楚、類別有定義
• 將媒體數據連接財務數據：扣除 AI 工具成本後嘅毛利
• 連接營運數據：修改輪次同審批流程
• 為客戶做一個即時嘅 AI 儀表板

AI 建立嘅 persona Oliver 話，生物駭客願意為每批貨嘅分析證書付更高價錢。喺下一個廣告活動之前，你點處理？

• 即刻以此做下一個廣告活動嘅切入點: Oliver 細緻又自洽，建基於市場數據同策略背景；創意團隊而家就要一個切入點。
• 先招募五位真正嘅生物駭客，做 30 分鐘訪談: 呢個說法可以驗證，而且測試好細；傾五次，下一條問題就會更清晰。
• 放棄：合成 persona 唔係證據: 模型虛構嘅嘢唔應該左右預算；最穩陣嘅切入點，係一個你已經知道有效嘅。

數據未集中喺一處之前，AI 只可以喺零散嘅儀表板上推論。 AI 嘅報告取材自散落喺各平台嘅儀表板：冇人可以將佢哋放埋一齊查詢，兩個數字唔一致時，亦冇人講得出邊個啱。

未清理、未標註嘅數據，令 AI 搵出嚟嘅規律唔可靠。 平台匯出嘅原始數據原封不動餵入 AI。課程嘅警告：咁做嘅團隊，之後會奇怪點解結果都係廢話。

你嘅護欄容許未經審閱就送出嘅洞察，而家建基於未清理嘅數據。 你嘅護欄容許 AI 洞察未經審閱就送畀客戶，而呢啲洞察而家建基於原始匯出數據。

做連接要佔用 Signal Architect 嘅時間，打基礎就要讓路。 媒體數據同業務數據連通：關於毛利同流程嘅問題變得答得到。課程舉嘅例子係修改輪次增加一倍後，毛利下跌（一個通用嘅廣告公司例子）。

儀表板要用去三分之一個季度，而且數據係乜就顯示乜。 客戶更早睇到工作嘅即時進度。

打基礎呢個季度唔會有嘢畀客戶睇。 數據集中喺一處，乾淨而且有標註：AI 搵出嘅規律值得信任，亦查證得到。

合成 persona 係假設；未經驗證就據此行事，風險會帶入推出階段。 下一個廣告活動嘅切入點，建基於一個合成 persona 講嘅嘢。如果真正嘅生物駭客唔會睇 COA，成個活動就建基於一個假設。

放棄呢個想法，就失去一條值得問真人嘅問題。 一個可以驗證嘅想法冇被驗證：你永遠唔會知道每批貨附 COA 會唔會打動真正嘅買家。

驗證要用去訪談嘅時間，下一個廣告活動要遲啲。 五位真正嘅生物駭客回答咗 Oliver 提出嘅問題；persona 按佢哋嘅說話更新，再回饋畀 AI。

課程嘅立場

• 整理數據地圖，將數據集中喺一個可查詢嘅地方：Google Ads、Meta、LinkedIn、Reddit、網紅同電郵，並確認有權用嚟做 AI 處理: 呢個季度. 課程最先問嘅數據問題：你嘅廣告數據喺邊度、查詢得到嗎、有冇權利用嚟做 AI 處理？
• 清理同標註匯出數據：冇重複、欄位清楚、類別有定義: 呢個季度. 課程指出：數據可用，AI 先搵得到人手睇漏嘅規律。
• 將媒體數據連接財務數據：扣除 AI 工具成本後嘅毛利: 之後. 課程稱相連嘅數據集先係真正嘅槓桿，並要求先有地圖，再做連接。
• 連接營運數據：修改輪次同審批流程: 之後. 課程舉嘅例子：數據集相遇之後先出現嘅槓桿；同樣要求先有地圖。
• 為客戶做一個即時嘅 AI 儀表板: 之後. 課程提醒：將未整理嘅匯出數據餵畀 AI，只會得出廢話；呢個體驗將客戶視圖放喺數據可用之後。
• AI 建立嘅 persona Oliver 話，生物駭客願意為每批貨嘅分析證書付更高價錢。喺下一個廣告活動之前，你點處理？: 先招募五位真正嘅生物駭客，做 30 分鐘訪談. 課程指出：先合成，後真人，而唔係用合成取代真人。Oliver 嘅說法係一個假設，值得用五次真人訪談去驗證。