自動化、增強、保護，定係婉拒？

• 自動化：AI 由頭做到尾，人偶爾覆核
• 增強：AI 起草，人批准後先發出
• 保護：由人去做，AI 協助準備資料
• 婉拒：就算做得到，都唔自動化

• 將五個平台嘅每週成效數據匯集成一份報告
• 更新預算進度追蹤表
• 渠道摘要初稿
• Persona 研究
• 品牌指引
• 廣告文案
• 廣告活動設定
• 推出前嘅去留決定
• 客戶嘅每月檢討
• 危機傳訊
• 涉及文化敏感度嘅市場進入

邊個負責檢查？課程指出：驗證靠平台深度，唔係資歷高低。

• Megan，客戶主管：負責客戶關係
• Marcus，付費媒體：每日都喺平台入面
• Emily，研究
• Jake，策劃
• Lauren，數據分析：每日都喺平台入面
• Ryan，成效量度：每日都喺平台入面

除非有每日身處平台嘅人（Marcus、Lauren 或 Ryan）先睇過，否則 AI 嘅數字會直達客戶。 一份報告交到客戶手上，入面嘅數字冇任何身處平台嘅人核對過。課程自己舉過一個漏網例子：AI 好有信心咁報告某英國保健品每次點擊成本係 $0.02，結果係錯嘅（課程例子，唔係 GreenLeaf 嘅數據）。

由 AI 配置嘅活動，需要有人核實定向、檢查追蹤。 一個廣告活動上線，定向同追蹤冇任何身處平台嘅人核實過。課程指出：每個由 AI 配置嘅活動，都需要有人識得抓出平台嘅特殊情況。

平台專才每做一次檢查，呢個星期就少咗一次可以用喺其他地方。 一位日日身處平台嘅人喺數字發出之前睇過 AI 嘅輸出：佢分辨得出邊個數字不可能啱。課程指出：呢個驗證層往往係你最有技術底子嘅人，而唔係最資深嘅人。

課程指出呢啲係 AI 應該處理嘅工作：繼續由人做，就等於放棄咗可以回收嘅時間。 你嘅團隊成個星期都花喺課程認為屬於 AI 嘅工作：匯集平台數據、更新進度追蹤表、起草渠道摘要。課程建議大多數團隊會發現，有 15–25% 嘅工時落喺呢一類，呢啲時間本來可以用喺客戶身上。

課程指出：AI 負責檢查，人負責決定。 推出當日，AI 接手去留決定。課程將佢分開：AI 檢查追蹤、預算、創意同地區；由人決定。

如果事情喺公眾面前出錯，AI 起草嘅回應就係聲譽風險。 GreenLeaf 因為壞事上咗新聞，第一個回應係 AI 起草嘅。課程將危機傳訊列入「婉拒」：AI 生成嘅回應係聲譽風險。

AI 可能會喺文化上出錯，而且連模型都偵測唔到。 英國推出中涉及文化敏感度嘅工作交畀 AI 處理。課程自己嘅教訓：AI 翻譯喺文化上出錯，而且錯得連模型都偵測唔到。

每月檢討係人了解點樣令客戶有面子嘅地方。 客戶嘅每月檢討變成一份 AI 寫嘅簡報。課程將客戶關係嘅對話列入「婉拒」：人與人之間嘅聯繫就係價值所在。

繼續由人負責，即係每個月都要有一位熟悉客戶嘅人去擔起。 客戶嘅每月檢討仍然係同一位了解點樣令客戶有面子嘅人嘅對話。

課程嘅立場

• 將五個平台嘅每週成效數據匯集成一份報告: 自動化, 由 Lauren，數據分析：每日都喺平台入面 檢查. 課程為 GreenLeaf 揀出嘅三個首批自動化候選之一。
• 更新預算進度追蹤表: 自動化, 由 Ryan，成效量度：每日都喺平台入面 檢查. 課程為 GreenLeaf 揀出嘅三個首批自動化候選之一。
• 渠道摘要初稿: 增強, 由 Lauren，數據分析：每日都喺平台入面 檢查. 課程點名初稿摘要係 AI 應該處理嘅工作；作為草稿，要由人批准先可以發出。
• Persona 研究: 增強, 由 Emily，研究 檢查. 課程由 AI 建立行為 persona；至於邊類受眾重要，就仍然由人決定。
• 品牌指引: 保護. 課程指出：AI 創意嘅質素，同你餵畀佢嘅品牌指引直接成正比。
• 廣告文案: 增強, 由 Marcus，付費媒體：每日都喺平台入面 檢查. AI 根據品牌指引起草創意；由人批准後先會投放。
• 廣告活動設定: 自動化, 由 Marcus，付費媒體：每日都喺平台入面 檢查. 課程話唔好再將活動設定當成高端勞務嚟賣，但仍然要有人核實定向同追蹤。
• 推出前嘅去留決定: 保護. 課程指出：AI 負責檢查，人負責決定。
• 客戶嘅每月檢討: 婉拒. 課程將客戶關係嘅對話列入「婉拒」，因為人與人之間嘅聯繫就係價值所在；呢個體驗將每月檢討視為其中一項。
• 危機傳訊: 婉拒. 課程將危機傳訊列入「婉拒」：AI 生成嘅回應係聲譽風險。
• 涉及文化敏感度嘅市場進入: 婉拒. 課程將涉及文化敏感度嘅市場進入列入「婉拒」：AI 可能會喺文化上出錯，而且錯得連模型都偵測唔到。