สร้างความแตกต่างให้แบรนด์ด้วย AI: วิธีไม่ให้ฟังดูเหมือนคู่แข่ง

ใช้ AI สร้างความแตกต่างให้แบรนด์ได้ โดยไม่ให้ทุกอย่างฟังดูเหมือนกันหรือไม่? ได้ แต่ต้องเปลี่ยนสิ่งที่ใช้ AI ทำเท่านั้น หากสั่งให้เขียนข้อความ ก็จะได้ค่าเฉลี่ยของหมวดสินค้ากลับมา ซึ่งแน่นอนว่าเขียนได้ดี แต่หากใช้ทำแผนที่สิ่งที่คู่แข่งทุกรายพูดอยู่แล้วและระบุพื้นที่ที่ไม่มีใครเป็นเจ้าของ AI จะกลายเป็นเครื่องมือสร้างความแตกต่างที่ทรงพลังอย่างแท้จริง

คำวินิจฉัยนี้มาพร้อมลายเซ็นของผู้ทรงเกียรติ ในบทสัมภาษณ์กับ Marketing Week Sir John Hegarty ผู้ร่วมก่อตั้ง BBH บรรยายการตลาดในปัจจุบันจำนวนมากว่า “ซ้ำซาก คลิเช่ น่าเบื่อ” และโทษว่าเป็นเพราะแบรนด์และเอเจนซีที่ถูกบริหารด้วย “นักคิดสมองซีกซ้าย” ซึ่งเข้าใจสเปรดชีตแต่ไม่เข้าใจไอเดียอย่างแท้จริง ข้อโต้แย้งโปรดของเขาคือ “ราว 95% ของสินค้าใหม่ที่เปิดตัวล้มเหลว” ซึ่งเขาบอกว่าแทบไม่ขยับมา 20 ปีแล้ว ทั้งที่ปัจจุบันมีข้อมูลมากมาย เขายอมรับว่าตัวเลขที่แน่ชัดยังเป็นที่ถกเถียงได้ แต่แก่นของคำวิพากษ์ของเขายังคงอยู่

เหตุใดโฆษณาที่ AI ผลิตจึงฟังดูเหมือนกันไปหมด?

เพราะวิธีที่โมเดลทำงาน โมเดลภาษาทำนายส่วนต่อของข้อความที่มีความน่าจะเป็นสูงสุด และสิ่งที่น่าจะเป็นที่สุดก็คือ โดยนิยาม สิ่งที่คล้ายกับที่มีอยู่แล้วมากที่สุด ลองขอประโยคสำหรับแบรนด์กีฬา มันจะพูดถึงการฝ่าฟัน ความพยายาม และการทลายขีดจำกัด ลองขอในนามของคู่แข่ง มันก็จะให้สิ่งเดียวกันด้วยถ้อยคำที่ต่างออกไป

ผลลัพธ์คือการบรรจบกันอย่างเงียบ ๆ แต่ละชิ้นเมื่อมองเดี่ยว ๆ ดูดีทีเดียว แต่เมื่อรวมกัน กลายเป็นหมวดสินค้าที่ไม่มีใครโดดเด่น และผู้บริโภคจำไม่ได้ว่าใครพูดอะไร

เครื่องมือไม่ได้ผิด ความผิดอยู่ที่การขอให้เครื่องจักรที่ทำหน้าที่หาค่าเฉลี่ยมาทำงานของไอเดีย

สิ่งที่ Hegarty พูดถูก และจุดที่ AI ช่วยได้จริง

Hegarty ไม่ได้พูดถึงปัญญาประดิษฐ์ในบทสัมภาษณ์ และไม่จำเป็นต้องพูด ประโยค “ข้อมูลไม่มีคำตอบ” ของเขาตั้งอยู่บนประเด็นง่าย ๆ: ข้อมูลบรรยายสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้ว ขณะที่การตลาดควรมองไปข้างหน้า AI ที่ฝึกจากสิ่งที่มีอยู่แล้วก็รับข้อจำกัดนั้นมาเต็ม ๆ

แต่มีรายละเอียดที่ควรหยิบมาพูด หากข้อมูลบรรยายอดีต มันก็บรรยายด้วยความแม่นยำจริง ๆ ว่าทุกคนยืนอยู่ตรงไหนด้วย และการรู้ว่าฝูงอยู่ที่ไหนก็คือสิ่งที่ต้องรู้เพื่อจะออกจากฝูงพอดี

คำแนะนำของ Hegarty เข้ากับแนวทางนี้: เขียนแมนิเฟสโต้ที่ชัดเจนว่าแบรนด์เชื่อในอะไร ปล่อยให้แคมเปญดี ๆ รันนานขึ้นแทนที่จะเปลี่ยนเพราะเบื่อ และรับฟังผู้ที่ไม่ใช่ลูกค้าด้วย เพราะแบรนด์ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นจากลูกค้าเพียงอย่างเดียว

เหตุใดแบรนด์จึงตามฝูง?

ทฤษฎีพฤติกรรมตามฝูงอธิบายว่า ภายใต้ความไม่แน่นอน เรามักลอกสิ่งที่คนอื่นทำ หากทุกคนมุ่งไปทางเดียวกัน ก็ต้องมีเหตุผล และหากผิดพลาด อย่างน้อยก็ไม่ได้ผิดอยู่คนเดียว

ในวงการโฆษณา สัญชาตญาณนั้นสร้างรหัสของหมวดสินค้าที่ทุกคนลอกกัน: สโลว์โมชันและเหงื่อในกีฬา ครอบครัวยิ้มแย้มในอาหาร แดชบอร์ดลอยได้ในเทค การทำตามรู้สึกปลอดภัยต่อหน้าคณะกรรมการอนุมัติ แต่ในความเป็นจริงมีต้นทุนสูง เพราะต้องจ่ายค่าลงทุนสื่อเท่าเดิมให้กับข้อความที่กลุ่มเป้าหมายจะนึกว่าเป็นของใครก็ได้

เมื่อใช้ผิดวิธี AI ขยายพฤติกรรมตามฝูง: หากทั้งหมวดสินค้าใช้โมเดลคล้ายกันและบรีฟคล้ายกัน การบรรจบกันก็แทบหลีกเลี่ยงไม่ได้ การจะเชื่อมโยงกับผู้คนอย่างแท้จริง ต้องกล้าแยกออกจากเส้นทางยอดนิยม ข่าวดีคือเทคโนโลยีเดียวกันนี้ช่วยให้ทำได้อย่างมีระเบียบวิธี ไม่ใช่การเดาสุ่มแบบปิดตา

วิธีสร้างความแตกต่างให้ข้อความของแบรนด์ด้วย AI ทีละขั้น

1. ทำแผนที่ทั้งหมวดสินค้า วิเคราะห์โฆษณาและคอนเทนต์ออร์แกนิกของคู่แข่งทุกราย ไม่ใช่แค่สามรายที่ลูกค้าระบุในบรีฟ
2. จัดกลุ่มตามพื้นที่ ระบุว่าคำมั่นสัญญา น้ำเสียง ฟอร์แมต และรหัสภาพใดที่ซ้ำไปซ้ำมา นั่นคือแผนที่ของพื้นที่ที่แน่นเกินไป
3. มองหาความขัดแย้งในใจที่ยังไม่มีใครตอบ นำแผนที่นั้นไปเทียบกับบทสนทนาจริงของกลุ่มเป้าหมาย: อะไรที่ทำให้ผู้คนกังวลหรือหงุดหงิดโดยไม่มีแบรนด์ใดตอบ
4. เขียนจุดยืนก่อนแท็กไลน์ นี่คือจุดที่วิจารณญาณของมนุษย์เป็นผู้ตัดสิน แมนิเฟสโต้สั้น ๆ ตามแนวที่ Hegarty เสนอ: แบรนด์เชื่อในอะไร และต่อต้านอะไร
5. ใช้ AI เป็นคู่ซ้อม ไม่ใช่ผู้เขียน ถามว่าแต่ละไอเดียคล้ายคู่แข่งรายใด และซ้ำคลิเช่ข้อใด หากมันหาไม่เจอ แสดงว่ามาถูกทางแล้ว
6. ทดสอบคอนเซปต์ก่อนทุ่มงบสื่อ ให้คะแนนความน่าจะเป็นที่จะถูกคลิก และเก็บเฉพาะอันที่แตกต่างและดูมีแนวโน้มได้ผลด้วย
7. ให้เวลาแก่ไอเดีย ความแตกต่างสร้างได้ด้วยความสม่ำเสมอ การเปลี่ยนข้อความทุกไตรมาสจะส่งแบรนด์กลับเข้าไปอยู่ในเสียงรบกวนทันที

AI แบบทั่วไป เทียบกับ AI เชิงกลยุทธ์

จะรู้ได้อย่างไรว่าไอเดียที่แตกต่างจะได้ผลก่อนลงทุน?

นี่คือเบรกมือที่แท้จริง การโดดเด่นน่ากลัว เพราะความแตกต่างไม่มีประวัติรองรับ และไม่มีผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดคนใดอยากปกป้องการเดิมพันที่ยังไม่ผ่านการพิสูจน์ต่อหน้าบอร์ด ตรงนี้เองที่ AI ช่วยลดความเสี่ยงได้จริง แทนที่จะเพิ่มความเหมือน

บน แพลตฟอร์ม Defy Defy Monitor ให้คะแนนความน่าจะเป็นที่แต่ละคอนเซปต์จะถูกคลิกก่อนใช้งบสื่อ โดยใช้โมเดลที่ผ่านการตรวจสอบเทียบกับผลงานโฆษณาจริง แนวคิดนั้นเรียบง่าย: รู้ว่าครีเอทีฟจะได้ผลหรือไม่ก่อนจ่ายเงิน และเพราะวิเคราะห์โฆษณาของทั้งหมวดสินค้าได้ในไม่กี่นาที จึงแสดงให้เห็นด้วยว่าไอเดียนั้นดูใกล้เคียงกับสิ่งที่คู่แข่งทำอยู่แล้วมากเกินไปหรือไม่

คำเตือน เพื่อไม่ให้ตกหลุมพรางด้านตรงข้าม: คะแนนสูงไม่ได้ทำให้ไอเดียดี หากมันดูเหมือนอันอื่นทั้งหมด ตัวกรองต้องทำงานสองทาง คือ แตกต่างหรือไม่? และมีแนวโน้มได้ผลหรือไม่? หากผ่านเพียงข้อเดียว แสดงว่ายังไม่พร้อม

วิจารณญาณยังเป็นของมนุษย์

AI ช่วยเอเจนซีประหยัดเวลาหลายชั่วโมงของการตรวจสอบคู่แข่ง สรุปบทสนทนาหลายพันรายการ และคาดการณ์ได้ว่าคอนเซปต์ใดมีแรงดึงดูดมากกว่า สิ่งที่ทำไม่ได้คือการตัดสินใจว่าแบรนด์เชื่อในสิ่งใด นั่นยังเป็นงานของคนที่มีรสนิยม วิจารณญาณ และความกล้าอยู่บ้าง

Hegarty พูดถูก: ข้อมูลไม่มีคำตอบ แต่หากใช้อย่างเหมาะสม ข้อมูลบอกได้ว่าคำตอบใดมีเจ้าของแล้ว