這就是人工智慧仍然無法與人類判斷匹敵的地方——也是為什麼行銷人員不應該立即交出鑰匙的原因。

行銷人員面臨著更快行動、做更多事情和削減成本的壓力，因此許多人轉向人工智慧也就不足為奇了。 

但在許多領域，自動化不僅有風險，而且是一種負擔。

我的同事 Adam Tanguay 已經出色地解釋了為什麼不能讓 AI 運行你的 SEO 和內容。 

品牌行銷人員現在通常需要的是無監督人工智慧不足的具體、實際的例子。

下面的清單並不詳盡——每天都會出現新的邊緣情況——但這是一個可靠的起點。 

將其作為參考，以了解何時何地人類的判斷力、創造力和批判性思維仍然不可動搖。

品牌關鍵文案與訊息傳遞

1.最終批准標題、口號和價值主張

• 語氣的細微變化可能會導致品牌定位錯誤、引入意想不到的承諾，或與現有宣傳活動產生衝突。只有人類才能即時判斷細微差別、文化內涵和政治敏感度。

2.長篇思想領導文章與署名文章

• AI 可以起草，但真正的 SME 必須確保論點反映專有經驗，增加真正的新見解（任何「新」的東西目前都超出了 AI 的理解範圍），並與企業定位（EEAT）保持一致。

法律、合規和聲譽敏感的輸出

3.涉及受監管建議（金融、健康、隱私等）的聲明

• 人工智慧可能會對法規產生幻想，引用過時的法規，或忽略司法管轄權的細微差別，所有這些都會使公司面臨法律風險。

4.危機溝通或敏感公關回應

• 語氣、同理心和事實查核必須無可挑剔且富有同理心；人工智慧可能會誤解上下文或使用升級而不是緩和的語言。

數據解釋與戰略決策

5.流量下降或排名波動的根本原因分析

• 這種分析需要跨資料集（GSC、GA4、日誌檔案、發行說明、SERP 功能）的關聯，以及對模型無法「看到」的站點特定怪癖和市場變化的理解。

6.OKR/KPI目標設定

• 有效的目標包括季節性、競爭格局、資源和業務限制，所有這些都是人工智慧在沒有引導輸入的情況下所缺乏的背景因素。

7.歸因模型調整與收入預測

• 微小的公式變化可能會對預算產生重大影響；策略家必須對假設和邊緣情況進行健全性檢查。

連結獲取和數位公關

8.潛在客戶資格認定和外展個人化

• 人工智慧可以抓取列表，但人類在進行推廣之前必須評估網站品質、受眾契合度、與組織的先前關係以及品牌安全（政治傾向、垃圾郵件歷史）。

9.協商合作安排或客座文章

• 建立關係、定價和編輯標準需要超越腳本訊息的同理心、說服力和判斷力。

10.確定網站是否為 PBN/寄生蟲或合法網站

• 需要手動檢查反向連結設定檔和流量。 AI 分類器仍然會錯誤標記灰帽網路。

11.執行 .gov/.edu 域名失效連結的推廣

• 機構守門人期望個性化、政策意識強的宣傳。

12.現場發言人為廣播採訪做準備

• 需要媒體培訓的細微差別、即時問答排練和品牌風險指導。

13.危機應對常見問題解答

• 品牌基調和法律責任使得人工審查成為強制性要求。

UX/CRO測試

14.A/B 測試的假設選擇

• 測試想法必須與使用者研究、漏斗摩擦點和技術可行性相映射；人工智慧可能會提出影響較小或不可行的變化。

15.上線前的最終設計品質保證

• 視覺層次、可訪問性和微互動品質仍然取決於人眼（和真實設備）。

內容品質和事​​實保證

16.統計數據、案例研究數據或醫療索賠

• 人工智慧經常會捏造來源或錯誤引用數據。人類必須根據一手資料來驗證每一項統計數據。

17.多語言複製或文化在地化

• 直譯忽略了影響轉換和品牌認知的成語、禁忌和地理背景。

道德和偏見審計

18.檢視人物角色、範例或影像的 DEI 敏感度

• 模型可能會強化刻板印象。多元化的人工評審小組可以發現排他性的語言或視覺效果。

競爭與市場情報

19.解讀競爭對手的功能發布或融資新聞

需要閱讀 SEC 文件、創辦人訪談或發行說明，而 AI 摘要可能會遺漏或誤解這些內容。

20.SWOT 和定位更新

策略意義取決於對買家反對意見、銷售回饋和路線圖現實的內部了解。

技術 SEO 變更

21.站點範圍的架構修改（URL 遷移、規範規則）

一個錯誤的指令應用就可能降低有機可見度。在預發布和生產階段，必須由人工確認極端情況。

22.Robots.txt 或安全標頭編輯

錯誤的人工智慧建議可能會取消關鍵頁面的索引或洩露用戶資料。

利害關係人和高階主管溝通

23.季度業務回顧與董事會層面的會議

必須將敘事與指標結合，預測異議，並反映組織政治，而這些細微之處是人工智慧無法解析的。高級 QBR 和董事會會議還包含前瞻性思維和預測，而人類在這方面的能力更強。

內容優化

24.更新統計數據、法律參考或醫療數據點

• 人工智慧經常會錯誤地確定日期或偽造來源；策略家必須根據初步研究和現行法規進行核實。

25.在網站範圍的範本變更後重新排序 H 標籤層次結構

• 需要即時 QA 來確保標題仍然符合設計約束、可訪問性和內部連結邏輯。

26.在重疊資產上選擇規範索引還是無索引

• 錯誤判斷意圖或收入價值可能會迅速降低高轉換率頁面的排名。

內容構思與製作

27.預測、推測與哲學內容構思

• 人工智慧是被動反應，而非預測。只有人類才能在內容主題和創作上開闢新局面。

28.批准中小企業、高階主管或客戶的正式報價

• 同意和細微差別很重要；人工智慧無法確認歸屬權或禁運。

29.選擇現實世界的例子或軼事

• 需要品牌安全判斷；選擇不當的例子可能會疏遠核心受眾。

30.針對不同漏斗階段的語調對齊評估

• 只有人類才能感覺到原本「完美」的人工智慧段落是否與讀者的成熟度不符或不符。

內容分發與推廣

31.與第三方出版商協商聯合條款

• 許可費、連結屬性和排他性視窗需要人工協商。

32.確定社群廣告或原生廣告的付費推廣文案

• 平台政策細微差別（Meta、LinkedIn、TikTok）每週都會改變；合規風險很高。

33.選擇英雄圖像或影片縮圖

• 品牌、文化和可訪問性敏感度無法完全實現自動化。

轉換率優化

34.解釋多元檢定的統計顯著性

• 需要了解業務影響、流量品質和季節性，而 AI 無法僅從原始數字推斷出這些數字。

35.將實驗洞察映射到產品路線圖優先級

• 只有人類才能權衡政治資本、衝刺能力和收入預測。

36.GDPR/CCPA 對新資料收集要素的審查

• 法律合規性優先於「最佳實踐」測試理念。

關鍵字研究

37.內容中心的最終聚類與命名

• 需要品牌詞彙意識和跨團隊協調（產品、銷售）。

38.消除負面或品牌不安全的術語

• 人工智慧可能會將「漏洞利用工具包」與合法的「安全測試」關鍵字分組；人工意圖審查至關重要。

39.平衡搜尋量與銷售資格

• 只有領域專家知道高容量短語何時會導致錯誤的 ICP。

競爭/市場研究

40.使用產品和銷售驗證功能差距網格

• 公共文件通常落後於現實；人類必須確認路線圖的真實性。

41.監控傳聞中的併購或融資輪次

• 需要閱讀 AI 訓練資料無法存取的付費或內部來源。

42.評估分析師報告中的情緒（Gartner、Forrester）

• 細緻入微的語言（「有遠見的人」、「挑戰者」）會影響定位，必須由策略家來解讀。

43.進行客戶心聲訪談，用自己的話來表達痛點

• 同理心、後續探究和肢體語言暗示都是無法自動化的。

44.三角測量TAM/SAM/SOM數字用於董事會甲板

• 需要專有的 ARR 號碼、通路容量和現實的滲透場景。

即使名單越來越長，人類的判斷仍然站得住腳

該列表很可能在發布後就已過時。

人們每天都在發現人工智慧的新缺點和新功能，並對其進行增減。 

每個垂直行業都有自己的舉措需要添加。 

但即使情況發生變化，你仍能了解整體思路。

無論人工智慧在執行某些滑車工作方面有多寶貴，有些計畫仍然需要有戰略眼光、經驗豐富的人來掌舵。

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