Martech雙周報第58期：Pinterest推出個人化商品背景生成功能，兼具行銷素材生成及自動化行銷功能

重點新聞(0708~0721)

#影像生成AI #社群媒體行銷 #產品圖背景生成
Pinterest推出個人化圖片背景生成功能，背後技術是自行訓練的圖像生成模型

圖像類社群媒體Pinterest推出個人化圖片背景生成功能，能根據不同使用者，為同一張商品圖片生成不同背景。舉例來說，過往數據顯示喜歡北歐風的使用者及喜歡工業風的使用者，瀏覽同一張椅子時會看到不同背景。此功能不僅能減少廣告主設計和製作商品圖片背景的成本，更能直接做到自動化精準行銷。

此功能背後技術是Pinterest自主開發的文字轉圖像生成模型Pinterest Canvas。這是一個潛在擴散模型（Latent Diffusion Model，LDM），Pinterest預計用此模型為基礎，微調出更多不同圖像生成功能。此模型訓練素材包含Pinterest圖片標題、描述、SEO用替代描述等，共15億個文字-圖片對（Text-image pair）。

#數據整合 #行銷用AI #可組式CDP
Martech之父：完整整合不同數據來源的「數據層」將成為Martech及行銷用AI的基礎

延續先前對行銷領域AI發展趨勢的剖析，Martech之父Scott Brinker進一步提出，企業IT基礎架構內統一數據層，是與高可用性API同等重要的先決條件。他說明，API是AI代理人橫跨不同系統作業的基礎。整合了企業不同系統數據的統一數據層，則是這些AI代理人根據個別企業狀況做出適當決策的基礎。

他進一步指出，從企業端及廠商端，都能看出從企業層級整合數據是一大趨勢。根據他與另一個研究組織Martech Tribe進行的2024行銷科技可組性大調查，高達71%企業有整合不同Martech到企業內至少1個數據倉儲或數據湖，且其中61%有將過半Martech產品整合進企業統一數據層。

從廠商端產品來看，直接整合於數據倉儲內，不須再拷貝數據進CDP的「可組式CDP」，近一年開始獲得市場矚目。同時，數據處理及行銷科技業界巨頭，紛紛開始支援以零拷貝方式整合其他生態系系統的數據，並持續在自家系統內整合更多行銷類AI應用。這些商品和做法，都是為了鎖定企業在主要數據倉儲就能存取其他系統數據，並應用行銷類AI產品的需求。

#飯店專用CDP #PMS數據
TrustYou推出專為旅宿業設計的CDP，特色是可整合PMS並針對飯店需求設計介面及欄位

目前，CDP主要由手握大量第一方顧客數據的零售及金融業所用，許多功能也針對這些行業設計，變相對其他同樣手握顧客數據的服務業形成導入門檻。鎖定此痛點，TrustYou推出專為旅宿業設計的CDP，特色是原生支援酒店物業管理系統（PMS）──相當於旅宿業ERP──且介面、事件、數據欄位等都是針對旅宿業業態所設計。

舉例來說，在此CDP，會看到空房率、訂房來源及行為、報到退房時間、Morning-call等數據欄位和事件，還有針對這些事件設計自動化行銷的預設模組，例如在取消訂房後推播慰留及行銷訊息。儘管許多適用跨產業的CDP具有高度客製化彈性，但許多旅宿業IT人力並不充沛，IT體質也不算健全，未必有能力為了導入CDP而快速整合或改動不同系統。TrustYou完全針對旅宿業需求來設計CDP，正是希望能降低導入門檻和減少客製化需求，來吸引這些旅宿業者使用。

#B2B行銷 #系統上雲
研華科技導入雲端Martech解決方案的經驗教訓

IPC巨頭研華科技數位行銷長李昱弘近日於一場活動中分享自家B2B行銷數位轉型經驗及經驗教訓。他們他們大規模導入雲端行銷解決方案，期望整合企業內數據、管理B2B業務和行銷作業、分析潛在客戶旅途及背後意圖、導入報價管理系統來管理折扣、平均成交價等指標。這個歷程中，他們也經歷了不少挑戰和習得教訓。

轉型歷程中，研華最常面臨的抱怨是，系統大規模上雲造成客製化彈性下降。李昱弘表示，過往系統在地端時，研華有能力因應需求，快速開發或改動系統。花大錢購入雲端系統後，客製化開發反倒必須花上更長時間。因應此情況，研華必須對員工溝通地端與雲端系統間的運作差異，同時調整客製化開發流程，確保徹底釐清開發需求後才能提交。

另一個重要教訓是，要因應不同產品或平臺的數據處理成本，來設計系統架構。他進一步說明，有些Martech產品或平臺，要儲存或轉化數據的收費明顯較高，雖然直接將所需資料匯入並就地處理，是直觀且符合該系統使用者需求的做法，但也會產生鉅額成本。使用這些產品時，應使用其他數據處理成本較低的系統先清洗、轉化原始資料，再匯入其他領域專門Martech來進行最終處理。

#CTV廣告 #行銷成效追蹤
IAB調查：數位影音廣告市場持續二位數成長，成效追蹤難題仍在催生多種另類測量方法

美國互動廣告協會發布2024影音廣告支出報告，美國數位影音廣告市場將延續多年來二位數成長趨勢，2024預計成長16%，來到620億美元。不過，就算在全球最大、最成熟的數位廣告市場，美國廣告主也面臨難以追蹤跨通路行銷成效的困境。這個現象在影音廣告領域尤其明顯，這是因為，影音廣告是成長力道最大的市場，且近年廣告支出流向許多新興通路，例如串流平臺、短影音、CTV等。

沒有統一有效的行銷成效追蹤方法，使廣告主轉向不同追蹤方法，包括利用AI產品、統計歸因、多點歸因模型（MTA）、跨裝置測量、行銷組合模型（MMM）、埋入像素追蹤、自動內容辨認（ACR）、受眾注意力指標統計、跨平臺ID、埋入SDK或追蹤碼等等。不過，這些做法中，就連最熱門的項目都只有37%廣告主採用，意味著業界中沒有公認真正有效好用做法，是企業投資影音廣告的隱憂。

#生成式AI #影音生成
微軟揭露正在開發根據企業網站生成廣告用影片素材的功能

微軟透露正在開發影音廣告素材推薦功能，這是他們旗下廣告平臺新生成式AI功能，輸入企業網址，系統讀取頁面後，便會生成建議影音素材，供行銷人員挑選、剪輯。接著，在同一個介面中，行銷人員便能挑選受眾及出價策略，並投放廣告。

此功能未正式上線，微軟也沒有揭露更多運作細節。不過，他們表示近期將先應用此功能於聯網電視（CTV）廣告。

2. Linkedin的AI廣告策畫及受眾挑選輔助工具Accelerate預計今年秋天於全球正式推出

3. Meta推出Reels overlay ads，在短影音上增加外部連結和CTA等行銷元素

4. Meta推出Threads Web Intent API功能，使外部網站能直接嵌入Threads內容以增加社群媒體互動

資料來源：iThome整理，2024年7月

責任編輯：郭又華

圖片來源：Pinterest、Chief Martec、IAB、Microsoft

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