廣告代理商為何急需生成式 AI？
市場利潤被平台擠壓
過去十年，台灣多數廣告代理商的日常仍是大量人工作業：CS（業務）反覆整理客戶簡報與提案、文案與美術輪流熬夜改素材、AM（廣告優化師，Ad Optimization Specialist）再手動匯入關鍵字與版位，而 PM（專案經理）則疲於協調跨部門時程。這種「分工細碎、溝通靠人」的流程不僅拖長時程，也讓客戶對即時調整的期待與實際產出能力之間出現落差。
更雪上加霜的是，平台佣金正被自助化工具迅速侵蝕。Google Ads 自 2023 年起大幅鼓勵廣告主改用 Performance Max，全自動的素材打包與預算分配降低代理插手空間；Meta 亦將 Advantage+ 設為預設選項，強調「零設定即可最佳化」。台灣代理圈因此出現佣金一路下探的現象。為了在競案中保住毛利，多數代理商將服務費被迫擠壓；例如精立數位在 2025 年公告對 Meta 廣告收費降低至 3% 服務費。
雖各家策略不同，但市場競爭日益白熱化，加上廣告主愈來愈容易直接使用平台內建 AI 工具，佣金模式逐步讓位給「一次性技術費」與「效益分潤」。同時，Google 和 Meta 近期廣告營收雖持續成長，但增速已有趨緩趨勢，AI 助理與新興通路逐步稀釋搜尋與社群流量，促使平台加速推行黑箱自助方案，進一步壓縮代理商的利潤空間。
黑箱自動化衝擊專業角色
生成式 AI 崛起進一步放大此壓力：品牌主只需幾行 prompt，即可快速由 ChatGPT、Gemini 或 Meta LLaMA 3 產出多語貼文與版位配置，AM（廣告優化師）在「關鍵字篩選」與「版位試錯」等作業中的部分價值正逐步被稀釋。同時，平台黑箱化導致優化邏輯難以被外部分析工具破解，客戶也愈來愈難以「專業代操」作為付費依據。在這種利潤空間日益縮小、黑箱 AI 工具滲透加深的雙重壓力下，生成式 AI 與流程系統化已不再只是效率工具，而成為代理商重新主張資料洞察、跨渠道整合與創意策略不可取代性的重要利器。
四步轉型公式：痛點診斷、流程解構、流程系統化、迭代優化
- 1痛點診斷
用利潤率、案量週轉天數與加班時數等硬指標，配合專案復盤訪談與流程時序圖，圈出對營收傷害最大的 20 % 瓶頸，確定優先順序與投資邊界。
- 2流程解構
將 CS、AM、PM、創意與媒體各環節分解為可量測的最小作業單位（SIPOC 與泳道圖），識別人力密集或重複性高的段落，為自動化鎖定切入點。
- 3流程系統化（AI 驅動）
以 API 架構優先設計，將 Prompt Library、RAG 檢索、素材生成與投放排程整合為雲端自動化流程，由 AI 先行生成，專業人才負責複核，並同步將各項產出指標（如 Latency、Cost per Asset、CTR）寫回監控面板，持續優化整體效能。
- 4迭代優化
透過 A/B Prompt、素材績效分層與 KPI 儀表板，持續淘汰低效腳本與提示語；同時對自家 Prompt Library、評分器與推薦邏輯進行小步快跑調整，讓交付速度、成本與品質每季疊加，形成越用越精準的內部 AI 生產力引擎。
從文案到腳本：生成式文字工具的成熟典範
品牌語調與資料驅動寫作
當前生成式文字工具已不止「幫忙起稿」這麼簡單。例如 OpenAI GPT‑4o，或專注於邏輯推理與高品質長文本生成的 o3、o3-pro 模型，能根據品牌廣告資料與 CRM 受眾分群，協助生成貼文變體，並支援 A/B 測試設計；Jasper 針對行銷通路可快速輸出商品標題、Meta / Google 廣告主標與副標、LINE 推播文案、Dcard 原生廣告文案，以及 EDM 行銷郵件內容。Copy.ai 內建多語改寫功能，能大幅縮短全球在地化撰寫流程。
這些工具的核心革新在於「可串接」：透過 API，代理商可將關鍵字資料庫、競品文案與品牌語調餵入模型，幾秒內生成多語版本，並依品牌風格產出內容。同時 Writer.com 提供品牌語調、專有名詞及合規用語檢查，Adobe Firefly 工具組則協助確保圖文產出符合品牌設計規範，整體提升文案品質與首稿完成率。
從腳本到多渠道貼文
文字生成技術也逐步滲透至影片腳本、Podcast 內容與多渠道貼文設計。Runway Script Assist 會根據品牌受眾輪廓自動拆分段落節奏，協助生成影片腳本；Podcastle AI 則能將長稿優化為適合 Podcast 口播的段落與語氣安排。另一方面，Jasper、Copy.ai 等工具也可將同一段品牌文案快速轉化為多渠道貼文版本，涵蓋 IG / Facebook / TikTok 短影音腳本、LINE 推播文案與 Dcard 原生內容。當腳本在初稿階段即可嵌入 CTA 與標註可變元素，後端的動態影片或靜態貼文便能由同一份 JSON 資料表驅動，實現內容與投放流程的閉環整合。
圖片與影片生成服務大盤點：API、生態與落地
靜態影像：高解析商用可靠度
Midjourney V7、Stability AI SDXL、OpenAI DALL·E 3 及 Adobe Firefly Image Model 4 Ultra 仍為業界標配；但近一年也冒出多款針對商業應用優化的服務：AdCreative.ai 可一次產出多版本社群廣告素材並接入 Meta Ads；OpenArt.ai 提供可商用授權及 Prompt 市集；LovArt.ai 透過 LoRA 微調讓品牌風格一致化；而 Kling AI 亦針對靜態圖推出「物理一致渲染」模式，方便與其影音模型互補。OpenAI、Stability 與 Runway Gen-4 Turbo 依舊提供 REST API，方便代理商批量出圖回寫 DAM 系統。
值得注意的是，Runway 於 2025 年 4 月 7 日推出的 Gen-4 Turbo 不僅在 4K 維持 24 fps 穩定幀率，更支援遮罩、相機運動控制，滿足商用影片一致性需求。
動態影像：從文字到影片的平民化
Runway Gen‑4 Video 處於領先地位的格局正在被多方挑戰。Google 在 2025 I/O 發表 Veo 3，可生成最長 60 秒、1080p 的影片故事並輸出分鏡 XML；Kling AI 則以「物理精準」與粒子特效著稱；Pixverse.ai 主打快速生成短片，深受 TikTok 帳號青睞；Leonardo.ai 與 DeeVid AI、Vidu 新增 video‑diffusion 模式後，平台介面流程變得更友善，讓非設計背景也能快速編排故事分鏡。
Pika.art（由 Pika Labs 開發）以操作簡便與高可控制性廣受好評。根據 TechRadar 評論，它讓內容創作者能將文字或圖像轉為適合社群分享的短片；Tom’s Guide 更指出「Pika 2 是我用過最好的 AI 影片生成器之一」。Luma Dream Machine、HeyGen 與 Synthesia 則主攻 5 到 15 秒內的短片製作或虛擬分身影片，成為不少行銷工作者與中小企業的入門選項。
Runway 近期釋出的「Camera Control」JSON 參數檔（以易讀 JSON 格式標註鏡頭方位、焦距、搖鏡速度等）則進一步開放搖鏡、推拉角度設定。The Business Research Company《Generative Artificial Intelligence (AI) In Advertising Global Market Report 2024》 指出，全球生成式 AI 在廣告市場規模將自 2024 年的 US$2.72 billion 成長至 2025 年的 US$3.39 billion，年複合成長率達 24.6%，顯示「視覺與影片」將成為廣告預算的新重點領域，也促使代理商加快 API 整合能力的提升。
自架 Stable Diffusion：私有部署的可行解
對需大量量產視覺素材、又顧慮資料外洩的代理商來說，自架 Stable Diffusion（支援 SDXL、SD 3／SD 3.5版）是一條兼顧成本與隱私的替代路徑。透過開源前端如 Automatic1111、InvokeAI 或 ComfyUI，團隊可在 GPU 執行個體（如 AWS g5、Azure NC、Paperspace 的 A100）或本地 RTX 4090 快速部署，並以 DreamBooth 或 LoRA 做品牌風格微調。
此外，代理商亦可利用 n8n 等自動化工具，將 Stable Diffusion 的圖像生成流程整合至工作流程中，實現視覺素材生產的自動化，提升團隊效率。
依每月 3,000 張 4K 素材估算，租用單張 A100 執行約 US$2.4／小時，加上雲端儲存，三個月即可攤平與商用 API（如 DALL·E、Runway、Firefly）間的成本差距，同時保有模型參數與輸出資料的控制權。
值得注意的是，Stable Diffusion 開源模型採用 CreativeML Open RAIL-M 授權，允許商業使用，但用戶需遵守禁止生成不當內容等條款。若企業有更高需求，Stability AI 也提供企業方案，包含商業使用授權、技術支援與客製化模型訓練，適合年營收超過百萬美元的大型企業。
主模型通常可從 Hugging Face 下載，社群微調的 LoRA 或風格包等則多來自 Civitai 平台。這種組合使自架用戶能靈活整合官方與社群資源，達成品牌專屬化需求。
不過，自架也代表需投入 MLOps 的安全更新、推論效能最佳化（如整合 xFormers、TensorRT）與內容權利審查流程；若缺乏專責工程人員，建議採用 Stability AI 提供的 API 服務，或透過 Microsoft Azure、Amazon Bedrock 等雲端平台進行部署，在保有私有化優勢下大幅降低維運門檻。
串接 Figma：生成到設計師桌面的最後一哩
外掛與 Images API 串流
對創意流程而言，影像生成只是開端，「如何讓設計師快速拿來微調」才是真正瓶頸。Figma 自 2024 年起正式開放 Images API，允許將外部生成的圖片（包括 PNG 和 SVG）上傳並插入設計稿中。由於 SVG 是可編輯的向量格式，設計師能直接在 Figma 調整節點、形狀與顏色，實現更靈活且高效的素材後製。
2025 年，Figma 推出了名為 Figma Make 的新功能，利用自然語言提示協助用戶生成與編輯設計素材。未來，設計師可望透過外掛如 Magician，將 Midjourney、DALL·E 與 Firefly 生成的圖片更無縫匯入 Figma 畫布，並即時調整光影、文字與尺寸，省去另開軟體匯入的繁瑣步驟。
品牌資產的跨雲同步
Adobe Firefly 與 OpenAI 於 2025 年 4 月宣布深化合作，推動 AI 內容生成技術融合。儘管目前 Figma 與 Adobe Creative Cloud 尚未實現直接的圖像生成同步，但 Gartner 《Generative AI Hype Cycle 2025》預測，具備「跨雲資產同步」功能的設計協作平台採用率將在未來三年內翻倍，顯示品牌主越來越重視「一次生成，全渠道共用」的資產治理能力。
文化與治理：AI 轉型的真正組織難題
在許多廣告代理團隊裡，你常會看到這樣的景象：只有老闆一個人扮演 2.5% 的「創新者」，迫不及待把生成式 AI 當成祕密武器，親自下 prompt、產出第一版腳本；剩下的早期與晚期大眾則抱著觀望心態，好比當年大多數人對 iPhone 1 興趣缺缺，直到 iPhone 4 應用成熟、連鄰居都在用，才願意換機。這段等待期往往長達好幾個產品迭代，期間真正阻礙的不是技術，而是多數人對「還能不能照原本方式做事」的安全感需求。
- 創新者只有 2.5 %：大部分員工天生缺乏學新工具動機，寧可照舊流程不冒險。
- 領導者不捲袖：高層只喊口號、不示範使用，團隊自然觀望「等等看」。
- 細節斷層：關鍵客戶與流程握在資深員工手中，資料黑箱讓系統化無從下手。
- 決策軟肋：擔心動到公司命脈人物，轉型計畫反覆拉扯、久拖不決。
- 動機不足：新流程看不見直接紅利，員工寧可維持舊習、不願改變。
- 一步跨太大：同時導入多套系統，雙軌並行反而製造混亂、使用率低。
- 內部推手被視為「搶飯碗」：自動化倡議者易被同儕視為威脅，形成隱性抵抗。
延伸閱讀：每一痛點的實戰故事與對應行動清單，請見〈AI 轉型難不在科技，而在治理與人心〉
SaaS 與 AIaaS：下一波吞噬風險
在 2010 年代，「Software-as-a-Service」因按月訂閱、低部署成本而吞噬大量傳統軟體，但現在 SaaS 本身也陷入被「AI as a Service」顛覆的輪迴。根據 Harvard Business Review 文章 〈How Gen AI Could Disrupt SaaS—and Change the Companies That Use It〉 與 Forbes 專欄 分析，AIaaS 透過雲端 GPU 與大型基礎模型即時調度，把「運算即插即用」降到毫秒級，企業可直接呼叫影像、語音與代理模型 API，省去傳統 SaaS 再包裝一次的服務層。管顧公司 AlixPartners 指出，AI 既非 SaaS 產品線中的「新產品」，也不是既有服務的附加功能；它是企業軟體產業的下一階段演進，勢必迫使業者從定價、銷售到營運全面重塑商業模式。
廣告代理如何打造護城河
面對 AIaaS 崛起之勢，代理商若要在激烈競爭中保有定價權，必須循序強化三層核心能力；這三層並非一次到位，而是隨著資料覆蓋率、組織學習曲線與技術生態同步演進的螺旋階梯。
- 1數據掌握力
首要任務是讓資料庫真正「落地」並相互對話：把 CRM、銷售、客服、物流、社群互動與廣告投放等分散系統的結構化與非結構化資料全數匯入 CDP 或自建 Data Lake，並透過統一 ID Mapping 與即時 ETL 流程維持鮮度。唯有掌握第一方數據，才能進一步建立產品向量、受眾向量與內容向量，為 RAG、Look‑alike 受眾與 LTV 模型提供燃料；若資料斷裂，生成式 AI 僅能紙上談兵，無法產生可衡量的商業增益。
- 2品牌洞察力
在數據鞏固後，關鍵是把資料轉化為能協助品牌主決策的洞察，並將顧客旅程中的驅動因素（Motivation Driver）拆解成可量化指標。透過互動熱點、內容語意與購買動機的多維度分析，代理商能為品牌主描繪「需求—情緒—轉換」閉環，以精準文案與創意腳本演繹差異化價值。當策略匯報不再只是簡表，而是以可操作的行銷科學模型呈現，代理商便能從「代操人力」升級為「高階策略顧問」，在合約談判中擁有更高溢價空間。
- 3AI 生產力內化
最後一步是把 Prompt Library、RAG Pipeline、影片分鏡 Script Engine 與跨工具流程協調器（Orchestrator）封裝成內部平台，讓行銷、設計與工程團隊能一鍵生成多語腳本、24fps 動態廣告與跨渠道貼文，並自動回寫 DAM 與投放平台。此舉類似開發者工具 Cursor 把「AI Prompt＋工程工作流程整合」商品化成市值 US$10 billion 的 SaaS，證明「工作流即產品」。當所有產出都是 API‑first，代理商能用毫秒計的成本完成客製化，將利潤從「計人工時」轉成「計吞吐量」；同時也形成隨使用情境不斷學習迭代的專屬模型，越用越強。
當生成式 AI 工具門檻持續降低、AI Agent 生態快速普及，純技術優勢終將被稀釋。真正難以取代的護城河，是對第一方數據的掌控、對市場行為的深度刻畫，以及把 AI 嵌入日常工作流程的能力。只有同時做到「強化價值」與「壓低交付成本」，代理商才能在下一輪競爭中穩坐品牌主策略夥伴的關鍵門檻。