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在数字化营销日益重要的今天，人工智能（AI）正逐渐渗透到营销的各个环节，为行业带来了前所未有的机遇。但同时，AI的应用也面临着信任问题，透明度成为确保AI有效性的关键因素。

信任是营销的基石，它存在于品牌、代理商以及数据质量之间。虽然AI承诺更精准的定位、更高效的优化，但缺乏透明度可能会适得其反，导致决策失误，削弱信任。

外媒曾报道过Zillow在2021年iBuying业务的失败案例。Zillow过度依赖AI算法来评估房产价值，进行购买、翻新和转售。然而，这个模型对许多依赖它的人来说是个“黑箱”，并且高估了快速变化的市场中的房屋价值。

由于缺乏有效的监管，该系统导致Zillow为数千套房屋支付了过高的价格。几个月内，该公司报告了数亿美元的损失，解雇了四分之一的员工，并彻底关闭了该项目。

问题的核心不仅仅是预测失误，而是缺乏透明度、监督以及人工干预，这些本可以在问题扩大之前发出警报。因此，在营销领域，真正成功的企业，并不是那些拥有最先进AI工具的公司，而是那些能够构建团队能够理解、监控和解释的系统的公司。

可信AI的两大支柱：可观测性和可解释性

可观测性是指对系统行为的实时可见性，包括数据输入和决策逻辑。它允许营销人员、分析师、合规团队和品牌安全负责人了解AI的运作方式，及时发现错误，并在需要人为判断时进行干预。

可解释性更进一步，它以业务用户能够理解的语言揭示AI做出特定建议的原因。输出结果应与营销逻辑相关联，而不是使用统计术语，例如：“推荐这个细分市场是因为他们与视频内容的互动度高出40%，并且与您最高价值的客户相似。”

如果缺少这两个支柱，AI的应用将会停滞不前，团队会寻找替代方案，导致投资无法达到预期效果。有了它们，团队才能更有信心地根据AI的洞察采取行动，大胆尝试新想法，并在不牺牲治理的情况下更快地行动。

透明化的商业价值

透明的AI通过简化合规流程、保护品牌安全以及防止不良决策来降低风险。它还能释放竞争优势：信任这项技术的营销人员更愿意进行实验、个性化定制和突破创意界限。

随着监管日益严格，那些内置透明度的公司将比那些依赖不透明“黑箱”模型的公司更容易适应。

如何设计团队信任的AI

从一开始就考虑到透明度。后期再进行改进会更加困难。选择具有内置日志记录、指标和非技术用户仪表板的平台。

使输出结果易于理解。使用LIME或SHAP等技术用简单的语言解释结果。根据受众定制解释。高管需要了解最重要的推理，分析师可能需要详细信息。

启用人工反馈循环。让营销人员了解他们的输入如何影响未来的推荐。考虑进行独立审计。第三方验证可以建立利益相关者的信心。

总结

需要盲目信任的AI是团队不会使用的AI。可观测、可解释且具有协作性的AI将成为一种力量倍增器，放大人类的创造力和洞察力，而不是取代它们。

真正的问题不是营销团队是否会使用AI，而是他们是否会信任它。从第一天起就建立这种信任，您的AI投资将推动增长、创新和长期竞争优势。

以下是一些数据，可以帮助我们更好地理解AI在营销领域的应用情况：

此外，一项在今年对全球营销团队的调查显示：

• 75%的营销人员认为AI将对他们的工作产生重大影响。
• 60%的营销人员表示他们计划在未来一年内增加AI相关的投资。
• 只有40%的营销人员表示他们完全信任AI提供的数据分析和建议。

这些数据表明，AI在营销领域的应用前景广阔，但信任问题仍然是阻碍其进一步发展的关键因素。

对于国内跨境电商从业者而言，密切关注AI技术的发展趋势，并积极探索如何在营销活动中应用AI，显得尤为重要。同时，也需要重视AI的透明度和可解释性，确保AI的应用符合商业道德和法律法规，并建立用户和团队对AI的信任。

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