PAIN 01
每次對話都得重新自我介紹
「我每天都在告訴 ChatGPT 我品牌叫什麼、客戶是誰。一個禮拜下來,光是『開頭講背景』就花了 2 小時。」
GROUP A · CONTEXT & MEMORY
AI 工具知道很多事,但不知道你的事。每次對話它都像第一天上班——你品牌叫什麼、客戶是誰、競品在做什麼、過去半年策略怎麼走,都得從頭講一遍。
PAIN 01
「我每天都在告訴 ChatGPT 我品牌叫什麼、客戶是誰。一個禮拜下來,光是『開頭講背景』就花了 2 小時。」
PAIN 02
「叫它寫文案,出來像八點檔旁白。我們品牌很安靜、很文青,它寫的全是『立刻搶購!』」
GROUP B · TRUST & RELIABILITY
這是最危險的一組痛點。AI 講得自信,但你不知道哪句是真、哪句是編的。出了事,你也說不清是誰的責任。
PAIN 03
「它告訴我『某保健食品法規第 17 條規定不能宣稱療效』。我查了——根本沒有第 17 條。它編的。」
PAIN 04
「上週它幫我寫的廣告角度評估報告很犀利。這週同樣的 prompt,答案完全不同,還比較弱。」
PAIN 05
「它建議我們投這個受眾,結果一週燒了 30 萬零轉換。我能怪誰?ChatGPT 嗎?」
GROUP C · INTEGRATION & ACCESS
AI 再聰明,如果接不到你的 Meta 後台、Shopify 訂單、Google Analytics 數據,它能做的只有「給你聽起來不錯的建議」——但不能執行、不能驗證、不能優化。
PAIN 06
「我要 AI 幫我看 Meta 廣告。它說『請把 CSV 貼給我』。我每次都要手動匯出 5 個檔案。」
PAIN 07
「我們用 Slack、Notion、Google Sheets。AI 給我的報告是純文字,我還要自己貼進去。」
GROUP D · QUALITY & DIFFERENTIATION
AI 寫的東西、做的分析,看起來都對——但都很「平均」。你不是要平均,你要的是讓客戶眼睛一亮、讓競品看不懂、讓老闆覺得這錢花得值。
PAIN 08
「AI 寫的文案,放在我品牌、競品、任何同產業品牌都可以用——但這就是問題,沒有任何品牌特色。」
GROUP E · ADOPTION & ORGANIZATION
前面 8 個是「AI 的能力問題」。這 2 個更現實——是「人、組織、商業」的問題。老闆不是不信 AI,是不知道導入要花多少時間、團隊配不配合、ROI 多久看得到。
PAIN 09
「文章說要『串 API、寫 prompt、設 webhook、跑 RAG』。我們公司沒有工程師。難道要為了用 AI 雇一個工程師?」
PAIN 10
「上次跟團隊提『我們要導入 AI』,廣告投手臉就垮了。他不會說『反對』,但開始消極配合,進度全卡住。」
WHY THIS MATTERS
這 10 個痛,其實是同一件事:AI 工具不認識你、不能信、接不起來——所以它永遠只是「工具」。
讓 AI 有記憶、可問責、能整合、懂品牌——它才從「工具」變成「員工」。
看四大閉環怎麼轉 →REALITY CHECK
Aworkr 不是萬靈丹。以下這幾件事,還是得靠人。
創意的「靈光乍現」
AI 能拆切角、生素材、優化執行,但那個讓人眼睛一亮的核心 idea,還是要人想。
跟客戶建立真正的信任
AI 能整理資料、提建議,但真正關鍵的那場對話,還是要你的人去談。
「應該做」與「能做」的判斷
AI 會說某策略能提升 ROAS 25%。但符不符合你的價值觀、戰略、團隊負荷——這個判斷要老闆做。
嗅出「資料看不到」的變化
競品高層動盪、政策風向、文化情緒——資料還沒反映的事,還是要人的直覺。
重複的工作交給 AI 員工,你和你的人,才有時間做這四件 AI 做不來的事。
READY?
拿一份你產業的報表範例,看 Aworkr 怎麼幫你把廣告、數據、內容、競品的成效做起來——哪個閉環最該先轉、哪一位員工最該先上工。不適合的我們會直說。
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