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市場推廣 AI 上線準備清單
一份實用的市場推廣 AI 上線準備清單，檢查責任、資料、審核、風險、衡量和推出節奏。
簡短回答
市場推廣 AI 上線準備清單會幫團隊在 go-live 前檢查流程範圍、負責人、輸入資料、人類審核、衡量方式、回復方案和溝通安排。
AI 上線準備，不等於 demo 準備。
Demo 問的是：「它能不能成功一次？」
上線清單問的是：「當真人、真 deadline、真錯誤出現時，它還能不能運作？」
第二個問題沒有那麼刺激，但它保護團隊。
七個檢查點
AI 輔助的市場推廣流程上線前，先檢查這七項。
1. 流程範圍
你能不能用一句話說清楚流程？
較弱：
我們要推出 AI 匯報。
較強：
每逢星期一，analytics lead 會用 AI 起草每週投放會議的第一版表現敘述。
範圍模糊，上線也會模糊。
2. 負責人
上線後誰擁有這個流程？
這不一定是寫提示或做原型的人。負責人是有權決定流程繼續、修改或停止的人。
把名字或角色寫下來。
3. 輸入資料
哪些輸入可以用？
哪些輸入不可以用？
市場推廣團隊常常跳過這一步，因為 demo 用的是乾淨範例。真實上線不是這樣。真實上線會遇到混亂簡報、不完整數據、舊命名規則、缺失背景，以及從五個地方貼過來的 stakeholder 留言。
清單要寫明最低可接受輸入。
4. 人類審核
甚麼不能自動化？
這是清單中最重要的一項。
用營運語言寫規則：
AI 可以起草摘要。凡是客戶會看到的建議、預算含義或表現因果說法，都必須由 account lead 批准。
這比「human in the loop」有用得多。
5. 衡量
你會跟甚麼比較？
先用一組小指標：
- 周期時間
- 修正次數
- 用戶採用
- 質素評分
- 風險或返工事件
不要只用「節省時間」作為上線證據。沒有質素的效率，可能是陷阱。
6. 回復方案
如果流程出問題，怎樣停？
每次上線都需要停止條件，例如：
- 客戶可見輸出出現兩次事實錯誤
- 審核者無法解釋建議
- 周期變快但返工翻倍
- 原定用戶不再使用輸出
Rollback 不是失敗，是負責任的上線設計。
7. 溝通
誰需要知道改變了甚麼？
小型內部流程可能只需要一段說明。客戶可見流程就需要更清楚說明 AI 做甚麼、人仍然批准甚麼。
不要過度宣傳，也不要偷偷改。
Prova 會看甚麼
一般 AI 可以把這張清單改寫成漂亮的上線計劃。
但它未必會檢查計劃是否真的跑得起來。
Prova 應該追問：
- 流程範圍是否足夠具體
- 人類審核規則是否有實際控制力
- 衡量是否有真實基準
- 回復條件是否清楚
- 負責人能否在兩星期後作決定
這些不是文案問題。這些是營運問題。
簡單評分
每一項用 1 至 3 分：
- 未準備好：模糊、缺失或靠希望。
- 需要修正：有部分定義，但不足以運行。
- 可以測試：足夠具體，可以做兩星期試點。
如果負責人、審核、輸入或回復方案任何一項是 1 分，就先不要上線。
這可能感覺保守。通常比事後收拾一個差的上線便宜。
如果你正在準備一個 AI 流程上線，這份清單哪一部分最弱？
Chandler
