模組一：基礎概念與策略思維（Foundation & Strategy）
· 單元 1：引言：AI如何重塑品牌行銷格局
· AI vs. 機器學習 vs. 深度學習簡介
· 從自動化到預測與生成：AI在行銷中的角色演進
· 案例分析：Netflix、Amazon、Nike等品牌如何運用AI
· 單元 2：制定AI驅動的品牌行銷策略
· 評估你的行銷流程：哪些環節可以AI化？
· AI行銷策略地圖：目標設定、KPI與工具選擇
· 內部團隊與AI協作的新工作模式
模組二：AI實戰工具與應用（Practical Tools & Applications）
· 單元 3：深度受眾洞察與客戶分群
· AI客戶數據平台（CDP）與行為分析
· 預測受眾（Lookalike Audience）與個人化行銷
· 實作工具： CRM整合、Google Analytics 4 (GA4) 的AI洞察、Facebook預測受眾
· 單元 4：AI內容創作與策展
· 文案生成：廣告標語、電子報、產品描述、部落格大綱
· 視覺生成：品牌形象圖、廣告素材、社交媒體圖片
· 實作工具： ChatGPT、Claude、Google Gemini、Midjourney、DALL-E 3、Canva AI
· 單元 5：智慧廣告投遞與優化
· AI驅動的廣告投放平台（PPC）策略
· 自動化出價策略與預算分配
· 動態廣告創意（DCO）與個人化廣告體驗
· 實作平台： Google Ads 智慧出價、Meta Advantage+ 購物活動
· 單元 6：AI聊天機器人與顧客服務
· 設計對話流程以提升導購與客服效率
· 整合CRM系統提供無縫客戶體驗
· 實作工具： 許多CRM內建功能、第三方聊天機器人平台
模組三：數據、分析與優化（Data, Analytics & Optimization）
· 單元 7：行銷數據分析與AI預測
· 利用AI分析客戶終身價值（LTV）與流失風險
· 銷售預測與需求預估
· 實作概念： 介紹相關模型與解讀數據報表
· 單元 8：歸因分析與ROI衡量
· AI如何解決跨渠道歸因的難題
· 衡量AI行銷活動的實際投資回報率
模組四：倫理、挑戰與未來（Ethics & The Future）
· 單元 9：AI行銷的倫理界線與最佳實踐
· 數據隱私與合規性（GDPR, CCPA）
· 演算法偏見（Bias）與品牌安全
· 透明化：何時該向消費者揭露AI的參與？
· 單元 10：未來趨勢與結業專題
· 展望：語音搜尋優化、AI網紅、虛擬實境行銷
· 結業專題： 學員為一個真實或模擬品牌制定一份AI品牌行銷計畫書

1. 理解AI在行銷各環節的應用與核心原理。
2. 掌握主流AI行銷工具的操作與實戰技巧。
3. 學會運用AI進行數據分析、受眾洞察、內容創作與廣告優化。
4. 制定整合AI技術的品牌行銷策略，提升效率與投資回報率（ROI）。
5. 洞察AI行銷的倫理界限與未來趨勢。