關於本文藝術作品／受到資訊視覺化方法「矩形數狀圖」（treemapping）的啟發，迪米特里斯．拉多波洛斯（Dimitris Ladopoulos）建立一種演算法，可以按照一幅畫的視覺資訊密度，對它進行數位分割。
消費者如今益發仰賴AI研究產品、比價等；在可預見的未來，也將會出現愈來愈多AI代理，自動為消費者完成購物旅程。究竟哪些傳統顧客關係仍需維繫，哪些層面則需與時俱進，品牌可參考3個代理採用階段引導變革。
2024年，烈酒公司保樂力加（Pernod Ricard）的數位與設計主管戈勤．卡拉賈（Gokcen Karaca）驚訝地發現，三分之二的Z世代與一半以上的千禧世代，已經開始用大型語言模型（LLM）來研究產品。他認為，可以趁機開始正式研究LLM對自家烈酒品牌的看法。因此，他與數位行銷服務機構Jellyfish合作，分析各大AI模型如何呈現他的品牌，結果讓他很失望。LLM的數據常常不完整或不正確，例如，一個熱門的AI模型錯將百齡罈（Ballantine's）蘇格蘭威士忌（平價的大眾品牌）歸類為頂級產品。
本文觀念精粹
歐格茲．艾卡 Oguz A. Acar
倫敦國王學院國王商學院（King's Business School, King's College London）行銷與創新教授。
大衛．史威德 David A. Schweidel
艾莫里大學古茲維塔商學院（Emory University's Goizueta Business School）商業科技講座與行銷學教授。
