圖卡的力量（16）：探討多模態AI在圖卡教育行銷之應用

張瓊文  臺中市政府教育局課程督學
國立政治大學教育學系博士生
莊雅如  新北市政府教育局秘書室輔導員
新北市永和區秀朗國小 教師

一、前言
在數位時代下，圖卡已成為新媒體行銷中不可或缺的傳播載體。一張精心設計的圖卡，不僅能有效地傳遞資訊，更能利用觸發物的設計來激發受眾的情感共鳴與行動力。隨著多模態AI工具的出現，使得圖卡的產製流程得以簡化，讓非設計專業人員也能夠快速產製出具有一定水準的圖卡。   
本文將延續先前文章對AI工具在圖卡教育行銷應用之探討，並融入「多模態AI」（Multimodal AI）的概念，從更廣泛的角度切入，深入分析AI工具在圖卡上的應用。除了探討如何運用AI生成圖像元素、進行排版與配色之外，未來也將比較不同AI工具的優缺點，以期為讀者提供更全面的參考。

二、多模態AI（Multimodal AI）
生成式AI（Generative AI）泛指能夠透過機器學習模型主動生成新內容的技術，輸出形式包括文字、圖像、音樂、音訊乃至於影片等，且其生成過程多以單一模態的提示作為輸入。相較之下，多模態 AI 能整合並處理多種資料形式（如文字、圖像、語音與影片），如同賦予人工智慧類似人類的多重感官，使其在生成與理解層面展現更卓越的表現。相對於僅能處理單一模態資料的傳統AI系統，多模態 AI 具備跨模態推理與決策的能力，能從異質資訊中萃取與整合知識。此一能力使 AI 得以靈活接收多元輸入形式，並產出對應的複合型輸出，顯著提升其應用潛力與可擴展性（Google Cloud，n.d.）。

三、多模態AI 在圖卡教育行銷中的角色定位與應用
隨著各種多模態AI工具技術日益成熟，圖卡教育行銷可進展為融合語意理解、圖像構成、色彩語法與視覺風格的多模態表現形式，開展出更具沉浸感與敘事深度的視覺傳播策略。
在圖卡教育行銷的工作流中，多模態AI的角色與應用可以分為以下幾個階段：
    （一）需求分析與構思階段
多模態AI在這一階段主要協助主題發想、內容結構建議、受眾定位等，舉例來說，可將新媒體後臺的資訊提供給多模態AI參考，例如洞察報告中的受眾、貼文成效等，請其分析受眾組成、描繪受眾喜好，制定行銷策略等。若是在發想的過程中，看到喜愛，覺得有參考價值的圖卡，亦可請多模態AI協助分析圖卡內容，以下結合提示工程技巧，提供建議的指令：
1.受眾輪廓分析
「請根據這份資料（洞察報告或貼文成效截圖）分析受眾組成，包括年齡層、性別比例、地區、行為模式（貼文互動、瀏覽時間）等。請協助描繪目標受眾的行為輪廓，並建議適合的語氣風格與行銷語言策略。」

2. 內容策略構思
「根據這些貼文的互動數據（各篇貼文內容、圖卡及成效截圖），請協助判斷哪些主題或圖文格式最受歡迎。請提出未來 3 篇圖卡主題建議，並說明每篇可採用的圖像風格與關鍵詞設計。」

3.圖卡內容分析
「請分析這張圖卡的設計風格、色彩搭配和排版方式。」
「這張圖卡可能存在哪些優點和缺點？提出改進建議。」
「分析這張圖卡的視覺元素和文字內容，並說明吸引目標受眾注意的技巧。」

    （二）內容創建階段
圖卡給人的第一印象往往取決於視覺呈現，影像元素扮演著至關重要的角色，以往圖卡製作者需要親自繪製插圖或從圖庫中挑選素材，現在只需要透過輸入特定的指令，AI工具能夠自動生成符合需求的影像元素。而在文案撰寫部分，利用多模態AI的特性，不僅可以生成圖卡的標題、內容，亦可一併產製新媒體推播文案。以下提供一些有效的指令範例：

1.整合文案設計
「請以數位安全意識提升為主題，設計一套完整文案，包含圖卡上吸睛的標題（最多10個字），三點關鍵訊息，以及配合的網路社群發佈文案。風格正式，且用字簡單易懂，主要受眾為高中生，次要受眾為社會大眾。」

2.影像元素生成
「請根據以下文字描述，生成一張圖片，簡約風格，一位學生正在使用平板閱讀，背景有燈泡和書本圖示。」
「請生成一張卡通風格的人物插畫，描繪一位正在閱讀的學生，使用鮮豔的色彩和粗線條，背景為淺色。」

（三）設計指引階段
在設計指引階段，多模態AI可以協助使用者完成圖卡的視覺設計工作，從配色方案、排版建議到風格統一，提供全方位的設計支援。透過分析目標受眾、傳播平臺特性以及教育內容性質，AI能夠給出最佳化的設計指引，提升圖卡的視覺吸引力和傳達效果。

1.配色方案建議
「以社會情緒學習為主題，請為圖卡提供三種適合的配色方案，並提供六色色票（HEX碼），需考慮色彩心理學和目標受眾（國小生、國中生、高中生）。請說明每種配色的心理效果和適用場景。」（利用ChatGPT生成的內容如圖1）

2.版面配置優化
「這是關於世界地球日的教育圖卡初稿（上傳圖卡），請分析目前的版面配置並提供改進建議，使其更符合Z世代的視覺偏好與閱讀習慣。」

3.視覺風格統一指引
「預計以詐騙防治為主題製作教育圖卡，請協助制定一套視覺風格指引，包括字體選擇、插圖風格、配色原則和排版模板，確保整個系列保持一致性。」

（四）優化與測試階段
在最後的優化與測試階段，多模態AI能夠透過分析用戶反饋、平臺數據和實際效果，為圖卡提供精準的優化方向。這一階段著重於細節調整和效果驗證，確保最終的圖卡能夠達到預期的教育傳播效果。

1.用戶反應預測分析
「請分析健康飲食的教育圖卡設計（上傳圖卡），預測目標受眾（6-15歲學生）的正面、負面反應，並解釋原因。」
2. 視覺效果優化建議
「請評估這張圖卡在手機裝置上閱讀是否清晰，標題是否足夠醒目，顏色對比是否足夠明顯。」
3.多平臺預視模擬
「這張圖卡如果用於Facebook貼文、Instagram限動與海報輸出，應做哪些調整？」

四、結語
多模態AI工具的發展，為圖卡教育行銷領域帶來了革命性的變革。透過多模態AI，圖卡的產製流程得以簡化，設計效率得以提升，設計成果也更具創意性與多樣性。
隨著AI技術的不斷發展，未來將會有更多功能強大、操作便捷的AI工具問世， AI工具將在圖卡設計領域扮演越來越重要的角色，並持續推動圖卡設計的創新與發展。然而，最有效的圖卡教育行銷仍然依賴於教育者在教學場域中持續投注的教育成果。多模態AI最大價值在於釋放創作者的時間和精力，使其能夠更專注於策略思考和內容優化，從而創造出更有意義、更具影響力的教育傳播內容，期望教育工作者能夠善用這些新工具，創造出更有效的教育行銷內容，最終促進學習者的成長與發展。

參考文獻
Google Cloud. (n.d.). Multimodal AI use cases. Google Cloud. https://cloud.google.com/use-cases/multimodal-ai?hl=zh-TW#features