AI 廣告合規審查實戰：用 RACAE 把食藥法、化妝品法、公平交易法的雷一次擋掉

老闆常以為 Meta 廣告被退件，是投手設定不好、素材不夠漂亮，或平台在亂判。這些都可能發生，但更常見的真正原因是：文案一開始就寫錯方向，先踩到了法規與平台紅線。

尤其是這幾類產業，文案不是「會賣」就夠：

• 保健食品
• 美妝保養
• 醫療器材
• 課程顧問
• 瘦身塑身
• 投資理財
• 母嬰用品

你一句「改善失眠」、一句「有效燃脂」、一句「保證學會」、一句「醫師推薦」，就可能同時踩到食藥法、化妝品法、醫療器材管理法、公平交易法，甚至 Meta 社群守則。

這就是為什麼我會把「廣告合規審查」做成一套 AI 工作流程。重點不是讓 AI 寫更浮誇的文案，而是讓團隊在廣告上線前，用同一套標準檢查風險：把常見違規句型、法規紅線、平台審查邏輯，整理成每天都能用的流程。

為什麼廣告合規該往前移，而不是出事才救火？

直接講結論：合規不是最後一道形式審查，而是行銷流程裡的品質控管，要放在「文案產出後、素材製作前、廣告投放前」。

中小企業最常犯的錯，是把合規當成「出事後才處理」：

• 等廣告被拒登，投手才回頭改字
• 等帳號受限，老闆才問哪一句有問題
• 等競品檢舉，才把截圖丟給法務或顧問看

這個流程太慢，成本也太高。違規文案會帶來一連串連鎖反應：

• 活動檔期延誤
• 帳號品質下降
• 團隊反覆改稿
• 累積客訴、檢舉與主管機關風險

真正成熟的廣告團隊，不是每次被退件才救火，而是在出稿當下就知道：哪些說法不能碰、哪些可以改成比較安全的表達。

這跟我們在企業 AI 陪跑裡一直強調的觀念一致——把人工判斷標準化，再交給 AI 代理人去日常執行。

中小企業為什麼特別需要 AI 廣告審查流程？

因為「經驗」很難標準化，而中小企業偏偏最依賴經驗。

大公司可能有法務、品保、品牌、公關一起看稿；中小企業通常是老闆、行銷、投手、設計幾個人靠經驗判斷。問題在於：

• 資深投手看得出「這句可能會被 Meta 擋」，新人看不出來
• 老闆覺得「競品都這樣寫」，但不知道競品可能只是還沒被抓

AI 的價值不是取代法務，而是把常見判斷先標準化。它在日常審稿時可以做三件事：

1. 先抓高風險詞與高風險句型

像下面這些字眼，本身就容易讓文案進入高風險區：

• 治療、療效、根治
• 保證、唯一、第一
• 無副作用、醫師認證
• 快速瘦、改善三高

AI 可以先把這些詞標出來，提醒團隊：不要只看轉換率，也要看法規與平台審查風險。

2. 區分「法規風險」與「平台風險」

這兩種風險不能混在一起看：

• 平台風險：沒有明顯違法，但 Meta 不喜歡。例如過度指涉個人身體狀況、財務焦慮、外貌缺陷，或太強烈的 before/after 暗示。
• 法規風險：平台可能放過，但主管機關角度風險很高。

AI 審查流程應該把這兩條線分開，讓團隊清楚知道：問題到底來自平台，還是來自法規。

3. 給「替代表達」，而不是只說不行

最沒用的審稿意見就是「這句怪怪的」。團隊不知道怎麼改，最後不是改得更弱，就是乾脆硬上。

好的 AI 審查流程會把問題拆清楚，再提供替代方向。例如：

高風險寫法	比較安全的替代表達
改善睡眠	幫助入睡前放鬆
燃燒脂肪	搭配運動與飲食管理
保證有效	依個人情況不同，效果會有差異

這不是讓文案變無聊，而是讓它活著上線。廣告不能上線，再會賣都是空的。

哪些產業最該優先導入廣告合規審查？

直答：越依賴廣告投放、且賣的東西牽涉「身體、健康、金錢」的產業，越該優先做。 如果你的產品落在下面這幾類，我會建議先處理：

• 保健食品
• 美妝保養
• 醫療健康
• 課程顧問
• 加盟招募
• 投資理財

各產業常見的「把感受寫成功效」地雷：

• 保健食品：常把「消費者感受」寫成「產品功效」，例如改善睡眠、降低數值、抗發炎、排毒、燃脂。
• 美妝保養：常把清潔、保養、修飾，寫成消炎、殺菌、治痘、修復疤痕。
• 課程顧問：常見「保證成果」，例如保證月收、保證學會、保證接案。

這些不是文案小瑕疵，而是可能碰到食藥法、化妝品法、醫療廣告規範，或公平交易法不實表示的紅線。

用 RACAE 把廣告合規審查變成「會進化的流程」

很多人把 AI 審查當成「丟一段文案進去、吐一個結果出來」就結束了。但要讓它真正變成營運資產，得用一套會循環、會回寫的方法。

這正是 RunningMate 招牌的 RACAE 優化循環（想完整理解可看 RACAE 優化循環理論）。

把廣告合規審查對應到 RACAE 五階段，順序如下：

• Record（紀錄）：先把過去「被退件、被提醒、被客訴、被顧問修掉」的文案全部收集起來，建成一份高風險詞庫與違規句型庫。這是整套流程的素材源頭。
• Analysis（分析）：把法規與平台規則拆成可逐項打勾的檢查清單，逐句分析語境，而不是丟一堆法條給 AI。
• Conclusion（結論）：每一則文案輸出低／中／高三級風險等級，讓團隊一眼知道哪些能快速修、哪些要停下來。
• Assumption（假設）：提出一個可驗證的假設——「文案改寫成比較安全的表達後，仍能維持原本的轉換表現」。
• Experiment（驗證）：把改寫後的文案上線觀察，看拒登率是否下降、轉換是否守得住，再把結果回寫進詞庫。詞庫越用越準，下一輪 Record 的素材也更豐富。

關鍵在最後這個閉環：Experiment 的結果會回頭餵養 Record，於是你的合規審查不是一次性的，而是每跑一輪就更聰明一次。

對應到一套可落地的五步流程

把上面五個階段，落成老闆和團隊真的做得起來的五步。我不建議一開始就追求大系統，先把流程跑起來最重要：

1. 建立禁用詞與高風險詞庫（對應 Record）：把被退件、被修掉的句子收集起來，再依產業補上常見高風險詞。這份詞庫不是機械式禁止所有字，而是審查提示——AI 的工作是判斷語境，不是看到字就判死刑。
2. 把法規與平台規則拆成檢查項（對應 Analysis）：不要只丟法條給 AI，輸出會很空。改成檢查清單，例如：
3. 是否暗示治療、預防或改善疾病？
4. 是否使用絕對化或保證式宣稱？
5. 是否用個案成果包裝成普遍結果？
6. 是否貶低競品或造成不公平比較？
7. 是否直接指涉使用者身體、外貌、財務或健康缺陷？
8. 是否缺少必要的限制條件或提醒？
9. 每則文案輸出風險等級（對應 Conclusion）：
10. 低風險：可上線，但仍建議人工快速看過。
11. 中風險：需要改寫，或補上條件、限制、說明。
12. 高風險：不建議投放，應改變賣點或請專業人員確認。
13. 留下審查紀錄（讓 Record 持續累積）：很多公司做審稿卻沒紀錄，三個月後同樣的錯又出現。審查應留下：日期、產品、渠道、原始文案、風險點、修改建議、最後採用版本、審核人。這些以後就是公司的廣告知識庫。
14. 把審查接到上線 SOP（讓 Experiment 真的發生）：
15. Meta 廣告上線前，投手必須附上審查結果。
16. 設計素材定稿前，行銷必須確認文案版本。
17. 高風險產業的活動頁，必須先跑過 AI 初審，再由負責人確認。

這樣 AI 才不是玩具，而是營運流程的一部分。

AI 審查能取代法務嗎？

不能，但這不是問題的重點。

AI 廣告審查不是法律意見，也不能保證完全不違規。但對中小企業來說它很有價值，因為大多數廣告問題不是高深法律爭議，而是反覆出現的低級錯誤：

• 誇大
• 保證
• 療效暗示
• 個案成果濫用
• 平台敏感詞
• 缺少限制條件

這些都可以透過 AI 流程先擋掉。真正需要專業法務或合規顧問介入的，是另一類情況：

• 高風險產品
• 新型態宣稱
• 醫療與金融相關內容
• 重大活動頁
• 已出現檢舉或主管機關疑慮的案件

AI 負責日常初篩，專業人士負責高風險決策，這才是成本合理的配置。

想開始導入，建議先從這三件事下手

1. 整理最近三個月被拒登、被修改、被客訴、被投手提醒的文案。 這些就是最好的訓練素材，也是 RACAE 裡 Record 的起點。
2. 建立產業專屬的高風險詞與句型清單。 保健食品、美妝、課程、醫美、金融，每個產業紅線不同，不要用同一套泛用規則硬套。
3. 把審查結果接到實際工作流程。 有接到上線流程的 AI，才會從「聰明的玩具」變成「真正的管理工具」。

這套思路，其實跟把紙本流程數位化是同一件事

廣告合規會「進化」的關鍵，在於把藏在資深員工腦袋裡的判斷，變成全團隊都能照著做的流程。這跟我陪跑客戶做數位化的邏輯一模一樣。

舉幾個我實際做過的例子：

• 某塑膠擠出工廠（依約不具名）：原本生產日報是紙本手寫（工單號碼、工序、起訖時間、生產數量），我們陪老闆和員工一起改成手機 Web App，選員工、輸入工單工序、計時開工。預估一年省下 200 多個小時。
• 里洋烘焙：原本運輸管制表也是紙本手寫，改成出發前用手機填寫（選車輛司機時段、車廂清潔、車廂溫度、確認出發），同樣是帶著老闆和員工一起做起來的。
• Meta Toy 玩具電商（我自己的事業）：進銷存原本卡在 Google 試算表，員工不想用、記錄也不實，後來我自己刻成 LINE 自動推播下單記錄＋手機庫存盤點 Web App（掃 SKU、選倉位、語音輸入清單），每天約省 30 分鐘，員工落實率也提升了。

合規審查也一樣：先把「老師傅的直覺」變成詞庫與檢查清單，再用 AI 跑日常初篩，最後用數據驗證、回寫進化。本質都是把人工流程一段段交給 AI 代理人，讓團隊長出自己的能力。

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