AI 重塑搜索,企业如何抢占先机?

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过去十五年,我陪过不少中小企业走过数码转型的关键节点,而 AI 带来的这波变化,是我看过对 “搜索” 影响最大的一次。用户已经从 “输入关键词找资讯”,变成 “直接问 AI 要答案”。这一转变,正在重写企业在网上的能见度。

AI 如何改变搜索?

生成式 AI(像 ChatGPT、Google Bard)让搜索从列表跳到答案。

用户不再想点十个页面找资料,而是希望一句问题就拿到整理好的步骤、结论、建议。

这代表谁能让 AI 把你的内容当成引用来源,谁就更容易被看见。

同时,AI 也让搜索更个人化。

它会根据行为、偏好、位置,给出更贴近使用者的结果。企业的内容如果写得太泛,不够情境化,就会被筛掉。

加上语音搜索、视觉搜索的兴起,用户问问题的方式更自然、更口语、更即时。如果内容过于“SEO 式”,AI 很难抓到。

整体来说,AI 正把搜索从工具变成“私人助理”,而旧的 SEO 思维会越来越吃力。

Google 如何避免被 AI 抢走用户?

Google 很清楚,如果用户的问题都由 ChatGPT 回答,它的生态会动摇。所以它正做三件事:

 

  1. 全面导入 AI 模型

Bard、BERT、MUM,让 Google 能理解更多上下文。像 MUM 已经能同时分析文字和图片,让搜索进入“多模态时代”。

 

  1. 推出 SGE(搜索生成体验) 

SGE 会在传统结果前先给 AI 总结。

这意味着,排名不是重点,被引用才是重点。

Google 用这种体验把用户留在搜索页面上,同时重塑流量分配逻辑。

 

  1. 强调 E-A-T 与内容可信度

AI 搜索时代,Google 更重视专业度、权威性、可信度。

这提高了企业内容的门槛,也提高了优质品牌被凸显的机会。

 

整体来看,Google 的策略不是对抗 AI,而是把 AI 强化成搜索引擎的核心。

 

 

企业如何用 AIO 抢占 AI 搜寻能见度?

SEO 会继续存在,但 AIO(AI Optimization)才是未来的根本。

我把重点总结成五个方向:

 

  1. 写给人,而不是写给关键词

自然语言、长尾问题、FAQ,对 AI 来说更容易理解,也更容易引用。

 

  1. Schema 标记

让 AI 更快读懂你的网页结构,提升被“抽取”进答案的机会。

 

  1. 强化 E-A-T

发布原创内容、行业洞察、可验证的数据,让 AI 判断你是可信来源。

 

  1. 多媒体、多入口布局

文字、影片、图片、Podcast 都要做,因为 AI 不只读文章。

 

  1. AI 工具优化内容

趋势分析、行为洞察、预测需求,都可以用 AI 来做,让你更快调整。

 

我用一句话来总结,也就是 AIO 的核心是让 AI 更愿意引用你,而不是让人类看到你的关键词。

最后,我想说的是 AI 搜索正在重新定义能见度,Google 在转型,使用者在转型,品牌也必须跟着转型。

 

我常提醒企业主,流量不会消失,只会被重新分配。

现在布局 AIO 的人,就是下一轮能见度竞争里的领先者。

 

如果您需要进一步讨论企业数码转型策略,随时找我聊聊,让我们共同探索AI时代的无限可能!

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本文作者:Eng Jin

怪兽学堂首席导师,也是业内品牌数码化达人,服务超过 300 家新创、中小企业、上市机构实践数码营销;目前专注于数码营销咨询及培训工作,以具体、科学、系统化的模式,高效帮助企业晋级,落实数码化。

AI 代理购物来了!重写电商游戏规则

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最近,在《天下杂志》看到一篇文章,说的是 Amazon 的 AI 代理购物系统(AI-powered shopping agents),把消费者的下单机率提升了差不多 60%。,连 Google 和 walmart 都急了。

第一次看到这个数字,我愣一下,深入阅读后,我又觉得合理,而且是一个足以改变电商生态的讯号。

因为 AI 不再只是推荐或比价,它已经开始参与整个购买流程。

它开始去理解消费者需求、协助消费者筛选选项、比较价值,甚至直接下单。

当 AI 成了购物助理,传统电商的逻辑也会跟着被改写。

一,AI 正在成为“成交加速器”

过去的电商路径很固定:引流、点击、加购、结账,AI 介入后,路径变成非常直线:

消费者一句需求 → AI 自己找,自己比,自己下单。

这里顺便说一下,“AI 自己下单” 并不是 AI 擅自帮你买东西。

 

现在像 Amazon、Walmart 这些平台,都在推进 “自动结账”机制:

消费者先设好付款方式、地址和偏好,只要表达需求,AI 就能把商品筛出来、比一轮、检查库存和运费,然后直接完成订单。

本质上,你是把决定结账 这整套流程,交给一个更快、更不会分心的购物代理人。这不是优化,而是把整个 “犹豫区间” 抽掉!

 

当消费者不需要研究、不需要比较、不需要做选择,转化率自然往上冲。

对品牌来说,这意味着,未来不是光靠说服消费者,而是让你的产品成为 AI 认为最适合的选项。

 

谁被 AI 推荐,谁就有机会吃下订单;

谁进不了 AI 的推荐,谁就慢慢被边缘。

二,电商页面的价值会被重新定义

AI 不会被视觉吸引,它看的永远是这些:

  • 卖点够不够明确
  • 资讯是否标准化
  • 内容是不是完整
  • 评价是否可信
  • 价格逻辑清不清楚

页面乱、资讯不齐、描述模糊,AI 就会判断你 “不够好选”,直接把你踢出候选名单。

未来电商的竞争力,不再是视觉好不好看,而是 “AI 能不能读懂你”。

这会是很多中小企业必须补齐的基础工程。

三,传统广告触点,会被 AI 吞掉

未来,当消费者不再自己逛页面、自己点击购买,那广告能拦截的空间就会越来越小。

消费者可能只会给 AI 一句:

“帮我找一台适合客厅的小型空气清净机”,AI 就直接给答案、比价、筛选品牌、完成下单。

你花再多广告预算,也没办法撼动 AI 带来的便利性。

这也是我认为最大的流量迁徙,未来的广告不是做给消费者,而是做给 AI 判断。

产品资讯清不清楚、透明不透明、可靠度够不够,都会变成转化的关键。

四,这个趋势没有这么完美,但方向不会倒退

我也不会因为 Amazon 的数字亮眼就盲目乐观。

  • 转化上升,不代表利润也跟着一起升
  • 退货可能增加
  • 冲动购买也未必长久
  • 有些品类不一定受惠

 

但这些风险不会改变趋势。

对消费者来说,减少思考、减少麻烦,就是更好的体验。

而 AI 代理购物的本质,就是把这些烦心步骤都收走。

 

写到这里,我的反思很简单:

AI 不是来帮品牌做更漂亮的广告,而是重新定义消费者怎么做购物决定。

当 Amazon 已经用 AI 把下单率推高到 60%,每个品牌都要开始问自己:

如果未来消费者不再自己逛商品页面,我的产品会不会进入 AI 的推荐系统?

这会是未来电商竞争的一条分水岭,能让 AI “放心推荐” 的品牌,会是未来五年跑最快的那一群。

你现在做的每一份内容、每一个规格、每一个页面结构,都会影响 AI 有没有把你那颗 “Buy Now” 按钮点下去。

 

文章参考:天下杂志Business Insider

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本文作者:Cheryl

毕业于拉曼大学中文系,曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人,后转战营销行业,专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销,都擅长透过文字挖掘深度、传递价值,尤其注重思维启发。希望能透过文字,为读者带来新的视角,拓展认知,让每一次阅读都成为思考的契机。

ChatGPT 新功能,让团队的工作方式瞬间变了

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OpenAI 最近同步推出两个功能: “性格化” 与 “群组聊天”。

不晓得你是怎样看待这个消息?我本身觉得这这两个功能的推出,预示了 AI 将会重写团队的协作逻辑。

 

首先,性格化如何思考变成可设定的功能

 

现在你可以把 ChatGPT 设成固定的语气、习惯、做事方式,比方说

讲重点的、比较温和的、甚至比较逻辑的都可以。

对企业来说,这等于是你可以帮团队“固定一个稳定的 AI 助手”。

优点很明显,包括:

  • 你的 SOP 会更一致
  • 品牌的写法不会每个人都不一样
  • 不用每天重新教一次 AI

 

但我想说一句比较现实的话:

你设定得好,AI 就稳定;你设定得不好,它也会稳定地给你错误。

这就是性格化的双面刃。

你给它怎样的“个性”,它就会怎样影响你的团队。

说白了,你不是在教它风格,

你是在 “决定它以后要怎样跟你一起做事”

群组聊天的功能,让 AI 第一次真正进入 “团队协作”

以前每个人都在跟 AI 各聊各的:

问同样的问题,却得到不同答案。

要开会时还得把 AI 的回答贴来贴去。

现在不一样了。

现在允许大家一起进同一个 ChatGPT 房间,看到同一段对话。

AI 也能同时看到大家在说什么。

这听起来好像听起来不怎么样,但影响很大:

AI 的角色

① 团队不再需要自建 AI 协作平台

过去要做到多人用 AI:权限、整合、上下文同步……

麻烦到企业干脆放弃。

现在开一个聊天室就能协作。

 

② 资讯不再散落在每个成员的对话记录里

不同版本的 brief、不一致的需求、不一样的理解……

过去要靠人拉回一份共识。

现在 AI 会自动整合。

 

③ AI 可以 “听完大家的讨论”再给建议

这件事非常关键。

它第一次能理解团队的整体脉络,而不是只听一个人的版本。

 

但群聊也不是万能的,它会把团队的问题同步放大!

比方说,一个人给错资讯,那这个 “错” 就会瞬间同步给所有人

再来,讨论越复杂,上下文越容易乱掉

还有,AI 不能做最终决策,但越多人参与,越容易有人忘记这件事

 

在这里,我想问问正在阅读文章的你,你认为 AI 在你的团队里,

究竟担任什么角色?

因为不得不承认, Chatgpt 这两个功能一上线,我们可以确定一件事:

AI 正式从“工具”,升级成 “团队的一份参与者”。

但这也把一个问题摆在企业的面前,

你希望 AI 在团队里扮演什么?

  • 是写手?
  • 是整理者?
  • 是企划助理?
  • 是会议中的记录者?
  • 还是你没注意,却已经变成“第二个意见提供者”?

 

如果企业自己也没搞清楚,

AI 的角色就会默默往 “半个决策者” 靠拢。

这是现在最多团队没意识到的风险。

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毕业于拉曼大学中文系,曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人,后转战营销行业,专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销,都擅长透过文字挖掘深度、传递价值,尤其注重思维启发。希望能透过文字,为读者带来新的视角,拓展认知,让每一次阅读都成为思考的契机。

Gemini 3.0 之后,人类要重新定义“能力”

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最近,Google 做了一件非常不 Google 的事。

在没有发布会、没有倒数、没有任何造势之下,只在官网上留下一行字:

“Gemini 3.0 — Now Available.”

然后,就让全世界陷入一片沸腾!

所有的工程师、AI 工具狂热者、营销圈、社交媒体上都是实测影片,各种 “真的假的?”不断跳出来。

在看了各种实测影片,加上自己也去下手研究后发现,

Google 这一次推出的不是一个新产品,而是直接把 AI 的边界往前推了一整个身位。

这不是更新,而是 “AI 理解世界的方式” 被改写了

Gemini 3 最让我震住的,是它看世界的方式终于不太像机器了。

过去 AI 很像一个聪明学生:问什么就答什么。

但 Gemini 3 的感觉更像是:

“你给我一个世界,我可以自己补足没有讲清楚的部分。”

这种变化,对企业来说,是明显的临界点。

AI 不再靠提示工程,而是靠 “世界模型” 行走。

再来,AI 第一次真正 “接手” 现实任务

我过去一直觉得 AI 代理人(Agent)有点言过其实,

多数只是帮你多按几个按钮,或做一些自动化流程。

但 Google 这次给我看到的,是第一次真正意义上的 “代劳”。

它能直接完成的事情,包括:

 

  • 整理邮件
  • 管理你的行程
  • 自动订机票与酒店
  • 规划整趟旅行
  • 分析你的浏览内容并提出建议

 

这是第一次,AI 真的能 把事情做完。

你的行为、你的习惯、你的未完成事项,现在 AI 都能接得住。

这对企业来说,不是效率问题,而是工作流的地基会因此重写。

而且, AI 工具之间的多模态与生图能力的鸿沟,也被摊在台面上了!

我必须讲自己的真实经验。

因为工作需要,会常常使用 AI 工具来生图,你会发现 Chatgpt 一直无法提供你满意的图片!

但这次特别去试了 Gemini 3 生成图片,它的功力与稳定度实在比 Chatgpt 好太多了!

尤其是角色一致性(特别是脸部),

Gemini 3 做得到,ChatGPT 做不到。

无论你怎么提示、怎么微调,

ChatGPT 的角色稳定度就是不稳,每一张都长得不一样。

我只能说,Google 在多模态世界里真正跑通了底层逻辑。

这件事对企业意义非常大。

因为未来的内容生产、产品体验、客服、广告素材、培训系统,

都会靠多模态。

而 Google 在这一块,明显是往前跨了一整个世代。

当我们快不过 AI,就要回头想想,你的价值何在?

Gemini 3 的出现,一再让我感概,我真的生活在一个日新月异、一个时时刻刻需要注意自己是否有 ”落单“的时代!

AI 的每一次跳级,真正被迫升级的不是机器,是我们自己。

你会发现,

不是 AI 抢工作,而是会用 AI 的人,开始抢先走更快的路。

越能把 AI 用到极致的人,越能在新的工作逻辑里跑得更轻快;

能设计流程的人,会比只会跟着流程的人更值钱;

把生活、经验、感受变成素材的人,反而离不可替代更近。

我们真正要问的,不是AI 会不会取代我?

而是,我有没有把每天的观察、体验、洞察,交给 AI 放大?

AI 不会替你活得更深刻,但它会放大你活得多深。

这,才是 AI 真正带来的改变。

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本文作者:Cheryl

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AI 时代,判断力才是你的优势

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最近读到一篇文章《钻研 Prompt 还不够!AI 将放大你的 10 种直觉偏误》。

阅读完后,我心里特别感触,因为这篇文章让身在快节奏的营销行业、无时无刻都被 “改变” 推着走的我,静下来思考:

在 AI 飞速发展的时代,我们更应该训练判断力,还是 prompt?

毕竟这几年,几乎所有讨论 AI 的对话,都围绕在 “怎么写好 prompt”,但我越来越确定,这其实只是一个过渡阶段。

正如文章的作者所言,当模型越来越强,Prompt 反而没那么重要,因为 AI 会越来越 “懂你”。

到那时候,真正拉开差距的,不是写提示词的技巧,而是你有没有判断力。

判断力这件事,说起来很抽象,但它其实是 “常识的延伸”。

我们这代人从小被教育要有知识、有技能、会分析,但从来没人教我们什么是 “常识”,也没人提醒我们,大脑其实充满 “直觉偏误”。

而 AI 的出现,只会把这些偏误放大十倍。

根据作者的叙述,他在文章中所提到的书《Factfulness》概括了人类的 10 种偏误:

  • 二分化直觉偏误:习惯把世界分成黑与白。
  • 负面型直觉偏误:总是把事情想得很糟。
  • 直线型直觉偏误:认为趋势会像一条直线一样无限延伸。
  • 恐惧型直觉偏误:因为恐惧而夸大危险。
  • 失真型直觉偏误:对事物的比例、大小有错误的概念。
  • 概括型直觉偏误:把不同的东西归为同一类。
  • 宿命型直觉偏误:认为某些事是注定且无法改变。
  • 单一观点直觉偏误:只相信某个权威或单一的解释。
  • 怪罪型直觉偏误:出事了就一定要找个战犯。
  • 急迫型直觉偏误:觉得每件事都很紧急,必须马上行动。

而我特别有感的,是其中 3 个:

1)失真型偏误

我们常被一个数字、一句话吸走注意力,却没看见全貌。

比方说, “这个 campaign 带来三百万业绩”。

听起来很厉害,但三百万相对于什么?

成本是多少?周期多长?趋势上升还是下滑?

AI 帮你生成报表、整理分析,但若你没有常识去追问 context,AI 反而会让错误的决策看起来更有说服力。

2)直线型偏误

我们很容易把增长看成 “持续上升的线”,尤其在数码时代,都讲究曝光、点击、销售额,只要出现一次增长,有些团队就会默认这是 “可复制的趋势”。

但现实是,很多趋势都有周期,一个 campaign 的高效,可能只是算法短暂的偏好、受众情绪的波动、或市场的空窗期。

如果你只看直线,就会忽略背后的弧线。

AI 帮你画出 “未来预测线”的同时,也会让你更容易陷入那种虚假的确定感,以为世界是线性的、可预测的、可控制的。

但我认为,商业的世界从来不是线性的,它更像是波浪,时机、洞察、执行力、运气,缺一都不行。

判断力的价值,就是在看似 “直线” 的地方,察觉那条隐藏的弧线。

3)急迫型偏误

我们活在一个所有事都被说成 “很急” 的时代。

AI 工具一面世,马上就有人说:“不学就落后。”

但真的是这样吗?

有效的决策力来自反直觉,慢一点,看深一点,想清楚一点。

那些在数码浪潮中能沉得住气的公司,往往赢的不仅是技术,还有节奏感。

 

我们该训练的不只是工具,还有思辨力

我常想,AI 真是个放大镜。

它放大了生产力,也放大了人性,包括我们的盲点、焦虑、贪快、跟风。

很多人以为 AI 会取代人,但我觉得它只是更精准地照出人性。

照出谁懂系统思考,谁只是盲目执行。

照出谁有判断力,谁只是会操作工具。

在这样的时代里,或许我们真正该训练的,不只是 prompt ,而是 “思辨的肌肉”——那种能够辨别真假、看清全貌的 “常识力”。

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真正赢在 AI 的公司,都做对了这 3 件事

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相信这两年间,大家很常会听到很多公司说这句话:

我们的公司也开始用 AI 了。


但当你深入了解后就会发现,很多企业其实只是 “员工在用 AI”,而不是 “公司在用 AI”。

这两者的差别,决定了企业在未来能不能真正被 AI 推动成长。

一、AI 不该只是 “工具”,而是策略的一部分

我发现很多团队的第一步是让 AI 来 “加快工作”,比如写文案、分析报告或自动排程。

但真正领先的公司,早就把 AI 放进公司的策略优先级里!

他们问的不是 “AI 能帮我省多少钱?”

而是 “AI 能帮我创造什么新的价值?”

这些公司通常有一个共通点,他们用 AI 去解决客户真正的痛点

而且他们敢在 “看得见价值” 的地方加码投资,而不是只想着 “削成本”。

这就是第一种转变,从 “提高效率” 到 “重新定义价值”。

二、AI 不属于技术部,它属于所有人

有些企业会把 AI 项目交给各自的团队去运作,但最成功的 AI 使用案例,几乎都来自跨部门的合作!营销、营运、财务、法务、数据团队都坐在一起,他们共同定义问题、设定目标、快速实验。

 

我很喜欢亚马逊的一个概念:“two-pizza team”——

一个团队的规模,不该超过两份披萨能喂饱的人数。

因为这样的团队小、灵活、反应快。

AI 要落地,靠的不是庞大的预算,而是这种 小而快的协作

当不同职能的人一起学习 AI、一起解决问题,AI 才会变成公司文化的一部分。

这是第二种转变,从“分工执行” 到 “共同实验”。

三、AI 要让人更快乐,而不只是更有效率

很多人以为 AI 的意义只是  “省时间”,但我越来越觉得那只是其中一个功效而已。

真正厉害的公司都在用 AI 做一件事:改善体验

像有些零售品牌,会用 AI 来安排员工排班,就只为了让员工的工作时段更符合他们的生活节奏。

结果生产力更高,离职率反而下降。

AI 不只能帮你 “做得更快”,还能做的 “做得更好、更人性”。

当 AI 让员工有成就感、顾客有更好的体验,整个组织才会主动拥抱它。

这就是第三种转变,从 “效率导向” 到 “体验导向”。

作为身处在 AI 时代的企业,我们必须认真地思考 “人、流程、目标” 之间的关系。

那些 AI 驱动的公司之所以能脱颖而出,不是因为他们技术更强,而是因为他们更快理解一个真相——AI 的竞争,不在科技,而在思维。

 

文章参考自:哈佛商业学院

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企业要做 OMO 整合,先搞懂这4个关键

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我在辅导企业做数位转型的这些年,发现几乎每一家实体企业,都会在同一个地方“卡住”——线上与线下的整合。

大家都知道 OMO(Online Merge Offline)很重要,但真正开始执行时,才会发现事情没那么简单。它不是开个官网、经营个粉丝团的问题,而是整个商业模式、组织架构、甚至利益分配方式的重新洗牌。

今天,我想用实战经验和大家分享,企业在整合 OMO 时最常遇到的四个困难,以及我一路摸索出的解决思路。

困难一:渠道太复杂,整合从哪下手?

很多企业的渠道像一盘乱线:
-线上有官网、社群、导购网红、大卖场平台;
-线下有展会、零售店、店中店。

彼此不互通、库存不共享、客户体验断裂。结果就是,谁都在做生意,但没有人在看整体。

我的建议是——把客户放在最中心,建立统一的渠道视图。

技术整合方面:

  • 建立中央资料库(CRM),把线上官网会员、社群粉丝、线下顾客资料都汇总到一个地方。
  • 用云端 POS 系统,让所有门店的库存、销售即时同步。
  • 透过 API 串接,把导购网红、大卖场平台的数据拉进中央资料库,避免库存出错或超卖。

营运整合方面:

  • 线上引流、线下体验:透过官网与社群发放门店专属优惠码或体验券,让粉丝到店消费,业绩仍能回归导购。
  • 线下导流、线上复购:店员主动引导顾客扫码成为会员或下载 App,让消费可以继续在线上延伸。

服务一体化:提供“线上下单、门市取货”或“跨店调货”,让顾客感受无缝的购物体验。

困难二:线上线下团队怎么不打架?

实体团队和线上团队最常有矛盾。一个看销售额,一个看流量;目标不同,KPI 自然打架。

我建议团队可以重新定义角色,让他们从竞争走向协作。

  • 线上团队 = 空军

负责品牌声量、内容行销、广告投放、KOL 合作与社群运营。
KPI 包括网站流量、潜在客户名单、线上订单量、活动参与度,以及为线下带来的券码下载量。

  • 线下团队 = 陆军

负责客户体验、关系深化、临门一脚的成交与会员引导。
KPI 包括门市营收、来自线上引流的客单价与转化率、会员招募数、客户满意度。

关键是,两边的 KPI 必须连动:
线上要看带来的门市客流,线下要看带来的线上会员。只有这样,团队才会真正为同一个目标努力。

困难三:最敏感的问题——分润

线上导流到线下成交,算谁的?
线下引导到线上消费,又算谁的?

这是我见过最容易引爆内部冲突的地雷。

我建议从 “溯源系统” 开始建。

  • 用专属优惠码、会员绑定、专属连结等方式,追踪订单来源。

举例:粉丝使用网红 “A” 的折扣码在官网消费,业绩100%归线上团队。

如果粉丝带同样折扣码去实体店消费,系统扫码后,线上团队和网红可拿固定比例(如5%),门店仍保留主要业绩。

  • 再来是分润模型

-线上引导至线下:线上团队可拿3%-5%的引流奖金。
-线下引导至线上:店员引导顾客注册会员后,顾客首次线上消费,店员拿推荐奖金。
-对于复杂通路(例如看直播、到店体验、最后在平台下单),则要有预先设定好的分润规则,按贡献度拆分利润。初期可从简单模型开始。

困难四:奖励制度没改,合作永远是假象

如果奖励制度只看个人业绩,那所有人都会守着自己的“山头”。要打破这个循环,奖励机制必须升级。

我常建议企业建立 “协作奖金池”。

  • 从总业绩提拨一定比例,专门奖励线上线下成功协作的案例。
  • 线上团队引流的客户在线下消费达标,可拿额外奖励;
    同样,门市引导的客户在官网购物,也能获得奖金。

绩效考核也要双轨制。

  • 线上人员考核“为线下带来的营收”;
  • 线下人员考核“推荐的线上会员数”与“后续消费额”。

同时,也别忽略精神奖励。

我见过最有效的方式,是每季颁发 “最佳桥梁奖” 或 “OMO 销冠团队”,公开表扬团队合作的典范,并给予培训或旅游奖励。

最后,我想说的是,OMO 整合,说白了就是让“左手帮右手”。它的核心,不是技术,而是组织的决心与利益重构。

从渠道到分工、从分润到激励,每一步都需要极细的规划与持续的沟通。

这些年,我陪过太多企业走过这段路。每一家在找到自己那套平衡机制后,才真正开始从数位转型中看到回报。

如果你正在这条路上,希望我的经验能帮你避开弯路,看清方向。

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本文作者:Eng Jin

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微软 CEO 用这 5 个提示词做好决策

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最近,在 X(Twitter)看到微软 CEO Satya Nadella 分享他如何运用  prompt 跟 AI 沟通的贴文,我获益良多。

Nadella 与 AI 的沟通,完全展示一件事——AI 已经变成他高效思考的 ”第二层大脑”。

Nadella 不是把 AI 视为“替我做事” 的工具,而是 “我和 AI 一起思考” 的智慧伙伴。

各位可以点击以下链接看看 Nadella 每天都在用的 5 个 prompt:


我也跟各位分享,我对 Nadella 常用的 prompt 的一些想法,跟各位共勉之!

1. 提前预判对方想什么:让 AI 帮我读懂人心

  • Prompt

“Based on my prior interactions with [/person], give me 5 things likely top of mind for our next meeting.”

(根据我与[/person]先前的互动,列出对方在我们下次会议中最可能关心的 5 件事。)

 

这句看似简单,其实非常关键。

Nadella 用 AI 回顾他与对方过去的沟通,预测下一次会议的关注点,他不是让 AI “总结会议记录”,而是让 AI 帮他理解对方的思维逻辑。

我特别喜欢这一点,在营销和谈判里,真正的洞察往往不在数据,而在对方没说出口的担忧。

而 AI 能在复杂的资讯里,帮助你看到那些 “潜台词”。

2. 一键生成专案报告:AI 做整合,我做决策

  • Prompt

“Draft a project update based on emails, chats, and all meetings in [/series]:

KPIs vs. targets, wins/losses, risks, competitive moves, plus likely tough questions and answers.”

(根据邮件、聊天记录和[/series]中的所有会议,撰写一份专案更新报告:包括 KPI 与目标差距、成败分析、风险点、竞争对手动态,以及可能被问到的尖锐问题与建议回答。)

 

这句 prompt 几乎可以帮你取代整份“进度报告”!

AI 自动整理资料、汇整 KPI、分析风险,你不需要花时间在 “收集资料”,而是直接进入 “分析与判断”。

我认为这是 “人机分工” 其中一个关键—— AI 不会帮你做决定,但它能让你更快找到真正值得决定的地方。

3. 用数据看清成功机率:模糊,才是最大的风险

  • Prompt

“Are we on track for the [Product] launch in November?

Check eng progress, pilot program results, risks. Give me a probability.”

 

(我们是否准备好在 11 月推出[Product]?请检查工程进度、试点成果与潜在风险,并提供一个成功机率。)

 

这一个 prompt 我特别喜欢,他直接请 AI “给出成功率”。

这背后反映的是领导思维的转变:

不再依赖“差不多”“快了” 、“应该行” 的模糊表达,而是用 AI 帮你把模糊变成数字化判断。

当你能清楚量化风险,你的团队也会更信任你的判断。

4. 时间盘点:AI 是最诚实的镜子

  • Prompt

“Review my calendar and email from the last month and create 5 to 7 buckets for projects I spend most time on, with % of time spent and short descriptions.”

(请分析我过去一个月的行事历与电子邮件,整理出 5 至 7 个我花最多时间处理的项目类别,列出各自的时间占比与简短说明。)

 

Nadella 用这句 prompt 来检视自己时间分配,AI 分析他一个月的行程,告诉他时间都 “流向哪里”。

很多决策人以为自己在做策略,其实每天都在救火,AI 帮你照镜子,让你看到真正的优先顺序,这对任何决策人来说,都是一次自我觉察的过程。

5. 会前准备神器:AI 帮我重新进入状态

  • Prompt

“Review [/select email] + prep me for the next meeting in [/series], based on past manager and team discussions.”

(请根据我选取的电子邮件内容,以及过去主管与团队的讨论,帮我准备接下来的[/series]会议。)

我们都经历过这种情况,会议接着会议,脑袋还卡在上一个专案。

 

Nadella 让 AI 把相关对话、讨论脉络、决策点快速汇整,帮他在几分钟内进入状态。

写到这里,我想说的是,Nadella 的这 5 个 prompt,不只是生产力技巧,更像是一种工作哲学。

他用 AI 预测、整理、分析、复盘,不是为了更快完成工作,而是让自己有更多时间去思考 “更重要的事“。

Nadella 真的把 AI 用的淋漓尽致,而且很有创意!

文章的最后,我要来跟大家分享一项好消息!【怪兽学堂】邀请了 AI 达人,手把手来教你如何善用数字人打造超强个人 IP,提升竞争力!赶快点击这里了解详情!

本文作者:Cheryl

毕业于拉曼大学中文系,曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人,后转战营销行业,专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销,都擅长透过文字挖掘深度、传递价值,尤其注重思维启发。希望能透过文字,为读者带来新的视角,拓展认知,让每一次阅读都成为思考的契机。

AI 大幅进入职场,年轻人反而被淘汰?

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最近我看了一份来自史丹佛大学的最新研究,标题很有意思,叫做《煤矿中的金丝雀?关于人工智慧近期就业影响的六个事实》,主要针对 AI 对劳动力市场的真实冲击的课题。结论让我震惊,却又觉得合理,因为研究显示,AI 并没有立刻摧毁所有工作岗位,但它对刚踏入职场的新鲜人,尤其是 22–25 岁之间的年轻人,杀伤力极大。

该项项研究发现,AI 对职场新鮮人有着明显的负面影响,尤其是初阶软件工程师、客服人员、会计助理等高 AI 曝险职位,自 2022 年底至 2025 年 7 月,短短两年内就减少了接近 20%。

高 AI 曝露职业主要是那些工作内容容易被生成式 AI(如 ChatGPT、Claude)自动化或辅助的职位。这些职业通常涉及大量标准化、可程序化、或重复性任务:

  • 软件开发人员(Software Developers, Applications and Systems Software)
  • 客服人员(Customer Service Representatives)
  • 会计师与审计师(Accountants and Auditors)
  • 行政助理与秘书(Secretaries and Administrative Assistants)
  • 电脑程序设计师(Computer Programmers)
  • 财务经理(Financial Managers)
  • 销售代表(Sales Representatives, Wholesale and Manufacturing)
  • 接待员与信息柜台人员(Receptionists and Information Clerks)
  • 总经理与运营经理(General and Operations Managers)

作为一个长期观察数码趋势的营销人,我看到的重点不只是就业市场的警讯,而是背后的逻辑,对品牌主理人同样有启发,以下将跟大家分享我的看见!

一,标准化以及重复性任务工作会被 AI 吃掉

事实上,该项研究并没有具体指出年轻人入门职位减少的原因。但在过去讨论这个议题时,也出现过几个论点,例如,以前交给新人练手的例行任务,现在都由 AI 代劳,导致初入职场的工作者难以有机会熟悉工作内容。资深员工反而借助 AI 提升产能,让 “雇一个便宜又缺经验的新鲜人” 这件事,变得没有意义。

二,需要人类价值判断的工作反而 “增幅”

该项研究也指出,有些职位不但没被削弱,还因为 AI 辅助而更有价值,比方:

  • 厨师(Cooks)
  • 焊接工(Welding, Soldering, and Brazing Workers)
  • 银行柜员(Tellers)
  • 制图员(Drafters)
  • 信息系统经理(Computer and Information Systems Managers)
  • 注册护理师(Registered Nurses)

为什么这些岗位反而增幅呢?因为这些工作需要人类的判断与创意,AI 只能扮演加速器。企业经营也是一样,AI 能帮你省时省力,但最终的市场判断与战略方向,还是要靠人。

三,别低估 “经验+AI” 的组合拳

AI 当道的时代,在求职这条路上,年轻人(Z 世代和较年轻的千禧世代)受到的冲击最大,反而资深员工在高 AI 曝险职位的就业还成长了 6–9%。这说明了一个事实,当一个人有经验,再加上 AI 的加持,反而更抢手。放到企业经营,就是千万别想着用 AI 完全取代团队,而是让你的骨干用 AI 再放大 3 倍价值。

我们一直在谈论 AI 如何破坏行业,但我认为应该转换角度去思考,AI 是来让行业重新分配价值。那些还停留在低附加价值的人力与流程,终究会被淘汰。但那些懂得如何把 AI 当成 “杠杆”的人和企业,才会在下一波浪潮里站稳。

所以,别让自己停留在 “被取代” 的一方。现在正是你学习如何用 AI 打造独特个人 IP、放大影响力的最好时机。好消息是,【怪兽学堂】特别邀请了 AI 达人,手把手教你用数字人打造超强个人 IP,点击这里抢先了解详情!

文章参考: Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence经理人杂志

本文作者:Cheryl

毕业于拉曼大学中文系,曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人,后转战营销行业,专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销,都擅长透过文字挖掘深度、传递价值,尤其注重思维启发。希望能透过文字,为读者带来新的视角,拓展认知,让每一次阅读都成为思考的契机。

Booking.com 的 AI 策略启示:信任比技术更重要

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前阵子,我读到一篇关于 Booking.com 如何利用 AI 布局策略 的文章,说实话,阅读完后我觉得这不仅仅是旅游业者该阅读的一篇文章,更是所有品牌都该借镜的思路。

因为,当大家都在谈 AI 的速度、功能、效率时, Booking.com 的切入点却不一样,他们认为真正的战场,不是技术,而是信任。

首先来谈,AI 如何改变旅游行业

过去你要订旅行,得自己输入 “巴黎 3 天 2 夜”,然后在网页里一个个比价、筛选。

但现在不一样了,Booking.com 推出 AI Trip Planner,让旅客用对话的方式描述需求。

有人说 “我想要浪漫旅行”,有人说 “我有两个孩子,要找安静的海边”,AI 就能生成更精准的建议。

换句话说,平台不再只是 “执行订单” 的工具,而是成为旅程灵感的启发者,甚至像一个 “旅行顾问”。

这是 AI 带来的第一层翻转:从交易平台 → 灵感伙伴。

“信任,不是 AI 给的”:Booking.com 如何把技术转化为优势?

有趣的是,Booking.com 并没有急着把 AI 推到所有市场,而是采取了 “谨慎试点” 策略。

为何 Booking.com 不急于一时呢? 原因很简单,因为他们认为,AI 可以很快给你答案,但能不能让用户信任这些答案,才是核心问题。

Booking.com 研究出来的数据《全球 AI 认知报告》已经说的很清楚:

👉 91% 的人对 AI 感到兴奋

👉 但只有 6% 的人完全信任它

Booking.com 的做法有 3 点:

  • 审慎部署:先在部分市场测试,把准度磨到极致。
  • 技术差异化:结合自家 2800 万+ 笔独家数据,不只是套用外部模型。
  • 从工具到伙伴:未来要进化成 “Trip Companion”,陪伴用户从行前到行中再到行后。

Booking.com 的做法,就是把 “信任关卡” 做到极致,让用户绝对相信他们,而 这 3 点看似是旅游业的策略,其实放在任何行业都适用。

AI 是加速器,但信任才是复利

读完这篇文章后,我的最大启发是,AI 很容易复制,但信任却无法速成。

未来,消费者不会因为你用什么 AI 工具而买单,而是因为:

  • 你能不能在关键时刻给出可靠的答案?
  • 你能不能善用 AI ,建立起长期的用户关系?

对品牌来说,真正的差异化不在于谁先推出 AI 功能,而在于:

  • 你的推荐是不是贴近用户真实需求?
  • 你的 AI 服务能不能减少信任破产的风险?
  • 你的数据和系统是否能撑起长期的用户体验?

Booking.com 的案例,就很实在地告诉你,AI 是加速器,但信任才是复利。

这就是我觉得每个品牌在数码时代最该记住的一句话。

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本文作者:Cheryl

毕业于拉曼大学中文系,曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人,后转战营销行业,专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销,都擅长透过文字挖掘深度、传递价值,尤其注重思维启发。希望能透过文字,为读者带来新的视角,拓展认知,让每一次阅读都成为思考的契机。

6 个 Nano Banana 文字生成图片的提示词技巧

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两周前,我人在香港旅行,吃着点心,随手一滑手机,结果被 Nano Banana 洗版 !

不夸张,整个社交媒体都是它的生成图,各种各样的风格的图片,满屏都是 Nano Banana的二创。出于好奇我也跟风试了下,没想到生成出来的图比前阵子 ChatGPT 带起的“吉卜力风格图片” 更稳定。

这种现象级的 “视觉病毒”,扩散到大众社交媒体,只用了几天的时间,那几天,我不断将我在香港旅游的打卡照片,丢给 Nano Banana 生成图片,然后自己优化 prompt,生成了一个 toy story 的 AI 图片。顿时,我变可爱了!

正当我想去找更多更有效的提示词文章来学习时,就看到 Google 官方分享 6 个 Nano Banana 文字生成图片的提示词技巧。今天就来跟各位分享!

什么是 Nano Banana?

Nano Banana(又称作 Gemini 2.5 Flash Image)是 Google 目前最新、最快、最强的模型,特色是生成速度极快,而且在编辑过程中,还能保持人物与物体的一致性,这点非常厉害,非常适合用于连续场景或系列创作。

用户只需输入自然语言描述,就能完成去背景、改变风格、替换背景、去除元素,甚至将多张照片合成新画面。

以下 5 个用途,都是 Nano Banana 能做到的:

  • 文字转图像:从简单或复杂的文字描述,生成高质量图像。
  • 图片 + 文字转图像(编辑):提供一张图片,通过文字提示新增、删除或修改元素,改变风格或调整颜色。
  • 多图合成与风格迁移:用多张图片合成新场景,或把其中一张的风格迁移到另一张上。
  • 逐步优化:通过多轮对话逐步优化图像,每次进行小幅修改,直到达到理想效果。
  • 文字排版渲染:生成清晰且位置正确的文字图像,非常适合用于商标、示意图与海报。

这一次 Google 分享的重点是文字生成图片,每一项除了有提示词的写法说明,还会提供范例。

1. 拟真摄影场景

如果你想要生成逼真的影像,请像摄影师一样思考。内容需要提到 “拍摄角度“、“镜头焦段”、“光线类型” 与 “细节”,这样就能引导模型产出更有“照片感”的结果。

范本:一张具摄影感的[镜位/构图],主题是[主体],呈现[动作或神情],场景位于[环境]。画面以[光线描述]照明,营造出[情绪/氛围]。以[相机/镜头细节]拍摄,强调[关键材质与细节]。影像比例为[长宽比/方向]。

利用范本生成的图片提示词:一张贴近脸部的拟真肖像,主角是一位日本老陶艺家,布满岁月痕迹的皱纹与温暖、懂事的微笑。他正小心端详一只刚上釉的茶碗。场景在他质朴、阳光洒落的工作室。柔和的黄金时刻光线自窗边斜射,勾勒出陶土的细致纹理。以 85mm 人像镜头拍摄,背景呈柔美散景。整体氛围沉静而老练。直式人像构图:

2. 风格化插画与贴图

如果你想制作贴图、图标或项目素材,请务必明确指定风格;如果需要纯白背景,也要在提示词中写清楚。

范本:一张[风格]的贴图,主题是[主体],具备[关键特征]与[色彩基调]。线条采用[线条风格],阴影采用[明暗处理风格]。背景必须是白色。

提示词:一张可爱风贴图:一只开心的小熊猫戴着迷你竹叶帽,正咀嚼绿色竹叶。整体设计采用粗实干净的外轮廓、简洁的赛璐璐上色,配色鲜明。背景必须是白色:

3. 图片中出现精准文字

Gemini 现在非常擅长渲染与排版文字,因此如果你希望图像中出现文字,一定要清楚指定要呈现的文字、字体(用描述方式),以及整体设计。

范本:为[品牌/概念]制作一张[影像类型],其中文字为「[要呈现的文字]」,字体采用[字体风格描述]。整体设计为[风格描述],色彩为[配色方案]。

提示词:为一家名为「The Daily Grind」的咖啡店设计一款现代、极简的标志。文字采用俐落、醒目的无衬线字体。设计需包含简洁、抽象的咖啡豆图示,并与字体自然融合。配色为黑与白:

4. 产品模型与商业摄影

以下提示词范本,适合用于电商、广告或品牌,制作出干净、专业的产品照。

范本:一张高解析、棚拍打光的产品照片,主角是[产品描述],放置于[背景材质/表面描述]。采用[打光配置,例如三点式柔光箱]以达成[打光目的]。相机角度为[角度类型]以凸显[特定卖点]。超拟真,焦点极清晰地呈现[关键细节]。[长宽比]。

提示词:一张高解析、棚拍打光的产品照片:雾面黑的极简陶瓷咖啡杯,摆放在抛光水泥台面上。打光使用三点式柔光箱,创造柔和高光并消除生硬阴影。相机采用略高 45 度角,展现俐落线条。画面超拟真,焦点清晰地捕捉杯中热气。正方形影像:

5. 极简与留白设计

这个范本非常适合用于制作网站、简报或营销素材的背景,后续可以在旁边加入文字。

范本:一张极简构图的影像,只有一个[主体]置于画面[右下/左上等位置]。背景是大面积、留白的[颜色]画布,形成充裕的负空间。柔和且细腻的光线。[长宽比]。

提示词:一张极简构图,单片纤细的红色枫叶位于画面右下角。背景是大片带点米白的留白画布,提供充足文字空间。自左上角洒下柔和、漫射的光。正方形影像:

6. 连环画面(漫画分镜/分镜脚本)

可以利用这个范本来清楚描述场景,逐格制作出吸引人的视觉叙事内容,无论是分镜脚本、四格漫画或任何连环图像都适用。

范本:一格漫画分镜,采用[艺术风格]。前景为[角色描述与动作]。背景为[场景细节]。分镜中包含[对白/旁白框],文字为「[内容]」。打光营造[情绪]氛围。[长宽比]。

提示词:一格偏写实的黑色电影(noir)风格分镜:高反差黑白笔触。前景是一名穿风衣的侦探,站在忽明忽灭的路灯下,雨水打湿了他的肩头。背景是一家荒凉酒吧的霓虹招牌,倒映在水洼中。上方旁白框写着:「The city was a tough place to keep secrets.」光线生硬,营造戏剧化而低沉的氛围。横式构图:

文章来源:电脑王阿达

文章的最后,我要来跟大家分享一项好消息!【怪兽学堂】邀请了 AI 达人,手把手来教你如何善用数字人打造超强个人 IP,提升竞争力!赶快点击这里了解详情!

本文作者:Cheryl

毕业于拉曼大学中文系,曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人,后转战营销行业,专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销,都擅长透过文字挖掘深度、传递价值,尤其注重思维启发。希望能透过文字,为读者带来新的视角,拓展认知,让每一次阅读都成为思考的契机。

从策略到实战,AI 工具如何助品牌提升转化?

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在过去 15 年,我接触过无数的营销工具,也陪伴过 300+ 品牌、2000+ 的中小企决策人走过数码转型的阵痛期。说句实话,每一次新技术的出现,都像一股巨浪,推着大家往前走。

从 ChatGPT、MidJourney,到最近大家热议的 Runway、Synthesia,AI 工具的迭代几乎以“月”为单位在更新。对许多团队来说,这是一把双刃剑:

  • 工具太多,选不出来,到底哪个才适合自己的业务?
  • 学习曲线太陡,找到工具后却卡在整合不上现有流程

这就是为什么我常提醒学员:AI 不是跟风玩具,而是要放进整体战略里。没有战略,工具再多也只是负担。

今天,我就结合客户路径(5A) 和 AI 工具的正确玩法,带你拆解 “品牌要如何用 AI,把关注真正转化成业绩”  这个课题。

一、从客户路径出发:AI 如何助力 5A

消费者的决策旅程早已不是线性的,而是从 Aware(认知)→ Appeal(吸引)→ Ask(询问)→ Act(行动)→ Advocate(拥护)。在这五个关键点,AI 能够精准插入:

 

Aware(认知)

  • 舆情监测:像 Brandwatch、Talkwalker,能帮你掌握社群热点。
  • 内容生成:ChatGPT、DeepSeek 写 SEO 文章或社群贴文,快速提高曝光。

Appeal(吸引)

  • 影音制作:Synthesia、HeyGen 生成虚拟人视频,CapCut 一键剪短影音。
  • 个性化广告:MidJourney 或 DALL·E 打造动态素材,提高点击率。

Ask(询问)

  • AI 客服:ManyChat、ChatGPT 24/7 自动回复,解决常见问题。
  • 数据分析:Notion AI 或 CDP 平台,预测客户意图。

Act(行动)

  • 自动化营销:Mailchimp、Notion AI Agent 发送个性化邮件。
  • AI 推荐引擎:像 Shopify AI,让客户更快找到他们想买的商品。

Advocate(拥护)

  • UGC 分析:AI 挖掘用户自发内容,找到品牌“超级拥护者”。
  • 忠诚度计划:AI 识别高价值客户,触发专属优惠,锁定回购。

二、AI 工具的 4 大实战应用

很多人问我,工具太多,怎么用才对?其实,重点不是数量,而是 “能不能落地”。我把常见应用总结成四类:

 

1)内容创作与生成

  • 文案:ChatGPT、DeepSeek 写广告与社群贴文。
  • 影音:Synthesia 出虚拟人视频,Runway 自动剪辑,降本增效。

 

2)视频营销

  • 短影音:CapCut 生成 TikTok/Reels,Descript 加字幕。
  • 直播优化:StreamYard 的 AI 摘要与字幕,让互动更顺畅。

 

3)自动回复系统

  • 聊天机器人:ManyChat、ChatGPT 降低客服压力。
  • 智能分类:AI 自动识别问题,转给正确的团队。

 

4)客户分类与自动化营销

  • CDP 分析客户行为,精准分群。
  • Notion AI Agent 帮你自动安排营销任务。

三、效益最大化:如何把 AI 整合进商业模式

AI 不是万灵药,它的价值只有和业务目标结合,才能真正见效。我的建议有三点:

 

1)审核现有流程

  • 高度重复的任务(客服、内容产出)→ AI 自动化。
  • 没被利用好的数据(客户行为数据)→ AI 分析洞察。

 

2)提升员工效率

  • 培训:开设 AI 工具工作坊,让团队敢用、会用。
  • 设定 KPI:例如 AI 生成内容占比、客服响应时间。

 

3)增强销售能力

  • AI 辅助销售:ChatGPT 生成个性化销售话术。
  • 预测分析:AI 帮你找到最有潜力的客户。

 

最后,我想给各位企业决策人三个提醒:

  • 选对工具(对准业务目标,而不是看别人用什么)。
  • 整合进工作流(让 AI 成为助理,而不是孤立的外包)。
  • 持续优化(定期复盘,别把 AI 当一次性项目)。

要让企业在未来的商业环境中脱颖而出,会不会使用 AI 工具来提升效率就是其中一个关键!点击这里,来了解究竟 AI 工具能够如何帮你拉开与对手的竞争力,让市场最大化地认识你的品牌!

本文作者:Eng Jin

怪兽学堂首席导师,也是业内品牌数码化达人,服务超过 300 家新创、中小企业、上市机构实践数码营销;目前专注于数码营销咨询及培训工作,以具体、科学、系统化的模式,高效帮助企业晋级,落实数码化。