体检报告看不懂?丢给 AI,它帮你翻译红字

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AI 能帮你做很多事——写文案、改代码、做简报。但有一件事很多人还没想到:把体检报告丢给它,让它当你的健康翻译官。

每年拿到体检报告,大多数人的反应都一样,翻到最后一页,看到一堆红字,不知道哪个严重、哪个可以等,然后把报告压在抽屉里,再也不管。

AI 没办法替代医生做诊断,这一点必须说清楚。但它可以做一件很实用的事:把那份你看不懂的报告,翻译成你听得懂的语言,然后告诉你下一步该怎么做。

 

AI 可以帮你做这三件事

01 辨别红字的"急迫等级"

红字不是只有一种严重程度。以肝指数为例,正常上限是 40,你测出 50,AI 会告诉你这是小幅偏高,可以先从调整作息观察;但如果大幅超标,AI 就会直接建议你尽快就医。知道哪个要马上处理、哪个可以先观察,比一看到红字就恐慌有用得多。

02 揪出红字背后的生活习惯

很多异常数值,其实跟日常习惯直接挂钩——晚睡、喝酒、久坐、饮食不规律。AI 会主动向你提问,帮你梳理哪些生活方式可能是问题根源。这样去看医生的时候,你也能更具体地跟医生说明,而不是只会说  "我不知道为什么红字"。

03 生成"正面表列"的每日健康清单

不要让 AI 给你一堆 "你不能做什么" 的负面清单——那只会让人更抗拒。换个方式,请它根据你的报告,设计每日可以打勾的正向习惯清单,比如 "今天有没有睡满 6 小时?" "今天有没有喝够水?" 当你发现自己能打勾的项目越来越少,自然就会意识到问题在哪,而不需要被人指责。

直接复制这段指令,轻松让 AI 解读你的体验报告

把绿色部分换成你的实际数值,丢给 AI 就可以开始了。

提示词

 

我的体检报告中,[异常项目] 数值是 [数值](正常范围 [正常值])。请帮我:

  1. 判断偏离程度大还是小,需要立刻就医还是先调整生活?
  2. 针对这项红字,设计 10 项每日健康好习惯 Check List(正面表列),让我每天打勾追踪。
  3. 请先向我提问,收集足够资讯后再回答。

 

资料来源:数位时代

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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。

顾客手机里找不到你,你的店等于不存在

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你上一次因为 "手机找不到" 而放弃一间餐厅,是什么时候?

我想,这很常发生!

若没有 Google Maps 评价、Grab 上搜不到、WhatsApp 问了没人回,现在的消费者不会给你第二次机会,直接划走,换一间。这不是挑剔,这是习惯。而习惯一旦形成,几乎不可能靠口碑扭转回来。

不久前看了一篇关于台湾早餐连锁品牌麦味登的转型案例,才觉得有人把这个逻辑讲得足够清楚、也做得足够彻底,彻底到值得马来西亚的餐饮业者认真研究一遍。

手机点不到的店,对消费者而言基本上不存在

台湾连锁早餐店麦味登第二代接班人卓靖倫在接手品牌后,定下了一个很强硬的判断:"手机点不到的店,对消费者而言基本上不存在。" 然后他做了一件在台湾连锁餐饮业很少见的事——要求将近旗下的门市,全部同步升级到最新的数字系统,直接研发自家的 APP 点餐、外送等,没有例外,没有老店用旧系统的妥协。

代价是,门市数从高峰的 1500 间腰斩到 900 间。跟不上的加盟主,流程很清楚——辅导、稽核、警告,还是跟不上就解约。8 年,关掉了将近一半的店。

但换来的是什么?来看数字:

更关键的一个数字:复数店加盟主(一个人管多间店)的比例,从以前的 5% 跃升到 27%。换句话说,现在有将近三成的加盟主,靠着系统支持,一个人撑起多间店的运营。这就是他们所说的 "一人管多店飞轮"。

 

3 项策略,撑起麦味登的成功

以下是麦味登铁腕推行的 3 项策略,让这家 38 年老字号,跟上时代的脚步,彻底转型。

策略 01:铁腕统一,不留缺口

推出 “麦味登 App 2.0”、“店长管理 App”、“智慧总部App” 三套系统,用来掌握每间分店的即时营业,也规定所有门市用同一套系统,从订货、排班到会员数据全部打通。总部可以实时看到每一间分店的营业动态。这听起来理所当然,但在连锁加盟体系里,愿意这样执行的品牌极少——因为推行起来会掉店,会得罪老加盟主,短期很痛。

策略 02:AI 工具降低管店门槛

严选愿意跟得上时代的加盟主,培训他们使用系统,比方店家善用 “店长 APP 2.0” ,就能根据商圈人流、附近活动、天气预测来推荐安全库存量和排班组合。以前一对夫妻经营一间店都忙不过来,现在一个加盟主有能力管多间。人力和物料可以跨店调配,同商圈的多间店还能互相导客,综效明显。

策略 03:从卖餐点转向掌握个人喜好

麦味登菜单只有 170 种产品,但光是 "三明治要不要对半切、厚片要烤多焦" 这些备注,就可以延伸出超过一千种组合。他们现在做的,是把每一个会员的习惯记录下来,依黏着度分级贴标,推送个性化优惠。卓靖倫说得很直白:"谁能最好记住每一位会员的喜好,会是产业下一个关键决胜点。"

马来西亚餐饮业者,可以学到什么?

在营销行业这些年,我观察到一个很普遍的现象:很多老板知道要 "数字化",但把数字化理解成开个 Instagram、注册个 GrabFood 就算了。

麦味登这个案例让我想说的是,数字化其实有三个层次,大部分马来西亚餐饮业者还停在第一层:

 

第一层:曝光数字化——开社媒、上外送平台,让人找得到你。这是入场券,不是优势。

第二层:运营数字化——库存、排班、财务数据打通,总部实时看得到每间店的状况。这是麦味登花了 8 年才做到的事。

第三层:关系数字化——记住每一个顾客的习惯,用数据做个人化,把 "回头客" 变成 "定番客"。这是他们现在在布局的下一步。

 

马来西亚餐饮市场的竞争比很多人想象的激烈得多。麦当劳、KFC 这些国际品牌有完整的数据系统;Grab、Shopee Food 掌握着外送流量的入口;连 99 Speedmart 都在卖早餐了。独立餐厅和中型连锁品牌被夹在中间,如果只靠口味和地点,护城河会越来越浅。

 

我不是说每一个马来西亚餐饮老板都要立刻建三套 App。但有几件事,我觉得是现阶段可以开始做的:

一、把会员数据收起来,哪怕只是一个简单的 WhatsApp 群或积分系统;

二、开始追踪每间店的基础运营数据,不要靠感觉在管生意;

三、想清楚你的品牌在顾客手机里是什么位置——是经常出现,还是只有他们路过才想起来?

 

麦味登最让我佩服的不是他们的 App 多厉害,而是那个决策背后的清醒:他们知道短期掉店是代价,不是失败。很多品牌在扩张的时候,最怕的是店数下滑,因为那是面子问题,是向加盟主交代的问题。但麦味登选择用 8 年时间关掉将近一半的店,换来系统的一致性,再用这个一致性去撬动营收翻倍。

 

所以,你以为你在经营一门生意,但顾客只记得他们的体验。 体验是否一致、是否方便、是否记得他们——这三件事,才是让人一再回来的真正原因。而这三件事,在今天的市场环境里,没有系统支撑,靠人工是做不到的!

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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 图片生成大升级!8 个指令生成超好看的图片

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OpenAI 近期推出 ChatGPT Images 2.0 很厉害!

主打更强的文字渲染、多语言支持与视觉推理,让用户在生成图片时,用一句提示词就能锁定画风、构图与情绪。

为了想更进一步学习 ChatGPT Images 2.0 的生成图片的技巧,我挖到了最近很火的一篇文章,这位 日本创作者 教大家如何把一张日常随手拍的照片,通过提示词快速转化为有明确用途的成果。比如照片可以进一步变成手绘注解风、食物宣传图、电影海报、读书笔记或社交媒体 IG 图卡,让 AI 图像工具更贴近社交内容、品牌营销与日常创作需求。

我把最常用的 8 种风格整理出来,每个都附上可以直接复制贴上的指令。适合做社群内容、品牌素材、知识图卡的人参考。

01 日系白边手绘风

拍了甜点或咖啡想发限动?这个风格会在照片上加手绘线条、手写日文注解,出来的效果像 IG 上那种有质感的生活风博主在记日记。

.

 

指令

请观察照片中出现的元素,并为每个元素加入有意义的手绘注解。使用像白色笔画出的细手绘线条,线条要有一笔画风格,随性、略带不均匀感,沿着物件外轮廓加上描边,用箭头或虚线引导视线。文字使用日文手写字风格,短句、情绪感,像日记一样自言自语。饮料描述味道与心情,食物描述口感,空间描述氛围。整体像 Instagram 限时动态风格,时髦感,带点轻松不费力的氛围。

02 杂志编辑草图风

想让照片看起来像时尚杂志内页的编排草稿——有裁切线、手写注记、编辑备注。适合餐饮、空间、品牌美学相关的内容,加一点 "未完成的设计感" 反而很高级。

 

指令

请将这张图片转化为杂志编辑草稿风的视觉版面。画面保留主体物件,同时加入细框线、裁切线、手写注记、小标题、页面编号、简短旁注与排版参考记号。整体版面请有明确留白,呈现有设计感但不过度完成的状态,像一本风格杂志的内页草稿。色调维持干净、时髦、自然,文字风格简洁,像编辑快速记下的概念备忘。

03 读书笔记风

把文章网址或图片丢进去,直接生成一张有手写感的重点笔记图。做知识型内容的人超实用——读完一篇文章,5 分钟出一张可以发的摘要图卡

 

 

指令

请将这张图片或主题内容转化为读书笔记风。整体版面请像一本有质感的学习笔记页,包含手写感标题、重点底线、简单框线、小箭头、便利贴感区块与清楚的段落分类。请让内容看起来像真的有人阅读后整理出的重点,而不是过度制式的简报。文字排版清楚、自然、有层次,适度保留留白。整体风格要有知识感、温度感,像社群上会被存起来的读书笔记页。

04 清晰资讯图卡风

想做一张让人看一眼就懂、愿意分享转发的图卡。信息层级清楚、图示可爱但不幼稚,适合数据呈现、步骤教学或产品亮点整理。

 

 

 

指令

请将这张图片或主题内容转化为清新资讯图卡风。画面请有清楚的资讯层级、可爱但不幼稚的小图示、简洁标题、分段重点与容易阅读的版面。整体请呈现清新、轻松、好懂、适合社群分享与收藏的视觉感。色彩柔和,版面整齐,重点一眼就能看懂。可以加入小插图、符号、简单框线与标签设计,但不要太复杂。整体像一张会让人愿意截图保存的社群图卡

05 社群轮播贴文

把文章网址贴进去,直接生成 6 张可发布的 IG 或是 Threads 轮播图。一套内容从文字到图卡,以前要设计师做半天,现在几分钟搞定。

 

指令

请根据我提供的内容,制作一组适合社群宣传使用的 Instagram 轮播图,共 6 张,尺寸为直式 4:5 比例(1080 × 1350)。全程使用简体中文,内容请直接整理成可发布的轮播贴文形式,版面以手机阅读为优先,做出清楚的大标题、简洁的重点层级与容易停留观看的视觉结构。文字简短有力,重点明确,不要塞太多内容。可加入简单色块、框线、标签、小图示或装饰元素,但仍保持干净俐落。整体风格时髦、好懂、适合分享,成品看起来完整、清楚、可直接使用。

06 迷你品牌广告风

有明确主体、简短标语、干净版面,带一点 campaign 质感但不像传统广告那样强硬。适合中小品牌用手机拍的产品照,想让它看起来像正在沟通品牌故事。

 

.

指令

请将这张图片转化为迷你品牌广告风的视觉。保留清楚的主体焦点,让物件成为画面中心,并搭配简洁有质感的排版、少量文案与像品牌标语的短句。整体风格请精致、干净、时髦,同时保留社群内容的亲切感,不要太像正式商业广告。文字数量不需要多,但要有品牌感。版面清楚、有留白、有层次。整体氛围像一张适合放在品牌 Instagram 或 campaign 首图的小型形象视觉。

07 食物宣传风

比日系手绘风更偏商业用途。放大食物的质地、光泽和层次,搭配乾净背景与简短促销语句,让手机随拍的食物照看起来像餐厅主视觉。

 

 

 

指令

请将这张图片转化为迷你品牌广告风的视觉。保留清楚的主体焦点,让物件成为画面中心,并搭配简洁有质感的排版、少量文案与像品牌标语的短句。整体风格请精致、干净、时髦,同时保留社群内容的亲切感,不要太像正式商业广告。文字数量不需要多,但要有品牌感。版面清楚、有留白、有层次。整体氛围像一张适合放在品牌 Instagram 或 campaign 首图的小型形象视觉。

08 电影海报风

把人物照、街景或旅行照变成有戏剧张力的电影海报。加入片名感字体、宣传标语、强烈光影,让日常照片瞬间有故事感。活动宣传主视觉也很好用。

 

 

指令

请将这张图片转化为电影海报风格。让画面具有强烈叙事感、情绪张力与主视觉焦点,看起来像一部电影的正式海报。请强化光影对比、角色或物件的存在感,以及整体构图的戏剧性。可以加入片名、大字标题、副标语、上映宣传语或演员名单风格的小字排版。整体风格请有电影感、故事感与视觉冲击力,请依照原图氛围决定是温柔、浪漫、神秘或带点史诗感。

这 8 个指令对做社群内容、品牌素材的人来说,可以直接省掉不少重复劳动。我自己用下来,最喜欢的是读书笔记风(03)和社群轮播贴文(05)。

当然,AI 生图不是一次就完美,要多试几次、微调指令,它才会越来越贴近你要的感觉。但这个工具的起点已经高很多了,值得花时间摸熟!

 

文章来源:数位时代日本网络创作者 Jinka 文章

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当低价不再是护城河,品牌靠什么活下去?

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最近看了一篇《数位时代》专访  LG 电子亚洲代表金载成的深度访谈,觉得很值得拿出来跟大家聊一聊,尤其是现在很多行业都在经历类似的压力,也就是中国低价竞争横扫市场,势头越来越猛,品牌的生存空间被挤压得越来越窄。

 

该篇访谈指出,中国家电品牌(TCL、海信、小米)目前的全球市占率在 2025 年初已合计达到 31.3%,首次超越三星与 LG 的 28.4%。日系品牌纷纷选择妥协,比方说索尼电视业务让 TCL 控股,东芝白电卖给美的。三星在中国的冰箱和洗衣机市占率跌破 0.5%,快撑不住了。

这股 "红色海啸" 的本质很简单:规模经济 + 供应链压缩成本 + 低价攻城略地。这套打法在家电、手机、新能源车行业屡试不爽。面对这种竞争,你要么跑,要么找到别的出路。

而 LG 选择了留下来打,而且交出了一份不错的成绩单——2026 年第一季度营业利益年增 33%,市占率不降反升。金载成透露,他们靠的是三个策略来获得亮眼的成绩,我觉得每一个都值得细看。

策略 01:不只守高端,主动填满整个价格带

LG 过去太专注高端,给了中国品牌可乘之机——中低价格区间是空白的,对手直接就切进来了。LG 的反击不是打价格战,而是整合越南、泰国、印尼等亚洲生产基地,通过极限压低制造成本,推出覆盖各价格段的产品组合。高端继续守住利润,低端也能跟对手正面竞争,不让市场份额有缺口。

策略 02:把 AI 做成 "用了就回不去" 的体验

LG 把 AI 定义为 "情感智慧"(Affectionate Intelligence)——不是让机器更聪明,而是让机器更懂你,更同理你。比如洗衣机能识别衣物材质、脏污程度,自动决定洗涤方式;冰箱会学你的开冰箱时间,在你回家前提前加强制冷。这种设计逻辑不是在堆功能,而是在建立习惯依赖——一旦用户体验过,就很难接受回到 "傻家电"。这是低价竞品最难复制的东西。

策略 03:用订阅制锁住年轻用户,把产品变成关系

针对 20–30 岁、高通膨下购买力有限的年轻消费者,LG 推出家电订阅制——不用一次性掏大钱买冰箱洗衣机,按月付费就能用高规格产品,还附带长期维护服务。这个业务目前全球年营收已突破 1 兆韩元。更重要的是,这不只是降低入手门槛,而是把"买一次"变成"长期关系",品牌黏着度自然就上来了。

我认为 LG 这三个策略放在一起看,其实是一套很完整的商业逻辑:硬件端控制成本、扩大覆盖;软件端用体验拉开差距;商业模式端用订阅制锁定长期用户。而且三个方向必须同时发力,缺一不可。


 

而我特别想聊策略二。

很多企业现在谈 AI 都在讲参数、讲模型、讲功能有多强,但用户真正在意的从来不是这些。用户在意的是:这个东西能不能让我的生活轻松一点?能不能少动一次脑?LG 把 AI 的价值锚定在 "减少用户劳务" 而不是 "展示技术实力",这个出发点是对的。

这个逻辑对中小品牌也适用。你不需要有 LG 的体量,但你需要想清楚一件事:你的产品或服务,有没有在帮用户建立一个 "用了就回不去" 的习惯?如果没有,那价格一旦被对手压低,你就很容易被替代。

而面对低价竞争,很多品牌的第一反应是跟着降价,或者干脆逃进高端市场躲避。但 LG 这个案例告诉我们,这两个极端都太被动了。

 

要有竞争力的成本,也要有难以复制的使用体验

 

真正的出路是,在成本上做到足够有竞争力,在体验上做到难以复制,在商业模式上建立长期关系。这三件事,不是选一个,是要同时做。

我认为品牌主可以常问自己一个问题:如果明天有人卖跟你一样的东西,价格比你低 30%,你的客户会不会走?如果答案是 "会",那你现在要做的不是去打价格战,而是去找那个让客户留下来的理由——然后把它做得足够深,深到对手复制不了。

 

文章参考:数位时代

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当 AI 开始参与工作,你的角色其实已经变了

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Ai Agent

这几年,很多人都在谈哪个 AI 工具最好用,但我观察到一个更实际的变化——工作的基本单位,已经变了。

以前,是一个人完成一份工作,现在,更像是一个人,带着一套被训练过的系统在做事。

这个变化,会直接影响团队的节奏、判断方式,甚至品牌的成长路径。

今天跟各位分享 3 招与 AI 完美合作的方式,让 AI 加快工作效率,同时又能磨练你的思维,达到 “人机结合” 的最佳拍档!

一、主动训练 AI 工具

很多人用实用 AI 的方式,或许还停留在 “问一句,答一句”。

但如果只是这样,它永远只是工具。

真正开始产生差距,是当你把这些东西慢慢放进去你跟 AI 的对话:

  • 你的客户是谁
  • 什么样的内容会转化
  • 哪种策略你会否决
  • 你做决策时的优先顺序

当这些被反复输入、修正之后,AI 不只是回应问题,而是开始贴近你的判断方式

举个简单的例子,如果一段广告文案,以前需要半天讨论、修改,现在 10 分钟可以产出 3 个版本,还能根据不同客群自动调整语气。

那带来的改变,不只是省时间,更是你的测试速度会被放大。

测试变快,代表你更快知道什么有效、什么无效,这会直接影响投放效率,也会影响转化成本。

二、设立明确的界限,让决策权回到人身上

当系统越来越 “聪明”,很多人会开始依赖它做判断。

但现实是系统擅长的是推算,不是承担结果。

它可以根据数据给建议、找出相似案例,然后提供优化方向,但它不会帮你决定以下这些:

  • 这个品牌要走高端还是大众
  • 这个市场现在要不要进
  • 这个策略值不值得承担风险

举个很真实的场景:

一个广告表现很好,系统会建议你加预算、复制模型,但如果这个讯息已经慢慢偏离品牌定位,这个风险,它不会提醒你停下来。

所以关键不在于用不用 AI,而在于你有没有设好界线,让关键决策,回到人本身。

三、外包繁琐的杂事,放大人类独有的能力

当越来越多重复性工作被交给 AI 后,相信很多人会开始不习惯。

因为以前的忙碌,很大一部分用来写报告、整理资料、来回修改内容或是开无效会议。

当这些被拿掉之后,剩下的变成关注客户关系的经营、市场方向怎么判断、团队要往哪里走以及哪个机会值得投入。

而且这些事情,没有标准答案。

但它们会直接影响品牌能不能长期成长、 行销预算有没有被用对地方、 团队是否越做越清晰

换句话说,AI 并没有减少你的价值,反而让你的角色更清楚。

你不再只是执行的人,而是必须对 “方向” 负责的人。

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超实用 6 指令,5 分钟让你快速认识一家公司

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Shopify AI

最近看到一篇很实用的文章,里面给了一个 “通用指令”,用来快速搞懂一家公司。那种你平时要花一两个小时查资料的事情,它帮你压缩到几分钟内完成。

这个指令,我真心觉得可以收藏起来。

因为它直接解决一个很现实的问题: 很多决策,其实卡在 “还没搞清楚这家公司在干嘛”。

快速认识一家公司的万用 Prompt

将这段指令贴进 ChatGPT、Claude 或 Gemini:

研究 [公司名称],并给我一份 briefing,包含以下段落:

  1. 他们实际上在做什么(用一段话说清楚,不要用行话)
  2. 商业模式(他们怎么赚钱、谁付钱)
  3. 关键数字,可以做成表格(营收、募资、员工数、成长率)
  4. 主要竞争对手,以及他们有什么不同
  5. 这家公司业务面临的最大风险
  6. 大多数人最容易误解他们的哪一点

只使用你能透过网路搜寻验证的资讯。任何不确定的地方都要标示出来。并附上你引用的出处和原文连结。

三个最有感的 “使用时机”

这套方法不只适用于面试。只要你需要 “快速建立框架,但不需要立刻变专家” 时都能派上用场:

  • 面试前晚临时抱佛脚: 帮你省去在 Google 搜寻海量资讯的时间。
  • 看新闻遇到陌生品牌: 新闻里冒出一家公司时,我会先看它的竞争对手、差异点和成长数字。这样比较快判断它是真的值得追,还是纯属炒作。
  • 有投资想法想先评估: 在投入资金前,快速过一遍它的风险与商业模式。

需要知道的是,虽然 AI 是强大的助手,但它并非万能,尤其针对 数字类资讯(如营收、人数)有时会给出过时或不确定的资料。

如果 AI 产出的结果没有明确标注来源,记得养成 “二度查证” 的习惯,避免在正式场合引用到错误的数据。

为什么这种指令开始变重要?

以前要理解一家公司,路径很固定:
开官网 → 看 About Us → 找新闻 → 拼凑信息。

问题不是找不到资料,而是太多、太散,而且每一份都在讲“对自己有利的版本”。

而现在,变成不是你去找资料,而是你先定义 “你要看什么框架”,再让 AI 帮你整理。

这件事看起来只是省时间,但影响其实在决策质量。

比如,一个品牌突然很红,过去很多人会看曝光量、讨论度,就觉得 “这很值得跟”。

但如果你先用这个指令跑一轮,你会看到三件更关键的东西:
它怎么赚钱、它跟谁在竞争、它的风险在哪里。

很多时候,这三点会直接打破表面的热度。

再讲一个更现实的场景。

如果你的团队在评估合作对象,过去可能是凭感觉:
“这个品牌看起来不错”、“他们最近很活跃”。

但现在,如果10分钟内可以把对方的商业模式、竞争位置、成长数据都看一遍,
那你的判断依据就完全不一样了。

决策的差距,不在于谁知道更多资讯,而在于谁更快把资讯变成结构。

 

文章参考:数位时代

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Shopify 如何让 8 千名员工 “強制爱上AI”?

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Shopify AI

Shopify 很早就意识到一件事:传统电商的基础正在被动摇。

当生成式 AI 出现之后,消费者不一定还会透过搜索引擎,一页一页浏览商品,越来越多的选择,可能会直接交给 AI 完成,从探索、筛选到推荐,甚至连购买路径都可能被重写。

他们认为过去帮商家打造的精美网站,价值就会被压缩,甚至变得不再关键。

这也是为什么,他们没有把 AI 当成一个 “可以慢慢尝试 ”的工具,而是直接动手改公司内部的运作方式。

一个关键的转折点,是执行长 Tobi Lütke 的一封内部备忘录。

那封信讲得很直接——AI不再是选配,而是基本能力;如果 AI 可以做,那就应该用 AI 来做。

这一步其实影响很大。

在很多公司,用 AI 是加分项,不用也不会怎样,但当默认变成 “应该用”,标准就变了。

工作不再只是把事情完成,而是你有没有用更有效的方式完成,这会直接影响一个人被怎么看。

取消 AI 工具预算上限

首先,他们做了一件很实际的事:取消 AI 工具的预算上限。

他们认为,如果 AI 能提升产出,那限制使用,本身就是在限制结果。

所以他们选择不控成本,而是放大使用。

积极聘请 “AI原住民”

再来,他们也在刻意扩大实习生规模,找一批对AI没有包袱的人。

这些人不一定最有经验,但他们用AI是自然的。

很多时候,转型卡住不是因为不会,而是因为已经习惯旧的做法,这批人反而更容易成为新的起点。

这些动作,其实在做同一件事

如果把这些事情连起来看,会发现重点不是工具,也不是制度,而是他们在改一件更底层的东西:什么才算是一个 “会工作的人”。

当这个标准改变,组织的运作方式就会跟着变。

对市场的影响,不只是效率提升

从营销角度来看,这种变化不会停在内部。

当团队默认使用 AI,内容会更快出来,测试会更频繁,调整也会更即时。

很多以前要花时间累积的优化,会变成持续发生的动作。

这直接影响一件事:决策的节奏。

从流量入口,到交易入口

还有一个变化,我觉得很多人会低估。

Google Maps 长期以来拥有庞大的用户量,但商业化一直相对克制。它更像一个基础设施,而不是一个强交易平台。

但当 Ask Maps 介入之后,情况开始改变。

当用户在地图里完成 “寻找 → 比较 → 决定” 的过程,下一步自然就是“行动”。不管是订位、导航、甚至未来的直接消费,这些行为都可能在同一个场景里完成。

一旦决策与行动被整合在一起,Maps 的角色就会从流量入口,转变为交易入口。

而只要是交易入口,就一定会出现新的规则:排序逻辑、推荐机制、甚至商业化位置。

 

文章参考:数位时代Google Blog

差距,不只是快一点而已

你可以去观察这两种企业——

还是用人力在推进的公司 vs 已经是 “人 + AI” 在运作,

他们的差距通常不会只是效率上的提升,更像是两种不同的系统在竞争。

一个在做事,一个在跑系统!

 

回头看,这其实是一个很现实的选择

Shopify 的做法看起来激进,但仔细思考他们看到的趋势与变化,其实很合理。

当未来用户可能直接透过 AI 完成选择,平台、品牌之间的竞争,就不会只是曝光的问题。

而是谁更容易被系统理解,谁更容易被调用。

这是企业需要直面的现实。

 

文章参考:数位时代TechCrunch

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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。

Google Maps 大转变!从关键字搜索到 “聊天问路”

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Ask Google Map

最近 Google 又有大动作了,他们正把 Gemini 整合进 Google Maps !

看到这个消息,我的第一个想法是觉得 Google 真厉害,完全把 AI 融入更生活化的场景!

那就意味着人来越来越依赖 AI 给答案了。

这我不禁思考一个现实的问题:

如果以后客户不再 “自己选”,而是让系统帮他选,那品牌还剩下什么空间?

所以,Google 这一次不是一个功能更新的问题这么简单而已,而是客户的决策方式,被重新定义了!

从 “搜索”,走向 “表达需求”

过去,当一个人想找餐厅,他会在 Google maps 输入关键词,可能是 “附近餐厅”、“餐厅名字”,然后一条一条看结果,比较评分、评论、价格,最后做决定。

这个过程,其实对品牌是有利的。因为只要你能被看到,就有机会被比较。

但现在不一样了。

当 Ask Maps 出现之后,用户不再需要拆解问题。他可以直接说:“今晚七点,四个人,想找一个安静一点的餐厅。” 系统会理解这个需求,然后直接给出几个符合条件的选项。

这个变化对用户而言是更方便,而对营销来说,一旦用户行为从搜索变成表达,品牌原本依赖的曝光逻辑,就开始动摇。

地图,不再只是工具,而是 “决策入口”

以前,Google Maps 更像一个工具,它提供信息,但不替你做判断,用户仍然需要自己筛选、比较、甚至跳到其他平台再确认。

现在,它开始承担一个新的角色。

Ask Maps 的出现,让地图从“提供选项”变成“收敛选项”。用户不再面对一长串列表,而是被引导到几个已经被筛选过的结果。

而另一边的沉浸式导航(Immersive Navigation),看起来是在优化体验,但本质也是在降低用户的不确定性,让人更快做决定。

这两件事加在一起,其实指向同一个方向:

Google Maps 正在从信息工具,变成一个真正的“决策入口”。

竞争的核心,不是 AI,而是 “数据解释权”

很多人看到这类更新,会直觉觉得这是 AI 的进步。但如果从营销的角度看,我反而觉得关键不在模型本身。

OpenAI 的模型很强,Microsoft 也在快速推进类似能力。但 Google 有一个更难被复制的优势——它长期累积的真实世界数据。

Maps 里面包含的不只是地点,还有评论、营业时间、热门程度,以及用户过去的行为轨迹。这些数据不是单一维度,而是带有情境的。

当这些数据被接上 AI,发生的事情就不只是“推荐”,而是“判断”。

系统不只是告诉你哪里可以去,而是在替你判断哪里更适合你。

从这个角度看,未来的竞争,不只是内容好不好,而是:

你的数据,是否足够让系统 “相信” 你值得被推荐。

被看见,不再等于被选择

这也是我觉得最值得中小企业警惕的一点。

过去我们做营销,会很自然地把重点放在曝光:排名、广告、流量入口。只要用户能看到你,就有机会产生转化。

但在一个由 AI 参与筛选的环境里,这个逻辑开始改变。

用户看到的选项减少了,而每一个选项,都是系统先帮他过滤过的结果。也就是说,大部分品牌在用户做决定之前,就已经被排除在外。

这代表什么?

竞争不再发生在 “页面上”,而是发生在 “被选之前”。

评论、评分、内容更新、用户互动,这些过去看起来是加分项的东西,会逐渐变成基础条件。如果这些数据不足,系统甚至不会把你放进候选名单。

从流量入口,到交易入口

还有一个变化,我觉得很多人会低估。

Google Maps 长期以来拥有庞大的用户量,但商业化一直相对克制。它更像一个基础设施,而不是一个强交易平台。

但当 Ask Maps 介入之后,情况开始改变。

当用户在地图里完成 “寻找 → 比较 → 决定” 的过程,下一步自然就是“行动”。不管是订位、导航、甚至未来的直接消费,这些行为都可能在同一个场景里完成。

一旦决策与行动被整合在一起,Maps 的角色就会从流量入口,转变为交易入口。

而只要是交易入口,就一定会出现新的规则:排序逻辑、推荐机制、甚至商业化位置。

 

文章参考:数位时代Google Blog

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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。

2026年必懂 AI 工具一次看!

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2024 年,是我开始接触 AI 工具的一年,那时候的我,其实还在质疑 AI 工具的有效性,基本上,我把 ChatGPT 当成是聊天工具,而且当年的 ChatGPT 给我的感觉是笨笨的。

2025 年,我对 AI 的感受明显不一样了。

我不再把 ChatGPT 当成是聊天工具,而是工作伙伴,

它开始真正地进入到我工作里,替我执行事情。

而且我还一口气去解锁了不同类型的 AI 工具,搭配在一起使用。

说真的,效果很好!

我开始用 AI 工具查资料、整理文件、做简报、写文案。

以前这些事,要我亲手一个一个做,现在,我只要把事情说清楚,交给 AI 工具,基本上,它能帮我把框架都梳理出来,节省了我不少的时间。

那市场上有那么多的 AI 工具,哪些真的值得你一试,能够成为你的工作伙伴呢?

数位时代最近整理了一篇超详细的 2026 年 AI 工具清单,我把这些 AI 工具都摘录下来,大家可以来看看!

一、核心助理与知识大脑

Google Gemini

多模态核心助理,深度整合 Google Workspace。
在 Gmail、文件、云端硬碟与行程之间快速检索、汇整与分析,是处理大量资讯时的稳定中枢。


 

Claude AI

以高品质写作与严谨逻辑见长,擅长处理长篇、复杂、上下文密集的内容。
在合约、报告、深度文案与程式逻辑理解上,准确度极高。


Notion AI

AI 被嵌入笔记与专案工作流中,专注把零散资讯整理成结构化内容。
会议记录、专案笔记、行动清单,是其最直接的应用场景。


 

NotebookLM

只基于使用者提供的资料进行分析,不受外部资讯干扰。
适合建立个人或团队的专属知识体系,而不是追逐即时资讯。


二、内容与创意产出

Gamma

输入核心概念,即可生成结构清楚、设计完整的简报或网页。
重点不在美化,而是大幅缩短从「想法」到「可展示内容」的时间。


Lovart

专注于视觉生成与设计辅助。
在概念阶段快速产出角色、画风、图表与视觉草稿,降低设计沟通成本。


Suno

文字生成音乐的代表工具。
适合需要原创配乐、又不希望处理版权问题的内容创作者。


 

ElevenLabs

高拟真语音生成与多语翻译能力成熟。
常用于跨市场内容、本地化影片与数位教材制作。


三、程式开发与自动化

Cursor

AI 程式编辑器,可理解整个专案结构并协助修改、除错与扩充功能。
特别适合处理复杂旧系统或加速新功能开发。


 

Lovable

透过对话生成完整可运行的网页应用。
大幅降低产品原型(MVP)测试的技术门槛。


 

n8n

低代码自动化核心工具。
负责串接不同系统与服务,是企业自动化流程的骨干。


 

Google AI Studio

模型测试与参数调整环境。
用于将 AI 能力产品化,而不只是停留在使用层面。


 

Hugging Face

开源模型与资料集的集中地。
适合探索特定领域模型,或进行自有部署。


四、AI Agent 与新一代浏览器

真正改变工作方式的关键

Manus

通用型 AI 代理人。
可根据模糊目标自行规划步骤、搜集资料并完成任务,标志着 AI 从「回答」迈向「执行」。


Wispr Flow

高精度语音输入工具。
将口说内容即时转为结构完整、可直接使用的文字。


Dia

AI 原生浏览器。
不再以分页为核心,而是理解所有开启内容,直接回到「取得结果」。


 

Comet

强调 “搜索即行动” 的智慧浏览器。
可代表使用者执行订位、购物等操作,是 AI Agent 落地应用的代表。

 

文章参考:数位时代

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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。

情绪消费,将成为新一代的经济引擎

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最近阅读到一篇好有趣的文章《把钱钱变成喜欢的样子!从盲盒到医美,「情绪消费」正成为大陆经济新引擎》,里面详细的剖析了中国的年轻人为何穷到吃土了,依然要买盲盒,原因只有一个,就是 “情绪消费”!

他们不是在消费商品,而是在处理情绪

如今的中国,经济没以前好,工作很难找,但年轻人却在买盲盒、追二次元、做医美,表面看起来很矛盾,对吧?

但我认为,他们不是在消费商品,而是在处理情绪。

当生活的不确定感越来越高,消费的角色也跟着变了。

它不再只是满足 “需要”,而是变成一种安放情绪的方式。

打开一个盲盒,是期待;
买一套周边,是认同;
花钱变漂亮、变好、变像自己想要的样子,是补偿。

这不是冲动,是选择。

产品功能,其实早就过剩了。
真正稀缺的,是被理解、被安慰、被肯定的感觉。

也正因为这样,情绪消费不但没有退潮,反而越走越快。
2024 年,这个市场规模已经来到 2.3 万亿人民币,而且还在持续放大。

这不是小群众的行为,是一整个世代的集体转向。

90 后至 00 后正在为情绪买单

把这群疯买盲盒的人群拆开来看,你会看到,90 后与 00 后,加起来占了将近八成。
情绪消费,几乎就是年轻世代在撑着。

而且还有一个关键特征:女性,是绝对主力。

从消费品项来看,性别差异很明显。

男性更容易把钱花在数位产品、游戏课金、模型、餐饮与兴趣型消费;
女性则集中在服饰、美妆护肤、包款、首饰、书籍杂志。

看起来不一样,但逻辑其实是通的。
一个偏娱乐,一个偏自我照顾。
本质都是同一件事——为当下的情绪,找出口。

情绪消费的市场拥有无限潜力

为什么偏偏是年轻人,对这件事特别有感?

答案很现实。

一边是升学、就业、收入成长受限,压力持续堆积;
另一边,是成长在物质条件相对充裕的环境,自然会把注意力往精神、文化与娱乐移动。

当现实给不了太多确定感,
情绪型消费,就成了一个可控、即时、有效的缓冲区。

而且,当这种行为不是少数人的选择,而是长期状态, 市场规模自然不会小。

研究显示,到 2029 年,情绪经济整体规模将突破 4.5 兆元人民币
而且会是消费领域中成长最快的板块之一。

这也是为什么,资本市场开始认真看它。

当情绪遇上 IP,规模就被放大了

如果要选一个最具代表性的板块,
很多人会指向一个词:穀子经济

来自 goods 的音译,
指的是动漫、游戏、IP 衍生的各类二次元周边——
海报、徽章、小物件,看起来不起眼,却高度情绪密集。

因为它们卖的不是实用性,
而是角色、故事、世界观,和 “我是谁”。

这类穀子经济,并不是短期热潮。
市场预估,未来几年仍会维持双位数成长。

原因很简单:只要 IP 还被喜欢,情绪就会不断被复制、延伸、再消费。

潮玩,是最直观的情绪消费样子

在所有情绪消费里,潮玩几乎是最容易被理解的一种。

买盲盒、玩偶,对很多年轻人来说,
就是一种 “我今天值得被犒赏” 的仪式。

开箱的期待、收藏的满足、社群分享的认同,
一次消费,叠加了好几层心理回报。

有些热门 IP,甚至还能转售、增值,
情绪与价值,在同一个物件上同时成立。

年轻人绝对不是乱买,反而是对品质有高要求

这里有一个经常被误解的地方。

愿意为情绪付钱, 不代表没有判断力。

这一代人,对品质的要求,反而更高。
他们会比成分、看评测、算预算,
不再盲目迷信国际大牌,
更愿意挖掘质优价合理的小众品牌。

情绪要被满足,
但前提是——不能被当盘子。

情绪价值导向的产品,会是新的消费模式

看了该篇文章,我本身的感想是,情绪消费的快速成长,不是短期流行的事。

它来自消费结构的变化:
一边精打细算,
一边愿意为情绪与体验付溢价。

当 Z 世代逐步成为消费主力,
情绪价值导向的产品与服务,
会持续成为零售与新消费里,最有动力的那一块。

 

文章参考:工商时报

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AI 的价值,取决于企业的资料品质

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聊到 AI,我相信很多老板和团队的内心独白会如以下:

老板:“为什么我们已经用上最先进的 AI,结果还是不准、不好用?”

团队的可能也会想:”是不是模型还不够强?”

但说实话,我认为大多数的卡点,从来不在模型。

最近阅读的一篇文章《别再依赖通用 AI 模型!从数据治理到应用落地的六步策略》,刚好应证了我的想法!

AI 的价值,取决于企业的资料品质

该文章提到,企业要靠 AI 真正创造价值,不能只靠通用的大模型(Generic AI)。

要提升 AI 效率,其实是自家 “非结构化资料” 的品质。

 

什么是非结构化资料?

它就是你每天在用、但从没认真管过的东西。

例如:

  • 电子邮件
  • 合约文件
  • 会议纪录
  • SharePoint / 云端文件
  • 表格资料(没有标准格式的)

这些全都是日常作业中不断产出的知识内容,你可能没把它们当一回事,但如果要训练一个有高价值的 AI ,你就必须重视这些内容!

当然,你也不能一股脑儿将企业的资料都丢给 AI,期待 AI 能从你混乱的资料中帮你梳理出什么来。因为:

 

好的资料
 → AI 的回答贴近业务
→ 能讲人话
→ 幻觉明显减少

 

差的资料
 → 就算你用的是最先进的模型
→ AI 还是会浪费资源
→ 甚至给你一个“看起来很专业、但完全错误”的答案

问题不是“有没有资料”,而是“哪一些资料值得被 AI 用”

该文章里提到的六个步骤能够协助企业做好资料治理,

第一步:先找出最重要、最能创造价值的资料

别再想一次解决所有数据问题,真正有效的做法,是先聚焦对业务影响最大的那一小块

--

第二步:评估数据品质与来源

哪些资料是可靠的?哪些是错误、重复、模糊,甚至没人知道谁写的?如果人自己都不信,AI 也不该信。

--

第三步:跨部门合作建立资料治理框架

这一步最常被忽略。

因为真正懂资料价值的人,从来不只在 IT

业务、营销、客服,才知道哪些内容 “能用”、哪些只是存档。

--

第四步:人机协同处理资料

这点很关键。

  • 人,负责词汇定义、内容分类、业务判断
  • AI,负责比对、摘要、加速流程

如果角色反过来,失败几乎是注定的。

--

第五步:建立并测试 AI 应用流程

不是上线就算数。

你必须有测试集,确认 AI 输出的内容,真的跟企业的知识是一致的,而不是自说自话。

--

第六步:持续监控与优化

AI 不是一次性专案。

没有错误回馈、行为分析、流程调整,系统只会越来越偏,而你还以为它在 “学习”。

AI 的价值,从来不是模型有多先进,而是资料有多高品质。

你如果还没整理好自己的资料,再强的 AI,也只是在放大混乱。

但一旦你把资料这件事想清楚了,AI 才会真的开始帮你回答问题、解决业务,而不是制造混乱。

 

文章参考:哈佛商业评论

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Gemini 化身补习教师?补教行业危险了!

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最近,Google 在英国教育科技展 BETT 2026 上宣布,将进一步强化 AI 助理 Gemini 与 Google Classroom 在教育场域中的整合,为学生提供更有结构的学习与升学准备工具。

尤其是 Gemini 推出 “SAT 模拟考”,让学生免费学习!

(按:SAT 是美国大学常用的标准化入学考试,类似美国版学测 / 指考,考试内容包含阅读写作与数学,满分为 1600 分。)

 

我也亲自测试,只要你输入 “I want to create a set of SAT practice tests”,就会出现模拟老师的界面,你就可以开始作答。作答结束,Gemini 会帮你看题,然后逐一解题!

 

这对正在准备美国大学入学考试的国际学生而言,简直是福音,因为又多了一个可用的线上备考平台!

老实说,我第一次看到这个消息,心里只浮现一句话 :补教产业的价值,需要重新思考,甚至重新定位了。

因为, AI 正在进入 “高价值、高费用、长期被认为不可被取代” 的领域。

Google 正在把 “家教模型” 商品化、免费化

我认为,“Gemini 内建 SAT 模拟考”,真正可怕的地方就在于它的功能逼近人类教师都在做的事:它不是只给你题目,它会分析你哪里强、哪里弱,跟你讲解每一题,还刻意对标真实考试难度!

这已经不是一般的 AI 工具了,这完全就是一对一学习体验的规模化版本!

而且还是免费。

信任,比 AI 能力更重要

而且,Google 也很懂用户心理,他们理解家长可能不信任 AI 的 “教育能力”,主动强调会跟 The Princeton Review 等美国权威教育机构合作。

这不是技术需要,这是品牌需要,他们想要建立一个值得信赖的 AI 家教形象

因为在教育这件事上,你不只是在卖功能,你是在借用家长和学生的未来。

AI 家教,会让学生的思维退化吗?

这是外界对 AI 家教的质疑,我完全理解这个担忧。

当学生习惯把问题、功课丢给 AI,久了,拆解问题的肌肉是会退化的。

所以真正的风险,是我们会不会变得习惯性把思考责任外包出去

即便 Google 再三强调他们是 “辅助练习工具” 也无济于事,因为有研究证实,学生若长期依赖 AI 提供答案,应对问题的能力明显下降。

作为营销人,这件事给我三个强烈提醒

第一,任何高客单、靠专业壁垒吃饭的产业,都该重新审视价值来源。
当 Google 可以零收费做到七八成体验,
剩下的两三成,你卖的到底是什么?

第二,AI 不是来抢位置的,是来重排顺序的。
老师不会消失,但你“只负责讲解” 的角色一定会被挤压。

第三,真正值钱的能力,会从 “给答案” 转向 “设计学习与思考路径”。
不只是教育,品牌、营销、组织决策,全部一样。

 

文章参考:数位时代Google

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