活動(dòng)尚未開始，簽到區(qū)就已經(jīng)排起了長隊(duì)，外場交流區(qū)也逐漸熱鬧起來。不少跨境賣家三五成群交流著近期嘗試的AI工具與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

對(duì)于當(dāng)下的跨境電商從業(yè)者來說，“AI到底如何落地”，已經(jīng)成為最迫切的現(xiàn)實(shí)問題之一。

作為企業(yè)一號(hào)位，Marco分享了自己這一年來，從“AI焦慮”走向“AI落地”的過程。

在他看來，AI真正帶來的變化，并不是簡單的工具升級(jí)，而是企業(yè)運(yùn)營方式的系統(tǒng)性改變——從內(nèi)部降本增效，到業(yè)務(wù)增長方式的重構(gòu)

? 短視頻矩陣：AI每天生成60條視頻內(nèi)容，月獲線索約90條

? SEO內(nèi)容生產(chǎn)：日均生成30篇文章，多個(gè)核心關(guān)鍵詞進(jìn)搜索排名前三

? GEO內(nèi)容體系：文章同步分發(fā)到行業(yè)媒體平臺(tái)，月鏈接線索量約40條

? AI銷冠復(fù)制與AI客服值班

他總結(jié)道：“AI應(yīng)用本質(zhì)上是一項(xiàng)工程管理，而不僅僅是技術(shù)問題。一號(hào)位最重要的是找到場景，推動(dòng)組織成長，其次才是選擇工具?！?/span>

如果說企業(yè)實(shí)踐回答的是“怎么用AI”，那么張坤教授則從更宏觀的角度解釋了AI為什么重要。

在他看來，AI不是一個(gè)簡單的技術(shù)風(fēng)口，而更像是商業(yè)世界的“重力場”——一旦出現(xiàn)，就會(huì)持續(xù)影響所有行業(yè)的運(yùn)行方式。

他回顧了過去一百多年商業(yè)競爭力的變化：

1900–1950年：控制生產(chǎn)資料，誰擁有工廠和資源，誰就更有優(yōu)勢(shì)

1950–1990年：控制渠道，誰掌握銷售網(wǎng)絡(luò)，誰就能占據(jù)市場

1990–2020年：控制信息分發(fā)，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開始成為新的核心力量

2020年至今：控制認(rèn)知與決策能力

在AI時(shí)代，企業(yè)之間的差距，越來越體現(xiàn)在誰能更快理解信息，做出更好的決策。

他用一個(gè)形象的比喻描述AI能力邊界：“低地（算術(shù)）已經(jīng)被淹沒，丘陵（圍棋、駕駛）已經(jīng)被征服，而高山——管理、藝術(shù)、科學(xué)，正在被攀登?！?/span>

對(duì)跨境企業(yè)而言，這意味著競爭正在從規(guī)模優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)向決策優(yōu)勢(shì)。

短視頻營銷依然是跨境品牌獲取流量的重要渠道，但現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)也非常明顯：人才難找、制作效率低、本土化成本高。

子路老師分享了一套基于AI的視頻營銷方法——5A營銷閉環(huán)：

? Audience：通過AI分析評(píng)論區(qū)內(nèi)容，提煉用戶真實(shí)需求

? Angle：一次性生成10條腳本，由人工篩選5條

? Asset：1個(gè)腳本 × 3個(gè)數(shù)字人 × 3個(gè)場景 = 9條視頻

? Automation：自動(dòng)分發(fā)到多平臺(tái)，并通過AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

在現(xiàn)場演示AIGC腳本生成后，他給出了一個(gè)非常實(shí)用的復(fù)盤方法：

每次復(fù)盤視頻數(shù)據(jù)時(shí)，可以問AI三個(gè)問題：

? 哪些開頭最有效？

? 哪些場景表現(xiàn)最好？

? 下周選題建議是什么？

隨著AI搜索工具的興起，用戶的搜索行為正在發(fā)生明顯變化。

Damon分享了一組數(shù)據(jù)：

Gartner預(yù)測(cè)：到2026年，傳統(tǒng)搜索流量將下降25%

Semrush預(yù)測(cè)：到2028年，AI搜索流量可能超過傳統(tǒng)搜索

在這種趨勢(shì)下，他提出了GEO三步法：

第一步：讓AI發(fā)現(xiàn)你

優(yōu)化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、部署LLMs.txt，并主動(dòng)向Perplexity等平臺(tái)提交網(wǎng)站信息。

第二步：讓AI了解你

分析用戶提示詞，完善FAQ體系，建立清晰的品牌事實(shí)檔案。

第三步：讓AI推薦你

生產(chǎn)AI更容易引用的內(nèi)容，并分發(fā)到Y(jié)ouTube、Wikipedia等高引用平臺(tái)。

他特別提醒賣家：“信息投毒在海外市場幾乎行不通，算法更新很快，一旦被平臺(tái)拉黑，前期積累可能全部清零?！?/span>

他提出了一個(gè)AI選品方法論——MAGIC體系：

? Mine：通過AI洞察用戶真正要完成的“任務(wù)”

? Arrange：重新編排完整的用戶旅程

? Generate：結(jié)構(gòu)化生成內(nèi)容與產(chǎn)品信息

? Interact：建立信任互動(dòng)

? Check：持續(xù)進(jìn)行效果歸因

他的總結(jié)非常直接：“選品不是找搜索量最大的詞，而是找到你能贏的戰(zhàn)場?！?/span>

在B2B銷售環(huán)節(jié)，AI同樣正在改變談判方式。

李卓熹老師提出了一套3C9S談判心法（自晰、連接、轉(zhuǎn)化），核心邏輯是從“信息不對(duì)稱”升級(jí)為“智能不對(duì)稱”。

在AI輔助下：

? 5秒可以完成企業(yè)背景調(diào)研

? 3分鐘可以生成談判策略

? 通過動(dòng)態(tài)信號(hào)（履新、融資、供應(yīng)鏈變化）捕捉客戶需求

他還分享了如何利用DISC模型進(jìn)行溝通：

? 面對(duì)支配型客戶強(qiáng)調(diào)ROI

? 面對(duì)分析型客戶提供數(shù)據(jù)依據(jù)

而在價(jià)格談判中，他提出了一個(gè)重要原則：“沒有杠桿的報(bào)價(jià)只是數(shù)字游戲，永遠(yuǎn)不要無緣無故地給予折扣。”

Zoe則從學(xué)習(xí)方法的角度，分享了人機(jī)協(xié)同的四把鑰匙：

? 理解AI本質(zhì)

? 選擇合適模型

? Prompt即產(chǎn)品

? 建立系統(tǒng)方法論

她特別強(qiáng)調(diào)，Prompt并不是華麗表達(dá)，而是清晰的約束條件。

例如在生成內(nèi)容時(shí)，明確目標(biāo)市場、語氣風(fēng)格、禁用詞，往往比簡單說一句“寫得更好一點(diǎn)”更有效。

她也分享了自己常用的AI對(duì)話結(jié)構(gòu)：結(jié)構(gòu)化建?！?產(chǎn)品推演 → 方法論討論

最后，她說到“AI不會(huì)取代你，但會(huì)用AI的人，正在取代不用AI的人?！?/span>

在視覺內(nèi)容生產(chǎn)方面，林東泳老師展示了一套AI批量出圖的工作流，以飾品類目為例：

? 單張圖片成本約 0.5元

? 22張圖總成本 11元

? 生成速度 30秒–1分鐘/張

整個(gè)流程可以拆解為：輸入（產(chǎn)品信息）→ 處理（提示詞+模型） → 輸出（圖片素材）

如果不會(huì)寫提示詞，可以使用現(xiàn)成模板進(jìn)行二次創(chuàng)作，或者自建AI智能體。

他總結(jié)道：“工作流標(biāo)準(zhǔn)化之后，你就不再是‘手工作坊老師傅’，而是‘智能工廠的總調(diào)度’?！?/span>

在AI快速發(fā)展的時(shí)代，對(duì)于中小賣家來說，真正重要的不是是否關(guān)注AI，而是如何把AI變成實(shí)際生產(chǎn)力。

第四屆Ueeshop用戶日?qǐng)A滿落幕，期待再次相聚！