
买家已经不填表了,你的营销自动化还在等表单
前几天,一位做 B2B 营销的朋友跟我倒苦水。
场景
商品页、五点描述、PDP 文案与平台 Listing 优化相关的 AI 工作流。
场景内容

前几天,一位做 B2B 营销的朋友跟我倒苦水。

一篇讲解 AI 如何重塑跨境电商的学习文章,涵盖机器学习需求预测、动态定价、物流优化、AIGC 多语言商品文案、NLP 客服、情绪分析与欺诈检测,并提示数据隐私与算法偏见等风险。

分析中小跨境卖家是否应跟进生成式AI:行业十倍增长数据、Rufus与AI生成listing等应用场景、同质化/人才/验证/数据安全四大坑,以及先用免费工具、建验证机制、结伴同行等五条落地建议。

他说,团队里招了个应届生,天天用AI写文案、做图、剪视频,一个人干了过去三个人的活。老员工坐不住了,跑来问他:咱们是不是也要学?

他说,晚上11点,还在改 Facebook 的广告预算。一天改了三回。抬头一看,对手又上了新广告,跑得还挺好。自己呢?泡在表格里、人群包里、素材轮换里,脱不了身。

前几天,一位做财税服务的朋友来找我喝茶。

过去 24 小时,AI 营销圈的主旋律是两条:合规的靴子一只接一只落地(IAB 昨天发布 AI 披露框架 V2,加州、纽约、韩国、欧盟的披露新规已陆续生效),以及 AI...

本文通过25个已落地的生成式AI案例(如Shopify商品文案、可口可乐共创平台、Netflix个性化封面、Notion AI等),讲解AI如何承担初稿生成、个性化与重复性内容工作,而最终判断仍由人来完成。

前段时间,一个做跨境电商的朋友跟我诉苦。

拆解规则引擎、预测模型、生成式与智能体四种底层机制的成本差异,引用 EY 与 Gartner 的估算说明同一客服交互成本可相差约30倍,并建议按生产量定价、盘点四层工具组合以控制营销中的重复性 AI 开支。

过去 24 小时,AI 营销圈在争论一件事:当买家的“第一触点”从搜索框搬进对话框,你的预算、内容和组织架构跟上了吗?

以案例讲解生成式 AI 在电商中的应用,涵盖 Amazon Rufus、Sephora 虚拟试妆、Stitch Fix 广告文案、Walmart 动态定价、HelloFresh 库存预测与 Shopify Sidekick,并讨论幻觉、延迟、隐私与透明度等风险。

前几天,我刷到一份投放复盘,盯着看了半天。

晚饭后陪我爸散步,路过一条老街。他指着街角一间铺子说,这儿三十年前是全县最贵的门面,租的人卖布,后来卖电器,再后来卖手机,现在,是家奶茶店。

前段时间,我翻到 Grand View Research 出的一份市场报告。

前段时间,一位做B2B市场的朋友约我喝茶。他刚接手公司的市场部,烧的第一把火,就是换营销自动化平台。

前段时间吃饭,一个做工业品外贸的朋友,借着酒劲问我:

今天 20 条素材压成一句话:AI 采用已经不是问题,算不清账才是。

前段时间,一位在大学教营销的朋友约我喝茶。他一脸愁。

230万粉丝,每天更新,评论区里聊得火热,商单一单接一单,每个月光广告就有几千美元进账。

两年前,营销人里还有 65% 的人,写博客坚决不碰 AI。

本文复述2024年一项针对慈溪草帽产业带的研究:通过分析1688批发数据与Amazon买家评论找出高销量属性,并用工厂自有订单数据对Stable Diffusion做LoRA微调,把改样出图压缩到分钟级,形成可复用的跨境打法。

一篇关于生成式 AI 在营销中应用的科普文章,梳理内容生产、客户互动与投放优化三大场景,以及幻觉、偏见、隐私、版权等风险,并强调 AI 负责规模、人负责判断,附有多项调研数据支撑。

前段时间,我看完一份报告,越看越坐不住。

今天的信号很集中:AI 搜索正在重塑流量分配规则,Adobe 报告称零售商从 AI 搜索获得的流量同比暴增 520%,GEO(生成式引擎优化)作为一个价值 8.5 亿美元的新品类浮出水面。

Adobe 发了份购物报告,说零售商从聊天机器人和 AI 搜索引擎获得的流量,同比涨了 520%。520%。不是 5%,不是 20%,是五倍多。

浙江草帽产业研究:用大数据与AI改造传统手工艺,开拓跨境电商。从爬取平台数据到微调Stable Diffusion生成设计草图,构建市场数据挖掘、AI产品研发与下游适配三段式框架,用数据找需求,用AI压缩生产前端成本。

最近,我打开手机,发现 Spotify 给我推了一份"每日推荐"。

今天这 20 条信息连起来看,主线只有一个:行业从吹 AI 转向算 AI 的账。

几周前,我一位在 B2B SaaS 公司负责营销的朋友跟我说了一番话,让我一直记在心里。

前段时间,我看到一个让我颇感意外的案例。

前段时间,我在翻 Statista 的一组数据,翻着翻着,后背微微发凉。

最近我跟几个做营销的朋友聊天,发现一个特别有意思的现象。

最近翻到一份 Adobe 的报告,叫《Digital trends 2024 Asia Pacific and Japan》。翻完之后我说不出话。

他说,公司的 SEO 做了三年,Google 排名好不容易挤进了前十。结果他发现,越来越多的潜在客户压根不搜 Google 了。他们直接打开 ChatGPT,问一句:"推荐一个好用的项目管理工具。"

今天的信号很集中:GEO(生成式引擎优化)正从概念变成预算科目。BCG 把 AI 广告栈拆成三层、Princeton 把 GEO 战术量化到百分比、Klaviyo 把 AI 写进了电商案例。

阿里巴巴国际站上,超过 1 亿条商品 listing,是 AI 生成的。

前段时间,Contentful 的一位同事跟我聊起一件事,让我心里咯噔了一下。

本文探讨生成式 AI 对跨境电商的影响,分析 AI 在详情页、个性化推荐和内容生产中的应用,并总结中小企业常见的四个坑与五条应对原则。

前几天,我翻到 Klaviyo 发布的一份 AI 趋势报告。

他说他刚换了营销服务商,新公司号称"AI 驱动",合同签了半年,效果跟上一家没什么两样。报告做得比以前漂亮了,多了几张热力图,多了一个"AI 洞察"的板块。但销量呢?没动。

前段时间,我刷到一条新闻,让我愣了几秒。

按以前的习惯,我会打开 Google,敲两三个关键词,然后在一堆链接里翻。

我本来想随便回一句「还是老三样,搜索、社媒、电商嘛」。话到嘴边,我又咽回去了。

过去 24 小时,AI 营销战场同时开了三条线:平台侧(Google 给 Ads 与 Analytics 装上 Gemini 驱动的 Ask Advisor,OpenAI 给 ChatGPT...

他说,老板让他今年搞 AI 营销。他兴冲冲地买了一套工具,用了一个月,什么也没搞出来。

他说他团队里专门投广告的运营,一周花在调出价、改定向上的时间,差不多有 10 个小时。可是投出来的效果呢?钱花了一堆,转化跟开盲盒一样,时好时坏。

一项覆盖 MENA(中东和北非)地区的问卷调查,893 个有效样本,试图回答一个问题:AI 到底是怎么改变社交媒体营销的?