干货很多，建议收藏转发，反复学习。Let's GO！在当下的出海赛道中，“焦虑”已成为卖家的普遍底色。亚马逊，Facebook与Google的买量成本攀升至历史高点，传统的“大力出奇迹”与“人力密集型增长”模式正在失效。在刚举办举办的“AI时代的DTC品牌出海运营进化”分享会上，核心共识呼之欲出：出海竞争正在从“劳动力竞争”转向“增长工程竞争”。它正在进化为具备执行力的“数字员工”与驱动系统增长的“核心引擎”。分享个人经历与经验，涵盖 AI 在工作中的应用、营销方式转变、市场选择、联盟营销、养号与账号购买、SEO 理解以及人脉圈子重要性等内容
制作 PPT 与网站：展示了用 AI 制作的 PPT 和网站，如全英文的工具站，半小时即可完成，而在无 AI 时按周计算。他还制作了 5 版 PPT，体现了 AI 极大提升工作效率，让以往难以想象的事情变得轻松。不过最近真是把大哥累得够呛- 利用 Claude code 和 Cloudflare 可部署免费服务器，通过告知 API key 就能操作，还能利用 R2 存储。虽早期使用 AI 会出现头像倒置等问题，但多次调试并告知具体修改要求，用自然语言交流就能解决。
- 以自己做网站的经历为例，指出在无 AI 时与程序员交流有损耗，需详细画图说明修改要求，心力损耗大；而使用 AI 可 100% 传达需求，能随时修改，直到满意。
提到 2018 年做亚马逊时，骚扰式营销（群发邮件）可行，但 2023 年红利消失。如今平台反爬机制加强，群发邮件易被判定为垃圾邮件，且账号易被封。利用 AI 工具如 agent browser、claude code 等，可实现对红人视频的精准分析，进行客制化营销。例如黄子阳老师通过提取 YouTube 字幕快速了解红人视频，Terry老师也分享过相关精准营销经验。90 后、95 后靠真诚打动人，如送手工小礼物等方式能建立良好关系，而 80 后传统群发邮件方式已落后。
英语市场竞争激烈：英语市场是大红海，竞争激烈。以华强北为例，说明市场上同类产品竞争大，利润低。小语种市场是蓝海：小语种市场是蓝海，成功几率高。如小平老师学日语在日语市场发展，珂仔老师在加拿大取得较好成果。举例乌克兰和叙利亚，强调选择非美国主流市场可能更易成功。
避免将联盟渠道当垃圾桶：很多人只发折扣码，难以吸引客户，产品可能滞销。营销应像踢足球，各环节配合，如做 UGC 内容等。找到关键红人：通过一个关键红人可触达很多红人，如认识Wayne后能认识卡总、S 姐等。以前用 Python 扒数据找关键红人，关注出现频次高的红人，重点对待可事半功倍。邮件营销技巧：推荐YAMA，它可定时一封一封发邮件，能显示 open、send、click 等数据，比 mailchimp 更可控。通过筛选 open 的名单，可提高触达率。手机养号最佳：养号最好用手机，避免只在电脑上登录，否则账号易被判定异常。以前用手机养号，养成后再用电脑操作。利用工具操作：可使用按键精灵或 MCR 宏文件操作手机，这些方法源于游戏玩家，能提高效率。谷歌搜索购买：购买账号可在谷歌上搜索“脸书批发2FA，自动发货” 等关键词，能找到便宜账号，如自己曾买到一块四毛九一个的账号。关注登录历史：买来的 Facebook 账号，要关注是否有在手机上登录的提醒，这是重要的养号环境，纯电脑注册的账号存活时间短。对于亚马逊卖家，SEO 本质与刷单类似，都是为了让消费者产生信任，方便决策和下单。黄子阳老师擅长产生 SEO 内容，如泳装文章被头部大佬引用。- 获取有用信息：进入有牛人的圈子，可获得更多有用信息。他表示上台分享是为了认识更多对自己有帮助的人，如找大琇做 KOC、大美做红人、蕾蕾做 EDM、Wayne做联盟等。
- 学习方法论：要向大佬学习方法论，举一反三，提升自己。例如上Terry老师的 claude code 课，关键是掌握方法。
「有了AI以后，你可以做很多你以前根本不敢想的事情。」 —— Alex火箭叔80后被90后碾压，现在的95后主力军靠真诚打动人，真诚是必杀技。他强调，进入“牛人圈子”学习方法论、掌握“向AI提问”的技术细节，远比独自摸索更重要。Louis Liu：AI搜索时代，如何让AI“主动”推荐你？impact.com大中华区商务负责人Louis Liu提出了一个前瞻性判断：AI搜索正推动营销逻辑从 SEO（搜索引擎优化）向GEO（生成式引擎优化） 演进。AI不再是提供一堆链接，而是直接“替用户做选择”。
- 二是第三方专业测评或信息源，如媒体、红人信息，还会读取 Reddit 等平台内容；
- 第三方信息源权重：第三方信息源权重占比在 60% - 70%，不同 AI 模型权重有所差异，如 Gemini 稍低，ChatGPT 较高，Claude 也稍低。
- AI 会考虑推荐产品是否有权威媒体背书，包括行业媒体、专家观点、分析报告和行业奖项等，以证明产品被主流权威媒体报道。
- 需证明产品并非仅品牌方宣传，还有第三方编辑测评网站的宣传，如测评媒体、用户评价等，让 AI 读取真实客观的评价。
- AI 会对比同类产品，如戴森的 Supersonic 和 Supersonic NERO，查看 base 榜单、对比分析博客和 TOP 类榜单等，为用户提供更合适的推荐。
- 更像产品的使用场景，AI 通过 KOL、KOC、博客主等个人分享博主的内容，了解产品在不同场景下的使用情况，这对理解用户与产品的匹配度很重要。
- coupon cashback 可作为推荐证据，AI 需验证产品在商业模式上可闭环购买，即消费者有渠道下单和转换行为。
- 产品不仅要有自身和第三方媒体的宣传，行业内相关方如 B2B 合作伙伴、生态合作伙伴、联名 co branding 合作等的认可也很重要。
行业品牌监测：Impact 报告可展示特定市场特定行业中，哪些品牌在 AI 被推荐的可能性最大，如美国时尚珠宝行业，在 Gemini 中最易被推荐的品牌是 Mejuri。- 能查看品牌合作的 partner 哪些内容被 AI 收录和使用，若某联盟客的内容被 AI 收录，可加大对其预算投入；还能详细了解合作伙伴发布的哪篇内容影响了 AI 回答，为内容策略提供参考。
- Impact 作为联盟营销平台，有资源库。发现被 AI 推荐的合作伙伴后，可直接在平台点击 send proposal 发送合作合同，该技术与 Evertune 合作，使用 Impact 可免费使用此功能。
成为 AI 证据来源：过去合作伙伴主要为品牌带来曝光和转换，现在可成为 AI 的搜索源和证据，除关注 clicks、conversions 外，还需关注 AI visibility，即合作伙伴在 AI 上为品牌带来的曝光。助力品牌增长：通过合作伙伴营销为品牌建立 AI 推荐所需证据，实现品牌增长。如 Airbnb 使用 Impact 管理合作伙伴，提高管理效率和支付便利性，虽未单纯做联盟营销，但为增收奠定基础。数据追踪：Impact 已打通与 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 等主流大语言模型的跳转追踪，可查看这些模型为独立站带来的点击、转换和营收数据。品牌推广：强调在AI时代，通过合作伙伴营销正确影响AI决策，让AI看到品牌价值，如同教育消费者，为品牌带来更多机会构建影响AI决策的“证据链”：Louis总结了让AI推荐品牌的六大证据维度：- 权威背书 (Authority)：主流媒体、行业专家的报道。
- 事实验证 (Validation)：第三方测评网站的真实实验数据。
- 竞争对比 (Competition)：在Top 10榜单或对比分析博客中频频出现。
- 使用口碑 (Context)：KOL/KOC在特定使用场景下的真实分享。
- 商业闭环 (Commercial)：验证产品具备闭环购买路径（如Coupon、Cashback）。
- 生态合作 (Ecosystem)：B2B合作伙伴、联名品牌及行业相关方的认可。
「所谓的影响AI回答，并不是投毒，而是给AI更多的证据。」 —— Louis Liu通过Impact平台，品牌可以充当“监测仪”观察哪些内容被AI收录，并作为“行动器”精准邀约那些高AI可见度的合作伙伴，从而占据AI推荐的C位。推荐的问题，本质上对于AI来说，它不是一个信息检索的问题，它是一个替用户做选择的问题。所谓的影响AI回答，并不是投毒，而是给AI更多的证据。如果AI都搜不到你的证据，它何来推荐你呢？当一切的基建没有搭建好的时候，其实增收也是不可能的。岳廷：内容营销的工程化转型——从“创作”到“ACE增长引擎”前头部3D打印公司市场营销总监岳廷认为，AI真正的价值不是增加内容噪音，而是加速增长系统的运转。他提出了 ACE（AI Content Engine）模型：通过“洞察-生产-验证-放大-沉淀”实现闭环增长。
广告成本上升：过去通过购买广告实现增长的方式，如今广告费用越来越高，投资回报率（ROI）不稳定。KOL 合作难题：KOL 达人分散，合作质量不稳定，且费用高昂，效果难以保证。内容过剩：内容充斥市场，用户对内容的关注度降低，只愿看自己喜欢的内容，对不感兴趣的内容直接屏蔽。
人力密集型：传统品牌营销依赖大量人力，如王者荣耀品牌营销部有 130 人，各环节人力投入多，属于人力密集型增长。产能与质量问题：内容素材产能有限，质量不稳定；KOL BD 筛选慢，brief 复用率低；广告团队调账户频繁且效果有限；社媒运营内容分散，难以形成组织资产；数据复盘困难，管理沟通成本高。缺乏闭环：旧模式下洞察、内容、投放、数据未形成闭环，公司缺乏系统化的内容增长方式。非单纯增加内容产能：AI 不是简单地增加内容产出数量，而是更快地提炼用户洞察、生成内容角度、测试素材方向、沉淀方法和资产，形成增长系统。辅助内容决策：以DREAM内容决策模型为例，依次回答需求、理由、证据、优势和行动动机，推动用户决策，降低用户理解、信任和行动成本。
CAST 模型应用：通过 CAST 模型，从找用户、拆角度、生成脚本到测试放大，实现短视频内容的快速批量制作。例如，利用 AI 从 TK 评论中提取用户关注内容，生成短视频选题、脚本和视频。创意验证与放大：AI 不替代创意，而是让创意更快被验证、复用和放大，提高内容营销效率。
KOL 内容资产化：KOL 不再只是曝光资源，而是品牌内容资产的生产力。AI 可批量分析达人内容风格，生成定制化视频，将达人内容转化为广告、社媒和官网资产。广告验证与放大：广告应放大已被验证的素材，通过播放量、完播率、互动率、CTR、评论收藏量、进站、加购、CVR 和自然出单等数据判断内容吸引力、兴趣信号和成交潜力，再进行广告规模化放大。
人员职责：人员负责判断内容真伪、选择角度、文化适配性审核，判断内容是否可放大和适配平台，决定资源投入。ACE 模型：AI content engine（ACE）模型，通过用户洞察、内容生产、小额验证、广告放大、数据反馈和资产沉淀，实现内容增长闭环。案例分析：以 2025 年的案例为例，AI 参与用户洞察、达人筛选、脚本生成等环节，2025 年 Q1 相比 2026 年 Q1，基础曝光量从 7600 万增长到 1.2 亿，优质占比从 12%增长到 19%，直接流量和搜索自然流量增长约 200 多万。DREAM模型驱动决策：通过需求（Demand）、理由（Reason）、证据（Evidence）、优势（Advantages）、动机（Motivation）五个维度，系统化产出降低用户信任成本的内容。- C (Customer)：从TikTok评论中抓取用户痛点。
- T (Test)：小额验证，筛选自然流表现好的素材进行广告放大。
增长的核心逻辑：广告的本质是“放大器”，而不是“救火队”。应利用AI批量生产验证创意，放大“已验证”的爆款素材，而非寄希望于通过调账户参数来救活未验证的内容。- 提效：先用 AI 解决重复劳动，辅助文案脚本翻译和复盘。
- 系统化：建立用户洞察库、内容库和素材库，解决内容无法沉淀问题。
- 组织化：用AI建立内容增长工作台，重构流程，解决团队组织绩效问题。
「AI不是一个内容工具，而是增长系统的加速器。」 —— 岳廷不懂增长的人去用AI，只会制造更多的内容噪音；但懂增长的人去用AI，能够把经验变成系统。AI能更快地提炼用户洞察、生成内容角度、测试素材方向、沉淀方法和资产，最终做成一套增长系统前vivo资深高级软件工程师曾洛镔展示了AI Agent（数字员工）与普通对话AI的本质区别：执行力。
角色转变：软件工程师从单纯写代码转变为管理 Agent 团队，如在 OpenAI，95% 的软件工程师每天使用 Codex，70% 的高频使用者提交 PR 数量更高，有 10 到 20 条并行 AI 任务线程。工作分配：约 70% 的工作可交给 Cursor 等 Agent 完成，工程师主要负责引导 AI 生成内容、点检和测试，不断循环迭代。
功能特性：Agent 可直接操纵命令行、执行脚本、控制文件夹、联网搜索，能读写文件、修改代码和文案，还可调用 MCP、API 等工具。落地挑战：实现落地困难，需不断引导、优化和迭代，不能轻信社交媒体博主宣传。
Claude Code 与 Codex：产品形态为 CLI 终端，是近年来较火热的 Agent 工具。小龙虾：承载主体在 AI 软件中，可在钉钉、飞书上对话执行命令。Cursor：图形操作界面，小白易上手，月订阅费20刀，可通过某宝获取更便宜渠道。使用时无需面对黑框框命令行排查问题，可与Claude混用，能用于代码编写、文案创作等。
概念：Skill 是封装好的提前写好的提示词，可实现各种功能。平台：可在 GitHub、Steals.sh 等开源平台搜索相关 Skill，如保育 Skill 涵盖多平台内容创作，UIUX Pro Max 用于界面设计。使用体验：使用 Cursor 一周后，会明显提升工作效率，难以离开。
文件操作：可从 GitHub 拉仓库或打开本地文件夹，在图形化操作界面操作。生成 PPT：将演讲稿拖入对话框，输入提示词，如“帮我根据演讲稿生成一份 PPT，要用 HTML 形式，参考 UI Pro Max”，可生成相应 PPT。设计原则：设计 Agent 时应将功能拆细、拆精，遵循高内聚低耦合原则，方便复用。- 传统方案：需走机器学习模式，训练大量图片数据，改规则时需重新训练，周期长、成本高。
- 现代方案：直接调用大模型，修改提示词调整规则，当天可运行，成本低、迭代快。
轻量 Demo：借助 Python 程序，调用大模型，读取品牌规范和审核素材，生成报告，审核通过则自动发邮件给达人邮箱。优化系统：选择合适模型，如 Kimi 2.6 在满足功能审核前提下成本最低。将红人素材通过云端上传，搭建管理后台查看审核结果，可进一步做成商业化 SAAS。
审核效果：AI 能识别竞品、极限词等违规内容，做初筛效果较好。效率提升：虽审核速度未比人工快，但可 7×24 小时运行，将 80% 的工作交给 AI 初筛，人工兜底 20%，可大幅提升效率。
搭建工作流：不必学遍所有模型，应搭建适合自己的工作流，如团队工具库，将工作流放公共仓库，可长期复用。工具使用：Cursor 可结合 git 进行版本控制，Cloud Code 装 git 的 skill 也可实现相关功能。
计价方式选择：订阅模式适合每天使用，预算可控；token 计价适合搭建 API 系统，按需计费。模型选择：简单任务用克劳德模型成本最优；主力模型用 Sonnet 性价比高；深度规划和推理用 Opus。中转站使用：海外大模型使用中转站可降低成本，其聚合多种模型，一次充值可选择不同模型测试效果。提示词缓存与上下文处理：让AI生成使用文档，触发缓存可使token打折；上下文过长时，可生成摘要或开新对话框，节省token并提升性能。Agent的定义：真正的“数字员工”不仅能对话，还能操作命令行、读写文件、执行脚本并调用API。在领先科技公司，高达70%的代码量已由Cursor等Agent工具完成，人类的工作是“引导、点检、测试”。素材审核的自动化革新：以“素材审核”为例，传统方案需训练昂贵的机器学习模型。现在通过Agent，只需输入品牌规范，即可实现7x24小时初筛，处理80%的初级审核工作。- 模型选择：主力任务用Claude 3.5 Sonnet（性价比最高），深度规划用Opus，简单任务用Kimi 2.6。
- 成本策略：使用Token缓存技术和中转API（API Middle-tier），能显著降低大模型调用开销。
「真正拉开差距的不是你会不会编程，而是你能不能熟练地去驾驭AI的能力。」 —— 曾洛镔大家如果是5亿级以上卖家，都可以找他沟通下单企业级AI需求。跨境女装卖家黄子阳分享了一套极其硬核的务实应用策略。他认为，焦虑的本质是“信息差”而非“能力差”。
焦虑本质：认为当前人们对 AI 的焦虑主要源于信息差而非能力差，应将关注点拉回到对业务的贡献上，不要盲目跟风使用 AI，而要找到适合自己业务的应用方式。区分工具与员工：指出大部分人将 AI 当作工具使用，却期望得到员工的效果。强调要明确自己的需求，若需要 24 小时在线运行的，应将其视为 AI 员工，而非简单的工具。
结合业务需求：以自身卖女装的业务为例，强调要基于对业务的理解，利用AI 构建适合自己的工作流，如开发 SAAS、工具和工作流等，以提高业务效率。避免过度开发：提醒不要为了玩 AI 而玩 AI，要避免过度开发，应根据业务流程和场景，制定稳定的工作流，让 AI 为业务服务。
文章创作：文章内容和社媒内容是自然流量的重要来源，文章可全部由 AI 创作，包括配图。通过第一性原理拆解文章结构，分析同行文章，利用 AI 生成文章框架和主题。同时，要注意关键词管理，避免关键词蚕食，可利用余弦相似度计算文章标题的重复度，提高文章的谷歌排名。结构化数据：结构化数据可让搜索引擎和 AI 了解文章内容，应将其完整做好。可利用 AI 补全结构化数据，提高网站的搜索可见性。文章幻觉处理：对于 AI 文章出现的幻觉问题，可利用公司的知识库让 AI 检测 AI，减少幻觉的出现。多模型融合：不同的大模型有不同的特点，可结合多个大模型进行文章创作，如用 Claude 擅长的方式写一段，用 Gemini 擅长的方式写一段，最后用 Gemini Pro 模型拼接。
价格策略：关注竞品价格波动，采用自动抓价并调整价格的策略，永远比竞品便宜 5 美金，同时自动串联 EDM 营销，提高产品竞争力。EDM 模板生成：利用 AI 自动生成 EDM 模板，通过订阅同行和分析 Milled.com 上的邮件排版、布局和频率，优化邮件模板，提高送达率和点击率。主图设计：主图可采用 AI 设计，分析同行的构图、颜色、调色和人种等，生成 CV 文件，实现自动剪裁和调色，提高主图的质量。选题与内容集群：自动收集 Reddit、亚马逊评论和社媒评论等，从中寻找 VOC 痛点和谷歌的 PA，生成内容集群和相关主题，自动生成文章。
订单处理：利用 Shopify 的 API 处理订单，将 SOP 处理流程放入知识库，让 AI 根据客户需求和购买记录自动处理退货、退款和新订单，实现售后自动化。邮件管理：将大量邮件接入 AI 进行分析，划分四象限，将紧急重要的邮件推送给自己处理，并草拟回复邮件，提高邮件处理效率。达人 BD 与联盟营销：采用自动化方式进行达人 BD 和联盟营销，按照 C 端消费者的方式发邮件，做好 AB 测试，控制投诉率。利用 AI 分析达人账号，针对性地撰写邮件，提高建联成功率。
Claude code：推荐使用 Claude code，它不仅可以写代码，还可以调用浏览器、操作电脑，帮助完成各种任务，如分析同行 SU、抓取信息等。- 其他代码工具：如 cursor、Codex、Claude code 等也可根据需求使用，但 Claude code 功能更强大，目前订阅费用为 100 美金起步。
极速建站：利用 CloudFlare 的 API 实现极速建站，将 API 路径给 AI，告诉它建站需求，即可快速搭建网站，且部署在 CloudFlare 上访问速度快。网站优化：利用 AI 优化网站的结构化数据、图片和翻译等，节省插件费用，提高网站质量。如让 AI 调研最佳状态，修改结构化数据；将 JPG 图片优化成 AVIC 或 WEBP 格式；利用 DeepSeek v4 进行翻译，提高翻译质量。
N8N：适合代码需求不高的场景，可用于社媒多渠道同步素材，实现文案和图片的适配和自动发布。Pinterest：可利用 Pinterest 进行产品分享和文章分享，通过自动生成不同的图片和文案，在多个账号上发布，获得自然流量曝光。同时，Shopify 挂 Pinterest 还可获得 100 美金的广告费。
重要性：每个公司都应建立自己的知识库，将公司的知识整合在一起，沉淀员工的知识和经验，方便内部使用和对外交流。自建知识库：自己编写的知识库可避免 NotebookLM 和 MaxKB 等工具的幻觉问题，通过 AI 进行红蓝对抗，提高知识库的准确性和可靠性。
数据收集：从 Semrush 中导出同行竞品、主要流量页面、关键词数据、不同国家数据表现和反链等信息，为业务分析提供数据支持。数据分析：分析关键词的搜索量和 KD 值，选择搜索量高、KD 值低的关键词进行产品开发和文章创作；分析反链数据，找到同行的 linktree 反链和联盟客，进行建联和合作。- 内容集群与机会词：通过分析 Semrush 数据，自动将关键词归入集群，找到机会词，为文章创作和产品推广提供方向。
高效处理：利用 AI 处理大量数据，如 20 多万关键词、5 万多个外链等，半小时内即可完成操作，大大提高数据处理效率。指导决策：AI 分析结果可指导业务决策，如确定文章主题、选择页面类型、制定营销活动等，避免拍脑袋决定，使决策更具科学性。AI工具 vs AI员工：能根据SOP自主决策、24小时不间断处理订单与退款的才叫“AI员工”。- Perplexity：替代传统搜索，获取精准的信源引用。
- Cloudflare API：实现“极速建站”，将服务器部署在离用户最近的地方。
- DeepSeek v4：提供更高质量的本地化翻译。
- SEO内容集群：利用AI分析内容缺口，自动补全结构化数据。
- Shopify自动化：通过API处理退换货，自动识别并拦截异常欺诈订单。
- 达人BD：以C端消费者视角撰写邮件，AI分析达人风格后自动发送，大幅提升建联成功率。
- 建立“赛博脑机”：通过N8N或自定义工具建立公司自有知识库，将员工经验转化为AI可调用的资产，对抗AI生成的“幻觉”。
「AI不会淘汰你，淘汰你的是还用昨天的方式去干活的同行。」 —— 黄子阳
提升效率与流量：岳廷老师分享通过关键词分析、市场调研和竞品研究，结合 AI 工具写 Blog 文章，能在各环节实现大幅提升，甚至成十倍、二十倍增长，且成本低，可引入自然流量。对比传统方式：传统 Blog 文章虽经调研，但流量提升不明显，而 AI 工具能有效改善这一状况。
降低目标难度：火箭叔认为单人卖家应先安装 claude code 等软件，从易实现的目标做起，避免设立难以达成的目标。遵循“先开枪，再瞄准”原则：就像万杰总说的，以简单的行动为起点，逐步推进工作。
解决当前问题：黄子阳老师建议先搭建能稳定运行的工作流，解决当前问题，再考虑后续的优化和发展。快速迭代与第一性原理：运用马斯克的“快速失败，快速迭代”和“第一性原理”，先做头脑风暴，整理需求，制作 beta 版，再进行拆解和重新组装。
从 AI Mindset 到 AI solution：Wayne觉得AI 发展(尤其是越南大会之旅中，Tonny和Simon老师提到的)使跨境电商从去年的 AI Mindset 向今年的 AI solution 转变，强调不仅要使用 AI，还要将其融入工作流实现自动化。品牌宣传调性：品牌故事的叙说性应具有一致性，宣传主题要统一，围绕品牌和事件进行重复性灌输。AI Confidence=Experts+Public+Media
从 SEO 到 GEO 思路：品牌 SEO 思路已从 转变为 GEO，品牌应被 AI 检索到。内容端创新：技术端人员可利用 AI 制作视频和短剧，懂 AI 的人能将其赋能到业务中。曾老师指出常见的AI工具多为手机问答工具，而AI Agent可操作电脑上90%以上的事，能当数字员工，这是本质区别。Cursor，Claude Code, Codex区别不大，编排上或有不同，推荐有基础者从cLaude code入手实践。
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分析平台评论：Cindy 老师表示，通过 AI 从亚马逊、TikTok、Pinterest、Reddit 等平台抓取评论，能清晰了解消费者需求和痛点。
- 打造有趣的产品：一个好产品应具备需求、痛点和差异三个要素，AI 可帮助找到前两者，产品经理负责实现差异。
- AI 生成 feed：Cindy大佬建议用 AI 生成 feed，通过 AB 测试发现，AI 生成的 feed 比手动编写更适合不同场景。
建立知识库：针对不懂全套业务的情况，黄子阳老师建议先做头脑风暴，整理需求，制作 beta 版，再进行拆解和重新组装，遵循快速迭代原则。模型验证：黄子阳老师介绍，通过让 AI 同时对同一段文章发起多个请求，对比不同模型的处理效果和价格，最终确定性价比最高的模型。
选品与建站：Cindy大佬分享，使用 AI 选品并搭建独立站，可提高效率，但成本较高。通过接入 API，让 AI 爬取评论和众筹数据，选出合适的产品，并利用图片模型搭建网站。广告投放与优化：广告方面，可通过收集用户吐槽点和需求点，优化文案，丰富广告框架，提高流量精准度和转化率。同时，广告和运营应配合，根据广告反馈优化网站页面。
0 到 1 投放框架：Cindy 老师举例说明，对于 c 端产品，谷歌广告 0 到 1 阶段可先申请 GMC，以 PLA 广告作为测试广告，预算占比可较高。同时，搜索广告和 PLA 广告先跑 14 天，积累数据，并结合红人矩阵加热。广告类型联动与竞争：不同广告类型之间不存在明显竞争关系，谷歌算法会让表现好的广告获得更多曝光。投放时需根据预算和 ROI 要求选择合适的广告类型，如优先投放见效快的广告，再逐步增加 demand gen 广告。- 小众国家品类机会：火箭叔认为，通过多交朋友，比如小平老师，了解不同的声音，可发现小众国家的品类机会，数据选品可能效果不佳。
- AI 教程需求：黄子阳老师建议提问者先整理问题，再就问题进行讨论，不建议通过教程的方式解决问题，认为教程可能存在理解偏差且缺乏耐心编写。
在圆桌环节，各位实战派提炼了AI落地的“行动哲学”：- “先开枪，再瞄准”：不要试图一次性学会所有模型。先部署一个具体的自动化流（如利用Claude Code处理邮件或生成文章），在实战中优化。
- 从VOC中找机会：利用AI抓取Amazon、TikTok、Reddit的消费者评论，精准提取“痛点”与“需求”，这比拍脑门选品可靠得多。
- GEO是未来：品牌必须在AI生成的答案中占据一席之地。
AI时代的出海竞争，本质上是“工作流效率”的竞争。领先的卖家已经构建起了一支高效协同的“数字员工”矩阵。不要迷失在层出不穷的新模型中，AI落地的终点始终是业务增长。建议每一位出海人，从今天起开启一个自动化工作流——哪怕只是从一个自动处理邮件的小脚本开始。唯有在实战中深根深扎，才能在AI浪潮中立于不败之地。今天下午的活动，各位老师分享的太精彩啦，大琇主持的太好了，Yui拍照太棒了，南溪组局太妙了，Michelle的视觉物料简直无敌，现场的同学也学习热情高涨，书铨哥，胡子哥、Alex火箭叔、岳廷、Louis、曾洛镔、黄子阳、Cindy等各位老师的分享太棒啦，今天AI自动化落地应用实战干货满满，活动现场直击
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