【亿邦原创】ChatGPT的出现，让沉寂许久的AI领域呈现出一派“烈火烹油”的景象——所有大厂跑步进入大模型领域；AI的使用权被下放到每一个个体，AI的使用率指数级增长；在过去十年间，投身AI的公司增长近10倍。自去年开始，AI使用率再度高速增长，增速尤为惊人。

放在跨境电商领域内，对AI的理解和运用大多局限在AIGC即内容生成式AI，用以优化落地页和广告文案等内容。

在跨境营销领域，AI的应用还有哪些？当大家都开始使用新的生产力工具，新的问题也逐渐浮现：AI究竟如何为人所用？如何与AI产生进一步的信任？

11月30日，在2023亿邦品牌全球化年会上，SparkXGlobal邑炎科技创始人袁俊发表了题为《AI与数据驱动：中国品牌的全球化营销破局》的演讲。他指出，未来越来越多的工作将通过AI赋能，AI作为全球生产力，对于全球价值生产非常重要，需要思考如何适应AI，或者更好地利用AI的能力和工具，以放大生意效率。

他介绍到，行业中还有两种重要的AI应用：数据分析型AI和运营卓越型AI。数据分析型AI主要用于分析广告投放的定价、结构和预算分配等背后的逻辑算法，以进行实时处理；运营卓越型AI用于优化日常工作流程，保证和提高运营效率。

“在数据分析AI的基础上，可以结合AIGC的能力，利用数据分析得出的洞察来实现更加个性化、更加实时的落地页文案和广告创意的优化。通过优化营销数据层面的工作，我们能够更加高效地运用资金，使得传达的信息更加精准，从而形成一个从洞察到行动的完整闭环，让整个广告投放变得更加高效。”袁俊谈道。

目前，SparkXGlobal推出了跨境电商AI广告优化SaaS平台——Xmars，价值定位极致运营+极致AI，有4个核心价值点：更全面，极致AI驱动商家业务目标全面实现；更轻松，极致运营协助用户轻松面对繁杂操作；更精准，海量数据和先进算法，精准捕捉增长点；更可靠，强大的数据安全性和自动化功能，助力企业降本增效。

“在广告运营中，AI做的事情实际上与日常运营工作几乎没有什么不同。它的行动空间主要涉及竞价优化、预算优化、定向优化和广告结构的优化。”袁俊表示，Xmars首创可解释性AI和个性化AI，解释AI动作背后原理的同时，通过逐步训练和交互，使得AI越来越符合商家的个性化需求。

“中国出海这件事情已经发生了很长时间，有两个非常重要的驱动因素：流量和供应链红利。”袁俊谈道，中国品牌全球化遇到的挑战，更多在于如何更好地使品牌与消费者建立连接，“我们总结了两个重点：AI和数据驱动。”

温馨提示：本文为速记初审稿，在不影响原意的基础上，由亿邦动力编辑整理。

以下为演讲实录：

大家好，很高兴在这里做一个分享。我今天给大家分享的主题是关于中国品牌全球化的营销破局。

中国出海这件事情已经发生了很长时间，有两个非常重要的驱动因素：流量和供应链红利。中国品牌全球化遇到的挑战，更多在于如何更好地做品牌以及与消费者建立连接。因此，我们总结了两个重点：AI和数据驱动。

首先，快速介绍一下我们的公司。我们在全球拥有400多个员工，在美国、澳大利亚、亚太地区等全球各地有10个分部和4000+品牌客户。我们利用AI管理广告投放，通过数据建模为客户提供定制化的服务。

我们在全球范围内与亚马逊有着深度的合作。过去连续两年，我们都获得了亚马逊全球技术创新奖，成为亚太地区唯一历史上连续获奖的技术公司，证明了亚马逊对我们技术能力的认可。由于我们的深度合作，我们还有很多特殊的数据对接渠道和来源，后续可以给大家做详细讲解。

我们认为，在中国品牌出海过程中，一定会采取多站点布局的模式，从亚马逊到Shopify独立站，一定是跨平台发展，甚至可能涉足线下。因此，我们与两个生态系统有着许多深度合作的客户，包括一些出海的品牌和头部客户，如安克、阿里巴巴、海信等。我们对亚马逊生态和独立站生态非常了解，同时我们拥有底层技术和数据来驱动整个运营运作。

01 数据分析型AI+运营卓越型AI，打通亚马逊与独立站

那么，我们如何更好地利用AI和数据来驱动我们的业务增长？

首先，在2019年至2021年期间，大家对于AI的使用是放缓的。但是在过去两年，随着ChatGPT和AI的出现，对AI的使用再次增长。我们作为普通的消费者，第一次能够与AI进行有体感的互动，从企业级应用到个人级应用，我们可以更加低门槛地创建自己的AI大模型。

对于我们来说，AI对未来全球经济生产力的影响以及我们工作模式的改变非常重要。未来越来越多的工作将通过AI赋能，AI作为全球生产力，对于全球价值生产非常重要。我们需要思考如何适应AI，或者更好地利用AI的能力和工具，以放大我们的生意效率。

从底层结构来看，过去十年中，投身AI的公司数量从139个增加到了1400多个，增长了近10倍。这代表我们的基础设施变得越来越完善，能够帮助我们更好地适应和利用AI。

我们通常理解的AI更多是AIGC，即内容生成式AI。这在跨境行业中非常常见，许多卖家利用AIGC来优化落地页和广告文案等内容。

除了内容生成式AI，行业中还有其他两种AI：数据分析型AI和运营卓越型AI。

数据分析型AI或者决策型AI，用于分析广告投放的定价、结构和预算分配等背后的逻辑算法，以进行实时处理；运营卓越型AI用于优化日常工作流程，保证和提高运营效率。应该如何更好地利用这些不同类型的AI能力来使我们的生意更高效，这也值得我们进行思考和探讨。

回到营销本身，数据型AI或者决策性的AI基于商业数据或者广告投放数据，能更好地判断在接下来的时间点应该使用什么样的预算，并根据现有商业目标优化或者投放广告。

但是广告只是一种媒介，而营销本身则是更加全面的一项工作。除了能够将消息传达给我的消费者之外，我还需要以更加精准和实时的方式将我想要传递的消息传达给每一个消费者，使得每一个消费者看到的内容不尽相同。

因此，我们可以结合AIGC的内容来实现更加个性化、更加实时的落地页文案和广告创意。通过优化营销数据层面的工作，我们能够更加高效地运用资金，使得传达的信息更加精准，从而形成一个从洞察到行动的完整闭环，让整个广告投放变得更加高效。

从商业的整体维度来说，亚马逊的生意和沃尔玛的生意，还有Shopify的独立站，它们是两种不同的生意。我们可以看到越来越多的中国卖家从亚马逊转向Shopify，或者从Shopify转向亚马逊进行跨越，中间的联动越来越多。

亚马逊生意的起步非常简单，但是很多大卖家或者头部卖家在遇到比较尴尬的情况是，没有很深的控制权，无法了解消费者，也无法直接与消费者接触和对话，而这正是Shopify或者独立站所能提供的，它们可以与消费者直接连接或搜集消费者数据。

拥有第一方数据之后，我们就可以在Shopify本身的营销渠道上进行放大，比如说在谷歌上放大，或者导向亚马逊放大效果。这都是两个平台可以产生更多的互动，形成1+1大于2的效果，这也是为什么我们在两个平台都有全链路布局的原因。

如何更好地管理独立站和亚马逊生意，如何打通两者之间的数据，如何实现更好的互动，这是我们接下来要实现的，而AI和数据在其中发挥着重要的作用。

02 Xmars：用可解释性AI实现极致运营+极致AI

再说一下Xmars，这是跨境电商AI广告优化SaaS。但是我希望通过给大家讲解Xmars底层的运作逻辑，帮助大家更好地了解AI的具体工作方式。

整个平台实现的价值叫做极致运营+极致AI。AI的工作，或者说Xmars的工作有三个核心基础：

第一，全，代表数据的全面性。我们可以获取亚马逊卖家日常广告以及生意层面的数据。除此之外，我们还可以获取每一个广告曝光和点击的数据，并对其进行相应的处理——我们可以获取每个小时的广告数据和生意结果数据，做出预测和判断；

第二，智能部分，通过不同的算法，不论你有多少店铺或多少条广告，算法本身对于需要调整的预测或行动的行为比人更加精准和及时。人们需要休息，而算法不需要；

第三，透明的、个性化AI。在与AI交互的过程中，大家可能会有这样的感受——即不理解AI是如何工作的，或者为什么它会这样工作。尽管AI帮助我取得了良好的商业成果，或者明显看到了增量，但是怎么更好地与AI形成进一步的信任和互动，这是需要构建的。我们通过个性化和透明化的AI来帮助大家完成这个过程，我们是行业上第一个这样做的团队。

刚才提到极致的AI和极致的运营。对于大家的认知理解来说，我把大家日常在亚马逊或广告运营工作中的一些动作和流程进行了总结和积累，并让机器实现了自动化，以实现批量化的操作和基于规则的自动化。这种方式并没有涉及到AI，只是基于人本身的机器自动化过程，简单的机械执行，从而提高效率。

然而，AI基于你的生意目标和营销目标，可以做进一步判断并主动进行广告创建、优化和全闭环提升。

因此，这两种模式之间是相辅相成的。我们可以将AI视为你在运营中超强的合作伙伴和搭档，你可以随时切换回传统方式。一个好的系统不仅提供AI作为一个强大的选项，同时也给予你切换到传统运作方式的能力。用惯了AI，再转回到传统方式则相对困难，因此这也是市面上AI化产品带来的普遍瓶颈。

这是智能引擎框架。通过各种不同的数据源，包括大盘数据、第三方数据和独有数据，再结合各种不同的预测算法，形成了AI的不同模块。如果对智能引擎的框架感兴趣并希望进一步了解或探讨，欢迎线下与我们联系。由于时间原因，我们不多介绍这个图。

从另一个角度来讲解一下，AI真正做的事是什么？

AI其实和自动驾驶或开车是一样的。比如开特斯拉进行自动驾驶，无非是加速、减速、变道和转动方向盘等操作。在广告运营中，AI做的事情实际上与日常运营工作几乎没有什么不同。它的行动空间主要涉及竞价优化、预算优化、定向优化和广告结构的变化。AI背后有强大的积累和完整的算法逻辑，以确保每个动作更加精准、及时并符合未来的业务目标。因此，AI更加智能，其实质与人类所做的工作非常接近。

我们遇到了一个核心问题，也是许多用户反馈的问题，那就是不知道如何使用AI，也不清楚AI到底在做什么，很难建立对AI的信任。我们是行业首创的全球可解释AI，可以帮助大家理解为什么AI会采取这样的行动，比如为什么要将我的预算从50元调整到80元，或者个性化的AI，即AI如何更符合我的逻辑来进行适应，而非我去适应AI的逻辑。我们使AI变得可训练，在工作中按照你的方式进行工作。

举个例子，可解释性AI能够告诉你，在某段时间内为什么进行了某个动作，以及这个动作带来了什么结果，这个结果和我对AI原本的判断以及预期是否一致。人们可以通过可解释性AI具体的分析和报告来理解为什么我的广告被投放了，或者为什么我的广告被AI优化，背后的原理和逻辑是什么，来建立起互相信任的过程。

比如说个性化AI。在座的每个人的性格都不一样，有些人可能希望我的广告投放更激进一些，而有些人可能认为每天花的钱太多了，希望保守一点。由于大家的要求很难完全一致，因此我们开发了个性化的AI。AI会解释每个动作背后的原理，比如为什么我否定了一个词，预算是多少，历史表现如何，整体大盘比例如何，对销量贡献多少。人们可以告诉AI这个动作是否正确，然后通过逐步训练和交互的过程，AI变得越来越像你。

然而，AI不休息，因为它的数据来源颗粒度与人类观察到的数据来源颗粒度不同。你可以把它理解为将你的能力放大1000倍或者1万倍。

03 AMC：抓取所有广告投放数据 全渠道优化广告互动

简单来说一下AMC，AMC对亚马逊生意来说是一个游戏规则改变者。在AMC环境中，你可以获得所有广告销售和自然订单的数据，以及每次广告曝光的点击数据。这为你提供了前所未有的颗粒度，你的广告产生了1000次曝光，每一次曝光的每一条日志都可以抓到，帮助你做更深层次的分析，更好地优化广告。

AMC是一个全渠道、基于云的状态创建和抓取你要投放广告的人群的工具。同时，它还能帮助你了解每位消费者或每个订单的转化路径。越来越多的客户在美国利用AMC进行底层的广告优化互动。

在未来的发展中，我们希望AMC能成为全渠道智能广告的核心基础设施，希望更多人使用它。生意是我们的基础，广告预算只占商家生意的5%至10%，我们希望通过生成会话式的AI，用AI来更好地理解和管理我们的业务。

Xmars在美国服务超过3000家本地客户，包括服务的中国跨境客户，都取得了良好的结果。这里有两个案例：第一是中国最大的电子产品头部大卖，他们通过使用Xmars来管理广告，实现了业务增长和智能优化效率提升，明显提高了人工操作的效率，在管理内部效率和生意的结果方面都有非常清晰的表现。

第二是Baleaf，这是在亚马逊生态系统中非常头部的女装大卖，他们通过自动化规则和精细的广告管理，取得了显著的运营效果提升。

所以，我们希望通过这两个案例引发大家对AI时代新产物的思考。

如果在中国大家需要一些服务，我们有相关的服务人员，可以借助我们的服务来实现生意增长。时间有限，希望能在线下与大家交流。谢谢！