2026年8月28日 受邀谷歌和AMZ123邀请在福建厦门参加2026跨境电商•领航者峰会厦门站，大会主题”ai赋能营销全链路，破局跨境新增长”。
本次峰会也是福建福建首场 Google Ads 2026跨境峰会围绕谷歌广告投放｜DTC品牌出海｜AI营销全链路展开。 峰会最后压轴的圆桌环节围绕“AI时代的跨境出海与全域增长”，以下为本人整理圆桌会议中的部分内容。
问题1：目前AI在跨境电商团队里真正实现“降本增效”最显著的1‑2个应用场景到底是什么？
目前我判断一个工作场景能不能被AI降本增效，我自己有一套简单判断公式：高重复 × 低变动 × 单平台 × 弱人际，四项满足2-3项个人觉得AI介入后增效概率就非常大。反之，低重复、高变动、跨平台、强人际的工作，目前则感觉AI很难真正替代。
高重复：工作是大量循环的同类任务，不是创新项目或者对创新思维的要求不高。（listing撰写，文案，翻译，基础设计等环节）
低变动：任务规则、输出标准、格式、边界相对稳定，任务逻辑不大变。输入变化小，输出要求固定。（faq问答，售后退换货，物流发货，编程等固定工作环节）
单平台：工作的信息来源、操作环境集中在一套系统/一个工具内，不需要跨多系统来回拷贝、多平台跳转、多系统复杂联动，信息孤岛少。（listing撰写，meta&谷歌投放等环节）
弱人际：任务目标偏向产出实物/文档/数据内容，不靠深度人情博弈、共情谈判、复杂人际关系斡旋，不需要深度情感信任、微妙人情判断。（线上电商工作vs线下渠道工作的区别）
参考阅读：中国品牌打入欧美KA渠道那些事2：我们如何帮助品牌成功入驻美国沃尔玛3000家线下门店并实现千万美金营收？
结合公式和我前面理解的一些工作方向举例落到跨境真实业务，目前我观察到几个落地效果最突出的场景：
第一，文案、图片，视频等初级的内容生成和执行类工作，这个工作和之前分享嘉宾提到的AiGC方向有一些关联。像翻译岗位：产品listing文案、多语言翻译、社媒帖子、广告脚本、开发信邮件话术等都有很高的落地性和降本增效的效果，如果结合品牌基准库做人机协同本地化修正，洗掉AI模板感。可以极大压缩文案翻译素材产出人力。正好我在大会前看到了国内某个上市的跨境头部企业的半年报里面就纳入了ai应用和经营提效的数据。
第二，AIbot类的客服初级客户服务与售后处理，多语种智能客服承接7×24小时时差咨询，自动处理常规问询、退换货、基础纠纷初判，压缩客服人力，缩短响应时效。以上都是弱人际重复性的工作。但是我们也需要知道的是像复杂情绪的客户、重大纠纷依旧要人来兜底。真个也是ai的天然弱点所在：AI不具备深度价值判断、道德逻辑，也无法感知真实物理世界，在复杂的问题面前目前还只能做辅助。
问题2：随着生成式AI搜索，Google SGE、GEO普及，海外消费者搜索购买习惯发生巨变，卖家做站外引流、SEO、GEO布局需要做哪些调整？
首先我们从第一性原理来厘清概念：生成式 AI 搜索（Generative AI Search，是一种技术范式）， Google SGE（Google 生成式搜索落地首个大规模产品）， GEO （Generative Engine Optimization 生成式 AI 平台的优化方法，面向针对整个生成式引擎生态），SEO （Search Engine Optimization传统的搜索引擎优化）。
生成式 AI 搜索是一种技术范式让用户从 "搜链接" 到 "要答案"，用户输入从 "关键词" 变为 "自然语言提问"，输出从 "10 条链接" 变为 "1 段综合答案 + 参考来源"。
SEO （Search Engine Optimization传统的搜索引擎优化），核心是 "让算法觉得你更相关"（关键词匹配 + 外链权重）抢排名 → 获点击 → 引流量。
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）服务于生成式 AI 搜索，核心是 "让大模型觉得你更可信"（语义理解 + 信源评估）被引用 → 被推荐 → 进 AI 答案。面向生成式 AI 引擎的优化方法论（宽泛概念）：所有提升品牌 / 内容在 AI 生成答案中被引用、被推荐概率的实践总和。
第一，内容从关键词堆砌，转向完整解答用户真实问题。短关键词权重被稀释，要布局大量用户疑问、对比测评、场景化长内容，重视Reddit社区、权威PR媒体的高质量内容，而不是简单堆砌关键词。
第二，输出结构化、可信的信息资产。完整产品参数、真实用户评价、落地场景案例，SGE优先引用可信度高的信息，碎片化软文效果大幅下滑，放弃低质量外链，深耕权威媒体背书。作为一名科技自媒体博主出国很多爆款视频也拍过不同类型的视频无论是seo还是geo对于高质量和结构化的内容是很容易引用和作为信息参考源的。
第三，站外全渠道信息口径统一适配AI检索。独立站、社媒、第三方平台信息保持品牌VI、MI、BI统一，信息不能互相冲突；广告投放减少泛流量，围绕AI搜索呈现出来的用户真实诉求制作定向素材，方便各大模型抓取识别品牌。让ai多渠道交叉验证。
第四，拉齐认知，更新KPI指标，不再只盯单网页、单关键词排名。geo属于一个新的词汇，目标是让品牌内容成为大模型愿意引用的可信数据源，建立配套考核，保证站外策略落地。传统SEO核心逻辑是针对算法的匹配，注重用户的主动搜索、点击、关键词的排名；而GEO生成式引擎优化指用生成式 AI 直接综合多个信源、给出一段完整答案，而非返回链接列表的搜索范式。考核的不再只是排名，核心看品牌被AI模型的推荐、引用、曝光等。
问题3：搭建AI驱动的出海运营团队，会遇到哪些现实阻力？
结合我过去10多年市场1号位的管理经验，个人觉得阻力一般就是源于认知不一致和对结果的不确定性。 首先所以我们需要先理清AI能力成长的四个层级：
Level1：会提问，用自然语言清晰描述业务需求： 主要匹配员工的专业能力；
Level2：写高质量Prompt提示词：匹配员工专业能力+跨部门综合能力的叠加；
Level3：Agent思维，任务拆解、工具调用、多步骤任务执行：匹配员工的专业能力+跨部门综合能力+管理能力的叠加；
Level4：业务定制化，搭建贴合出海业务的AI工作流：匹配员工的专业能力+跨部门综合能力+管理能力+业务能力叠加；
我们现在讲的OPC其实就是具备了level4的能力，能够借助ai完成个人公司的搭建。
OK我们回到问题本身，从ai不同阶段的能力要求和不同公司ai不同阶段。我认为目前AI驱动的出海运营团队落地阻力集中在以下几块：
第一，认知阻力。管理层和一线实操人员认知错位。执行层中层和高层对ai的作用以及如何执行理解不到为。一部分人把AI当做普通工具；另一部分人过度期待，希望AI直接输出业务结果。管理层不清楚AI产出边界，一线员工只会简单对话，不懂ai业务拆解吹数据安全的能力。企业缺少内部私有化AI整合能力，业务数据、客户数据直接投喂第三方公有AI工具，商业机密泄露隐患大；工具零散泛滥，没有适配出海的一体化AI工作流。
第四，新的技术和工具到来意味着一些革命，如何衡量ai效果以及如何衡量人机协同需要思考的问题，执行层关注的是kpi，如果考核体系不匹配。原有KPI只考核产出数量，没有建立人机协同下，以校验、质量为导向的新考核标准。
问题4：预判下一个会被AI彻底颠覆的跨境电商环节，会是什么？
我个人期待和觉得在跨境电商现在的情况下选品环节可能会迎来颠覆性重构。我目前观察到跨境电商在产品或者说手选品环节目前存在2个问题：
1. 传统选品高度依赖平台的历史销售数据，都属于事后复盘，产品存在天然存在滞后。
2. 大部分跨境电商企业都是主打性价比，平替，做的是结构，功能，外观的复制加微调的事情，基于用户角度的原创和可靠创新型非常少。
刚才正好有嘉宾分享了他们有类似产品，他们可以用AI打通VOC用户声音、海外社媒舆情、AI搜索问答数据、竞品动态、供应链产能多源数据，实时捕捉海外细分需求，输出SKU规格建议、需求方向，甚至预判销量波动，反向给到供应链做备货指导。
以前很多大企业做一些创新无论是人力还是数据都是很大一笔的投资，现在我们知足要和利用ai购买一定数量的token就可以实现初级的替代这个是非常大的便利，对于小企业可以很好的控制mvp的成本。我们期待跨境电商企业或者卖家通过利用ai可以从过去选品会从过去“看已经卖掉什么”，转向事前预判潜在需求，直接降低库存滞销风险，重构选品和供应链协同关系。
写在圆桌收尾的总结
个人认为AI不是简单替代跨境岗位，而是重构工作的分工：把人从高重复批量工作释放出来，让人聚焦策略、价值判断、复杂人际沟通、品牌决策。企业在ai时代真正的竞争点，不在于拥有多少AI工具，而在于人如何驾驭AI，把业务流程沉淀进人机协同的ai体系里面。
厦门谷歌跨境电商加速中心位于厦门市湖里区双狮西路 86 号海上世界 D 座 6 楼，。该中心于 2024 年 6月 26 日正式落地，是谷歌全球首个跨境电商加速中心，由厦门自贸片区管委会牵头，联合谷歌、雨果跨境等多方共同打造 。
展会结束后驱车前往厦门谷歌跨境电商加速中心，参加 “爱拼共赢，智领闽潮"谷歌跨境领航者私享酒会。本次展会也是收获满满，学习到非常多的ai相关的底层逻辑，实际应用，未来趋势，打开了我对ai的认识。最后很开心再次来到厦门见到了很久不见的小伙伴michael也认识很多厦门当地的优秀的卖家朋友。
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