9 歲小學生用免費 AI 做出 Apple Watch App；文組的 NGO 和基層不用再苦學 Python，也能用自然語言 prompt 寫出自動化表單處理器，甚至能「vibe coding」，做出實際解決問題的程式，從瑣事中解放！記者也可以透過 n8n 即時監測國際新聞。
這些，都不是未來學家的預測，而是 2025 年 5 月生成式 AI 年會上的真實案例。
過去，我們談到打入國際市場，畫面總是：一整層樓的團隊翻譯產品文案、設計多國素材、苦熬長夜協調在地代操。
如今，這些工作正迅速「自動化」。
只需一個 prompt，Claude 就能一鍵生成七國語言產品說明；Midjourney 模擬出不同市場的包裝視覺；Runway 則同步輸出 TikTok 和 Reels 的產品影片。
這是生成式 AI 帶來的現實改變：把內容創作從專業者手中解放，讓每個品牌都有「內建一支全球行銷團隊」的可能。
「但 AI 不會偷走我的工作嗎？」很多人會這樣擔憂。
坦白說，AI 確實會取代那些重複性、程序化的工作。但與其視 AI 為競爭對手，不如將它視為你的「數位員工」——
一個不需要咖啡、不會請假、不會抱怨工作量過大的超級助手。在跨境電商的競爭中，問題已不再是「要不要用 AI 」，而是「如何比競爭對手更精明地運用 AI 」。
根據 Gartner 的最新研究，2024 年全球已有 67% 的行銷團隊在日常工作中導入 AI 工具，而這個數字在跨境電商領域更高達 83%。
誰能更快適應這場 AI 革命，誰就能在全球市場中搶得先機。
過去一年，TransBiz 也積極打造了許多 AI 工具，協助 GSA 陪跑夥伴提升在亞馬遜初期階段的運營效率，包括選品、競品分析、市場洞察與品牌定位等。
這集 Podcast 就來談談，如果你想要做跨境電商，如何在有限的人力下，善用哪些 AI 工具來幫助你達成目標，以及我們如何看待 AI 對企業的影響。
AI 如何改變行銷人的日常？
市場調查的革命性變化
在過去，想要做一個產業的市場分析、競爭調查，需要進行大量的資料整理與搜集。
Mic 提及，在 AI 世代來臨前，以前做市場調查就好像寫報告時用 Google 查一堆資料，查完之後還得重新整理、重寫，做一份完整的市場調查報告至少要三個禮拜以上；但現在有了 AI 輔助，也就兩、三天，就能有一個基本的雛形。
而亞馬遜賣家們最頭痛的，也是一開始的競品分析、市場調查，為此 TransBiz 也開發了相對應的 AI 工具。
人物誌與品牌定位工具
除了細分市場，亞馬遜賣家們最頭疼的另一件事，就是如何打造一個具有差異化的品牌。
為此，我們也將 Know-How 寫入了ChatGPT，協助賣家生成人物誌與品牌定位。
Mic 說，以前請 GSA 的夥伴要問十幾個個問題，然後在 Google 搜索、思考，不弄個一、兩天也弄不出來。現在只要幾秒鐘，而且生成的人物誌，可能比自己以前花幾天寫出來的內容還要好很多。
行銷必備的 STP（Segmentation, Targeting, Positioning）都有相應的工具可以使用。
TransBiz 每月都會舉辦一次給 GSA 陪跑夥伴的實體工作坊，強化他們的能力、知識，以及賣家間彼此的鼓勵、交流。
其中一次的工作坊剛好就是用 AI 工具來輔助做市場分析、品牌定位。有夥伴們分享：「現在 AI 真的太厲害了，以前我們產出這份報告要花兩個月、要花一、兩百萬。」
Mic 回應道：「 過去找 ACNielsen、Kantar 這種專業的市場研究公司分析數據，確實需要非常高的成本。但現在，參加一個不到一萬元的全天工作坊，幾個小時就能學會怎麼做市場細分，產出調查報告。真的非常超值！」
AI 在跨境電商的 5 大應用場景
1. 用 AI 生成多語系文案
以往，品牌要進軍海外市場，必須為每個目標市場聘請專業翻譯，不僅成本高昂，時間周期也相當漫長。而且，即使是專業翻譯，也難以準確把握各地的文化差異和消費心理。
生成式 AI 徹底顛覆了這一格局。
現在，像 ChatGPT 或 Claude 這種大語言模型，可以在幾分鐘內生成你的文案，不管是產品描述、社群文案，甚至是電子報等各種內容，都可以多語言地直接幫你生成。
更重要的是，AI 不只是翻譯文字，還可以根據不同市場的需求、文化、你要描述的賣點、生活習慣來調整文案的風格。
具體操作包括四個步驟：
第一步：建立母語版本 – 你一定要先有第一版，先用你最熟悉的語言寫一次，把產品的賣點、說明、場景、規格等全部先表達清楚。
第二步：設定目標市場文化指南 – 為每個目標市場建立文化指南，包括該市場消費者的偏好、禁忌、流行語、購物心理等。
第三步：AI 輔助語言轉換 – 使用如下指令：「我想要把描述轉換成日文，根據日本市場的消費習慣進行調整，請注意要保留原文的賣點，符合當地的消費者心理去做調整。」
第四步：在地化審核與微調 – 雖然 AI 可以生成大量的文案，但在實際應用中仍然存在挑戰。如果沒有專業顧問和懂當地語言、懂產品消費者的專業知識介入，產品描述就會變得很平凡，會讓產品變得很無聊。
2. 視覺圖像與包裝模擬
視覺是消費者看到產品的第一印象。
不同地區對產品視覺的審美偏好差異巨大，一個在亞洲市場大受歡迎的包裝設計，可能在歐洲市場顯得過於花哨。傳統上，品牌需要為不同市場重新設計包裝和視覺素材，這不僅耗時且成本高昂。
生成式 AI 徹底改變了這一領域的遊戲規則。
通過 Midjourney、DALL-E 3、Leonardo AI 等工具，品牌現在可以快速生成針對不同市場的視覺素材，從產品包裝模擬到社群貼文圖像，再到電商平台的橫幅廣告，都能實現「一鍵在地化」。
具體操作步驟：
- 市場視覺風格研究：首先，品牌需要了解目標市場的視覺偏好。例如，日本市場偏好可愛、簡潔的設計；中東市場則偏好華麗、金碧輝煌的視覺元素。
- 建立視覺提示詞庫：為每個市場創建專門的提示詞集合，包括色彩偏好、構圖特點、文化元素等。這些提示詞將指導AI生成符合該市場審美的視覺內容。
- 包裝設計變體生成：使用如下提示詞模板：
請為[產品名稱]生成一個適合[目標市場]消費者的包裝設計。產品為[產品類型]，品牌風格為[品牌風格描述]。包裝應包含[必要元素]，並符合[目標市場]的審美偏好，即[審美特點描述]。
- A/B 測試不同設計：生成多個設計變體，通過小規模投放在目標市場進行測試，收集真實用戶反饋，選出最佳設計方案。如果是亞馬遜平台上的賣家，可以透過 PickFu 的工具，只要花費 $50 塊美金，就能快速地得到真實消費者的反饋。
- 模擬真實應用場景：使用 AI 工具將設計放入真實的應用場景中，如貨架展示、消費者使用場景等，以評估設計在實際環境中的視覺效果。
3. 廣告影片快速產出
在社群媒體和短影片平台主導的今天，影片內容已成為跨境電商不可或缺的營銷資產。然而，傳統的影片製作不僅成本高昂，且製作週期長，難以適應多市場、多語言的需求。
AI 影片生成工具如 Runway、Pika、Synthesia 等的出現，徹底解決了這一難題。品牌現在可以用極低的成本，在極短的時間內，生成大量針對不同市場、不同平台的專業影片內容。
具體實施方法：
- 平台特性研究：不同的社交平台有不同的影片最佳實踐。例如，TikTok 偏好垂直、快節奏、有趣的短影片；YouTube 則可以是更長、更詳細的產品展示。
- 腳本自動生成：使用 ChatGPT 或 Claude 生成適合各平台的影片腳本，包括畫面描述、旁白文本等。可使用如下提示詞：
請為[產品名稱]創作一個15秒的[TikTok/Instagram Reels]短影片腳本。產品主要賣點是[產品賣點]，目標受眾是[目標人群]。影片風格應該[風格描述]，並包含以下元素：[元素清單]。請提供完整的畫面描述和旁白文本。
- AI 影片生成：使用如 Runway的 Gen-2、Pika 等工具，將腳本轉化為實際影片。這些工具允許輸入詳細的場景描述、風格參考，甚至可以上傳品牌標誌和產品圖像作為參考。
- 多語言配音與字幕：使用 ElevenLabs 等 AI 語音工具，生成多語言的旁白配音；使用 Whisper API自動生成不同語言的字幕。
- A/B測試與優化：基於不同市場的反饋數據，不斷優化影片內容，提升參與度和轉化率。
當然，AI 影片生成也有其局限性。
例如在高度定制化、複雜敘事或需要真人情感表達的場景中，仍需要專業影片製作團隊的參與。但對於大量、標準化的產品展示和推廣影片，AI 已經能夠提供接近專業製作水準的成果。
4. AI + 人機交互：打造真正有感的客服體驗
許多品牌一開始會將 AI 視為客服自動化的萬靈丹，想著：「既然客服這麼麻煩，何不全交給機器處理？」
但從消費者角度來看，他們的需求不只是「得到答案」，而是「有品質的解決過程」。尤其當自動化工具愈來愈普及（像是超市的自助結帳機），人們對「人味」的渴望反而愈強烈。
因此，打造良好客服體驗的關鍵，不在於全自動或全人工，而是設計出「機器先行、真人接手」的流暢體驗：
1. AI 處理前端，高效率應答
AI 可以處理前端大量、重複性的查詢，例如物流追蹤、退換貨政策、產品規格等，同時支援多語言，確保即使是全球用戶也能快速獲得資訊。
2. 真人在關鍵時刻接手，拉高情感溫度
當系統偵測到用戶語氣出現情緒詞彙、提問複雜或超出預設範圍時，應立刻引導真人客服介入，避免讓顧客感到被機器「踢皮球」。
AI 腳本需設計「情境辨識」能力，例如根據關鍵字判斷客戶可能有不滿、疑惑或特殊請求，並設計適當的轉接邏輯與語句，維持體驗一致性。
3. 身份透明，是信任的起點
AI 不應該假裝是人。清楚告知「我是 AI，我會盡力協助您，有需要時會幫您轉真人客服」反而能建立用戶信任，讓整個互動更自然、更有人性。
AI 生成的圖片、文案，實用性高嗎？
若每個人都只問 AI 簡單的問題，而不給足夠的語境、品牌聲音、語氣，那麼產製出來的圖片、文案就會都長得差不多。
所以「指令」很重要。
我們除了必須懂得跟 AI 對話，但若要超越 AI，打造出差異化的內容，則還要比一般人更懂如何「架構」。因為，大家同樣都是用 ChatGPT 輔佐，但要讓你的 AI 與眾不同，那就是在於你提供給它不同的框架，讓 AI 在框架內自由發揮。
AI 原始資料庫的重要性 – RAG
所以，另一個重要的技術概念，是讓 AI 去搜索特定的資料庫，以讓產出更精準。
比如你的資料庫是全世界過去 30 年來英國廣告人協會 IPA 的資料庫，當你讓 AI 專門搜索這個資料庫，你的問題又很明確地與資料庫有關時，它產出的內容就會更精準。
這個技巧叫做「打造資料庫，再去問問題」，專業術語叫做「RAG」- Retrieval Augmented Generation。
RAG 的運作流程是：先抽取資料（Retrieval），然後增強（Augment）到你原本的語言模型裡面，再產出最後的資料。
RAG 解決了一個重要問題：AI 現在的資料庫太廣了，所以它抓的東西有時候關聯性性太低，甚至抓了一些垃圾資料給你。就像常說的 “Garbage in, garbage out”。
AI 生成廣告素材的瓶頸
在影片和圖像產出方面，也有許多比如 Runway、Pika、Synthesia 等。
從使用經驗來看，這些工具都能夠產出不錯的概念，但如果真的要拿去投廣告，或者直接貼在社群媒體上，以中文市場來說，目前至少 TransBiz 在自己的影片內容製作上，還無法接受（或是我們沒有專家專門研究地很透徹吧？）
AI 廣告素材工具如 Icon.ai ，雖然能快速生成大量 Facebook 廣告圖像與標題概念，但實測中仍存在實用性斷層。
目前的主要限制在於：
- 視覺風格統一性不足：即使同樣的 prompt，不同次生成的圖像仍風格差異大，難以維持品牌一致性。
- 人物圖像常見異常扭曲：尤其在人臉、手部、肢體動作等細節上，仍難避免不自然或畸形問題。
- 無法編輯中文，直接上架：現階段的生成圖像，多數仍需設計師手動修正，無法直接投放。
目前為止，AI 生成影片的角色，仍偏向「概念激發器」或「提案草圖輔助」。這使得 AI 更適合作為「靈感啟動器」，協助行銷團隊做腦力激盪，而非立即投入實戰。
AI 生成語音的優勢
相較於影像的繁複與限制，語音生成的應用已顯成熟。像 ElevenLabs 等平台，能輸出多語種、高情感擬真語音，甚至具備語氣風格切換的能力。
實際應用中，語音生成提供三大優勢：
- 重製舊素材：過去難以使用的片段，搭配新的 Voiceover，即可重新剪輯成新內容。
- 跨語系高效率產出：針對不同市場，快速生成多語旁白，協助同一影片內容在不同區域上架。
- 聲音一致性更易控管：比起真人錄音，AI 語音反而能更穩定地維持品牌語調與聲線識別度。
這使得 Voiceover 成為品牌在進入 AI 影音製作時最容易採用的起點。
AI 在時尚品牌攝影的應用
歐洲時尚電商 Zalando 已將 AI 模型應用於模特影像生成，從原本 6–8 週的拍攝流程，縮短為 3–4 天，大幅降低時間與成本。
這不只是技術上的改進，更是一種內容生產邏輯的轉變：
- 一次建模，長期使用：拍攝模特一次，即可生成大量風格一致的搭配圖片。
- 場景一致性全面提升：透過 AI 控光、構圖、比例校正，品牌視覺標準可全面控管。
- 擁有素材，不等於拍素材：品牌不再是一次次拍照，而是擁有「人物素材資料庫」。
這也推動了模特、攝影師、造型師之間的合作模式變革，從單次合作，轉為「數位授權 + 訓練數據提供者」。
WPP 的 AI 整合平台
全球最大的廣告公司之一 WPP 開發了 WPP Open，這是一個整合 AI 技術的平台，有點像 AI Thought Partner，同時又像是幫助你在短時間內收集資料，跟你一起做腦力激盪、觸發靈感的工具。
核心優勢
龐大資料庫：WPP 在公司裡面有非常龐大的數據庫，當他用這個資料庫讓 AI 工具撈資料時，對於整個廣告活動、內容產出、市場假設、消費者洞察、行銷語句的使用，他們有很多不同的腦力激盪模型。
完整方法論：他們不但有資料庫，所有模型也都有，還有方法論——一套完整的做事方式，都寫到 AI 工具裡面去。
標準化流程：以前可能是一步一步做，現在把步驟全部整合進去，搭建好框架，讓人跳進去後開始運作，快速產出比較有品質的制式產出。
效率提升數據
WPP 在平台上說，對比傳統工作流程，透過 AI Platform 加速流程，交付任務的時間快了 86%。這代表原本工作時間的截止日，以前給 10 天，現在只給 5 天。
WPP 的技術長 Stephen 也提到，目前 AI 工具日漸普及，但複雜的行銷活動、行銷策略及戰略，還是需要專業的代理人、顧問，或者是人類的創意。
目前你還是很難讓 AI 取代創意，除非這個 AI 會喝酒——有時候創意真的在洗澡、上廁所跟喝酒的時候出現。
用 AI Coding 的挑戰，招募人才
在 TransBiz 的工程師招募中，設計了一道「非 AI 無法解題」的技術評測。
題目設計原則很簡單：給你一個一週內不可能用傳統方式完成的任務，但如果你會用 AI Coding（如 GitHub Copilot、Claude 寫 API 代碼），就有機會如期交卷。
這樣的評測方式，不只是檢測「會不會寫程式」，而是反映出三個態度：
- 是否願意學習新工具
- 是否具備問題重構與模組分解能力
- 是否具備 AI 協作思維，而非單打獨鬥習慣
在未來，這將不只是工程師的挑戰，也會是設計師、行銷人、甚至營運者的通關條件。
AI 在企業的應用與侷限性
基本應用與注意事項
通常 ChatGPT 的資料，大方向上 80% 不會有問題。比較保險的做法是請 ChatGPT 做深度的研究，才能抓最新的資料。要記住，大語言模型所擁有的資料是有年限的。
如果不是創意生成式的內容，而是任何基於事實、有絕對正解的問題，一定要強迫他做事實查核，並且提出連結。
另外，AI 工具的限制，越來越不是技術本身，而是使用者的「心理門檻」。
從 Canva、Notion AI、ChatGPT、Midjourney 到 Copilot，每一個工具的應用差距，往往來自於「用或不用」的態度，而非「會不會用」。
企業內部最常見的三種反應模式：
- 本位思維：我做得好好的，為何要換？
- 疑慮焦慮：這樣會不會取代我？
- 認知偏差：AI 是行銷或工程師的事，與我無關
事實上，AI 不是來改變你的崗位，而是改變你完成任務的方式。若能將 AI 視為日常工作流程的「強化器」，而不是競爭者，組織便能快速適應這場工具革命。
擁抱 AI，優化每日待辦
在工作越來越碎片化的時代，每天的 To-Do List 動輒上百項。AI 的價值，不在於讓你變得更忙，而在於幫助你判斷哪些事情可以不做、哪些事可以交給機器、哪些事才值得你投入時間。
具體實踐方式：
- 將日常任務分類為「可以自動化」與「需要判斷力」
- 讓 AI 每天幫你產生三個重點建議行動項目
- 用 AI 幫你預測時間花費與任務效益比，安排日程優先級
AI 不是替代你，而是協助你重新分配注意力，把時間花在真正值得的事上。
這也是我們要面對的下一個挑戰：不是讓 AI 更強，而是讓我們自己，變得更清醒。
結語
AI 正在從根本上改變跨境電商和品牌行銷的格局。
從市場研究到內容創作，從客戶服務到數據分析，AI 都在提供前所未有的效率和可能性。然而，成功的關鍵不在於完全依賴 AI，而在於理解 AI 的能力和局限性，將其作為強大的工具來增強人類的創造力和決策能力。
在這個 AI 時代，品牌和企業需要重新思考人才策略、工作流程和競爭優勢。
那些能夠有效整合 AI 技術，同時保持人類創意和判斷力的組織，將在未來的市場競爭中佔據優勢地位。關鍵是要擁抱變化，持續學習，並將 AI 視為合作夥伴而非威脅，共同創造更高效、更創新的商業解決方案。
00:49 開場：AI 在夯什麼？
04:27 AI 如何改變行銷人的日常？
10:53 AI 如何生成跨境電商所需的圖、文？
12:59 AI 產圖文，實用性高嗎？
14:39 AI 的盲區：策略 & 決策
15:47 AI 原始資料庫的重要性
17:30 AI 生成影片的堪憂
18:59 AI 生成語音的優勢
19:53 AI 生成廣告素材的瓶頸
21:46 工商時間
23:21 客服與 AI 的人機交互
25:21 AI 在市場數據和分析應用
27:29 AI 在時尚品牌攝影的應用
30:36 WPP 的 AI 整合平台
34:01 用 AI Coding 的挑戰招募人才
37:23 AI 在企業的應用與侷限性
40:58 擁抱 AI 工具，優化每日待辦
