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  • EP0042：Q4 亞馬遜血戰生存指南：五倍銷量不歸零！七大廣告與利潤翻身戰術

    EP0042：Q4 亞馬遜血戰生存指南：五倍銷量不歸零！七大廣告與利潤翻身戰術
    Nov 1 2025

    🔥 「在 Q4，你不是在打廣告戰，就是在被人打爆。」

    🎧 開場 Hook（主持人開場白）

    今天，我們要面對一個殘酷的現實： Q4 的亞馬遜戰場，幾乎是一場「血戰」。 你不打廣告，就會被競爭對手碾壓。 你打廣告，CPC 成本翻倍，銷量爆增、利潤卻歸零。 但別怕——今天我會分享我們實戰中最有效的 三大高勝率策略 + 兩個被忽略的 ROI 黑馬戰術， 幫你在這場血戰中，不只是活下來，而是賺更多、贏更多。

    🧩 節目簡介（Show Notes）

    在這集節目中，我們將深入探討 Q4 電商最艱難的抉擇：「該不該拼 PPC 廣告？」 你將學到如何提前佈局、低成本吃下流量縫隙、甚至用固定折扣取代廣告成本。 這不是理論，而是我們在多個品類實測後得出的 高 ROI 作戰手冊。

    🚀 重點戰術速覽

    策略一：提前鞏固自然排名 📈 利用 Single Keyword Exact Match + Top of Search 調節器， 在黑五前兩週前就把關鍵字推穩。 💡 預算不足？試試 Sponsored Brand Video，同樣能推排名、效果驚人。

    策略二：「清道夫活動」(Scavenger Campaigns) 💰 以建議出價的 10% 撿漏，捕捉對手退場後的空檔流量。 我們曾用 $16 廣告費帶來 $1,500 銷售額（ACoS 僅 1%！）。

    策略三：品牌量身定制促銷 (Brand-Tailored Promotions) 🎯 固定折扣 = 固定 ACoS。 設定「放棄購物車 90 天」促銷，免費曝光 + 高轉化，是 Q4 最低風險的行銷槓桿。

    💡 被忽略的 Q4 ROI 黑馬

    1️⃣ Sponsored Display 再行銷 瞄準過去 90～365 天曾看過或買過的顧客，ACoS 低至 5–13%。

    2️⃣ 影片廣告 (Video Ads) AI 生成影片的表現優於人工製作（ACoS 20% vs 37%）， 建議多版本分測找出高回報素材。

    🏁 終極戰術：點擊最大化（Clicks Maxing）

    🔍 透過主圖優化讓 CTR 翻倍。 Amazon 不會懲罰「真實、有價值」的圖片，只怕你不敢試。 主圖是最便宜、最暴力的 ROI 加速器。

    🕒 章節時間軸建議

    00:00｜開場：Q4「血戰」真相 02:20｜策略一：提前鞏固自然排名 08:10｜策略二：清道夫活動撿漏 12:40｜策略三：品牌量身定制促銷 17:00｜被忽略的高 ROI 黑馬 22:30｜終極戰術：點擊最大化 27:00｜結語：讓你的 Q4 銷量與利潤同步起飛
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    23 min
  • Ep0041：ChatGPT 瀏覽器來襲！AI 改寫購物流量戰局 + 亞馬遜廣告重大更新

    Ep0041：ChatGPT 瀏覽器來襲！AI 改寫購物流量戰局 + 亞馬遜廣告重大更新
    Oct 26 2025

    🧠 AI 新聞焦點： OpenAI 推出全新 ChatGPT Atlas 瀏覽器，震撼市場、讓 Alphabet 股價重挫。這不只是另一個瀏覽器，而是結合 ChatGPT 的「智慧搜尋體驗」。但問題來了——亞馬遜會讓它自由抓取網站資料嗎？未來 AI 瀏覽器是否將重新定義「購物入口」？

    📉 ChatGPT 流量真相： 一項研究揭露，ChatGPT 雖佔據 90% AI 搜尋流量，但轉化率竟然比 Google 小 200 倍！ChatGPT 的推薦點擊真的能帶來銷售嗎？

    ⚡ 亞馬遜重磅更新： • AWS 大當機：銷售下滑、延誤回饋怎麼處理？ • 全新「Reserve Share of Voice」功能登場，讓你能鎖定品牌搜尋首頁，阻擋競爭對手搶流量。 • DSP 廣告新增「地理位置智慧優化」，自動調整不同區域出價策略。

    📱 Helium 10 新功能上線： Elite 會員專屬「TikTok Product Finder」正式登場！ 透過數據發掘在 TikTok 熱銷但尚未飽和的商品，找出「下一個爆品」機會。

    💡 本週實戰技巧： Shiovali 教你如何利用 Helium 10 查看「經常一起購買」歷史紀錄，找出最強捆綁銷售策略與關聯廣告機會！

    🎧 收聽理由（Hook） AI 正在顛覆購物生態，ChatGPT 可能取代 Google 成為下一個流量入口。 但問題是——你準備好迎接新的搜尋時代了嗎？ 🚀
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    25 min
  • EP0040：高露潔牙膏用AI預測消費者喜好來上新品，模擬結果高達90%符合真實問卷市調！？

    EP0040：高露潔牙膏用AI預測消費者喜好來上新品，模擬結果高達90%符合真實問卷市調！？
    Oct 25 2025
    🎙️ EP40 《合成心智，真實市場》副標題：AI 消費者市調預測的崛起，正在重寫市場研究的規則。幾十年來，全球品牌每年花上數十億美元，只為回答一個問題： 「消費者到底想要什麼？」我們熟悉那些黃金標準——問卷調查、焦點小組、專家分析。 但問題是，它們太慢、太貴，而且往往太偏。在 AI 時代，這一切正被徹底改寫。 今天，我們要談的，就是大型語言模型——LLMs——如何讓我們創造出一種全新的市場研究角色： 「合成消費者」（Synthetic Consumers）。這不是科幻小說。這是行銷與研究正邁入的下一個真實階段。🧩 第一段：LLMs 的首次挫敗——「詭異谷」現象LLMs 擁有龐大的語言理解能力，能學習數萬億個人類語句，看似能反映人類的偏好與情緒。 於是，研究人員嘗試讓 LLM 扮演「受訪者」，在問卷中回答問題。結果卻完全崩壞。這個方法叫做「直接李克特評分法」（Direct Likert Rating, DLR）。 簡單說，就是讓模型直接在 1 到 5 分之間選一個分數。但結果出現了「詭異谷」現象—— 模型幾乎全部選「3」，不極端、不鮮明。 它的分佈和人類數據幾乎對不上，KS 相似度低到只有 0.26。為什麼？ 因為問題不在於模型「不懂消費者」，而在於我們問錯了問題。 我們逼一個以自由語言思考的模型，用「數字」回答—— 就好比你要一位詩人用二進位制寫情詩。結果當然失真。🧭 第二段：典範轉移——語意相似度評分 (SSR)於是研究人員提出了新的方法： 語意相似度評分（Semantic Similarity Rating, SSR）。這是一場典範轉移，它讓模型以自己最擅長的方式思考——用語意、而非數字。SSR 分兩步走。第一步，建構角色。 研究人員先給模型一個明確身份： 年齡、收入、性別、地區。 這不是多此一舉，而是「激活推理引擎」的關鍵。 有了角色，模型就能模擬那個消費者的真實心智，從「模仿語言」變成「模擬行為」。然後，它被要求寫一小段自由文本，描述是否會購買產品，還有為什麼。第二步，語意轉換成分數。 這時不再直接取數字，而是用 AI 的語意空間去比對。 研究人員預先定義 5 個「錨點句」： 像是「我一定會買這個」（5 分）或「我絕不會買」（1 分）。接著，將 LLM 的回答轉成語意向量， 用餘弦相似度算出它與各錨點的距離。 最後轉成一個機率分佈—— 比如 60% 機率是「4」，30% 機率是「5」。這就像語意三角測量： 模型說「我在這裡」，錨點告訴你它「靠近哪一邊」。 不再強迫它自評，而是讓它自然地表達自己。📊 第三段：從理論到市場的實戰驗證SSR 方法後來被用在高露潔-棕欖的一項實際研究裡， 用 9,300 條人類回應做驗證。結果令人驚訝： SSR 驅動的「合成消費者」在產品排序上 達到了 超過 90% 的人類重測信度。 KS 分數也達到 0.85 以上，遠勝傳統方法。更重要的是，它不只給出分數，還給出「理由」。 你不僅知道消費者喜歡什麼，還知道「為什麼」。這帶來幾個實際突破： 1️⃣ 加速創新流程： 原本幾週才能完成的焦點研究，現在幾小時內完成。 2️⃣ 融合質化與量化洞察： 你不只得到統計結果，還能看到背後的情緒。 3️⃣ 超個人化行銷素材： AI 角色生成的理由，能直接變成廣告文案、影片腳本。 4️⃣ 策略模擬能力： 品牌可以在無風險的環境裡測試策略—— 「價格漲 10%，顧客還會買嗎？」 這類問題不再需要真錢試錯。⚖️ 第四段：倫理的警鐘——誰在操縱誰？但當我們能創造「合成消費者」，問題也隨之而來。1️⃣ 偏見的反饋循環： AI 是從人類數據學來的，而人類數據本身就有偏見。 如果用偏見模型做市場研究，產生的回饋會強化偏見， 形成「合成偏見迴圈」。2️⃣ 說服與操縱的界線： AI 的超個人化能力能幫助我們更理解顧客， 但也可能被用來利用心理弱點。 當廣告懂得「挑動恐懼」或設計「黑暗介面」時， 說服就變成操縱。3️⃣ 問責與透明： 越強大的 AI，越像黑盒子。 品牌若想保持信任， 就必須讓消費者知道：這些洞察是 AI 模擬出來的， 並保留「人類在迴路中」的監督角色。💡 結語：AI 與人類的共生洞察LLMs 在市場研究上的第一次失敗—— 讓我們發現真正的突破口在「如何問問題」。SSR 證明了一件事： AI 不只是可以模擬人類，還能幫我們放大洞察速度。未來的市場研究將是人與 AI 的協作： AI 模擬大量場景、生成假設， 人類則負責驗證、解釋、賦予意義。成功的企業，...
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    26 min
  • EP0039：破解亞馬遜廣告黑箱：AMC 如何讓你看見顧客真正的購買路徑

    EP0039：破解亞馬遜廣告黑箱：AMC 如何讓你看見顧客真正的購買路徑
    Oct 24 2025

    從 SQL 門檻到全民 AI 工具，Amazon Marketing Cloud 正在顛覆廣告的遊戲規則。

    🎧 開場

    如果你一直覺得亞馬遜的廣告報表不準、花錢沒效率、最後誰轉單永遠搞不清楚—覺得你的廣告費有一半都浪費掉了，但不曉得到底是哪一半— 那你一定要聽今天這一集。 亞馬遜的 Marketing Cloud（AMC）正在經歷歷史性的轉折。 它不再只是大品牌的祕密武器，現在連中小賣家都能用 AI prompt 寫出精準受眾。 今天我們邀請到業界資深顧問 Abe，帶你看懂這場從「SQL 程式」變成「一句話指令」的革命。

    📘 節目大綱 (Show Notes)

    🔹 第一部分：從精英黑箱到全民 AI 工具

    Abe 帶我們回顧 AMC 的進化之路：

    • 早期限制（2019–2021）：只開放給大型廣告主，必須用 SQL 編程才能查數據。
    • 關鍵轉折（2025）：
      • 資料保留期延長 → 從 13 個月 → 5 年。
      • AI 受眾建構器上線 → 不用寫程式，直接用自然語言生成受眾。
      • 全面開放給所有賣家 → 從封閉變民主化，人人都能用。

    🎯 重點：AMC 正在從「少數人懂的祕密武器」變成「所有賣家都能掌握的 AI 廣告中樞」。

    🔹 第二部分：終結「最後點擊歸因」的盲點

    Abe 一語點破亞馬遜廣告最大的缺陷：

    「最後接觸歸因讓你誤以為影片廣告沒效，其實那是顧客旅程的第一步。」

    • 問題：所有銷售都歸功於最後一次點擊，導致早期品牌曝光被低估。
    • AMC 解法：轉換路徑 (Path to Conversion) → 讓你看到顧客完整歷程： 「看到影片 → 看品牌廣告 → 點擊 → 購買」
    • 進階報表：「轉換時間」(Time to Conversion) → 揭示不同產品的購買周期（家具可能長達180天）。

    🎯 用 AMC，看見「潛在影響力」而不只是「最後那一下」。

    🔹 第三部分：結合「關鍵字」與「受眾」的精準投放革命

    Abe 把 AMC 形容成「數據界的挖掘機」，讓你第一次能整合搜尋意圖與個人特徵。

    • 關鍵字定位：了解「意圖」，但不知道「誰」。
    • 受眾定位：知道「誰」，但不確定「意圖」。
    • AMC 結合雙重優勢： 自訂受眾 + Sponsored Product 廣告 → 同時掌握「身份」與「意圖」。

    🎯 這代表廣告不再是「誰都能看到」，而是「誰該看到才會轉化」。

    🔹 第四部分：Q4 AI 受眾策略範例（Prompt 可直接用）

    Abe 分享兩個實戰 prompt，幫你在假期季節最大化 ROAS。

    1️⃣ 折扣獵人（Deal Seekers） 目標： 提升 Lightning Deal / Deal of the Day 的銷售爆發。 Prompt：

    找出過去一年內參與過至少五次促銷、 且在過去 90 天內購買過兩次、 看過我類別商品但從未以原價購買的顧客。

    2️⃣ 臨時購物族（Last-Minute Holiday Shoppers） 目標： 鎖定在聖誕前夕最後衝刺的活躍 Prime 會員。 Prompt：

    找出過去三個假期中，於 12/18–12/24 間購買超過三次的 Prime 會員， 並有互動過節日禮物指南內容的使用者。

    🎯 這不只是廣告，更是「行為預測模型」在幫你賺錢。

    🏁 結語：廣告的未來是「推理」與「理解」

    在 AI 時代，廣告早已不是誰出價高、誰曝光多， 而是誰更理解顧客的路徑、動機與時機。 AMC 就是那個讓你真正「看見顧客思維」的工具。
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    32 min
  • EP0038：「別再跟風做MeToo產品！最成功的創業者，都押注在大家不相信的地方」

    EP0038：「別再跟風做MeToo產品！最成功的創業者，都押注在大家不相信的地方」
    Oct 24 2025

    🎧 開場白

    在這個每週都有十家 AI 新創誕生的時代，大部分創業者都在複製同樣的想法。 但真正值十億美元的機會，從來不在擁擠的地方。 今天我們要聊的，是那些一開始看起來「很笨」「不受歡迎」「甚至有點違法」的想法—— 但最後，成就了像 DoorDash、Coinbase、甚至 SpaceX 這樣的企業。 這一集，我們來學會如何找到「別人不相信但你相信」的點子。

    🧭 節目大綱 (Show Notes)

    🎯 第一部分：為什麼「熱門點子」其實最危險

    • AI 創業紅海來臨：競爭回歸，熱門領域被塞滿。
    • 衍生型創意的陷阱：當你聽到一個想法時覺得「哇這個好」，代表它已經太晚了。
    • Peter Thiel 名言重現：「競爭是留給輸家的，壟斷者才是贏家。」

    💡 第二部分：反向思考與第一性原理

    • 什麼是「非主流點子」？ 它不是新奇，而是「大家都覺得不會成功，但你有理由相信會」。
    • 找到屬於你的秘密： 問自己：「有哪件事我知道是真的，但大多數人都不相信？」
    • 第一性原理思考法： 不從現有規則推演，而是從問題本質重新建構答案。

    🔥 第三部分：從危險與灰色地帶誕生的億級公司

    • Uber/Lyft：違法但解決了迫切痛點，法律最後為市場讓路。
    • Coinbase：在加密圈最反政府的時代，選擇與銀行合作。
    • DoorDash：拒絕做「全棧新創」反其道而行。
    • Flock Safety：投資人不看好的硬體與小市場，卻解決真實需求。
    • OpenAI / SpaceX：從「瘋狂想法」變成「全球基礎建設」。

    🧠 第四部分：如何找到「非主流金礦」

    • 重新審視共識：每個人都在做的事，就是你該反過來想的地方。
    • 從人類痛點出發：別猜市場，走出去和使用者對話。
    • 觀察規則的邊界：最有價值的創新往往在「舊法規不合理」的地方。
    • AI 新共識反轉案例：像 Giga ML 利用 Codegen 取代工程師的「逆向模型」。

    🏁 結語：未來屬於敢信「不受歡迎」的人

    偉大的創業者，往往在一開始被嘲笑。 但他們的秘密不是運氣，而是信念與第一性原理。 當別人追逐趨勢時，你要敢追逐真相。
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    22 min
  • EP0037：AI時代的賣家割喉戰：8大策略實戰工具幫你在亞馬遜AI新時代搶先佈局！

    EP0037：AI時代的賣家割喉戰：8大策略實戰工具幫你在亞馬遜AI新時代搶先佈局！
    Oct 16 2025
    這一集整理了美國賣家高峰會最火的 8 大策略與實戰工具，幫你在亞馬遜 AI 新時代搶先布局。一、賣家策略與實用工具策略 1：Rufus 搜尋優化與圖片 AI 分析Matt C. 小技巧：在圖片角落隱藏顏色相近文字（例：#F4F4F4）以增加索引關鍵字。測試工具：imagechek.com（測試圖片中隱藏文字是否被索引）AI 圖像分析：dragonfly.co 進行圖片 A/B 測試，找出最高轉化風格。策略 2：Notebook LM 心智圖建構工具：notebooklm.google.com應用：貼上多篇 Amazon 文章連結，一鍵生成心智圖，幫團隊快速吸收市場知識。策略 3：精準廣告與站外策略Amazon Business Ads：可專投企業帳號，平均回報提升 3 倍。投放優化：將「Maximize Reach」改為「Minimize Spend」，檢查報告中 “Off Amazon” 支出比例。站外建議：TikTok：適合具爆紅潛力產品。Walmart：主攻家庭、藥品、消耗品市場，營收達千萬美元後可進入實體通路。策略 4：Cosmo 列表優化提取 Q&A 工具：自動抓取完整 QA，挖掘買家關鍵需求。Dr. Cosmo Bot：上傳完整 Listing 截圖（用 GoFullPage 擴充），分析 15 項屬性並給出改進建議。策略 5：AI 圖像與動態 GIF 製作工具：higgsfield.ai應用：上傳人物與產品照，幾秒生成動畫用於社群貼文。📊 策略 6：GPT 與分析工具大全推薦 GPTs：AI Visibility Layer Analyzer：檢查網站在 AI 搜尋曝光率。AMZ Navigator：掌握 AMC 廣告策略。Listing Compliance Guide：確認 Listing 合規性。AMZ Brain：AI 優化 Listing。其他輔助工具：Listing 檢查表 (Google Sheet 免費下載)Amazon Whisper：上傳 PPC 報告，自動生成分析建議。Linguistic Optimizer：提升文案轉化率。策略 7：產品研究系統Isabella Hamilton PDF：免費 40 頁產品篩選指南（含 QR code）。ShopHunter.io：分析 Shopify 熱銷但尚未進入 Amazon 的潛力品項。策略 8：AI 搜尋引擎優化 (AEO)AI 可知性檢查：waikay.io 了解 ChatGPT、Gemini 對品牌的熟悉度。架構化數據：網站加入 llms.txt 幫助 AI 索引。FindableApp：分析內容缺口。Perplexity Pages：上傳 Amazon 連結生成可被 Google 與 Perplexity 索引的頁面。Reddit 行銷：用 gummysearch.com 找相關社群。用 WebPilot GPT 分析熱門主題，讓 VA 自然參與討論提升品牌聲量。Venzo (Ecomy)整合 AMC + DSP，結合官網與郵件 1P 數據建立 Lookalike 精準受眾，突破 CPC 飆漲瓶頸。Anthony Kosof (CTR/CVR)免費 GPT 工具自動評分圖片清晰與理解速度。MidJourney 技巧：加上 Personalization Code + Omni Reference 保留產品細節。Chad (Prophecy)用 Fathom AI 錄面試並導入 ChatGPT 評估候選人。神級 Prompt：上傳 Keepa 圖表分析價格彈性與銷量關聯。動態定價工具：prophecy.com。Andrew Ericson (AI Video)Listify AI：生成高轉化文案與影片腳本。用 JSON Prompt 寫出可導入的短片腳本。Brian Johnson利用 Product Opportunity Explorer 建立「Niche Alignment Scorecard」，對齊產品與市場機會。Jay (Sponsored Video Hook)為不同關鍵字製作專屬影片 Hook。使用 VEO3 + GPT 提示快速生成影片開場。
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    16 min
  • EP0036：不要再踩坑，少繳一點學費，創業家避坑6大思考透鏡

    EP0036：不要再踩坑，少繳一點學費，創業家避坑6大思考透鏡
    Oct 16 2025
    各位聽眾大家好。今天我們要聊六個真正能讓你在創業路上少繳學費的思考透鏡，每一則背後都有真實故事。我也把內容做成了AI 指令 (Prompt) 讓你可以驗證你的創業點子https://lihivip.com/6lense第一透鏡：像億萬富翁那樣思考1999年，阿里巴巴只有十八個人在杭州湖畔花園創業。馬雲找來了蔡崇信——耶魯法學博士，當時在瑞典華倫堡家族旗下的Investor AB擔任私募經理，年薪70萬美元。當他決定加入阿里巴巴，接受的薪水是：每月500元人民幣，相當於每月約50美元，一年600美元。從每年70萬美元，降到每年600美元。這是信仰的跨越。蔡崇信帶來的不只是能力，而是華爾街信譽、法律財務專業、對國際資本的理解。正因為有他背書，高盛才願意在1999年投資阿里500萬美元。1967年，香港爆發暴動，房地產價格暴跌。李嘉誠用塑膠業務的利潤，反向操作，大量買進物業。這不是賭博，而是冷靜計算——市場恐懼已遠超資產實際價值。結果，當市場恢復，這些房地產價值暴漲。到1979年，他以低於帳面價值一半的價格收購和記黃埔，控制了香港港口、零售、電信。教訓：有錢人拒絕用時間換碎銀。去找資金、系統、人才來放大自己。第二透鏡：幾乎自動化一切全聯為什麼能從2002年虧損企業變成營收破1500億的龍頭？答案：系統化。林敏雄把供應鏈、倉儲、配送全部標準化。每家店的商品擺放、補貨流程、價格調整，全用系統控制。把人從重複低價值工作中解放。麥當勞創始人雷·克洛克早期最大挑戰，竟是做不出完美薯條。他嚴格複製所有步驟，但做出來的薯條「糊狀、清淡」。他諮詢專家，發現問題在馬鈴薯儲存溫度和澱粉含量。製作優質薯條需要兩步驟油炸：低溫煮熟澱粉，高溫炸出酥脆外皮。麥當勞的突破：把烹飪視為可通過科學管理輸入變量來保證輸出一致性的工程學。1967年轉用冷凍薯條——犧牲絕對品質，換取全球穩定性。自動化不是偷懶，而是停止向低效交稅。第三透鏡：偷走天才的思維方式1979年底，賈伯斯去施樂帕羅奧圖研究中心參觀，看到圖形使用者介面。很多人以為他「偷走」技術。真相是：這是商業交易——蘋果獲得技術演示，施樂獲得購買蘋果股票期權。更重要的是，蘋果的Lisa和Macintosh專案早在參觀前就在研發圖形介面。參觀的作用是：提供戰略驗證和靈感催化劑。真正創新不在於GUI發明，而在於賈伯斯和蘋果識別市場潛力，並具備商業化和簡化的超強執行力。對比：施樂自己的Xerox Star，成本7.5萬美元，對市場影響甚微。施樂發明了技術，但沒能推向市場。小米雷軍創業前花兩年研究賈伯斯。他不是學穿黑色高領衫，而是學產品哲學：少即是多、專注爆品、用戶體驗至上。然後結合中國供應鏈優勢和互聯網行銷，做出小米。創新是聰明地「偷」——理解成功背後的思考模式，用你的方式、時機、品味再做一次。第四透鏡：六個月內做到十倍成長2013年Zoom上線。很多人以為靠疫情才爆紅。錯。疫情前Zoom就已驚人增長。衡量SaaS公司的核心指標叫「淨美元擴張率」（NDER），在IPO前的2019財年，Zoom的NDER達140%——現有客戶年度支出增加40%，產品粘性極高。袁征從第一天就問：「要發生什麼，我們才能讓用戶數快速翻倍？」答案：極致簡單和穩定。不用註冊、不用下載複雜軟體、點連結就能開會、通話品質穩定。這是本質改變。拼多多，2015年10月成立，約2.4年內到2018年初，用戶量突破3億，與當時京東持平。黃崢沒跟淘寶拼「商品多」，而是重新定義「購物」——利用微信8億用戶，通過社交分享和裂變行銷，把購物變成社交、拼團、遊戲化。世界屬於成長速度比別人適應更快的人。別問「能不能做到」，要問「要發生什麼，這才會成真」。第五透鏡：像海豹突擊隊那樣管理時間網路流傳：比爾·蓋茲和馬斯克把一天切成5分鐘時間塊。這是錯的。2018年5月22日，馬斯克推特否認：「我絕對沒做這種5分鐘的事。需要長時間不間斷思考。否則無法有創造力。」真相：對從事複雜工作的領導者——火箭設計、電動車工程——創造力和解決核心問題，遠比快速切換任務重要。成功高管的核心秘訣：有效授權或刪除不重要任務保護長時間、不被打斷的深度思考時間運用影響力篩選決策比爾·蓋茲確實以分鐘規劃時間，但重點不是「5分鐘」，而是沒排進行事曆的事，就等於不存在。台灣創業家游舒帆說：「...
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  • EP0035 : 告別搜尋框！Amazon Rufus 如何幫你規劃婚禮、記住你家的狗，還改寫電商生態？

    EP0035 : 告別搜尋框！Amazon Rufus 如何幫你規劃婚禮、記住你家的狗，還改寫電商生態？
    Oct 15 2025

    💡 節目簡介 這集，我們來聊聊 Amazon 最新推出的 AI 採購助理 Rufus。 它不只是會聊天，而是一個能「推理、記憶、即時研究」的 AI。想像它能幫你規劃婚禮預算、記住你家的德國牧羊犬 Sophie，還會根據你的生活需求自動推薦最合適的產品。

    Amazon 正在告訴全世界：「搜尋時代結束了，現在是 AI 理解你需求的時代。」 這對消費者是便利，對賣家則是一場新的挑戰。

    🎯 節目重點綱要

    第一部分：AI 購物能力的巨大飛躍

    • Rufus = 理解你 + 幫你計畫 + 替你研究
    • 核心三大能力： 1️⃣ 推理（Reasoning）：能像專家一樣處理複雜任務。 2️⃣ 記憶（Remembrance）：會長期記住你喜歡什麼。 3️⃣ 即時研究（Real-Time Research）：能即時抓取外部資訊，引用專業評論。
    • Rufus 不再只是回應問題，而是幫你「完成一個任務」。

    第二部分：賣家生存指南 — RPO 與權威錨定 🧩 傳統 SEO 已經不夠用了，現在賣家要學會： 1️⃣ 推理路徑優化（RPO）

    • 想想：「我的產品能如何出現在顧客的故事裡？」
    • 例：旅遊背包不只是「背包」，而是「適合長途旅行、配合登機標準的50L輕量包」。 2️⃣ 權威錨定（Authority Anchoring）
    • Rufus 會引用外部權威媒體。
    • 賣家需要爭取被報導、被列入「最佳產品榜單」、或展示專業評價，讓 AI 視你為可信答案。

    結論：AI 重新定義電商的未來 Rufus 讓購物變得更智慧、更個人化，未來的消費不只是「搜尋產品」，而是「AI 幫你完成任務」。 對賣家來說，這意味著要學會講故事、建立信任，並讓產品自然融入顧客的生活情境中。

    📌 金句精華

    「未來的 Amazon，不是你在搜尋產品，而是 AI 在為你規劃人生。」

    「被理解的品牌，才有被推薦的機會。」
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    24 min