人工智能代理如何改变B2B销售：来自杰森·莱姆金和凯尔·诺顿的见解
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杰森·利姆金（Jason Lemkin）为Owner.com的种子轮融资提供了支持，这是一家由凯尔·诺顿（Kyle Norton）担任CEO的人工智能驱动平台，革新了小型餐厅管理。Owner.com迅速实现了1亿美元的年度经常性收入（ARR），通过部署一支由超过100名代理组成的销售团队，其中包括20多个人工智能代理，这些AI代理在表现上超越了普通销售代表。公司通过让高管——尤其是首席营收官（CRO）和首席营销官（CMO）——亲自对AI代理进行至少30天的密集培训，改变了传统的市场进入策略，而非依赖外包。成功的关键在于与传统供应商和创业公司合作，同时利用Salesforce作为核心平台，将AI深度整合进去。借助AI的销售团队实现了三倍的生产力，从而达到更高的销售配额，增加招聘，并让顶级销售开发代表（SDR）获得更丰厚的收入。每日严格的培训和不断迭代，帮助公司克服最初的挑战。销售行业正逐渐分化为快速增长、积极采用AI的企业与反应迟缓、抗拒创新的公司。常见的陷阱包括过度分析供应商、培训不足以及对AI的监管不力。未来的市场策略将依赖于AI的能力——实现超个性化的推广、简化入站流程以及提升潜在客户的质量，从而使销售变得可扩展且高效。利姆金强调，高管直接参与AI代理的操作，是实现可持续增长和保持竞争优势的关键。杰森·莱姆金（Jason Lemkin）通过SaaStr基金领投了Owner. com的种子轮融资，这是一家由人工智能驱动的平台，正在改变小型餐馆的运营方式。凯尔·诺顿（Kyle Norton）随后加入，经过缓慢的起步，快速将公司在几年内增长到近1亿美元的年度经常性收入（ARR），实现了规模化增长。两位都公开分享了他们在AI代理实施中的见解和经验，凯尔目前管理着一个由AI增强的100多人的销售团队，而杰森和SaaStr的艾米莉（Amelia）则运营着超过20个AI代理。 **十大核心要点：** 1. AI代理的表现优于普通的销售代表（AEs/SDRs），但尚未超越顶尖表现者；这从根本上改变了GTM团队的结构。 2. 你部署的第一个AI代理应由CRO或CMO亲自训练和管理——代理公司或顾问无法胜任；这需要大约30天的专注工作。 3. 深入专注于一到两个工具，而非同时使用多个供应商；选择一个现有供应商和一个新兴创业公司进行比较。 4. Salesforce仍然至关重要，作为多个自主AI代理共享数据和洞察的核心枢纽。 5. 中等增长的“中间地带”正在消失——要么追求快速扩展（10倍倍数），要么接受较慢的增长（15-20%）。 6. 优先与供应商团队的前沿部署工程师（Forward Deployed Engineers）沟通，确保顺利部署，因为功能本身并不能保证成功。 7. 每个AI代理都必须在30天内经过严格训练；忽视培训会导致AI失败。 8.
先用AI解决你最痛苦的客户旅程问题——在隐身模式下测试你的网站，修复让客户困惑的点。 9. 利用AI增强的销售团队，每个代表的生产力大约是传统的3倍，带来更高的配额和增长，而不是裁员。 10. 掌握好AI的高端SDRs，其薪酬将比普通SDRs高出2-3倍，预期能实现10倍的产出。 **背景介绍：** SaaStr的AI转型始于对销售代表频繁辞职的沮丧——他们在关键时刻突然离职，促使公司转向AI驱动的代理。从五月开始引入一个代理开始，SaaStr现在运营20多个代理，带来超百万美元的收入，AI表现优于中等水平的代表。结果是：中游的GTM岗位面临终结，除非他们提升技能，采用AI。 **当前状况：** AI在GTM领域仍处于起步阶段——如今的“超级个性化” outreach仅包含少量动态内容，但未来的AI将利用客户的全面数据和交互，打造高效的沟通内容，媲美顶级人类努力。早期的AI SDR失败主要源于大规模语言模型（LLM）尚不成熟；而如今稳定性提高，失败多由缺乏正确训练所致。 **30天规则：** 部署AI代理包括三个阶段，持续30天： - 第1-7天：数据加载与生成示例输出， - 第8-21天：每日审核和修正， - 第22-30天：准备生产，错误最小化。 跳过这个流程会导致表现不佳，误以为是AI的问题。 **高管指导：** CRO和CMO必须亲自负责AI的部署，以避免被边缘化——依赖代理公司或顾问进行早期采纳已不再可行。有经验的高管会自己训练代理，然后再授权他人操作。 **供应商选择：** 首先专注解决一个问题（如AI SDR或RevOps）。在签约前坚决要求直接与部署工程师交流。预算大约在5万到10万美元，用于首次部署，重点在投资回报（ROI），而不是裁员节省成本。避免过度复杂的供应商评估，只需两个优质方案即可。 **内线AI：** 快速获胜的方式是利用AI增强的内部支持，实现与潜在客户的即时高质量互动，消除资格审查中的摩擦，缩短销售周期——这是传统流程难以在当今日益复杂的环境中做到的。 **Salesforce的角色：** Salesforce作为数据中心，多个AI代理在其上共享信息，解决冲突，简化整合。尽管AgentForce的部署更复杂，但它与Salesforce的深度集成通常赋予了其优势。 **生产力影响：** 虽然AI能将代表的生产力提升至3倍，但由于高增长的需求和人才稀缺，裁员并不可取。高效运用AI的顶尖SDRs薪酬会上升2-3倍，预期输出也会成倍增加。 **市场现实：** 曾吸引一半风险投资（VC）的“金发女孩”增长模式（翻三倍、再翻三倍、再翻两倍、再翻两倍）如今只获得大约10%的资金支持。创始人必须紧缩资本，应对更艰难的招聘环境，并利用如saastr. ai/aivc等AI工具合理评估融资可能性。 **选择你的路径：** 明确的分裂—— - 努力实现超级增长，这正如凯尔·诺顿和杰森·莱姆金所做的那样，极度拼搏， - 或加入增长较慢、节奏稳定、生活方式相对平衡的公司。 在SaaS的GTM领域，中间“适中”方案已基本不存在。 **关于AI GTM代理的五大高管错误：** 1. 过度进行供应商比拼——只深度训练两个代理。 2. 将AI部署外包，自己不管。 3. 采购工具却未投入必要的30天培训。 4. 在不与部署工程师接触的情况下签订合同。 5. 单独将AI工具交给销售代表，而没有集中管理。 **值得注意的引述：** - 杰森·莱姆金强调：“我再也不想用150K美元年薪养一个平庸的SDR然后又失去了，”他还强调领导者必须“亲力亲为”AI，否则将被淘汰。 - 凯尔·诺顿指出，利用AI后，每美元投入对应的预订收入可提升至3倍，部署速度快，但即使有优势，依然需要个人大量投入。 总之，AI代理正在重塑B2B的GTM策略，要求领导层积极参与，严格培训，谨慎选择供应商，并接受快速增长所伴随的不断努力和调整。机遇巨大，但挑战同样不容忽视。
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Z.ai在人工智能领域的快速增长与国际扩展
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为什么我不同意人工智能关于2026年媒体与市场趋势的观点
2025年由人工智能主导，2026年将延续这一趋势，数字智能成为媒体、营销和广告行业的主要颠覆力量。未将AI作为重点的预测将偏离方向。咨询类AI工具如ChatGPT和微软的Copilot对于2025年及未来一年的洞察普遍与行业预期一致，但其经过润色的叙述可能缺乏全面可信性。虽然许多行业内部人士的预测和AI的展望将在某种程度上实现，但深层变革需要放眼超越单一年份。 研究显示，2026年海湾合作委员会（GCC）地区将迅速采用新趋势，尤其是阿联酋、沙特阿拉伯和卡塔尔，重点关注AI原生营销、连接电视（CTV）和数据应用。相比之下，埃及、黎凡特和北非地区的采纳将更为稳步，受到预算和基础设施限制。内容创作者、商业以及短视频仍然在文化和经济上占据主导地位，而由AI驱动的内容发现和行为定向正在重塑媒体规划。阿拉伯语优先的本地化战略重要性将达到近十年来的前所未有高度。 然而，需要保持谨慎。基于AI的洞察往往反映市场营销人员为塑造行业领袖形象而撰写的内容，可能夸大了前景。GCC地区的发展态势明显，但或许不及AI预料的那样迅速；阿联酋仍是海湾地区的媒体和营销中心，卡塔尔投资适中，许多活动集中在迪拜，而沙特阿拉伯正逐渐成为区域文化和创意的重要力量。然而，沙特的财力并非无限，部分大型项目被搁置或未能如初期宣布般宏伟，意味着在远景预算上可能会有所削减。 针对沙特市场的内容将越来越倾向于阿拉伯语优先，为本地创意人才提供发展空间，这些人才长期被讲英语的外籍人士所掩盖。面向沙特客户的迪拜机构将支持本地艺术家。同时，黎凡特和北非地区的经济挑战、政治不稳定及基础设施问题将限制增长，但这些地区依然是重要的人才宝库，许多顶尖创意人士常迁移到迪拜，以丰富其针对沙特的市场。 尽管AI预测“真实”影响者将超过大规模生产的内容，但这种乐观可能是误判，因为行业短期内仍偏向成本效益高的影响者营销和AI生成的内容。游戏行业成为地区亮点，尤其是沙特在游戏和电竞赛事上的投资，反映出年轻人口在恶劣气候下对娱乐的需求。海湾地区的财力和数字基础设施提供了领导机遇，使品牌能够在本地平台用本地语言与玩家和粉丝连接。 区域内的机构面临外部动荡，最近的合并逐渐演变为控股集团的整合——例如，奥姆尼康（Omnicom）收购IPG——导致如DDB和FCB等传统机构从中东和北非市场退出。关于法国家Havas收购英国WPP的流言也暗示着行业的进一步整合。这种趋势或将为独立公司提供发展空间，加上对本地和阿拉伯语内容的需求，本地机构和制作公司有望迎来更多机会。 总的来说，AI预测2026年为“多元化之年”，多个未来和不同节奏的变化值得关注。实际情况也将在一定程度上反映这种多样性，或许强度略逊一筹。一直关注中东广告行业的编辑顾问兼记者奥斯汀·艾利森（Austyn Allison）基于行业经验，提供了这些见解。
人工智能视频压缩技术提升流媒体质量
人工智能（AI）正迅速改变视频内容的传输与体验方式，尤其是在视频压缩领域。随着流媒体服务的快速普及，丰富的电影、电视剧以及用户生成内容库不断扩大，对高质量、无中断播放的需求也随之增长。为此，基于AI的视频压缩技术开始崭露头角，成为一种变革性的解决方案，既能提升流媒体质量，缩短缓冲时间，又能增强分辨率。 传统的视频压缩方法一直难以在文件大小与视觉质量之间找到理想平衡。过度压缩容易导致像素化和模糊，压缩不足则会产生庞大的文件，频繁造成缓冲，尤其对于网络速度有限或流量受限的用户来说影响更大。这种权衡一直是内容提供商和观看者面临的难题。 AI通过利用其分析海量数据的能力，重新定义了这一局面。机器学习算法会细致分析每一帧视频，包括运动、色彩渐变和纹理等因素，从而动态调整压缩参数。这种智能适应性方法允许对视觉简单区域进行更激进的压缩，以节省带宽，同时在复杂或快速运动的场景中保持细节和清晰度，优化观看体验。 基于AI的压缩技术的一个重要优势是能够传输高清（HD）及超高清（4K、8K）内容，而不会对用户网络带宽造成沉重负担。尤其对于网络连接不稳定或受限的用户，例如使用移动数据或偏远地区宽带的用户，这一能力尤为重要，因为数据使用量和连接速度直接影响满意度。 此外，AI驱动的压缩不仅改善用户体验，还为流媒体提供商带来显著的成本节省和运营效率提升。降低的数据传输和存储需求减少了基础设施投入，随着平台用户规模的扩大，也提高了系统的扩展能力。 随着AI模型的不断进步，其压缩算法也变得愈发精细，不断从庞大的内容库和用户反馈中学习优化。这种迭代改进有望持续提升流媒体质量，甚至实现实时4K和8K流媒体以及增强现实内容的低延迟传输，为未来技术创新提供可能。 值得一提的是，AI视频压缩的广泛应用也符合可持续发展的趋势。通过减少数据传输量和优化服务器工作负载，流媒体平台能够降低碳足迹，为全球气候变化的应对贡献积极力量。 总结来说，AI驱动的视频压缩在高视觉质量和高效数据利用之间树立了新的标杆。随着更多平台采用这些智能技术，全球观众可以期待更加流畅、清晰且易获取的视频内容，无论其设备或网络条件如何。这一技术进步不仅提升了娱乐体验，也促进了数字媒体行业的包容性和环保责任。
利用AI提升本地SEO：增强在本地搜索中的曝光率
本地搜索优化如今对于希望吸引和留住其所在区域客户的企业来说变得至关重要。人工智能（AI）的出现正在彻底改变本地搜索引擎优化（SEO），使策略变得更加先进和有效。AI驱动的工具帮助企业分析、理解并应对本地市场动态，提升其在本地搜索结果中的可见度，促进与社区的更深层次连接。 AI对本地SEO影响的核心在于其处理大量关于本地搜索模式、用户行为及竞争对手策略数据的能力。这一分析揭示了许多难以且耗时才可发现的宝贵洞察。借助这些洞察，企业可以制定高度个性化的优化策略，满足本地客户的具体偏好和需求，从而增强其线上存在的相关性和吸引力。 AI影响的一个重要例子是优化Google我的商家（GMB）资料。AI工具会评估关键的资料元素——如营业时间、服务描述、图片及优惠信息——这些对本地搜索者最为关键的内容。这确保了商家资料的完整、准确和吸引人，增加了潜在客户点击和访问的可能性。此外，AI还能根据不断变化的趋势和用户行为持续更新和完善这些资料，帮助企业保持竞争力。 除了资料优化之外，AI还擅长识别热门本地关键词，捕捉当地居民在寻找商品或服务时使用的精准语言和搜索词。将这些由AI驱动的关键词融入网站内容、博客及广告中，大大增加了在本地搜索结果中的排名机会。这些有针对性的内容紧密贴合社区当前的兴趣和需求，巩固了企业与客户之间的联系。 AI还在声誉管理中发挥着关键作用，它能够监控在线评论和社交媒体提及。通过分析客户情绪，企业获得有关自身优势与不足的可操作洞察。这些反馈有助于及时解决问题和改进服务，随着时间推移，提升声誉。此外，在这些平台上进行积极互动也有助于建立信任和忠诚度，增强本地社区的归属感。 由AI驱动的本地SEO不仅能增加网站流量，还能带动实体店、餐厅和服务提供商的客流。由于企业的实体存在依然至关重要，AI架起了线上搜索与线下客户访问之间的桥梁。这种协同作用带来了更高的销售额、更强的品牌认知度以及更深的社区参与。 总之，将AI融入本地SEO为企业在激烈的市场竞争中提供了强大的优势。利用AI洞察，企业可以优化线上资料、开发符合本地需求的内容，并主动管理声誉。这些策略共同提升了本地搜索的能见度，吸引更多附近的客户，并构建持久的社区关系。随着AI技术的不断发展，其在帮助本地企业实现数字化繁荣方面的作用将持续增长，成为现代营销人员和企业主不可或缺的工具。
Adobe推出先进的AI代理，旨在革新数字营销与消费者互动
Adobe推出了一套全新的人工智能（AI）代理工具，旨在帮助品牌提升在其网站上的消费者互动。这套工具在全球范围内以Photoshop等消费类产品闻名，Adobe在企业对企业（B2B）营销领域也占据重要地位，这也是其在最新财年实现215亿美元收入的关键因素之一。引入AI代理代表着品牌与数字渠道访客连接方式的一大进步。依托先进的AI技术，这些代理使企业能够制定高度个性化的营销策略，从而根据每个用户的独特行为和偏好进行定制。例如，AI可以区分来自不同来源的访客——如TikTok广告与搜索引擎结果的访客，从而实现更有针对性和更有效的营销活动。 Adobe的AI代理的一个突出特点是其管理和优化网站聊天机器人的能力。聊天机器人在提供即时客户支持和协助用户完成购买过程中至关重要。通过AI整合，聊天机器人能够提供更个性化、更准确的推荐，从而提升整体用户体验。这种个性化不仅能让访客停留更长时间，还能帮助客户快速做出明智的决策。此外，这些AI工具还能帮助营销人员制定特定的改进目标。 营销人员可以设定具体目标，AI代理会分析网站的性能数据，提出建议甚至自动执行优化措施。这一功能大大加快了传统上缓慢且资源投入大的网站优化过程。通过自动化数据分析和营销策略部署，Adobe的AI代理旨在降低资源消耗，同时提升在线消费者参与的效果。品牌可以迅速适应用户行为及市场变化，确保其数字存在具有灵活性和以客户为中心。Adobe在AI驱动营销方案中的战略布局，彰显其对创新的承诺以及提供全面商务工具的决心。随着消费者期望向更个性化和无缝的线上体验演变，这些AI代理将成为品牌在数字市场中保持竞争力的关键工具。 总的来说，Adobe推出的AI代理代表着数字营销技术的重大突破。通过增强用户细分、优化聊天机器人管理和实现网站的自动化优化，这些工具有望彻底改变品牌与在线受众的互动方式。这一创新不仅提升了用户参与度和转化率，也简化了运营流程，体现了Adobe持续致力于帮助营销人员在快速变化的数字环境中保持领先的决心。
市场简报：亚马逊卖家如何重新思考AI搜索中的SEO策略
亚马逊关于优化鲁弗斯（Rufus）这款其人工智能驱动购物助手的商品提及的公众指导仍然保持不变，未向卖家提供新的建议。然而，卖家们正在积极调整策略。随着鲁弗斯在亚马逊搜索生态系统中逐渐崭露头角，品牌们也在尝试各种策略，提高其商品在聊天机器人回答中的曝光度。这包括在产品描述中添加更多对话式语言，一些卖家报告称，这样做已带来更多流量和销售。 历史上，亚马逊的商品列表主要依靠“关键词堆砌”，即卖家在商品描述中塞满大量关键词，以增加在搜索结果中的出现几率。然而，鲁弗斯不同之处在于它理解上下文和意图，而不仅仅是精确的关键词。例如，搜索“温和敏感头皮洗发水”可能会显示出无香料或无硫酸盐的产品，即使没有明确提及“敏感头皮”。AI优化初创公司Profound的Josh Blyskal阐述了这一转变：商品标题已经从像“礼物巧克力情人节黑巧克力奶油各种心形盒装糖果12件最佳礼物”这样杂乱的关键词串，演变为更清晰、更具对话性的标题，如“情人节牛奶和黑巧克力，12件心形盒装”，其描述内容也与真实购物者的查询相符，比如“情人节最好的糖果”和“适合孩子们的好选择”。 人工智能搜索也在影响商品包装决策。植物蛋白创业公司IQBar计划明年在其产品线上强调纤维含量，顺应鲁弗斯能够识别图片上文字的能力。首席执行官Will Nitze表示，IQBar正在重新设计包装，突出“纤维”字眼，同时保持价格稳定，以满足诸如“20美元以下可以买什么？”等鲁弗斯基于价格的常见查询。将价格定在关键门槛以下（例如19
Adobe 与 Runway 合作，将 AI 视频生成技术引入 Firefly
Adobe宣布与Runway达成多年合作，将生成式视频功能直接整合到Adobe Firefly中，并逐步深入到Creative Cloud的各个应用中。其目标是将AI生成的视频嵌入到专业人士已经熟悉并依赖的编辑、完成和交付工具中。 Runway提供基于AI的视频生成工具，用户可以通过文本提示制作视频片段、管理运动和节奏，并探索各种视觉概念，而无需实际素材。它的工作领域与OpenAI的Sora等解决方案类似，常被作为实用的制作工具使用。 另见：迪士尼和OpenAI合作，将经典角色引入Sora 在此次合作中，Adobe成为Runway的首选API创新合作伙伴，允许Adobe用户提前在Firefly中使用Runway的最新模型，首先推出的是新版本的Gen-4
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