ATV Big Air Tour用ChatGPT Work把三天库存整理压缩到三小时

自从在ChatGPT Work里预约了每天早上的简报后,系统会自动送来一份报告,不仅涵盖Larisa之前不知道的活动列表,还能找出整个网站范围内的错误。ChatGPT不仅止步于发现错误,还会生成对应媒体负责人的联系方式和更正请求邮件的草稿。结果核查时间从每周8小时降到了1小时,足足省下了7个小时。

一张商品照片如何变成一个库存网站

周边商品的库存整理和补货同样是件耗费心力的活儿。Larisa只需拍下商品照片上传到ChatGPT Work,不到15分钟,系统就能生成库存清单和电子表格、一个可视化查看的库存网站,以及补货建议方案。剩下的事只是Larisa审核并调整这份建议,再把最终订单交给供应商就完成了。"它替代了好几名团队成员该做的工作量,"ATV Big Air Tour联合创始人Larisa Getter说道。据公司方面透露,这项过去要花两三天才能完成的工作,现在只需两三个小时。

想在搜索框里被看到:每天一次的AI搜索审查

无论一个家庭观众是通过谷歌还是通过ChatGPT找活动信息,都能找到这场表演——这是Larisa的目标。作为一家两人公司,他们没法单独设立营销团队,于是这项工作也交给了ChatGPT Work。系统每天自动审查网站,确认日期、地点、票务信息是否以AI搜索工具能够读取的结构呈现出来。这里提到的AEO(Answer Engine Optimization,答案引擎优化)指的并非针对传统搜索引擎的优化,而是调整网站结构,使其更容易被ChatGPT这类AI回答工具充分抓取和展示。这次审查还发现,ChatGPT根本无法读取网站FAQ内容的大约90%,而它不仅指出了问题,还给出了解决方向的建议。

用数字看变化

工作	采用前	采用后
每周活动信息核查	8小时	1小时
库存整理与采购	2~3天	2~3小时
30天内AI搜索及机器人流量	183次	2421次(增长1223%)

OpenAI表示,这一流量数据已经排除了用于模型训练的爬虫机器人以及其他AI平台的流量。

小团队可以参考的操作顺序

这个案例中Larisa实际采用的方式可以概括为三步。第一,预约每日自动简报,核查网络上流传的活动信息是否存在错误。第二,拍摄商品照片并上传,一次性生成库存清单、库存网站和补货方案。第三,定期审查网站结构,确认AI搜索工具是否能够正确读取。这三个步骤中,人工审核并最终拍板的环节始终保留,ChatGPT只是替代了其中原本繁琐重复的那部分工作。

编辑视角

这个案例真正值得关注的地方,并不在于ChatGPT Work替代了哪些具体工作,而在于这些工作原本是需要分别配置不同人手来做的。活动信息核查本该是公关人员的活儿,库存管理本该是物流人员的活儿,AEO审查本该是营销团队的职责——如今这些全都被一个人用三条自动化工作流搞定了。OpenAI选择推出这个案例,恐怕正是想传递这样一个信号:ChatGPT Work已经不只是"帮你更快完成一项工作",而是想说"它能替代一整个团队"。

我们此前在8月18日整理的ChatGPT Work演示报道中提到,销售、营销、战略这三场演示用的都是同一套骨架——切换模式、连接工具、提出问题并指定格式、检查中间产出、人工审核放行。这次ATV Big Air Tour的案例也不例外。人上传照片、审核结果、最终拍板这个环节丝毫未变,消失的只是中间那些重复劳动。而大型营销团队和两人公司之间的差距,恰恰就是在这个环节被拉近的。

值得留意的实际要点是AEO审查。一个网站哪怕在人眼里看起来完全正常,如果结构上无法被AI搜索工具读取,那么在ChatGPT或其他AI搜索入口那里,它就等同于根本不存在。这里的数字更应该被理解为变化幅度的体现,而非绝对流量规模的指标。

未来几周内,OpenAI很可能会推出更多类似的小微企业案例,以此支撑ChatGPT Work的企业销售攻势。关键在于,这类拿出具体节省时间数字的案例能积累到什么程度——用数字说话的案例越多,那些仍在犹豫是否引入的小团队,做决定的速度也会随之加快。