OpenAI 为 Codex、ChatGPT Work 付费用户集体"回血":修复 8 类烧额度 Bug,同样额度多干 10%-50% 的活
当地时间 8 月 29 日,OpenAI Codex 负责人 Tibo 在社交平台宣布,为所有 Codex 和 ChatGPT Work 付费用户重置使用额度。这不是一次简单的促销式加量——同一轮公告里,团队一次性公布了 8 类已修复的异常消耗问题,并给出预期...
当地时间 8 月 29 日,OpenAI Codex 负责人 Tibo 在社交平台宣布,为所有 Codex 和 ChatGPT Work 付费用户重置使用额度。这不是一次简单的促销式加量——同一轮公告里,团队一次性公布了 8 类已修复的异常消耗问题,并给出预期...
Meltwater 与 LinkedIn 联合发布的研究给出了答案:在分析 950 万条 AI 引用后发现,领英内容被 AI 引用时,75% 来自个人会员主页,只有 25% 来自公司主页。
2026 年 6 月 17 日,印尼中小微企业部(Kementerian UMKM)正式颁布第 3 号部长条例(Permen UMKM No. 3/2026),全称为《关于通过电子系统进行贸易时对微型和小型企业的保护与竞争力提升》。条例第 15 条第 1 款规...
8 月 18 日,美国人口普查局发布《季度零售电商销售报告》:2026 年二季度,经季节调整的美国零售电商销售额达 3402 亿美元,环比增长 3.8%,同比增长 12.2%;同期零售总额 1.9865 万亿美元,同比增长 6.7%。电商占零售总额的比重升至 ...
人口不到 1000 万,国土面积和北京市差不多大。以色列却是今年跨境电商里最值得拆的一个样本。
在其 2026 年 4 月开展的消费者预期调查(CES)中,欧元区有 52% 的消费者表示至少在中国电商平台上买过一次东西。这个平均数没什么稀奇,真正值得注意的是拆开之后的分布:希腊 79%、葡萄牙 77%、西班牙 69%,而法国 43%、德国 40%。
这是 2026 年 8 月之后,做内容电商的人必须接受的新前提。8 月上旬,抖音《短视频带货场景 AI 应用规范》落地;8 月 15 日,亚马逊针对含 AI 生成人物的商品素材强制执行元数据披露;同期,TikTok Shop 把 AI 虚假种草、夸大功效列入重...
8 月 24 日,希音-W(HK0625)正式披露全球发售文件并启动香港公开发售:拟发行约 2.8 亿股 B 类股份,发售价区间 47.60—49.50 港元,8 月 31 日公布配售结果,9 月 1 日正式在港交所主板挂牌。
不看宣传看过程。这篇拆三个不同规模跨境团队的真实服务过程:12 人亚马逊内容组、35 人多市场团队、6 人小团队的试用转正,记录各自遇到的具体问题、TKFFF 的处理方式和可量化的结果,以及从三个案例里提炼的共性经验。
企业版不是人越多越该买,也不是人少就不该买。这篇给出四个判断维度——协作人数、资产沉淀需求、权限诉求、成本结构,附不同规模团队的具体建议(含 3 人、8 人、20 人、50 人四个临界点)和两个不该买的情况。
签合同之前问对五个问题,能省掉后面半年的扯皮。这篇把跨境团队采购企业版时最容易漏问的五件事列出来:授权主体、席位增减规则、数据导出权、续费价格、责任边界,每个问题附标准答案该怎么判断。
欧盟 AI 法案 Article 50 已于 2026 年 8 月 2 日生效,AI 生成的营销图必须显著标注,最高罚全球营业额 3%。这篇把四地规则整理成一份可执行的清单,并讲清楚哪些内容其实可以豁免。
日更 50 条听起来像吹牛,拆开算其实不是:50 条不等于 50 个创意。这篇把日更 50 条的构成拆成四类,讲清楚哪一类是量、哪一类是质,以及为什么盲目堆量会把账号做死。
一场直播切成 100 条已经是基础操作,真正的难点在出海:一条视频改六个语种,人工要 4 小时以上,其中 55% 的工时花在重复修改上。这篇讲怎么把这两件事接成一条流水线。
5 人团队月产 12 条加到 32 条,工时只增加了 10%。这个数字不是我编的,是行业里跑出来的。但落地过程远没有数字好看——这篇讲我们踩的三个坑,以及为什么第一周数据一定是难看的。
官方的 Manage Your Experiments 是免费工具,但 90% 的品牌卖家一个季度跑不满一次。这篇讲 A/B 测试的门槛和规则、怎么批量产出「差异足够大」的测试版本、以及为什么 30%-50% 的测试跑不出结果也算正常。
品牌故事是亚马逊给品牌卖家的一块免费广告位,但大部分人要么空着,要么写成了企业简介。这篇讲品牌故事页的正确写法:三个模块各自该放什么、1464×625 的尺寸怎么配、以及为什么「创始人自述」比「公司简介」转化高。
用 AI 出主图这件事,90% 的失败不是模型不行,是提示词没写对。这篇讲亚马逊主图和场景图各自该怎么下提示词,白底 85% 占比这些硬指标怎么翻译成模型听得懂的语言,以及出图后必须过哪四道检查。
不谈概念,只上数据:我用 12 个 SKU 做了一轮对照,把写 Listing 的每一步都掐了表。结果是从平均 4.6 小时一条压到 52 分钟,省下最多的是信息整理和格式调整,不是写字本身。
一条产品视频里其实躺着整套 Listing 的原料:卖点、场景、参数、用户疑问。问题是人工把它翻译成标题五点太慢。我把一条 3 分钟产品视频丢进 WorkBuddy,实测从 4 小时压到 47 分钟,这篇把四步流程和效率账拆开讲。