亚觅出海为您分析为何谷歌等互联网巨头向AIGC内容宣战，为何原本能加速中国跨境出海的AIGC反而成为行业公敌？什么是亚觅出海彩虹七力模型？它是如何和S2B2B2C高质量跨境出海模式结合？如何更好地真正利用AIGC实现掌握定价权的产品品牌出海？

　　一、反噬人类的AIGC被正确废线%流量蒸发谷歌宣战！泛滥的AIGC成内容营销最大劲敌？

　　为了避免搜索更多AIGC生产的垃圾内容的我搜索如何规避AIGC内容污染时读到的大部分都是AIGC生产的。

　　据Opean AI介绍，在测试中，这款模型的数理推理能力表现得尤为突出。在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的资格考试中，GPT-4o只解决了13%的问题，而推理模型得分高达83%。成功进入了美国前500名学生的行列，在Codeforces编程竞赛中，他的表现进入了前89%的队列。

　　根据对人类偏好的测试，o1-preview在数据分析、编码和数学等推理能力的AI模型中更受欢迎，在某些自然语言任务上表现并不如ChatGPT-4。

　　《AI models collapse when trained on recursively generated data》

　　研究人员使用了两种不同的方式进行运算，简单理解即一种在后续运行中不保留原始数据，使用模型生成的数据进行训练，一种每次训练都会随机抽取10%的原始数据点。结果显示，保留10%的原始训练数据的模型的困惑度（图C）比不保留原始数据的模型的困惑度（图b）更低。困惑度一般来说是用来评价语言模型好坏的指标，一般来讲，困惑度越小，也就是模型对句子越不困惑，语言模型越好。

　　也就是说，即如果AI只学习其他AI生成的内容，在经过几代训练后，AI将输出无意义的垃圾信息，最终走向“模型崩溃”这一结果。

　　对语言模型的长期毒害攻击并不是什么新鲜事。但生成式AI的爆发，导致了互联网上的合成数据大爆发，这种破坏影响会更大。按照研究者的说法，区分合成数据与真实数据，无论对人类本身还是大模型发展都变得势在必行。

　　做用户运营、内容营销、从多平台迭代到多平台+品牌独立站+社媒矩阵的多渠道跨境出海模式，从卖货到自研自销自营产品品牌，从冒牌仿牌白牌贴牌到自主产品品牌，从简单直接成本+平台佣金+流量费用+100%利润的定价模式到产品+服务的5倍甚至更高定价模式，已是跨境出海行业不得不选择的唯一路径。

　　而解决这个唯一路径之前还有一座大山，跨境出海商家们纷纷败阵，那就是本土化的内容营销。

　　卖货意味着可以用计算器核算、用软件系统控制的成本、效率，但产品品牌意味着创意、广告等必须有深度消费者洞察、用户触点、用户生命周期管理等体系能力。

　　这些内容又被称为“内容农场”，是一种用大量标题、关键词以及其他伎俩诱骗互联网用户进去看广告的“新闻网站”。截至8月份，评估互联网网站质量的公司NewsGuard已经发现1,065个不可靠的人工智能生成的新闻和信息网站。

　　谷歌表示，这次更新直接针对“低质量的、旨在吸引点击而缺乏原创价值的AI生成内容”。谷歌预计这一变化将使搜索结果中的低质量和缺乏原创性的内容减少40%。

　　从今年5月开始，用户在Meta旗下的Facebook、Instagram和Threads平台上看到的由AI生成的视频、图片和音频，都将标有“Made with AI”的标签。如果创作者在TikTok上发布使用OpenAI的DALL·E 3等服务创建的内容，将自动附加一个“AI生成”标签，以告知观众该内容是由AI生成的。

　　于是AI工具如雨后春笋般冒出来，ChatGPT、Claude、copy.ai等AI生成内容的工具来生成各种各样的内容。互联网上AI内容的生成量达到了空前的地步。

　　平台方面，亚马逊已为其电商卖家用户推出一款AI工具，用于为商品详情页面（Listing）撰写文案；谷歌已宣布将生成式AI技术引入在线购物工具，其中包括让消费者在虚拟环境下试穿衣服，并根据消费者偏好推荐特定产品；微软也宣布了整合Microsoft Shopping功能，在其必应浏览器和Edge浏览器中推出全新网购工具，利用AI改善用户的网购体验。

　　四、S2B2C高质量彩虹七力出海模型AIGC如何真助力内容营销 （付费解锁）

　　原因也很简单，一方面是科技与现实的落差，人们对AI大模型的美好幻想到现在还没有很好落地。经过两年的疯狂，AI大模型的热度已经减退，梦幻美丽的泡沫开始被戳破。

　　最新的消息传出，OpenAI今年或面临高达50亿美元的巨额亏损。其收入难以维持其高昂的运营成本，近日也被曝出正在准备新一轮融资,苹果和英伟达也要入局。

　　为了实现这一目标，他们使用了Phrasee，这是一款面向企业的生成式AI工具。Farfetch使用此工具的一些方式如下：

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