AI赋能经营:流量时代下如何洞察真实需求?
在这一两年里,我们被反复提醒:AI 正在重塑一切。它在改变创作方式,改变知识分发方式,改变我们对「效率」与「增长」的定义。
但在前沿技术叙事之外,有一群人的声音往往被忽略:那些撑起地方经济、在反全球化浪潮中迷茫的中小企业者。
他们既不是大公司,也不是受资本追逐的创业者,而是当地餐厅、跨国小工厂、手工艺工作坊、贴纸品牌、区域零售商……他们的经济活动真实而微小,需求分散却具体,经营压力长期存在,信息与资源高度不对称。
而今天,AI 的快速演进让这种差距被进一步放大:算法广告越来越精准,却也越来越昂贵;供需匹配越来越高效,却也越来越偏向懂技术、懂流量的大企业。

Lexi 希望「市场营销」不只属于大公司|图源:极客公园
在这样一个「计算广告越有效、市场越失衡」的时代,一个本地中小企业主究竟该如何在没有数据科学团队、没有复杂技术栈、没有巨额预算的情况下,找到自己的增长信号?
这正是 Sandwich Lab 想回答的问题。他们想讲一个关于 AI、关于营销市场的演变,更关于普通人如何重新立足,并掌握未来的故事。
以下是 Sandwich Lab 创始人兼 CEO 郭振宇在极客公园创新大会 2026 上关于 AI 如何赋能中小企业者的演讲实录,由极客公园整理:
嘉宾观点:
我们认为,这个时代市场的「充分性」正在被侵蚀。市场信号的观测上有非常大的迷惑,你看到的数据不代表真实的反映市场需求的洞察。所有机制与工具都在试图提高供需匹配的效率、重新配置社会资源,从而带来新的供给增长。计算广告越有效,市场越失衡,这听上去反直觉,但已经发生。
我们在 IF 2026 上聊了很多 AI,前沿的技术,如今我想花一点时间聊聊中小企业,以及它们在当下所面对的市场环境。
先来看一家曾经开在温哥华的咖啡店。这里每天小批量烘焙来自不同产区、不同风味的豆子,用极有耐心的萃取方式,呈现出非常好的口味,店铺氛围也非常社区化、令人愉悦。店员偶尔会在社交媒体上分享一些顾客的体验,但显然他们几乎没有做任何系统化的营销。

倒闭的加拿大咖啡店|图源:Sandwich Lab
结果是,这家店很快就倒闭了,哪怕许多顾客在这里第一次真正体会到咖啡的完整愉悦。
有没有类似的经历?你费了很大劲订到一家餐厅,吃到的却是「流量好」的餐厅,而非「味道好」的餐厅;你长途跋涉去了一个目的地,看到的是网红打卡点,而不是美景本身和人文体验;结束一天的工作,你走进电影院,却看到某位流量明星的「流量电影」,而不是情感动人、逻辑严谨的作品。
我们认为,这个时代市场的「充分性」正在被侵蚀。
去年,我们创立了一家叫 Sandwich Lab 的公司,希望帮助中小企业解决增长困境。而在解决问题之前,我们需要先理解市场是如何走到今天这一步的。
01
找到需求,带来效率
长期以来,所有机制与工具都在试图提高供需匹配的效率、重新配置社会资源,从而带来新的供给增长。
比如价格机制,在计划经济时代,价格由主管部门制定,往往严重偏离价值,导致供需错配与资源浪费。因此我们全面拥抱市场经济,让价格由供需决定,从而带来更高效的匹配,让价格不断趋近真实价值。
再比如区域机制,如 WTO 等全球化努力,在不同区域之间提升商品交换效率、减少阻碍,使供需匹配更顺滑,并推动了全球商品经济长期繁荣。
最后是更微观的手段,典型如广告与营销。它们以极直接的方式把供给呈现在消费者面前,让消费者知道「你可以买什么」,大幅提升供给对需求侧的渗透率,从而进一步催生经济增长。
广告本身也经历了漫长演进。从 19 世纪初美国邮政购物与铁路结合带来的商品繁荣;到 20 世纪 50 年代有线电视的普及,使广告成为最有效的传播方式。
统一的媒介和内容催生了标品繁荣:无论城市乡村、不同国家,大家买到的都是同样的饮料、同样的纸尿裤。

全球化市场打破了国界|图源:Sandwich Lab
谷歌兴起后,我们进入计算广告时代;随后是推荐与信息流广告,再到短视频时代的内容化广告。广告对消费者日常生活的渗透率更高、频次更密、个性化更强,这不仅催生商品经济进一步发展,也带动了过去无法被发现、无法被满足的大规模非标品需求爆发。
所以我们看到:计算广告非常好,非常有效。唯一的问题是,经营者必须自己找到准确的「信号」,才能真正用好它。这个信号就是:需求在哪儿。
我们来看一个客户的例子。Paul 是一家本地辣椒酱品牌。店主退伍后,用家里仅有的积蓄复刻奶奶的童年味道,组建小团队,建立线上线下渠道。他们尝试在 Facebook 上投放广告,最初有一些成绩,但很快遇到受众饱和。他无法从繁复的广告后台理解下一步该怎么做,因此来到我们的产品——Lexi AI。
再看另一个客户 Frank,他在美国经营一家跨国家具公司,既做 D2C,也做 B2B,总部在西雅图,工厂在亚太。消费者可以在独立站、亚马逊、Costco、Home Depot 等渠道买到他的产品。

Paul 的辣椒酱店|图源:Sandwich Lab
疫情期间他享受了消费红利,但疫情结束后,红利消失,美国房地产与家装支出迅速下滑,竞争加剧,零售商账期变长,他面临巨大经营压力。于是他把目光放到美国之外的中东与东南亚。
在这些地区,家装家具支出上升,人口与消费习惯改善,需求确实存在。但他对当地语言文化毫无了解,也不知道如何制定策略,便把美国经验照搬过去,结果可想而知,遇到瓶颈,反馈信号有限。最终他也来到 Lexi AI。
在今年夏天我们的产品上线后,短时间内就获得来自 90 多个国家、各种类型中小企业的付费用户。
从波兰的个人陶瓷工作室,加拿大的定制贴纸品牌,南非的功能性女性内裤品牌,印尼的个人金融服务机构等等。
这会让人产生一个疑问:经营者不应该最了解需求吗?为什么他们需要我们来告诉他们需求在哪里?
02
经营者的盲区
我们再看一个知名的例子。
在市场信号的观测上有非常大的迷惑,你看到的数据不代表真实的反映市场需求的洞察。
1985 年的可口可乐面对百事可乐冲击,可口可乐管理层「亲口试喝」得出假设:百事更甜。
于是可口可乐动用更庞大的研究团队,做了 19 万次的盲品测试,结论是「美国消费者喜欢更甜的可乐」。他们停产百年配方、推出 New Coke,并进行了大规模营销。

可口可乐一度「抓错信号」|图源:Sandwich Lab
结果全美消费者和媒体集体抵制,可口可乐不得不出来道歉,恢复百年配方,停产新可乐。很显然「用户喜欢更甜的可乐口味」这个需求信号是错误的。
这个信号为什么错?因为真正的原因是:百事更便宜五分钱,并且大量签约当时的流量明星,密集触达新一代年轻人。而可口可乐管理层因年龄层较大,完全没有接触到百事的营销,所以错过了真正的信号。
这个故事我们想说明的是:强大如可口可乐这样的消费品公司,如此熟悉用户和市场,仍然会抓错真正的增长信号在哪儿。
回到今天,广告技术越来越有效,但能真正用好的,只有少数大企业。这就导致计算广告越有效,市场越失衡,这听上去反直觉,但已经发生。
那 Sandwich Lab 想做什么?AI 又能做什么?
03
AI 能做什么?
我们构建了一套完整体系,利用 AI 覆盖增长决策的全部三个环节。
第一步,用 Lexi 的 AX 系统在庞杂的数据中去噪,从基本面、消息面、技术面中找出潜在真实的增长信号。
第二步,用内部的 evolved 引擎进行策略与信号的迭代、验证与测试,以统计方式最快确定「此时此刻对用户最有效的增长信号」。
第三步,把信号转换为策略,把策略转换为可执行资产,并以可规模化方式执行,再持续在三个环节之间循环迭代。

郭振宇讲解 Lexi AI 的技术原理|图源:极客公园
回到 Paul 的例子。他最初把注意力集中在一个刻板的典型用户:本地、男性、喜欢烧烤、在后院做 BBQ。
很快,他不知道还能向哪里寻求增长。而 Lexi 会自动分析不同地区、文化、人口结构中可能存在的新场景:比如家庭料理、女性用户、聚会与送礼、夜宵与加班等。
我们的 EVOLION 会自动生成可执行策略,并用极低成本快速验证,放大最有效的方案,持续提升增长。
我们希望通过服务一个又一个像 Paul 这样的中小企业,逐步推动全球市场重新走向更平衡的状态。这不仅是帮助单个企业,而是试图从多种方式促进市场再平衡,为整体经济带来更大繁荣。
借今天这个机会,我们也正式宣布:在成立一年多后的今天,我们刚刚与业内头部 SaaS 服务平台达成深度合作。从 AI 建站到自动化营销,实现全链路、全托管的协作;同时获得了全球 50 万家企业的信任。我们正式签订了总额 9600 万美金的订单*。
未来,希望有更多行业伙伴加入,让我们能更快服务全球更多中小企业。
谢谢大家。
注释* 数据源自 Sandwich Lab 全球业务统计(截至 2025 年 12 月),含生态合作伙伴及试用商户;金额指相关战略合作意向总值。
*头图来源:极客公园
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