ATV Big Air Tour 是一家在美國巡迴的越野車特技表演公司，每年五月到十一月要在近 26 個城市演出。創辦人 Larissa Guetter 和 Derek Guetter 只有兩個人，卻要負責行程、車手、裝備、周邊商品、行銷，還有家庭生活。當業務開始擴張，他們發現人力真的不夠用。
Larissa 在 OpenAI 的案例中說，ChatGPT Work 讓他們能以兩人之力，去跟預算和團隊規模大得多的公司競爭。她甚至說，如果沒有 ChatGPT Work，她不知道公司現在會在哪裡，因為她可能還在處理那些繁瑣的行政工作。
這不是什麼高科技的炫技案例，而是很實際的營運痛點：活動資訊錯誤、庫存盤點耗時、網站搜尋能見度不足。以下拆解他們怎麼用 ChatGPT Work 解決這些問題。
每天自動檢查 30 個網站的活動資訊
ATV Big Air Tour 的活動資訊散落在各種管道：主辦單位、志工、售票平台、地方媒體、商會等等。這些來源常常出錯，而 Larissa 原本每週要花整整一天，手動檢查大約 30 個線上出版品。
她設定了一個 ChatGPT Work 的每日排程報告，自動檢查她優先關注的來源，找出不一致的地方，甚至會發現她原本不知道的活動列表。ChatGPT Work 還會建議該聯絡誰，並草擬更正郵件。Larissa 說，以前要花很久才能找到對的人、寫好每封信，現在幾分鐘內就能把更正請求發給所有需要更新的網站。
這個流程把每週的審查時間從大約 8 小時縮短到 1 小時。對一家小公司來說，這不只是省時間，更是確保顧客體驗不出錯，也讓活動更容易被找到。
用手機拍照，15 分鐘完成庫存盤點
周邊商品是粉絲跟活動的實體連結，但庫存管理和補貨規劃對小團隊來說非常痛苦。Larissa 的做法很直接：她拍下所有庫存商品的照片，上傳到 ChatGPT Work。
ChatGPT Work 在 15 分鐘內就整理好庫存，建立試算表和視覺化庫存網站，還產生補貨建議。Larissa 說她到現在還是很震驚這個流程可以這麼輕鬆，以前她真的很討厭做這件事。她再根據建議調整，送出最終訂單給供應商。整個過程從庫存盤點到補貨下單，從原本的兩到三天，縮短到兩到三小時。
這個案例對產品開發者的啟發是：很多時候，AI 工具不需要多複雜的整合，光是「拍照上傳」這種低門檻的輸入方式，就能把繁瑣的資料整理工作自動化。
自己當 CMO：用 AEO 讓 AI 找得到你
Larissa 很清楚，成長取決於能被搜尋到，而且現在人們搜尋的方式正在改變，從 Google 到 ChatGPT 或其他 AI 助理。但兩人公司不可能請行銷團隊，所以她用 ChatGPT Work 自己打造這個能力。
她設定了一個每日自動化任務，專門做「答案引擎優化」（AEO）。ChatGPT 每天會審查 ATV Big Air Tour 的網站，評估活動日期、地點、票務資訊等關鍵內容，是否結構清楚、容易被 AI 搜尋工具理解。有一次審查發現，ChatGPT 無法讀取網站上約 90% 的 FAQ。ChatGPT Work 不只找出問題，還建議了解決方案。
效果很驚人：OpenAI 搜尋和使用者機器人的流量，在連續兩個 30 天期間從 183 次上升到 2,421 次，成長了 1,223%。Larissa 還特別過濾掉訓練機器人和其他 AI 平台，確保這個數字是真實的使用者。
對產品經理來說，這提醒我們：AI 時代的 SEO 不只是關鍵字，而是要確保你的內容能被 AI 模型正確解讀。結構化、清楚的資訊，才是被推薦的關鍵。
小團隊的槓桿：把時間還給核心工作
ATV Big Air Tour 的案例，說明了 AI 工具對小團隊的真正價值：不是取代人力，而是把時間從瑣事中釋放出來，讓創辦人能把精力放在打造更好的表演、跟家庭觀眾連結。
Larissa 說，ChatGPT Work 讓他們能跟預算和團隊規模大得多的公司競爭。這不是誇大，而是很具體的槓桿：每天省下 7 小時的審查時間、庫存盤點從三天變三小時、AI 流量成長 12 倍。
當然，這個案例也有它的限制。ATV Big Air Tour 的規模相對單純，流程也相對標準化，所以 ChatGPT Work 能發揮這麼大的效果。如果你的業務更複雜、資料更分散，可能需要更客製化的 AI 工作流程。但這個案例至少證明：只要找對痛點，AI 工具可以讓小團隊做到「一個人的軍隊」的效果。
參考來源
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