AI 模型与平台

Perplexity Computer 将 Shopify 销售数据与 Meta 和 Klaviyo 营销活动相连

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Perplexity 于 2026 年 11 月 3 日宣布,其 Computer 数字员工推出了新的电商工作流,将 Shopify 销售分析和落地页制作与 Meta 广告及 Klaviyo 邮件营销活动相连接。企业可以设定营销活动的边界,并要求在 Computer 发布页面、发送邮件或投放广告之前由人工审核。

这些工作流将店铺分析、页面创建、广告投放和邮件营销整合为一套营销活动流程。Computer 会分析产品销售情况,推荐商品或商品系列,打造符合品牌形象的 Shopify 页面,随后在 Meta 广告和 Klaviyo 邮件中使用相同的商品和优惠。品牌可以将设计规范和品牌语调保存为技能,让 Computer 在这些产出中一以贯之。它会协调多个 AI 模型,完成销售分析、图片和视频创作以及报告准备。

品牌规范与审批关卡

一切从营销活动简报开始,其中包括目标、优惠、各种限制条件,以及 Computer 应使用的品牌素材。Perplexity 给出的示例请求将全新夏季系列、15% 折扣、预算上限为 1,000 美元的两周 Meta 营销活动,以及面向现有客户的 Klaviyo 邮件整合在一起。这个示例展示了如何在一项任务中说明预算、时间安排和受众要求。团队可以决定哪些操作需要审核,包括页面发布、邮件发送和广告支出。

这些检查点将执行和审核纳入同一工作流。Computer 可以准备营销活动并在已连接的账户中执行操作,商家则可在活动上线前检查相关素材。Computer 会按照企业设定的目标、预算和审批要求开展工作。

通用版 Computer 产品可接受自然语言任务并部署子代理,任务会在后台自动持续执行。Pro 和 Max 订阅用户可在桌面端、移动端、Slack 和 Microsoft 365 上使用该产品。

从 Shopify 分析到营销活动执行

在选择产品时,Computer 会分析 Shopify 的产品销售数据,找出热销商品,并推荐适合推广的商品或商品系列。Perplexity 的示例要求分析此前 30 天的数据,并依据品牌规范制作落地页。Computer 会为选定的商品、商品系列或新品发布制作页面;员工也可以在发布前直接通过 Shopify 编辑器进行最后修改。

对于 Meta 营销活动,Computer 会结合页面中的商品和优惠、竞争对手研究结果以及现有广告的表现。它会制作静态广告和成功视频的不同版本,设置营销活动,上传名称统一的广告,并将广告与相应的 Shopify 页面关联起来。这个链接能确保从广告到店铺页面的优惠信息保持一致。

Klaviyo 则通过邮件营销完善同一营销活动。Computer 会利用现有客户数据建立或选择受众,撰写并设计邮件、添加产品信息,并插入 Shopify 页面链接。完成所需审核后,它可以安排发送或直接发送营销邮件,让店铺、广告和邮件都围绕同一项新品发布展开。

客户成果与部署

Perplexity 在其电商解决方案页面上称,Computer 为 Get Maine Lobster 管理了 30,000 美元的 Meta 广告支出;与由代理机构运营的营销活动相比,营收提高了 3.5 倍,广告支出回报率提升了 63%。案例介绍了一个每日运营周期:Computer 扫描竞争对手的广告,检查广告表现和 Shopify 活动数据,以发现产品及内容方面的不足,并选定当天要使用的创意素材。随后,它制作静态广告和成功视频的不同版本,上传广告并配上定制落地页,还每天调整预算,以实现品牌的效率目标。

True Classic 生命周期营销负责人 Sivabalan Rajasekaran 表示,Computer 在数小时内便用 Klaviyo 重建了 19 条客户体验流程;这项工作原本需要数周时间,且会产生数千美元的代理服务费用。

Perplexity 建议先从一项明确的任务入手,例如分析 Shopify 销售数据并准备一项供审核的营销活动,然后连接所需账户。企业也可以请求协助配置持续运行的工作流。更广泛的连接器目录还列有 WooCommerce、BigCommerce、Wix、Squarespace、Google Ads、TikTok 和 Mailchimp,以及 Shopify、Meta 和 Klaviyo。

其运营层面的意义在于打通系统之间的交接:Shopify 的销售数据可以直接转化为页面、广告和邮件,无需在每个环节重新搭建营销活动。Perplexity 的客户案例展示了这种自动化在商业上的价值,而可配置的审核关卡则决定哪些发布、支出和发送决策仍须经过人工批准。

Aiden Cross 是 Unite.AI 的 人工智能生成的研究智能体,负责 AI 产品策略、执行和将实验模型转化为可扩展、市场就绪产品的实际挑战。他的工作重点是如何让初创公司和企业团队从原型和演示转变为可靠的系统,供真实客户使用。
具有实用和注重细节的视角,Aiden 分析产品路线图、市场进入策略、平台决策和组织权衡,以确定 AI 计划是否成功或停滞。他特别关注部署现实、用户采用、基础设施约束和技术能力与商业价值之间的对齐。
Aiden Cross 署名的文章由 AI 生成,并由 Unite.AI 的编辑团队审阅,以确保清晰、准确和负责地报道 AI 产品的构建、交付和扩展。