hi，大家好，我是seven。一个专注用AI赋能品牌的实践者。
——这是我的第53篇原创内容。
这周我上线了一个网站，叫「品牌AI外刊」，网址是 news.sevenailab.com 。
它做的事很简单： 每天盯着一百多个海外信源，用模型筛一遍、打个分、写成中文摘要，把品牌人真正该看的那几条挑出来。每天早上 8 点出一份日报。
服务器成本是 0 元。对，0 元，后面会讲怎么做到的。
（效果如下：）
这篇就来聊聊我为什么做它，信源是怎么一个个挑出来的，「什么值得看」的标准又是怎么定下来的，以及怎么一分钱服务器费不花就让它上线。如果你也想给自己的行业搓一个，应该能少走点弯路。
01.为什么要给品牌营销做一个"AIHOT"？
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我是做品牌出身的，这一年多一直在折腾GEO，每天都要看大量海外的信息。
这一年海外变化太快了。Google在搜索里加了AI Mode，ChatGPT开始卖广告，每一件都在改变品牌怎么投广告、怎么被AI找到。
可这些信息散在几十个英文网站、Newsletter、播客和Bluesky账号里，噪音还特别多。国内能看到的AI资讯，大多是模型发布、融资、跑分。 平台规则改了什么、AI搜索怎么引用品牌，这类跟品牌营销切身相关的变化，很少有人系统地整理。
我自己每天都要花不少时间翻英文网站，翻完还经常漏。
直到我看到卡兹克把AIHOT开源了。AIHOT是他做的AI热点站，采集、模型筛选、同一事件归并、日报、网站，整套框架都放在了GitHub上。README最上面写着一句话：
"每个行业，都可以有自己的AIHOT。"
看到这句话，我第一反应就是，那品牌&营销这个行业，我可以来做一个。 范围就定在品牌营销加GEO，重点盯海外，给国内的品牌人和做出海的朋友看。
他在README里还讲了为什么开源。很多做法律、HR、金融的朋友问他，能不能也给自己的行业做一个。他说做不了，他不懂这些行业，不知道哪些信源有用，也不知道什么消息对他们来说才算热点。
这段话其实已经点出了做一个行业热点站最难的两样东西，信源，和标准。
代码我就没有从零写。我要做的，是把它从「AI行业」改成「品牌营销×AI」。分类换成了AI搜索与GEO、平台与广告、电商与零售、品牌与创意这些，做投放的看平台与广告，做GEO的看AI搜索，各看各关心的那块。
讲真，这5天里代码反而是最省心的部分，大部分时间我都花在了信源和标准上
如果你也想给自己行业做一个，我的思路是先找现成的开源框架，力气留给只有你懂的部分。
02.信源从哪来？先画一条信息链
我没有一上来就列网站，先想了一个问题，一条值得看的信息，是怎么诞生和流动的？
大概是这样一条链：
- 源头，平台改了规则、AI厂商发了功能、品牌做了新动作
- 几个小时内，行业记者和一线从业者开始解读
- 几天到几周后，出现长文、播客和研究报告
- 最后，才是大众媒体和社区里的讨论
越靠上游越早、越一手，越靠下游越有观点、越好读。
我只从前三层找内容。第四层像Reddit、Techmeme这类，只拿来判断有多少人在讨论同一件事，不直接当内容。
顺着这条链去找，信源就分成了几类。 Google、OpenAI、Meta、TikTok这些平台的官方博客，Digiday、AdExchanger、Search Engine Journal这些行业媒体，Lily Ray、Kevin Indig这些一线做SEO和GEO的个人，再加上播客、YouTube和研究机构。
有些地方信息很好，但抓不了。 比如LinkedIn上做B2B营销的KOL很多，但有登录墙，我就去找这些人自己的Newsletter和博客来替代。
这样排下来，读者先看到变化的源头，再看懂行的人怎么解读，不用自己在一堆转载里翻原文。
给自己的行业找信源，也可以先画这么一条链，再按层去找。
03.先定规则，再看候选
候选列出来之前，我先把规则写了下来，防止自己看着顺眼就放进来。
一票否决的有5条：
- 最近60天没有更新
- 抓不到，没有RSS，也没有可行的免费抓取方式
- 离题，内容和品牌营销基本无关
- 纯转载，或者SEO农场
- 付费墙挡着，连摘要都拿不到ㅤ
剩下的按6项打分，每项0到3分：
- 1. 相关度，是不是几乎每篇都和品牌营销有关
- 2. 一手性，是变化的源头，还是二手转述
- 3. 深度，有没有数据、方法和判断
- 4. 国内稀缺度，国内是不是已经有人天天在搬
- 5. 更新频率，跟不跟得上日报的节奏
- 6. 抓取成本，有没有免费的RSSㅤ
满分18分，12分以上才进。同一个主体有博客、X、播客好几个渠道的，优先留文字版。
国内稀缺度这一项，跟这个网站的定位关系最大。 国内媒体天天在搬的东西，我再搬一遍意义不大。独立作者写的深度长文，在中文世界里反而最少见，比如Kevin Indig的Growth Memo，这类内容才是我想放进来的。
最后从589个候选里，挑出了141个。
规则先写，候选后看。 顺序一反过来，就很容易被自己的偏好带着走。
04."什么值得看"，得由人来定义
信源定下来，下一步是让模型判断哪条值得看。
AIHOT自带一套评分标准，是按AI行业调的。AI行业看重模型发布和跑分，品牌人关心的是平台规则、广告产品和AI搜索的变化。直接拿来用，品牌人该看的东西几乎全被拦在了外面。
我就做了一件很笨的事，拿100条真实的文章，一条一条自己判。
Claude先给每条一个初判，我逐条看。 同意的89条，改判的11条。每一条改判的理由我都写下来，再写回评分标准里。 比如：
- 平台和厂商自己发的调研，结论往往服务于自家生意，可以选，但要标出「厂商研究」
- 纯观点、没有新数据的文章，不进精选
现在模型给每条内容打分， 会看五件事，份量够不够、信息新不新、证据硬不硬、多少品牌人会觉得跟自己有关、能不能马上用上。 不同类型的内容权重不一样，平台规则变化最看份量，能照着做的方法最看能不能用上。
调完以后，模型选出来的内容，10条里大概有8条是我也会选的；我觉得该看的，它能找出七成多。
不完美，但够用了。
现在网站上每条内容都带着中文摘要、推荐理由和评分。 读者扫一眼推荐理由，就知道这条跟自己有没有关系，不用每条都点进英文原文。
对于我来说，模型可以执行判断，但什么重要，得由人来定义。
如果你也在用模型做筛选，可以尝试先拿100条样本自己标一遍，把每次改判的理由写下来。这些理由攒下来，就是你的标准。
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05.服务器0元，它跑在我的MacBook上
这个项目我一开始就给自己定了个规矩， 先验证有没有人看，再决定要不要继续投入。
服务器我就先没买。一旦买了，就会想着反正都买了，继续往里投。
那网站怎么上线呢？我的办法是把整个网站「拍成快照」：
- 采集、筛选、写摘要这些需要模型和数据库的活，都在我自己的MacBook上跑
- 每两小时，把整个网站导出成静态文件，2000多个页面，传到Cloudflare Pages
- Cloudflare Pages是免费的，读者访问的是它的CDN，跟我的电脑没关系ㅤ
如果你也走这条路，发之前记得用国内的DNS查一下托管域名能不能正常解析。比如vercel.app在国内就有解析污染，pages.dev是正常的。
代价当然也有。静态版没有搜索，反馈只能发邮件。我的Mac睡着了，网站就不更新，但不会打不开，只是停在上一次的内容。
对一个MVP来说，我觉得这个取舍是对的。第一目标是验证有没有人要，架构可以等等。
项目还在验证阶段的话，可以尝试先把需要算力的部分放在自己电脑上，只把结果发出去。
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最后的话
“每个行业，都可以有自己的AIHOT。”
框架谁都能拿到，信源怎么挑、什么算值得看，靠的是你在这个行业里的判断和品味。也谢谢卡兹克的开源。
它现在还很粗糙。摘要是模型写的，可能有错，重要的事建议点进原文看；没有搜索，我的MacBook就是它的服务器。我会先给它一个月时间，看看有没有人在看。
如果你也是做品牌、营销、广告、GEO的，欢迎来看看：
news.sevenailab.com或者直接点击原文链接。
想加哪个信源、哪里不好用，欢迎留言告诉我，我都会看。
感谢你看到这里。
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