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很多人把选品当成“找爆款链接”，但更有效的做法，是把选品当成一条决策链：看见趋势 → 定义需求 → 形成假设 → 量化验证 → 设计差异化 → 计算利润与风险。AI 的价值不是替你拍脑袋，而是把这条链条“自动化、可复用、可追溯”。
第一步：把“趋势”拆成可验证的信号。趋势不是一句“最近很火”，而是信号组合：搜索词热度变化、社媒内容密度、上新频率、头部品牌动作、Review 痛点聚类、价格带漂移。AI 可以把这些信号汇总成一张卡片：趋势强度、增长速度、竞争拥挤度、可切入点。
第二步：用 AI 做“产品定义”，而不是只看外观。同一个产品外观，背后可能是不同 JTBD（Jobs To Be Done）。例如一个收纳篮：对家庭用户是“视觉整洁”；对宿舍用户是“省空间”；对露营用户是“轻便可折叠”。把 JTBD 写清楚，你才知道该怎么做差异化、该打什么词、该做什么图。
第三步：用 AI 做“竞品结构图”。结构化输出：价格带分层、材质/工艺分布、尺寸区间、核心卖点矩阵、Review 负面Top10、A+ 叙事套路。你会发现：竞争不是“很多”，而是“拥挤在某几个位置”。
落地建议：上传图片 → 自动生成：产品定义 / JTBD / 竞品矩阵 / 差异化建议 / 利润风险卡片；再点“一键验证” → 拉取关键词热度、竞品价格带、上新频率、Review 聚类；最后输出：是否立项 + 为什么 + 下一步要采集哪些数据。
亚马逊广告的核心不是投放动作，而是“关键词资产管理”。你真正想要的是一套可循环的系统：发现词 → 证明词 → 养词 → 扩词 → 守词。AI 最擅长的，是把广告数据变成“可操作的分层结构”。
把关键词按“角色”分组：转化词（稳定出单）、引流词（托流量）、防御词（品牌词/竞品词/类目核心词守位置）。AI 可以自动给每个词贴标签：相关性、转化率、CPC、阶段（探索/验证/放量/防守）。
把自动广告当“挖矿机”。自动负责发现词；当某词达到阈值（如 2 单或 CVR 高于某值），AI 自动把它拎出来进手动精准/词组，并给初始竞价与否定建议。
一个实用 SOP：
库存不是仓库问题，而是现金流问题。你要管理的是：供货周期、库存覆盖天数、销量波动、广告弹性、回款延迟、断货损失与滞销损失。AI 的强项是把这些变量连起来，做出可解释的补货决策。
一个简单但有效的框架：目标库存覆盖天数 = 交期 + 缓冲 + 活动/上新预留。AI 可以每天计算每个 ASIN 的可售天数，并给出：断货风险、积压风险、最佳下单窗口。
让 AI 输出“补货理由”，而不是只给数量。为什么现在下单？晚 7 天损失多少销售？多补 300 件增加多少滞销风险？把理由写出来，团队才会统一标准，不再靠经验争论。
你的网站可以做成“补货卡片”：可售天数/断货日期预测、建议下单时间/数量（上下界）、关键假设与敏感性、现金流影响（占用资金/回款时间/周转预估）。