在上周日的外贸 AI 年度大会上，我给大家分享的第一个主题就是选品与市场洞察。因为在所有外贸能力中，选品几乎决定了你未来 3–5 年的上限。
一、传统外贸选品：信息来源有限，极易陷入红海
过去最常见的外贸选品方式：
• 查某里热销榜
• 看Amazon Best Sellers/TK热门数据
• 问熟悉的工厂 / 供应商
• 凭经验、凭感觉判断“这个产品能不能卖”
这类方法有一个共同特点：你看到的信息，99% 的同行也能看到。
传统选品的本质问题只有一个：你永远在用“公开、滞后、被验证过的结果”，去做未来的决策。
当一个产品已经：
• 上了平台热销榜
• 被大量卖家验证
• 被工厂反复推荐
它往往已经进入 价格竞争、同质化竞争阶段。信息差正在被迅速抹平
二、AI 思维选品：不是找“爆款”，而是找“确定性增长赛道”
Deepsearch（深度搜索）：打破信息差的核心工具, 非常适合用于选品和市场洞察。它的能力不是“搜索一个网页”，而是：
• 自动爬取数百个网页 / 行业报告
• 综合多个权威来源
• 输出结构化、可决策的结论
三、AI 选品真正关注的4个问题, 通过 Deepsearch，AI 并不是简单告诉你“卖什么”，而是系统性回答：
• 哪些应用领域增长最快
• 哪些细分市场还没被过度竞争
• 哪些产品具备长期复利空间
• 哪些方向值得你持续投入 3–5 年
案例：PCB 行业选品——不是选产品，而是选“应用领域”（所有定制品的方向都一样）。
在大会的分享中，我并没有直接让 AI 推荐“某一款 PCB 产品”，而是让AI回答一个更关键的问题：PCB 行业中，哪个“应用领域”增长最快？这一步，本质是在做战略级选品。下面我自己使用的 Deepsearch 指令:
<context>
你是一名资深外贸市场分析专家，擅长发现具有长期潜力的蓝海产品。
你的目标是帮助我找到在 PCB 最有潜力的应用领域。
</context>
<planning_rules>
- 创建3步战略规划流程
- 明确显示当前阶段
- 对模糊需求主动请求澄清
- 优先考虑供应链稳定性和专利门槛
- 强调市场趋势数据验证
</planning_rules>
<format_rules>
- 使用结构化列表呈现关键指标
- 分阶段展示筛选过程
- 提供可执行的验证 checklist
- 保持商业逻辑的简明完整
</format_rules>
OUTPUT：按照以下框架输出：
1️⃣ 市场筛选（5年复合增长率>15%，市场规模>一亿美金）
2️⃣ 产品评估（毛利率>40%，复购率>30%）
3️⃣ 持续验证（专利布局/技术替代风险分析）
当你开始用 AI 做选品，你会发现一个非常明显的变化：你不再焦虑“这个产品能不能卖”, 而是清楚地知道：这个市场值不值得长期投入？这个方向是否具备复利属性？这才是AI给我们带来的价值。