大数跨境
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我用AI“完整地”跑了一遍市场调研。

我用AI“完整地”跑了一遍市场调研。 跨境电商长期主义
2026-01-05
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导读:我们对AI的使用一直是相对克制的。
我们对AI的使用一直是相对克制的。
很长一段时间我经常会被各路同行朋友问:你们有没有用什么AI工具?老实说,我们对于AI的使用一直都是相对克制的,作为一个前半吊子程序员和一个电商老油条,我的看法是至少目前的AI还有很多无法解决的问题。
我们搭词库,搞竞品库,分析用户画像,搭建产品的视觉框架,在很长一段时间都是依赖于人力+工具的,之前老感觉软件虽然能够解决一些问题,但是单纯使用软件很容易导致开发运营和推广丧失手感,但这并不代表我没有进行相关领域的探索。
事实上,我一直在等一个时间节点:AI可以通过视觉看懂内容。今天心血来潮,我利用manus+卖家精灵+shulex+Gemini从头到尾跑了一遍产品的搜索词库,整个过程前后持续了7个小时,得出的结论是:AI的确可以成为我们的提效工具了。
我之所以将这篇文章的封面写成了与“神”对话,是因为面对一个几乎无所不知的“上帝”,很多人的对话方式显得过于业余,通常他们会提一个模糊的问题,试图让AI给出一个精确的答案,结果就是反馈回来的东西,真正可以实操的并不多,我在跟AI对话之前,已经把我对跨境电商尤其是货架电商的理解整理成了一个几万字的文档,包含亚马逊平台的本质,流量的核心来源,平台的抓取,收录,推荐算法,以及我们对搜索词的收集,清晰,判断逻辑,包含后端在文案,视觉,广告层面的应用心得一股脑地提交给了它,相当于一开始就给了它一个基本的做事框架,于是故事就这么开始了。
AI先根据我们提供的产品标题,五点,图片以及核心的几个竞品信息了解了我们要为什么产品构建搜索词库,然后按照我的指示登录卖家精灵后台下载了核心产品的流量词数据,并且对其进行了合并去重,然后根据我们梳理的判断逻辑对所有的流量词进行了第一轮的打标工作。
AI把有价值的流量词和没有价值的流量词拆分之后,给出了一版基础的搜索词库,然后我提示它的工作有一些基本的错误,比如误将高相关的搜索词判断成了弱相关的词,将弱相关的搜索词判断成为了高相关的,在数据的合并中出现了部分字段的丢失,导致部分搜索词的搜索量,购买量不见了,然后AI开始回滚数据,补足这些内容。
在实际的应用中经常会出现一个有意思的点:有些线上的品牌词是可以用来做竞品截流的,但是我们需要先分析清楚品牌的情况,现在AI可以利用谷歌搜索来了解品牌的背景,销售渠道,品牌影响力以及产品范围,缺点就是不少消费者在搜索信息进行决策的时候并不能记住完整的品牌名,导致部分搜索词其实只包含了部分的品牌名,很容易被直接误导为通用型的高相关搜索词,所以我们必须对一类产品足够熟悉,AI在工作的过程中出现失误的点才会更少一些。
过去其实有一个问题一直困扰我们:人工抓取数据的时候,经常会出现注意力失衡的现象。现在我们可以让AI模拟搜索所有高相关的搜索词,抓取搜索结果中的商品,调用产品的标题,五点,描述和首图来跟我们的原始产品做对比,这么做的好处就是我们能够弄清楚在哪些高相关搜索词下同类产品的竞争相对弱一点,能够作为我们产品上架之后的突破口。
在这个过程中,我当然也教了AI利用N-Garm算法来分析看似相关实则无关和完全无关词的词根,将其分为了负面属性词根和垃圾噪音词根,这对我们后续广告投放过程中的全局否定工作非常有帮助,可以尽量避免无效流量消耗推广的预算。
整个过程可以用以上五个步骤来总结。
坦白讲,完成搜索词库搭建的那一瞬间,我整个人是有点恍惚的,一是感慨AI思考和执行的过程跟人类已经没有太大区别了,并且人类还有消极情绪,不稳定情绪等等负面因素,AI只要你的思维足够清晰,需求足够细,并且有耐心一点点调教,还是很恐怖的。另一点则是有太多人只局限于跟AI对话,并且还是相对低维的对话,完全就是把AI当成了一个娱乐工具,看似提高生产力,实际上出来的全都是质量不高的“废料”。
或许有一天,我们真的能够跟AI和谐相处,高效协同,谁又能说得好呢?
很多事儿之所以能成,都跟技术无关。
从“我能做什么”出发,而非“我想做什么”。
想好了,就上路。
我们为什么“困难少”?
走在正确的路上,依旧不可避免“犯错”。
我们都希望“被看到”,但你知道代价吗?
关于素材,视觉和内容。
对自己,说真话。

【声明】内容源于网络
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跨境电商长期主义
一个跨境电商从业者,一个中年创业者,一个曾写下数千篇工作笔记的犟种,你确定不关注下他?
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