心流状态后的业务反思：如何用AI重构广告决策系统
12月是本次挑战的高光期，我进入了高度专注的心流状态，单位时间产出远超日常。这种状态不仅高效，更让大脑与身体完成了一次深度校准。
元旦返工后，打开ERP后台数据的一刻令人震撼：单产品下数十组广告×多店铺，总量轻松破千。数据规模已远超人工判断极限——这正是当前中小卖家最真实的运营瓶颈。
从“技术炫技”到“问题驱动”的升级路径
上半年曾尝试用Claude构建全自动广告分析模型，结果陷入算法堆砌、逻辑失控的“技术炫技型失败”。如今方向明确：在数据爆炸前提下，让人或AI能快速锁定关键信息、计算核心指标、输出可执行建议，甚至辅助调优广告。
两大诊断维度
- 店铺整体健康度诊断
- 单品级生命周期深度诊断
数据源策略升级
放弃复杂API采样，直接全量导出ERP历史数据。ERP周期汇总完整、保存稳定、成本极低，是现阶段最具性价比的数据底座。
核心创新：动态产品生命周期建模
传统ERP仅支持固定周期（7天/14天/30天）切片，无法匹配产品真实成长节奏。而科学的广告决策，必须融合销量曲线、利润水平、库存压力、流量阶段与成本结构等多维要素。
我的方案是：通过硬编码+业务规则，将产品生命周期划分为引入期、爆发期、成熟期、衰退期四阶段；再结合所处阶段与核心指标，交由AI基于业务常识生成可落地的行动建议。
方法论精简原则
- 数据源统一：ERP全量导入
- 文档支撑：AI自动抓取+解析，替代手动粘贴
- 功能聚焦：直击“看不过来、判不过来”真痛点
- 分析分层：规则筛选 → 生命周期分段 → 多指标交叉判断
- AI定位精准：仅用于“理解业务语境 + 输出结构化建议”，不强求复杂建模（小样本下亦不现实）
渐进式落地节奏
摒弃“一步到位全自动化”思维，转向务实路径： → 硬编码定义结构化指标体系 → 构建轻量Skill/Workflow流程 → 自动读取表格+预设提示框架 → 输出标准化AI分析报告
后续延伸方向明确：将AI建议自动写入PPC上传模板，实现“分析→审核→执行”闭环，即真正意义上的“AI辅助调广告”。
需要强调的是，在中小卖家典型的小数据场景中，仅依赖广告本身数据绝难支撑可靠决策。唯有将产品立体画像（生命周期、成本、利润、库存、历史表现）全面纳入分析框架，才能提升建议质量。
理想闭环应为：AI提建议 → 人工审核决策 → 批量执行 → 新数据反馈 → AI迭代新建议……相比当前盯屏盲调上千组广告的模式，效率与确定性将显著提升。
接下来将集中准备100天系统复盘，聚焦执行力与细节打磨。AI工具演进正加速推进，实战能力比概念更重要——时不我待。