主题一15:00
等待开始
8.2 AI + 亚马逊大会
现场演讲计时器
50 分钟流程：三个主题各 15 分钟，最后 5 分钟总结与提问。
等待开始
50:00
点击“开始”进入主题一
当前模块
主题一
15 分钟，进行到 10 分钟时提醒收束。
准备好后点击“开始”，进度条会自动推进。
主题二15:00
等待进入
主题三15:00
等待进入
总结与提问5:00
最后 5 分钟
个人介绍
Bluesky 布鲁斯凯 · 《AMZ小麦成长记》作者
AI + Amazon 实战路径
按业务推进顺序，从市场判断到关键词资产，再到广告优化。
01
市场调研
先判断市场容量、竞争格局和产品切入机会。
Pilot Report
Dumpling Squishy 美国站市场调研报告
基于 SellerSprite MCP 数据，覆盖数据路线、接口审计、市场基本面、关键词需求、产品形态、竞品/VOC、专利与合规筛查、利润测算和进入建议。
结论：观察偏进入，优先研究 $16.99-$19.99 的原创巨型饺子/蒸笼盲盒款。
TOP100 月销量1,123,324
TOP100 月销售额$1,710.28 万
核心词月搜索2,524,662
饺子/蒸笼盲盒销量份额40.3%
Competitor Promotion
Under Bed Storage 美国站竞对推广策略报告
基于 SellerSprite MCP 快照数据，按短期黑马、中期潜力、长期头部三类竞品池，拆评价线、价格线、广告/流量线，并生成可下载的可视化 HTML 报告。
结论：主词需求大但竞争强，带轮、低矮、抽屉、鞋类收纳等细分词更适合新品切入。
核心词月搜索243,815
月购买量8,168
PPC 参考$1.10
对标 ASIN9 个
Market Research
Back to School 美国站产品调研分析
基于 SellerSprite MCP 的 US 站 202606 数据，从 seasonality、school supplies 交易效率、Office & School Supplies 类目样本、三类对标对象、评价线、价格线、广告与流量线，拆解开学季产品机会。
结论：不建议泛做低价文具，优先验证 Zippered Binder Bag / Organizer Binder；First Day Sign 和 Classroom Organizer 适合小批量观察。
school supplies 月搜索515,469
月购买量12,526
TOP100 新品占比23%
主推形态Binder Bag
Category Market Report
Back to School 美国站类目市场调研报告
按床下存储复刻的类目分析 Skill 结构重跑：数据路线、接口审计、12 个月类目趋势、TOP100 集中度、关键词季节性、产品形态、VOC、利润测算和进入建议。
结论：类目有开学季窗口，但 Amazon 自营低价基础文具压强高；优先研究 Binder Bag / Portfolio Binder，谨慎做泛文具。
MCP 调用记录29 次
TOP100 均月销290
Amazon 卖家销量占比40.31%
页面结构类目分析
02
关键词词库
把市场需求拆成可分类、可筛选、可持续复用的关键词资产。
Keyword Library SOP
亚马逊关键词词库搭建 SOP｜AI Skill 化框架
从产品输入、关键词调研、数据清洗、标签分类、L1-L4 分级、否定词库，到 Listing 与广告应用的完整闭环。
适合：作为课程框架、运营 SOP、AI Skill 模块设计图和关键词词库搭建模板使用。
端到端流程8 步
关键词语义分级L1-L4
相关性等级A-D
否定词分流池3 类
Keyword Library Workbench
ABA-first 关键词词库半自动工作台
输入核心关键词后，按词根、属性、人群、场景、功能和否定词根生成候选词库，支持平行漏斗、广告池分层和 CSV/JSON 导出。
适合：作为“核心词 → ABA 骨架 → 属性标签 → 广告池 → 否定词库”的可视化操作台。
主路径ABA-first
标签维度词根 × 属性
筛选入口词根 / 属性 / 广告池
输出格式CSV / JSON
03
广告优化 Skill
先看方法大纲，再进入突破期广告优化实战。
广告优化大纲 · by Bluesky
广告为什么需要优化？
如果肯定词库和否定词库都做好了，广告架构搭配好了，CPC 和预算目标设置好了，前置否定也做了，放手跑就行了，还优化什么？
定价（折扣）策略要适配产品阶段：打新期、成长期、突破期、成熟期。
广告优化总纲
广告优化跟谈恋爱一样，合适的时机遇见合适的人。广告操作的本质，是匹配不同产品生命周期适配其转化承接的位置。
猥琐发育，静待花开
少量 ROS · 大量 PP 位
熬销量、熬评价，先为 Listing 积累基础权重。
蠢蠢欲动，含苞待放
减少 PP · 大量 ROS · 少量 TOS
权重慢慢稳定之后，开始向更主动的流量位置过渡。
四面出击，全面开花
少量 ROS · 大量 TOS
数据积累到一定阶段后，集中争取更强的顶部流量。
广告优化思路拆解
- 先看 ACOS：是全部都高，还是部分高？推广早期须容忍高 ACOS，中期随权重累加逐渐回落，后期转化趋稳后进入合理区间。
- 再看广告架构：广告架构是否合理，流量层级与产品阶段是否匹配。
- 再看关键词：是否完成关键词调研与词库搭建，并将分级分类词库应用到广告架构。
- 最后看 Listing：检查图文、视觉、价格、评价，以及搜索结果前后 Listing 的相对竞争优势。
《广告优化》主题提纲
- Listing 的不同生命周期，匹配不同的广告位策略。
- 从不同推广阶段看广告表现，逐层深入。
- 广告优化的核心误区：ACOS 真的是越低越好吗？
- 好的广告表现 = 合理的定价策略 + 系统的推广计划。
- 关键词库是广告的底牌，流量层级取决于广告架构。
- 广告只是流量的放大器，承接转化的是 Listing 本身。
ACOS = 广告花费 ÷ 广告销售额
= CPC ÷（Price × 转化率）
= CPC ÷（Price × 转化率）
大多数时候价格是固定的，因此优化广告的核心在于把握 CPC 与转化率的动态关系：在固定 CPC 范围内找到转化率更高的词、更好的位置；提高或降低 CPC 时，保证转化率提高得更多、降低得更少。部分高，高者优化；表现好的，继续加冕。
Ad Optimization Skill
突破期广告优化分析报告
基于 SP 搜索词、广告位、推广商品三份报告，按突破期 ACOS 40%-50%、CVR 5% 的标准，自动输出广告活动、搜索词、ASIN 和广告位的诊断动作。
结论：整体 ACOS 93.9%、CVR 3.68%，优先止血高花费低转化流量，把达标词和达标 ASIN 单独放量。
整体 ACOS93.9%
整体 CVR3.68%
可放量 ASINB0GZNTX9Y6
动作类型放量 / 降价 / 否词
结尾总结
把 AI 用在正确的业务逻辑里
对于 1 到 3 年的初学者或初级运营，我有两个核心建议：
01
搞懂业务底层逻辑与 SOP，将 AI 作为效率放大器
厘清业务逻辑与 SOP
底层逻辑、业务逻辑、SOP 和工作流是非常关键的。如果你的业务逻辑和工作流本身就很混乱，那么 AI 产出的东西也会很混乱，甚至可能会把你绕进去，反而降低效率。
善用 AI 工具
在搞清楚 SOP 的基础上，建议充一个 ChatGPT Plus 版，基本上就足够用了。只要你每天或每周把 ChatGPT Plus 的额度用量消耗完，就已经能解决不少问题。
剥离可替代环节
在你的 SOP 中，仔细评估有哪些环节是可以交给 AI 处理的，然后把这部分工作拿出来让 AI 去干，以此来提高自己的效率。
持续迭代与实践
把节省下来的时间用来继续研究和学习 AI、寻找新工具，或者去实践自己的方法论，加深理论学习，巩固自己的专业技能。
02
坚持结果导向，避免本末倒置
明确学习与应用的终极目标
我们学 AI、学 SOP、学方法论，一切都是为了推广产品、拿到结果。大家一定要拎得清主次，不要舍本逐末。如果天天都在学习，最后却无法把产品推起来、拿不到实际销量和订单，那就是本末倒置。
保持人的决策与判断（以市场调研为例）
AI（比如市场调研工具）可以帮你做大盘分析，但如果你对市场的实际体感还不够清晰，建议把市场调研报告中的关键词丢回搜索框里重新搜索、亲自验证一遍，以此来检验 AI 的结论是否准确。最终做决策和判断的，依然必须是你自己。
以终为始来应用 AI（以广告投放为例）
终极目标
拿到更多流量，产生更多订单。
实现路径
为了实现目标，我们需要搭建广告架构；而搭建广告架构，需要先做关键词分析。
AI 的切入点
以终为始，思考如何把 AI 接入到关键词分析的环节中。分析完成后，再去搭建广告架构、开广告。
总结来说，无论 AI 多么强大，最核心的依然是两点：一是业务本身的底层逻辑与 SOP，二是始终坚持以结果为导向。
谢谢观看
扫码添加好友或关注 AMZ小麦成长记
