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AI × 亚马逊
AI 选品辅助、Listing 工作流、广告复盘、团队知识库与安全使用。
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竞品差评聚类出来之后，类别不能直接拿去改款
把竞品的两千条差评丢给模型，十分钟出来八个类别，每个类别还标了提及占比。这份东西看着特别像结论，很多人直接拿去开改款会。
AI 报告里的数字，先分成能核的和不能核的
看了这么多年数据，我读一份 AI 报告的第一件事不是看结论，是看它引用的每个数字能不能在别的地方找到同一个值。找不到，那个数字就只是句子的一部分。
提示词改过没人记，输出就再也不可比了
同一个提示词，三月用一次，五月用一次，七月再用一次。你以为你在对比同一个东西的三次结果，实际上你对比的是三个不同的提示词。
AI 上线半年，团队更忙了，判断没变准
有个团队 AI 用了半年，周报里的产出数字全线翻番：报告从每周三份到九份，文案从两天出稿到两小时，分析的 ASIN 从十个到四十个。年底回头看，选中的品还是那些…
AI 生成的关键词表，用着用着会自己变窄
一个团队用 AI 做关键词研究，第一轮出来的表通常有三四百个词。半年后再生成，剩下一百多个，而且几乎都是原来那批里表现最好的。大家以为这是优化。这是收敛，而且是…
让 AI 读财报做市场判断，它能读到的比你少两层
把一份几十页的英文年报丢给模型，三分钟拿到摘要，营收、毛利、分部表现、库存周转全列出来了。这一步确实比人快，也不用怀疑它的准确性。
客服知识库的条目不是写出来的，是从工单里捞出来的
做客服自动化，大部分团队第一步是坐下来写 FAQ。几个人关半天会议室，凭经验列出三十个常见问题，写成标准答复，灌进知识库。
什么数据不能喂给模型，这份清单要先写完
用模型用顺手了，什么表都往里丢。丢进去很方便，拿不出来。
平台自带的智能助手和外部模型，各管一段
平台后台里那个智能助手，和你在外面用的通用模型，不是谁更聪明的问题。它们手里握的东西不一样，能干的活也就不一样。
AI 调广告，出现这四个信号就得人接手
自动调价跑顺了以后，最危险的不是它调错，是它一直在调而你三个月没看过。我见过一个账户，自动化跑了十四周，单活动的点击成本翻了一倍，出单量原地不动，没人发现。
用 AI 做流量模拟，但它只能告诉你方向
用 AI 模拟一个新品前 28 天的流量曲线，我见过两种结果：一种是终于能提前看到坑，另一种是更自信地跳进同一个坑。
把 SOP 变成 Skill 之前要满足的三个前提
很多团队说要把 SOP 变成 Skill，让 AI 按标准流程干活。这个想法对，但大部分团队卡在前提没满足就开工，做出来的东西 AI 跑不动。
AI 选品不是让 AI 告诉你做什么
AI 选品不是让 AI 告诉你做什么，是让你在看不清的时候看得稍微清楚一点。用错方式的卖家，让 AI 给结论，然后花自己的钱去验证一个自己都没想过的逻辑。
先定义角色说明书再提问
跟 AI 说话最常见的错误，是上来就说"帮我分析一下"。这句话得到的东西看起来很像答案，但你拿不进业务。
AI 写的 Listing 你不敢直接用，问题在检查机制
很多人用 AI 写 Listing，写完直接上架。上架之后发现标题超了字符、五点里混进了绝对化用语、A+ 描述和实际参数对不上。重新改，改完又被限流。
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