你真的了解自己的工作流吗？ 核心思路：从"现象"倒推"流程" 人对自己的工作流通常是隐性知识——他们知道"怎么做"，但说不清"为什么这样做"或"完整步骤是什么"。所以挖掘的本质是把隐性知识显性化。 四种挖掘路径 路径一：从"痛点"切入（最容易开口） 不问流程，先问问题： "你现在运营上最让你头疼的事是什么？""最近有没有出过什么差错或损失？""哪个环节最费时间但感觉没什么产出？" 痛点背后一定有流程，而且是当前最需要优化的那段流程。 路径二：从"一天/一周的时间分配"切入（还原真实工作节奏） "你能描述一下你典型的周一到周五每天大概在做什么吗？""每周固定要做哪些检查或操作？" 这个问法绕开了"流程"这个抽象概念，用时间轴还原实际行为，往往能挖出用户自己都没意识到的隐性流程。 路径三：从"决策触发点"切入（定位关键节点） "你什么情况下会去看广告数据？""你是什么信号触发你去调价的？""你怎么判断一个 Listing 需要优化了？" 这类问题能挖出判断标准和行动触发器，这是流程中最有价值、也最难标准化的部分。 路径四：从"最近一次操作"切入（具体事件还原） "上周你做过的最重要的一个运营动作是什么？能带我过一遍你是怎么决策的吗？" 用具体事件做载体，避免用户用"一般情况下我会……"这种理想化叙述来回答，得到的是真实的决策链路。 解构框架：拿到信息后怎么整理 把挖掘到的内容套进这个结构： 触发条件 → 谁来做 → 看什么数据 → 怎么判断 → 采取什么行动 → 验证结果（When） （Who） （What） （How） （Do） （Check） 很多人描述的"流程"只有中间几步，头尾（触发条件和验证结果）往往是缺失的——而这两块恰恰是流程最容易断掉的地方。 一个实用的追问技巧 用户说了某个操作之后，有三个追问特别有效： * "然后呢？" —— 延伸后续步骤 * "你怎么知道做对了？" —— 挖出验证标准 * "如果不这样做会怎样？" —— 确认这个步骤是否真的必要

* 是什么： 将亚马逊的销售过程视为一场**“咨询对话”：用户提问（模糊需求）→ AI理解（意图识别）→ AI整合信息（知识抽取）→ 推荐答案（精准匹配）。Rufus算法的核心不再是简单的排序，而是“阅读理解”与“答案生成”**。它模拟的是一个金牌导购员的大脑。 * 交互层级与关键指标： 意图层（Intent）： AI分析用户的自然语言提问（如“适合初学者的轻便跑鞋”）。它不再只看关键词“跑鞋”，而是理解“初学者（需要保护/稳定）”和“轻便”这两个语义标签。 关键指标：语义相关性、场景词覆盖率（Occasion/Audience）。 知识层（Knowledge）： Rufus会扫描Listing的标题、五点描述、A+页面和属性参数表（Spec Table），提取硬核数据。 关键指标：属性完整度（Attributes Completeness）、信息结构化程度。 口碑层（Sentiment）： AI直接读取并总结Review和QA。它会生成“大家都在说这个产品电池耐用，但噪音大”的总结。好评不再只是为了星级，而是为了给AI提供“推荐语料”。 关键指标：评论情感分析得分（Sentiment Score）、特征标签提及率（如“Easy to assemble”）。 匹配层（Context）： AI将产品特征与用户场景进行匹配。只有当你的产品能完美回答用户的问题时，才会被优先 \

AI 做新品定义的 5 步工作流 Step 0：数据抓取（无代码）——10 分钟搞定数据源 利用工具收集结构化的数据源 Step 1：角色扮演 + 数据投喂 —— 让 AI 变成你的行业专家 1. 赋予 AI 专家身份（例：“你是亚马逊保健品类目分析专家，熟悉降血糖补充剂市场，擅长提炼竞品策略和用户痛点”）； 2. 投喂结构化数据（商品名称、价格、形态、规格、销量、核心卖点）。 ✅ 核心公式：精准 “专家角色”+ 干净数据 = 80% 的成功开端 “你是一名亚马逊保健品类目分析专家，请分析降血糖补充剂市场 Top20 竞品的结构化数据表，回答 4 个问题：1. 市场主流产品形态占比；2. 销量最好的规格区间；3. 畅销品每粒均价；4. 竞品最常宣传的卖点。最后输出市场概览和标准畅销品画像。” Step 2：四维解构 —— 从一堆 Listing 到一张市场地图 ✅ 核心目标：让 AI帮你把杂乱数据 “标准化”，搞懂市场的 “是什么”： 1. 形态占比：主流是胶囊、片剂还是液体？ 2. 规格与销量：畅销产品集中在哪个粒数区间？ 3. 价格策略：每粒均价多少？价值甜点区在哪？ 4. 卖点共性：竞品必宣传的卖点是什么？哪些是差异化机会？ Step 3：洞察挖掘 —— 逼 AI 一把，找到 “反直觉” 的机会 让 AI 升级为 “高级战略顾问”，不断追问： * 为什么这个产品卖得好？ * 用户差评背后的真实需求是什么？ * 竞品的短板在哪？ Step 4：新品定义 —— 把所有洞察变成可落地的产品 ✅ 核心目标：从 “分析” 到 “行动”，搞懂 “如何做”： 1. 寻找机会空白（例：竞品都是胶囊→做液体剂型；竞品包装易融化→优化防融化包装）； 2. 定义新品（明确定位、核心卖点、目标用户）； 3. 产品设计（剂型、包装、定价、文案）。

一、先搞懂核心：亚马逊流量公式与底层逻辑 在开始之前，我们得先记住一个核心公式：销售额 = 详情页浏览数 × 转化率 × 单价 × 购买数量。这里的每一个环节都和流量息息相关，而我们今天的重点，就是解决 “详情页浏览数” 和 “转化率” 这两个关键问题 —— 前者是 “流量获取”，后者是 “流量留存与转化”。 亚马逊的流量体系主要分为两大块：站内流量和站外流量。站内流量是亚马逊平台自带的流量池，精准度高；站外流量则是从平台外部引入的补充流量，能帮你扩大受众范围。而我们的最终目标，是让这些流量形成闭环：不仅能吸引进来，还能转化成订单，甚至促成复购。 二、流量哪里来？站内 + 站外双线引流 （一）站内流量：平台自带的精准流量池 站内流量是卖家的核心阵地，主要分为三大类，每一类都有对应的操作方法和工具： 1. 自然流量来自用户的主动搜索和浏览，想要拿到这部分流量，关键在于 “让用户找到你”。核心操作包括精准设定商品分类节点、优化标题和搜索词，还有用好品牌相关功能。比如：自然流量：免费但需要精细化运营 * 品牌旗舰店（Stores）：在卖家平台的 “品牌旗舰店” 模块可以管理，相当于你的品牌在亚马逊上的专属店铺，能提升品牌辨识度； * 帖子（Posts，测试版）：在亚马逊广告的 “品牌购物体验” 里设置，像社交媒体帖子一样展示商品，增加曝光； * 关注功能（Follow）：引导用户关注你的品牌，后续有新品或活动能直接触达； * 亚马逊直播（Amazon Live）：通过实时直播展示商品，互动性强，能快速吸引用户关注。 1. 如果想快速提升排名和曝光，广告投放是必不可少的。亚马逊提供了四种核心广告工具，都在卖家平台的 “广告活动管理” 里操作：广告流量：主动出击，抢占曝光位 * 商品推广（Sponsored Products）：针对单个商品的广告，能在搜索结果页优先展示； * 品牌推广（Sponsored Brands）：以品牌为核心的广告，能展示品牌 Logo 和多个商品，提升品牌认知； * 品牌视频推广（Sponsored Brands Video）：用视频形式展示商品，比图片更有吸引力； * 另外，广告活动下载报告和品牌指标（测试版）能帮你分析广告效果，及时优化。展示型推广（Sponsored Display）：可以触达浏览过你的商品但没下单的用户，实现精准召回。 1. 促销活动能直接刺激用户购买欲，还能获得亚马逊的促销入口曝光。主要工具包括：促销工具流量：用优惠吸引用户点击 * 镇店之宝 / 顶级促销（Deal of the Day / Top Deal）：需要联系客户经理申请，曝光量极大； * 秒杀（Lightning Deal）：在卖家平台 “广告” 模块设置，限时优惠，能快速带动销量； * 优惠券（Coupons）、Prime 专享折扣（Prime Exclusive Discount）：针对 Prime 会员或普通用户的优惠，提升商品竞争力； * 亚马逊日本站积分（Amazon JP Points）：日本站专属，用积分激励用户购买。 1. 亚马逊的年度大促是流量爆发的关键节点，比如 Prime 会员日、黑五网一假日季、返校季、开工季等。积极参与这些活动，能借助平台的自然流量增长，扩充自己的流量池，拿到更多精准用户。大促活动流量：借力平台节点，引爆销量

今天这期，没有故事，没有情节，只有一套你可以直接拿去用的运营方法论。我会手把手带你拆解一个亚马逊店铺的案例，教你如何从一堆杂乱的数据中，找到问题的核心，并制定出精准的运营策略。 这套方法，我称之为 “运营三板斧”：数据层 -> 分析层 -> 策略层。我们开始。 (音效：清晰的音效，如白板笔书写的声音) 第一板斧：数据层——搭建你的运营仪表盘 主播： 数据层是地基。看不懂数据，一切分析都是瞎猜。你需要像搭积木一样，搭建起一个清晰的数据看板。核心看以下四大模块： 1. 流量结构： 这是最最重要的指标。一眼看穿健康度。 看比例： 自然流量 vs 广告流量的占比是多少？健康账户的自然流量占比通常应在60%-70%以上。如果广告流量占比超过50%，就是一个危险信号，说明盈利能力和可持续性有问题。 看细分： 广告流量里，SP、SB、SBV又各占多少？这决定了你的广告策略重心。 2. 关键词矩阵： 流量从哪里来？ 看排名： 核心大词、长尾词、品牌词的自然排名和广告排名分别在什么位置？ 看归属： 哪些词带来自然流量？哪些词靠广告撑着？ 3. 品牌指标： 你的品牌是否积累了资产？ 看搜索量： 品牌词（如Your Brand）和“品牌+产品”词（如Your Brand coffee maker）的月搜索量是多少？ 看排名： 这些品牌词的自然排名是否在首页第一位？如果不是，就是重大警报，说明用户认知和转化环节出了问题。 4. 产品定位： 你的产品是什么？ 必须100%明确： 你的产品核心功能是什么？和主要竞品的差异化在哪？比如，是“自带研磨”还是“仅主机”？这个信息是分析一切的基石。 (音效：停顿，打字声) 主播： 以案例中的咖啡机为例，我们数据层看到的是： * 流量结构： 广告流量57% > 自然流量43% → 不健康 * 关键词： 品牌词排名第2页 → 极不健康 * 品牌指标： 品牌搜索量高但排名差 → 矛盾警报 * 产品定位： 主机不带研磨机 → 核心信息 好，数据积木搭好了，问题也暴露了。接下来，进入最核心的—— 第二板斧：分析层——连接数据点，绘制问题地图 主播： 分析层，就是做侦探，把数据点之间的逻辑关系连起来。核心是追问“为什么”。 * 为什么广告占比高？ 因为自然流量转化差，只能靠广告维持销量。 * 为什么自然流量转化差？ 因为吸引来的流量不精准。 * 为什么流量不精准？ （结合产品信息）因为广告可能在投放“with grinder”（带研磨）这种词，但产品本身并不带研磨机。这就导致了致命的“流量与产品错配”。 * 为什么品牌词搜索量高但排名差？ 用户因为广告或名声而来（产生了搜索），但点击进店后，发现产品不符合预期（可能是上述错配，也可能是价格、评论等问题），没有形成购买。点击率高，转化率低，亚马逊算法就无法给这个品牌词高排名。 通过这一连串的追问，我们就能从“广告占比高”这个表面现象，挖出 “流量产品错配” 这个根本病因。 所以，这个案例的最终诊断是：战略层级的流量定位错误，导致了转化漏斗从源头就断裂了。 (音效：思考的音效) 第三板斧：策略层——对症下药，制定作战计划 主播： 诊断清楚了，开药方就不能再拍脑袋。策略必须精准回应分析层找到的病因。我习惯按紧急和重要程度分三步走： 第一步：紧急止血（1-4周）- 目标：停止伤害，优化ROI * 对症下药： 针对“流量错配”。 * 运营动作： 广告大审计： 全面暂停所有投放在“with grinder”及相关衍生词上的广告活动。 关键词转向： SP广告重点转向两类词：① 竞品品牌词（拦截精准用户）；② “espresso machine only” 等功能性长尾词（精准匹配产品）。 Listing“动手术”： 立即在主图和标题最前方添加“Machine Only”或“Grinder Not Included”等标注，主动管理用户预期，提升点击流量的精准度。 第二步：中期修复（1-3个月）- 目标：夯实基础，提升转化 * 对症下药： 针对“转化率低”和“信任度低”。 * 运营动作： 视频内容重塑： 制作新的SBV视频，内容从“产品展示”转变为“解决方案讲解”和“教育用户”，解释为何专业玩家需要主机研磨分开买。 Vine计划启动： 立即注册Vine，这是获取初期高质量评论、快速建立信任的最强运营手段，没有之一。 Q&A优化： 主动设置并回答关于产品功能的关键问题，消除信息差。 第三步：长期建设（3-6个月）- 目标：构建品牌，形成壁垒 * 对症下药： 针对“品牌力薄弱”。 * 运营动作： 品牌重新定位： 所有文案、A+内容围绕“专业性”、“为发烧友打造”来构建，主动吸引细分客群。 深耕垂直渠道： 运营重心从站内泛流量，转向与站外专业论坛、垂直领域KOL合作，获取精准流量。 主播总结： 好了，这就是今天的全部干货。“运营三板斧”：看数据、做分析、定策略。 记住这个流程： 1. 数据层告诉你 “是什么”（What） 2. 分析层告诉你 “为什么”（Why） 3. 策略层告诉你 “怎么办”（How）

亚马逊广告优化思路，明确问题，分层级，搭结构，复盘

将数据化的东西 转换为日常的逻辑 更好帮助我们理解

第一章：使用deepseek+卖家精灵找词做关键词策略优化，我说的可能只是冰山一角，目前基本所有AI都需要微调，如果你有其他扩展，可以在评论区互动。卖家精灵：关键词工具 deepseek：对话ai

可以入手。真的不错，逻辑性和推理能力不比gpt差。

1.如何针对自己的产品特性去打广告 2.如何找词 3.商品投放的使用方法和技巧 4.如何将关键词投放和商品投放结合

主要讲诉有关关键词的价值，作用，异常情况和来源

关键词是亚马逊流量的核心关键。学会筛选真的很有用

简单讲一下广告的核心本质