接入AI之后，跨境搞钱的速度飞快

小北的梦呓 · 科技创业科技自媒体 · 昨天

主要观点总结

本文主要讨论了AI在电商行业的应用及其影响。文章介绍了AI在电商中的三个应用层级：初级应用、进阶应用和深度整合层，并给出了卖家之间典型的AI运用案例。同时，文章还模拟了自动化流程，并强调了决策判断的重要性。

关键观点总结

关键观点1: AI在电商行业的应用分为三个层级：初级应用、进阶应用和深度整合层。

初级应用主要涉及到批量生成基础文案、翻译、客服话术模板等，能够显著提高效率。进阶应用包括广告策略优化、竞品监控和选品数据建模等。深度整合层则涉及到供应链智能调度、用户需求挖掘和全渠道内容生成等。

关键观点2: 卖家之间典型的AI运用案例包括广告投放智能优化系统、数据驱动的选品决策引擎和全链路客服质量控制系统。

这些案例展示了AI在电商行业中的实际应用，如广告投放、选品和客服等方面。通过AI的应用，卖家可以更加高效地进行广告投放、选品决策和客服服务。

关键观点3: 自动化流程在电商行业中的应用越来越广泛，包括选品、判断专利的合规性、竞品监控和广告监控系统等。

通过自动化流程，电商企业可以更加高效地运营，赚钱的速度也会加快。然而，在这个过程中，除了核心人才之外，与AI打交道的频次越来越多，决策判断的重要性也越来越突出。

正文

AI确实改变了我们行业，而且是以不可思议的速度在改变

写下面这篇内容，希望能跨境的同学一起来分享

让AI真正成为我们的利器！

— 1 —

AI的主要应用水平

目前我观察了电商中，大家运用AI的水平很不一样，分为几个层级：

初级应用：

常见的场景：批量生成基础文案（标题/五点描述）、翻译（英德法西意日）、客服话术模板、VOC
操作特征：直接使用公开Prompt模板，输入指令如"生成10个瑜伽裤英文标题"

大家在这方面运用的比较多，在效率的提升上，至少能从过去2个小时，
短至20分钟，但存在30%的内容需二次修改

进阶应用：

广告策略优化（关键词拓展+出价模拟）
竞品监控（自动抓取BSR排名变化+Review情感分析）
选品数据建模（价格带分布/季节性波动预测）
典型场景：
操作特征：构建专属知识库（产品手册/平台规则），常用的Prompt为：

步骤1：分析2024年亚马逊美国站庭院家具类目TOP50产品

步骤2：提取材质、价格、评分、QA高频问题数据

步骤3：生成新手卖家选品机会矩阵（低竞争高增长细分）

效率提升：选品决策周期从3周压缩至5天，广告ACoS需要人工介入进行判断

3、深度整合层

供应链智能调度（结合销售预测的库存动态平衡）
用户需求挖掘（Review语义解析→产品迭代建议）
全渠道内容生成（A+页面/TikTok脚本/EDM话术风格统一）

目前这一块在用户需求的挖掘，也就是review的语义解析上，然后做产品的迭代，这一块倒是很成熟了。

上面这三个层级，不知道大家用到哪一层了？

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卖家之间典型的
AI运用案例

AI可以用在广告的咨询，选品，还有在客服上，下面我来说说，大家的用法供大家参考：

案例1：广告投放智能优化系统

Prompt：

[角色] 亚马逊广告优化专家  
[任务] 为智能手表新品（客单价$159）制定站内广告策略

[输入数据] 

- 竞品ASIN：BxxxxxxZ（4.3星，月销2000件）  
- 历史CTR：2.1%  
- 目标ACoS：<25%

[输出要求]

1. 分层关键词策略（品牌词/精准词/长尾词）  
2. 动态出价调整规则（时段/周流量峰谷）  
3. 否定词库构建逻辑（基于Search Term报告）  
4. 可视化数据看板（建议Power BI模板）

案例2：数据驱动的选品决策引擎

Prompt

[角色] 市场分析总监  
[背景] 预算$5万，专注家居类目  
[任务] 挖掘2025年Q2美国站潜力产品

[分析维度]

1、供需比分析（工具：Helium10数据）
2、季节性指数（Google Trends近3年曲线）  
3、物流成本模型（体积重/材积重比优化）
4、合规风险筛查（CPSC最新法规）

[输出格式]

- 机会清单（TOP10 SKU+进入壁垒分析）  
- 风险矩阵（专利/认证/库存周转预警）  
- 财务测算表（ROI/现金流预测）

案例3：全链路客服质量控制系统

Prompt

[角色] 客服培训主管  
[任务] 提升墨西哥站西班牙语客服满意度

[输入数据]

- 近30天差评原因：38%物流时效，25%安装指导  
- 当地文化禁忌：颜色偏好/节日禁忌

[输出方案]

1、话术模板库（物流延迟应对策略+本地化表达）
2、智能质检规则（敏感词监测/情绪识别）
3、知识库更新机制（每周同步物流商时效数据）  
4、培训考核体系（AI模拟对话测试）

上面的内容，只是参考，发散大家的思维，大家可以不断的调教AI，让他变得更智能。

— 3 —

自动化流程

好，接下来让我们来模拟一下流程，以蓝牙耳机为例，我提供下思路：

首先如何选品

第一：舆情监控

监测Reddit、TikTok等平台的热门话题（如“户外防水设备需求激增”），预判趋势性需求

第二：分析用户评论

过NLP技术解析亚马逊Review，提取高频痛点（如“续航短”“连接不稳定”），反哺产品迭代方向

第三：抓平台榜单热销

抓取亚马逊、速卖通等平台热销榜单（如BSR排名、搜索词库），结合历史CTR/转化率等指标，定位高增长细分市场（如防水蓝牙耳机、Type-C接口设备）

第二：判断专利的合规性

怎么做？

接入全球专利数据库（如美国FCC认证库），自动扫描产品设计图、关键词，识别潜在侵权风险（如外观专利冲突）

在这一步，就能一开始降低侵权的成本，非常高效。

第三：竞品监控

实时竞品监控：

比如抓取Best Buy、亚马逊等平台竞品价格波动，结合库存水位、物流成本，动态调整定价策略

第四：广告监控系统

这个我已经在前面讲过了，

大家看到没有，

1️⃣从前端的产品调研，

2️⃣到专利判断，

3️⃣再到执行层（广告成本控制，库存动销监控）

现在做电商，整个流程都可以工具化，AI介入了，这里面真正有价值的，反而是决策判断，即：

为什么用这个品，

为什么采纳AI这个建议，

为什么这个阶段要补充这样的库存，

这是一个综合的考虑，这样的人才，越来越稀缺。

而在这个过程，除了核心人才之外，你会发现和AI打交道的频次越来越多，

当把上面我说的，整个流程自动化，对很多公司来说，赚钱的速度当然是加快了。

纯粹靠站内的流量，还是非常危险的⚠️

以上！