关于人工智能在跨境电商运营的应用与畅想
今天听完万维钢老师AI专题17：直觉高于逻辑 这一课，我深有感触。
这一课的内容刚好和我这段时间的研究结合起来了。
近一个多月以来，我把人工智能技术和我熟悉的跨境电商行业结合，一连做了三个视频，在各大视频平台上获得了大量的观众，大家都觉得非常开脑洞，还可以这样把 AI 技术用于跨境电商运营当中。
我昨天在和群里的朋友聊天时已经隐约有感觉：
“理论上我们做跨境电商的广告数据，如果给AI足够的样品数据，可以预练出一套让 AI 自动调价的算法，以达到最佳的 ROI。或者在不同的推广阶段，让 AI 采用不同的策略，来达到阶段性的目的。”
刚好和万维钢老师的这节课内容不谋而合。
亚马逊跨境电商运营，其中很重要的一个步骤就是使用亚马逊站内的广告，来推广产品。
而资深的亚马逊广告分析师，他们对于推广数据的经验和敏感性有异于常人的 “直觉”。
在不同的产品推广阶段，亚马逊广告的策略是完全不同的，粗略划分阶段如下：
1、新品期：关键目标是转化率 CTR，以让亚马逊平台算法迅速发现我们的产品，是具有潜力的，从而分配更多的自然流量给我们；
2、成长期：关键目标是订单量，通过大量的出单，以推高整个 listing 的权重，达到所有关键词排名的全面靠前的目标；
3、上升期：关键目标是曝光量，通过各种手段（SD 广告、DSP 广告、站外 Deals 等)，最大限度地获得流量和品牌曝光度；
4、成熟期：关键目标是利润率和资金周转率，前期的铺垫和推广，都是为了达到这个阶段，尽快收回成本，享受利润；
5、衰退期：关键目标是库存周转率，这个时期竞争对手大量加入，广告成本大幅上涨，我们需要控制库存周转率，以控制风险。
如果用 AI 来替代资深的广告分析师（半自动，逐步发展到全自动替代）对于亚马逊广告推广的策略，我的粗略想法是：
1、获得典型资深广告分析师的经验数据和分析方法；
2、用 AI 模拟第 1 步的经验数据；
3、明确亚马逊 listing 在每一阶段的目标；
4、通过 Deep Learning 训练 AI 的方法，比如 梯度下降（Gradient Descent）等方法，训练和调整 AI 各种亚马逊广告的关键参数，以达到趋于目标的目的；
5、一开始是半自动化，需要人工控制关键点，逐步过渡到全自动调整广告的目的。
以上的判断，是把资深的亚马逊广告分析师的 “默会知识 / 隐性知识”，也就是万维钢老师所说的 “直觉”，使之显性化，让整个决策的过程，能够量化整个过程，甚至模拟人脑的决策过程，得到概率性的结论，让决策更加科学有依据。
自从2022年12月ChatGPT出来之后，我一直是人工智能领域的热爱者，一直不断的跟随AI以日为变化的趋势，不断的自我学习、自我否定和自我迭代。
近一个多月以来，我把自己在人工智能领域的知识，结合我自己在跨境电商领域多年的经验，拍了三条视频，在各大视频平台上受到欢迎，也收获到一些志同道合朋友。
我们对于AI的热爱和研究，都非常认可AI会成为生产力的重要推动力量，首先我们选择跨境电商这个比较熟悉的行业落地，深入研究。
我的第一条视频，是用Junglescout选品，设置筛选出竞争相对小的条件，导出3700个销售量靠前的listing，把这些listing的数据上传给ChatGPT Code Interpreter，把review，rating，LQS, revenue这几个因子赋予一定的经验权重。得到194个超级蓝海的产品。
我的第二条视频，是对于一个rating只有3.9分，但预估月销量有6000套的listing，利用爬虫软件把这个listing的reviews捉取下来，用ChatGPT Code Interpreter建模分析这些reviews的文本内容，让AI选择合适的几种分析模型，找到客户抱怨最多的缺点，让AI帮我们提供基于分析结论的改进建议，以达到胜率比较大的开发新品建议。
我的第三条视频，是对于第二条视频的补充。
为什么会出第三条视频，而这个第三条视频没有任何的知识增量？
是因为我近期建立的这个AI跨境圈里的不少朋友向我反映，看完第二条视频有很多问题：
有些是去实操了，出现不同的答案，向我请教他们应该怎么进行下去；
更多的，并没有自己实操，可能只是觉得比较新奇，顺手收藏起来，进群来领了资料，就没有下文了；
我更加希望我们群里的朋友能够真正实操起来，自己结合自己的实际情况实操之后，很可能我们开启的，是一条通往未来的跨境电商道路。
（这三条视频，发布在各大视频平台：B站，YouTube, Twitter，视频号，名字都是“文韬武韬”，B站名叫“文韬武韬AIGC”，有兴趣的朋友可以搜索观看原视频。）
我做的视频的内容，还被王煜全老师引用至他的"前哨科技特训营”的付费课程内容中。
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