玩转DeepSeek：亚马逊卖家的新运营思路

大家现在有没有在用DeepSeek？如果有的话，主要用在哪些运营环节呢？我目前还多用于日常聊天和翻译。看到网上有一些相关内容，尝试把广告数据交给它分析，但效果确实有限。对于初学者可能还有点参考价值。想询问是否有其他人把DeepSeek运用在成熟领域的经验，期待分享！

提供一些思路：

一、成熟卖家的AI与运营实战案例

案例1：爆款开发——从数据清洗到决策闭环

某3C卖家指令流：

数据预处理：

“提取亚马逊商品近30天Review中提到'电池寿命'的差评，按出现频率排序关键词。”

输出：续航（38%）、充电慢（25%）、发热（18%）。

需求转化：

“根据上述痛点，设计3款改良版蓝牙耳机的差异化卖点，要求：兼容现有生产线，成本增幅＜$1.5，符合相关认证标准。”

方案：石墨烯散热片+快充芯片+电量可视化LED。

案例2：广告ROAS优化——从归因分析到策略迭代

某家居卖家操作流：

数据投喂格式：

1.[广告活动A] 曝光15,000 点击率0.8% CPC $1.2 转化率2.1%

2.[广告活动B] 曝光8,000 点击率1.5% CPC $0.9 转化率3.8%

深度诊断指令：

“用贝叶斯算法模拟两种策略的潜在收益：策略1：将A预算20%转移至B；策略2：优化A的投放关键词（当前大词占比70%）。请输出置信区间≥90%的预测结果。”

结论：策略2可使ACoS降低2.3%-3.1%。

二、小白快速上手指南

翻译场景升级方案：

传统指令：“翻译这段中文到英文。”→ 机械直译。

高阶指令：“将以下产品描述转换为适合年轻客群的风格，保留核心卖点但增加个性化元素：[原文]”。

广告数据分析优化：

低效投喂：直接粘贴原始数据表格→ AI无法识别关键字段。

正确姿势：数据预处理：用工具筛选出异常项。结构化提问：“分析附件中广告数据，要求：找出消耗占比前10%但转化率低于均值的关键词。”

三、避坑指南

数据脱敏：删除敏感信息再投喂。

知识截断：设定“请基于最新政策回答”。

结果校验：对关键决策建议做二次确认。

产品开发方面，DeepSeek能帮助生成抓取代码，自动抓取文本或图片。数据分析上，以前需要复杂的透视表，如今只需简单提问，效率提升明显。研发创新上，通过简单描述，其能够提供市场相关案例，帮助快速找到改进方向。

对此，AI在提供思路和灵感方面效果明显，但数据同质化的问题可能越来越严重。研发的灵感与感觉依旧是重中之重。

不同用户的使用感受也大相径庭， AI在邮件沟通、广告投放等方面都有不同的反馈。有的人觉得AI的帮助有限，必须依赖自身的判断和能力。

总之，DeepSeek在一些具体的辅助工作中表现突出，但在复杂性较高的决策中，仍需结合用户本身的专业知识与经验。