AI驱动效率：如何高效分析竞品的推广手段
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在知识爆炸的时代， 之前是找资料或文章难，现在是资料或文章多到筛选难，所以能够高效整合信息，汇总方法很重要。我近期研究了一下卖家精灵的最新AI数据分析功能，一定程度能够高效地分析竞品的推广手段，具有一定的参考意义。结合我的经验今天分享下关于这个AI功能的一些玩法，以及对于竞品分析的思考方向和建议。希望可以抛砖引玉，给大家带来更多的思考和启发。
本文会分为以下几个模块
一、 为什么要做竞品分析
二、 AI数据分析的意义
三、 案例解读竞品分析的模块
四、 一些衍生的技巧的玩法
在当今亚马逊日益竞争激烈的市场环境下，竞品分析是我们在产品推广道路上不可或缺的一环。首先，竞品的成功绝非偶然，一个产品能在市场中脱颖而出，必然有其独特的优势和成功的策略。
通过竞品分析，我们可以深入挖掘这些优势背后的逻辑和方法，这不仅能帮我们找到适合自己的推广方向，还能少走弯路，提升成功的概率。而且，市场环境和用户需求是不断变化的，竞品的每一次调整和变化，都可能是对市场趋势的敏锐反应。例如说竞品在排名下降的时候，做了降价，增加会员折扣的动作，并且取得了正向反馈，这样可以让我们更加有效的知道市场的动态变化，以及操作的有效性，根据反馈及时对自己的推广策略进行调整。竞品能做起来，肯定有它们做的比较好的原因，我们去借鉴、模仿甚至超越，我们成功的可能性就会更大。
可能有些朋友会提出质疑：竞品分析会因为场景时间不一样，所以导致分析出来的数据不可靠。
我的观点：我认可是市场是动态变化的，我们也知道不同环境进行测试会因为变量不一致导致结果有差距（这点我相信大多数卖家都深有体会）。同时，我们也可以思考一个问题，为什么有一些公司的产品总能做起来？为什么即使他们的重新上新链接/新款式，也能做起来？其中肯定有变量，但是他们把不确定性变成确定性的东西（形成模式、SOP），再在运营过程针对变量进行及时调整。这就是竞品分析的重要意义之一。
AI主要是提高效率或者输出效果的一个工具。如果AI能够快速分析、提取信息，那么肯定能提升工作效率。所以我们要重点判断AI对于输出效果的影响。AI输出效果是否具备准确性，是否能完善工作中忽略的信息点，如果可以，AI数据分析的意义就比较大了。
卖家精灵的AI数据分析是以keepa的数据曲线为基础的。如下图，下面的排名会显得一个非常杂乱且没有重点的信息。AI能够帮我们快速提炼出信息，以及会涉及到日常分析容易忽略的点。
功能路径：安装卖家精灵插件在前台listing页面，选择AI数据解读就能生成对应的数据分析报告。
注意：AI不是帮我们进行决策，而是辅助我们进行决策，不能颠倒主次。针对各种AI软件输出的数据内容，我们需要结合自己的经验、类目情况再对进行过滤和筛选，以找出更适合自己的战略方向。
案例背景（产品已脱敏）：
竞品不做价格折扣，排名一个星期内迅速从小类11冲上BSR，目前稳定在BS第一名。
结合AI的keepa数据，剖析竞品的链接：
1. 关键时间点分析
注意首条评论上架时间，比如这个竞品刚上架就有18条评论，且评分还不错，说明是合并了种子链接的。
操作的必要性：竞品做了种子链接这个动作---是否得到了正向反馈---验证正向反馈操作的合理性---方法借鉴。其它分析模块的逻辑也是一样的道理。
另外，针对评论剧增和排名飙升的时间节点也是重点分析的切入口。
2. 评论数曲线分析
打造排名的两大关键点，一个是流量操控，一个是评论操控。流量操控一般是配合测评、广告、站外等操作实现的。反过来，做测评等评论动作的时候，也会反哺流量的提升。
可以从评论的增速（结合你们类目的留评情况），评论内容和质量（带图/带视频的刷的可能性很高），买家的profile（留评率高且都是五星）以及留评率来判断对方操纵评论的证据。
比如参考下图，可以快速提炼评论的数据信息。像大幅度上涨评论的，一般是合并的操作。大幅度掉评的，那么就是种子链接被拆了，或者竞品链接有操纵评论的嫌疑，被亚马逊删掉了部分评价。
3. 价格策略分析
竞品在某一个时间节点做了什么价格调整，这个调整的动作对于排名是正向还是负面的？数据提炼可以让信息一目了然。降价一般是用来拉升排名，通常会配合加大广告投放等操作。
从竞品价格策略来看，一开始不是直接低价。它首先是中等价位，然后再低价（稳排名），最后高价（有排名后提高利润），按照这个价格策略去做布局。
2024年9月30日-2024年10月5日：价格调整为7.99美元。之前最低价格是8.99美元，应该是被抓取到8.99美元的日常价格了，所以做BD的是要求7.99美元。这里的启发是要注意产品日常价格的控价，如果要做秒杀，需要提前维护好价格。
促销折扣大部分都是用了Prime折扣，没有用Coupon。有可能是因为这个类目Prime折扣效果更好，其次Coupon要额外0.6美元的兑换费用，对于低客单产品不太值得。
另外值得注意的是，它价格设置低于9.99美元，应该是想卡 “低价商品亚马逊物流费” 的这个政策。
4. 断货分析
没有断货，一直都有FBA库存。按照BS头部的销量排名来说，说明他们有一定的能力和决心来做这个产品的。在目前竞争日趋白热化的情况下，产品库存的稳定和供应越来越重要，我们都想打造BS链接，但是这个前提也要看我们是否有充足的决心，充分的准备去做这个事情，而不是试一试的态度。
5. 跟卖分析
这个竞品没有被跟卖。出现这个情况的原因，可以先看类目是否有限制、容易触发一些类目审核，以及竞品可能是拥有了BG（brand gating）。
退一步来说，竞品在没有跟卖的前提下推广链接，那么一定程度上没有做一些特别违规的操作，因为可能会连坐大号。另外的角度，如果竞品有违规的操作，而且账号还能健康运营，以及没有小号跟卖转移风险。那么可以判断这个竞品是具备一定的风控能力，所以我们在复制操作之前，也要思考我们的账号是否具备相关的能力。
6. 排名分析
排名与运营操作联动起来，分析运营操作的意义和价值。比如看价格和评分的变化，是否对于排名有影响。（这个最好是配合竞品的流量来分析）
7. 季节性分析
产品的季节性特征不明显且销量除旺季月份外整体波动不大，也就是我们随时都可以切入且对备货数量有一定的参考。
8. 生命周期分析
这里可以分为两个角度去看，一个是类目整体市场趋势，另一个是产品的整个生命周期。
一般大类排名反应了类目市场需求。产品销量上升，但是大类排名出现下降的趋势，一般说明市场需求是增加了（例如，先前100单大类排名到1000，现在100单大类排名只能排到1500名），这个可以综合多个类目竞品的排名和销量走势进行分析。
产品会遇到新品期、成长期，成熟期和衰退期。观察竞品的整个排名走势，可以从中提炼出有效信息，如新品期到成长期花了多长时间？成长期做了哪些操作？成熟期是否还在继续冲排名，还是转维护利润？产品能还能售卖多长时间，什么时候衰退等。
9. 全盘总结
结合以上几点分析，对产品进行了SWOT分析（优势、劣势、机会、威胁），并给出了相应建议和结论。我们可以针对这个总结再去自辨以及思考，AI只是作为参考以及思路的启发，不能完全照搬。
针对卖家精灵下载的几份报告，我们可以结合其它AI工具进行再分析，进一步提取链接的共性规律，找到这些做的好竞品有什么可以参考的运营工作，也可以结合竞品的数据来摸清楚市场的规律。
以下是提示词参考：
帮我分析 [X] 份亚马逊竞品链接的推广报告，提取它们在运营节奏、价格策略、促销活动、库存管理、品牌保护、排名优化等方面存在的共性规律，以便为我后续推广产品提供借鉴。同时，请指出这些竞品的推广策略中有哪些亮点和不足之处，以及我应该如何结合这些规律来制定更有效的推广方案，实现对竞品的超越。
AI分析样本1：
AI分析样本2：
AI能够提高效率但不能保证效果100%是正确。在信息爆炸的时代，有一个工具能够快速给你整合资源信息，并提供有价值的信息作为参考，能够帮助你推广决策还是很不错的。特别是如果你对整体的分析框架，分析的结论不太熟悉，AI数据分析对你的作用会更大。没有绝对好的工具，只有是否适合自身的工具。
产品重要还是运营重要，它们不是切割出来的，而是相辅相成的。这个仅是产品打造起来的某一些方面，成功并非偶然，也不是单个因素决定的。还需要结合其它维度的进行分析，如站外流量，广告架构和关键词流量分析等等。
理清解决一类问题的思路，远远高于解决某个问题。以上就是今天分享的内容，如果以有疑问或者想要进一步探讨的，欢迎一起交流。
在知识爆炸的时代， 之前是找资料或文章难，现在是资料或文章多到筛选难，所以能够高效整合信息，汇总方法很重要。我近期研究了一下卖家精灵的最新AI数据分析功能，一定程度能够高效地分析竞品的推广手段，具有一定的参考意义。结合我的经验今天分享下关于这个AI功能的一些玩法，以及对于竞品分析的思考方向和建议。希望可以抛砖引玉，给大家带来更多的思考和启发。
本文会分为以下几个模块
一、 为什么要做竞品分析
二、 AI数据分析的意义
三、 案例解读竞品分析的模块
四、 一些衍生的技巧的玩法
在当今亚马逊日益竞争激烈的市场环境下，竞品分析是我们在产品推广道路上不可或缺的一环。首先，竞品的成功绝非偶然，一个产品能在市场中脱颖而出，必然有其独特的优势和成功的策略。
通过竞品分析，我们可以深入挖掘这些优势背后的逻辑和方法，这不仅能帮我们找到适合自己的推广方向，还能少走弯路，提升成功的概率。而且，市场环境和用户需求是不断变化的，竞品的每一次调整和变化，都可能是对市场趋势的敏锐反应。例如说竞品在排名下降的时候，做了降价，增加会员折扣的动作，并且取得了正向反馈，这样可以让我们更加有效的知道市场的动态变化，以及操作的有效性，根据反馈及时对自己的推广策略进行调整。竞品能做起来，肯定有它们做的比较好的原因，我们去借鉴、模仿甚至超越，我们成功的可能性就会更大。
可能有些朋友会提出质疑：竞品分析会因为场景时间不一样，所以导致分析出来的数据不可靠。
我的观点：我认可是市场是动态变化的，我们也知道不同环境进行测试会因为变量不一致导致结果有差距（这点我相信大多数卖家都深有体会）。同时，我们也可以思考一个问题，为什么有一些公司的产品总能做起来？为什么即使他们的重新上新链接/新款式，也能做起来？其中肯定有变量，但是他们把不确定性变成确定性的东西（形成模式、SOP），再在运营过程针对变量进行及时调整。这就是竞品分析的重要意义之一。
AI主要是提高效率或者输出效果的一个工具。如果AI能够快速分析、提取信息，那么肯定能提升工作效率。所以我们要重点判断AI对于输出效果的影响。AI输出效果是否具备准确性，是否能完善工作中忽略的信息点，如果可以，AI数据分析的意义就比较大了。
卖家精灵的AI数据分析是以keepa的数据曲线为基础的。如下图，下面的排名会显得一个非常杂乱且没有重点的信息。AI能够帮我们快速提炼出信息，以及会涉及到日常分析容易忽略的点。
功能路径：安装卖家精灵插件在前台listing页面，选择AI数据解读就能生成对应的数据分析报告。
注意：AI不是帮我们进行决策，而是辅助我们进行决策，不能颠倒主次。针对各种AI软件输出的数据内容，我们需要结合自己的经验、类目情况再对进行过滤和筛选，以找出更适合自己的战略方向。
案例背景（产品已脱敏）：
竞品不做价格折扣，排名一个星期内迅速从小类11冲上BSR，目前稳定在BS第一名。
结合AI的keepa数据，剖析竞品的链接：
1. 关键时间点分析
注意首条评论上架时间，比如这个竞品刚上架就有18条评论，且评分还不错，说明是合并了种子链接的。
操作的必要性：竞品做了种子链接这个动作---是否得到了正向反馈---验证正向反馈操作的合理性---方法借鉴。其它分析模块的逻辑也是一样的道理。
另外，针对评论剧增和排名飙升的时间节点也是重点分析的切入口。
2. 评论数曲线分析
打造排名的两大关键点，一个是流量操控，一个是评论操控。流量操控一般是配合测评、广告、站外等操作实现的。反过来，做测评等评论动作的时候，也会反哺流量的提升。
可以从评论的增速（结合你们类目的留评情况），评论内容和质量（带图/带视频的刷的可能性很高），买家的profile（留评率高且都是五星）以及留评率来判断对方操纵评论的证据。
比如参考下图，可以快速提炼评论的数据信息。像大幅度上涨评论的，一般是合并的操作。大幅度掉评的，那么就是种子链接被拆了，或者竞品链接有操纵评论的嫌疑，被亚马逊删掉了部分评价。
3. 价格策略分析
竞品在某一个时间节点做了什么价格调整，这个调整的动作对于排名是正向还是负面的？数据提炼可以让信息一目了然。降价一般是用来拉升排名，通常会配合加大广告投放等操作。
从竞品价格策略来看，一开始不是直接低价。它首先是中等价位，然后再低价（稳排名），最后高价（有排名后提高利润），按照这个价格策略去做布局。
2024年9月30日-2024年10月5日：价格调整为7.99美元。之前最低价格是8.99美元，应该是被抓取到8.99美元的日常价格了，所以做BD的是要求7.99美元。这里的启发是要注意产品日常价格的控价，如果要做秒杀，需要提前维护好价格。
促销折扣大部分都是用了Prime折扣，没有用Coupon。有可能是因为这个类目Prime折扣效果更好，其次Coupon要额外0.6美元的兑换费用，对于低客单产品不太值得。
另外值得注意的是，它价格设置低于9.99美元，应该是想卡 “低价商品亚马逊物流费” 的这个政策。
4. 断货分析
没有断货，一直都有FBA库存。按照BS头部的销量排名来说，说明他们有一定的能力和决心来做这个产品的。在目前竞争日趋白热化的情况下，产品库存的稳定和供应越来越重要，我们都想打造BS链接，但是这个前提也要看我们是否有充足的决心，充分的准备去做这个事情，而不是试一试的态度。
5. 跟卖分析
这个竞品没有被跟卖。出现这个情况的原因，可以先看类目是否有限制、容易触发一些类目审核，以及竞品可能是拥有了BG（brand gating）。
退一步来说，竞品在没有跟卖的前提下推广链接，那么一定程度上没有做一些特别违规的操作，因为可能会连坐大号。另外的角度，如果竞品有违规的操作，而且账号还能健康运营，以及没有小号跟卖转移风险。那么可以判断这个竞品是具备一定的风控能力，所以我们在复制操作之前，也要思考我们的账号是否具备相关的能力。
6. 排名分析
排名与运营操作联动起来，分析运营操作的意义和价值。比如看价格和评分的变化，是否对于排名有影响。（这个最好是配合竞品的流量来分析）
7. 季节性分析
产品的季节性特征不明显且销量除旺季月份外整体波动不大，也就是我们随时都可以切入且对备货数量有一定的参考。
8. 生命周期分析
这里可以分为两个角度去看，一个是类目整体市场趋势，另一个是产品的整个生命周期。
一般大类排名反应了类目市场需求。产品销量上升，但是大类排名出现下降的趋势，一般说明市场需求是增加了（例如，先前100单大类排名到1000，现在100单大类排名只能排到1500名），这个可以综合多个类目竞品的排名和销量走势进行分析。
产品会遇到新品期、成长期，成熟期和衰退期。观察竞品的整个排名走势，可以从中提炼出有效信息，如新品期到成长期花了多长时间？成长期做了哪些操作？成熟期是否还在继续冲排名，还是转维护利润？产品能还能售卖多长时间，什么时候衰退等。
9. 全盘总结
结合以上几点分析，对产品进行了SWOT分析（优势、劣势、机会、威胁），并给出了相应建议和结论。我们可以针对这个总结再去自辨以及思考，AI只是作为参考以及思路的启发，不能完全照搬。
针对卖家精灵下载的几份报告，我们可以结合其它AI工具进行再分析，进一步提取链接的共性规律，找到这些做的好竞品有什么可以参考的运营工作，也可以结合竞品的数据来摸清楚市场的规律。
以下是提示词参考：
帮我分析 [X] 份亚马逊竞品链接的推广报告，提取它们在运营节奏、价格策略、促销活动、库存管理、品牌保护、排名优化等方面存在的共性规律，以便为我后续推广产品提供借鉴。同时，请指出这些竞品的推广策略中有哪些亮点和不足之处，以及我应该如何结合这些规律来制定更有效的推广方案，实现对竞品的超越。
AI分析样本1：
AI分析样本2：
AI能够提高效率但不能保证效果100%是正确。在信息爆炸的时代，有一个工具能够快速给你整合资源信息，并提供有价值的信息作为参考，能够帮助你推广决策还是很不错的。特别是如果你对整体的分析框架，分析的结论不太熟悉，AI数据分析对你的作用会更大。没有绝对好的工具，只有是否适合自身的工具。
产品重要还是运营重要，它们不是切割出来的，而是相辅相成的。这个仅是产品打造起来的某一些方面，成功并非偶然，也不是单个因素决定的。还需要结合其它维度的进行分析，如站外流量，广告架构和关键词流量分析等等。
理清解决一类问题的思路，远远高于解决某个问题。以上就是今天分享的内容，如果以有疑问或者想要进一步探讨的，欢迎一起交流。
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