DeepSeek+亚马逊运营新思路，亚马逊卖家应该如何玩转DeepSeek？
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如题，大家现在都有用DeepSeek吗？都有用在哪些运营环节呢？自己现在还是用于日常聊天对话和翻译居多。有看到知无不言上有相关的内容，也尝试了将广告数据丢给他去分析，但确实还是差点意思，对于小白而言可能还有些参考意义。想了解现在有大佬使用DeepSeek运用在成熟领域的吗？求分享！
tkxuanwu
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给大家提供一些思路哈：
一、成熟卖家的「AI+运营」实战案例
▍Case 1：爆款开发——从数据清洗到决策闭环
某3C卖家指令流 （月销$50W+团队）：
数据预处理 ：
"提取亚马逊B0B1234567商品近30天Review中提及'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 ：
`"基于上述痛点，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FCC认证标准"`
→ 方案：石墨烯散热片+快充芯片+电量可视化LED
▍Case 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美式俚语风格（目标客群：18-24岁滑板爱好者），保留核心卖点但增加街头文化元素：[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Excel筛选出CTR<0.5%或ACoS>30%的异常项
结构化提问：
"分析附件中Q2广告数据（按SP/SB/SD分类），要求：
找出消耗占比前10%但转化率低于均值的关键词
对比同类目TOP100竞品平均CTR（参考值1.2%）
给出预算重分配建议（表格形式）"`
三、避坑指南
数据脱敏 ：删除订单号/ASIN等敏感信息再投喂
知识截断 ：设定"请基于2023年后亚马逊政策回答"
结果校验 ：对关键决策建议追加"请列举3个可能推翻该结论的变量"
Chandlerr
产品开发：
数据抓取：提供ASIN，DeepSeek可以帮忙生成爬虫代码，自动抓取文案或图片（这个功能较为复杂，需要一定的计算机技术，但它确实非常强大。很多做爬虫的同行可能会受此影响，前公司每年在爬虫上的花费接近百万，这笔钱省了）。
数据分析：有了数据，分析方法也发生了变化。过去需要用数据透视表，花一整天分析几十个维度，现在只需直接告诉AI需求，快速得到结果，效率提升不少。老板在开会时，突发奇想的创意或维度直接让AI出数据，过去靠个人魅力说服老板的方式，似乎没那么有效了。
研发创新：创新不再需要到处翻资料了，只需告诉DeepSeek卖点是什么，它会帮你找出网络上的相关改进案例。之后再由研发人员来验证这些改进的可行性。比如，服装保暖的卖点，传统上是加绒、夹棉等，而DeepSeek能告诉你电子加热等新技术，瞬间就能形成新的产品。新的技术和跨类别成功案例的信息差缩小了，创新变得更容易，但这也意味着，差异化的价值可能逐渐减弱？（PS：最后还是拼价格吗？真心吐槽）。
创意：数据很重要，但只看数据不如没有数据。数据带来的产品同质化问题越来越严重，因此研发人员应更注重灵感和感觉。有人说，研发是一种天赋，而数据只是辅助工具。也许，AI的出现能让这种“天赋”变得更加具象化。
匿名用户
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对个人：
1.选品：主要是提供灵感，AI给个大方向还是没问题，之后它选品很多是不好做或者干脆做不了的，得自己筛，偶尔会有惊喜。然后利润核算，改进方向根据需要也能给他算。再深一点的市场调研还是得自己来，AI深化调研方面不太好用。
2.链接：和GPT一样，初步筛词库和撰写链接的一把好手，英语小白也能很好使用。然后就是提供图片和A+的拍摄建议。
3.日常运营：客户邮件沟通很好用。库存调控也有一定的参考意义，给他亚马逊的销售数据和厂家的生产周期，自己的运输价格及时效，配置费及运费综合计算也能省点事。
4.广告投放：使用下来完全没啥用，在广告方面还是自己来调比较靠谱，它提供的那些建议，随便上个ERP看看广告数据都比它强，也可能是我不会用。
5.数据分析：很多数据都能协助你分析。但是一步到位不现实，一般都是一步一步去找它优化，不懂直接问。无论是做报表还是文档都很好用。
对企业：
主要是配置高配设备本地部署后，在上述的所有操作之外，还能做到低配ERP的效果，有些地方甚至比ERP好用一点。反正就是各种运营操作智能提醒和各种数据整合分析之类的。
PS：这玩意比搜索引擎好用多了，用上GPT和deepseek之后，Google和百度基本都很少打开了。
蔡琼雯律师
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职业：律师。
我用DeepSeek多次测试了一下法律方面的问题的回答。
从一个专业人士的角度来看，只能说大家千万不能轻信AI的答复，还是千万要做好复核工作，尤其是针对法律、医学等这些专业的内容。AI的答复是基于现有网络内容的整合、筛选，但网络内容本来就鱼龙混杂，有些散落在网络各个角落的结论跟信息本身就是错误的、或者是滞后的，在此基础上得出的结论，自然也极有可能出现错误。
DeepSeek“认错”的态度也实在是太好了，当我指出它的错误时，它也会马上纠正，给出相反的答案。
最离谱的是，有几次我发现，它提供的“案例”，是它虚构的。。。
忘之
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AI完全可能替代运营。不一定是deepseek。至少现在AI还都是人在操作。
后续每个公司可能只需要专业的AI团队，搭建自己的AI模型
后续通过API，AI 可以直接自动回复邮件，解决售前售后问题，
经过选品训练后，实现产品分析选品， 直接生成上传listing
采购肯定还是需要人的
广告也可以通过训练，实现完全脱离人工
发货贴标 还是需要人的 机器人 恐怕需要段时间来替代
kkmmyy • 汕头 • 12 小时前
如果AI的成本降下来了，其实大家还是站在同一起跑线上
WORLD1
说实话，大家完全没必要担心，我的工作之前是做数据库的，其实现在的ai的本质就是一个数据库，你问他，他就从网络上给你找到合适的，然后打包发给你。为啥现在这么火？因为现在互联网没有增长点了，必须要有一个东西来维持增长。不然呵呵。最后，怎么用，你就把它当一个搜索引擎就行了。
匿名用户
确实离不开ai了，但主要还是日常的琐事以及写文案阶段排除语法错误同时润色语句，广告这块还是自己看效率更高，让ai分析还是太笼统了，需要附带大量条件才能精准，有这个时间还是自己调整广告快一点
匿名用户
如果你学过AI（我指的是在外面机构学习），就可以知道AI可以用在作图，做表，邮件等提高工作效率为主，但这也许是我在日常所需，你说AI能用在什么方面，你要看你需求是什么？
匿名用户
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这个DeepSeek什么时候才能优化好呀，每次只能问它一句，但凡问第二句就开始"服务器繁忙，请稍后再试。"，比我还会摸鱼。。。刷新也不行，还是繁忙，只能过几个小时再提问。。。
Gary0728 • 广州 • 15 小时前
用硅基流动配合cherry studio
Crc145
主要还是用于邮件回复和翻译，其他的只适合作为粗略的参考和提供思路。没有精细的数据和专门的调教，输出的内容很难直接拿来就用。
LBWNB1
其实并不会代替的，现在的ai都是起到给你提供一个给你减少快速思考的途径而已，并不会主观的影响什么，我反正的拿来当百度跟助手用的
sunshine33
现在deepseek还需要继续学习，可以用作一些管理上的分析，或者是做总结。一些广告分析，或许讲出来新手看不懂，老手觉得差点意思
forince
赞同来自: 5805ABC
deepseek确实好用，但是吧，问了第一句第二句就开始服务器繁忙，严重影响体验，推理模型确实不错，能涵盖你很多考虑不到的点
如题，大家现在都有用DeepSeek吗？都有用在哪些运营环节呢？自己现在还是用于日常聊天对话和翻译居多。有看到知无不言上有相关的内容，也尝试了将广告数据丢给他去分析，但确实还是差点意思，对于小白而言可能还有些参考意义。想了解现在有大佬使用DeepSeek运用在成熟领域的吗？求分享！
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一、成熟卖家的「AI+运营」实战案例
▍Case 1：爆款开发——从数据清洗到决策闭环
某3C卖家指令流 （月销$50W+团队）：
数据预处理 ：
"提取亚马逊B0B1234567商品近30天Review中提及'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%）
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`"基于上述痛点，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FCC认证标准"`
→ 方案：石墨烯散热片+快充芯片+电量可视化LED
▍Case 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
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"分析附件中Q2广告数据（按SP/SB/SD分类），要求：
找出消耗占比前10%但转化率低于均值的关键词
对比同类目TOP100竞品平均CTR（参考值1.2%）
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三、避坑指南
数据脱敏 ：删除订单号/ASIN等敏感信息再投喂
知识截断 ：设定"请基于2023年后亚马逊政策回答"
结果校验 ：对关键决策建议追加"请列举3个可能推翻该结论的变量"
Chandlerr
产品开发：
数据抓取：提供ASIN，DeepSeek可以帮忙生成爬虫代码，自动抓取文案或图片（这个功能较为复杂，需要一定的计算机技术，但它确实非常强大。很多做爬虫的同行可能会受此影响，前公司每年在爬虫上的花费接近百万，这笔钱省了）。
数据分析：有了数据，分析方法也发生了变化。过去需要用数据透视表，花一整天分析几十个维度，现在只需直接告诉AI需求，快速得到结果，效率提升不少。老板在开会时，突发奇想的创意或维度直接让AI出数据，过去靠个人魅力说服老板的方式，似乎没那么有效了。
研发创新：创新不再需要到处翻资料了，只需告诉DeepSeek卖点是什么，它会帮你找出网络上的相关改进案例。之后再由研发人员来验证这些改进的可行性。比如，服装保暖的卖点，传统上是加绒、夹棉等，而DeepSeek能告诉你电子加热等新技术，瞬间就能形成新的产品。新的技术和跨类别成功案例的信息差缩小了，创新变得更容易，但这也意味着，差异化的价值可能逐渐减弱？（PS：最后还是拼价格吗？真心吐槽）。
创意：数据很重要，但只看数据不如没有数据。数据带来的产品同质化问题越来越严重，因此研发人员应更注重灵感和感觉。有人说，研发是一种天赋，而数据只是辅助工具。也许，AI的出现能让这种“天赋”变得更加具象化。
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1.选品：主要是提供灵感，AI给个大方向还是没问题，之后它选品很多是不好做或者干脆做不了的，得自己筛，偶尔会有惊喜。然后利润核算，改进方向根据需要也能给他算。再深一点的市场调研还是得自己来，AI深化调研方面不太好用。
2.链接：和GPT一样，初步筛词库和撰写链接的一把好手，英语小白也能很好使用。然后就是提供图片和A+的拍摄建议。
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说实话，大家完全没必要担心，我的工作之前是做数据库的，其实现在的ai的本质就是一个数据库，你问他，他就从网络上给你找到合适的，然后打包发给你。为啥现在这么火？因为现在互联网没有增长点了，必须要有一个东西来维持增长。不然呵呵。最后，怎么用，你就把它当一个搜索引擎就行了。
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确实离不开ai了，但主要还是日常的琐事以及写文案阶段排除语法错误同时润色语句，广告这块还是自己看效率更高，让ai分析还是太笼统了，需要附带大量条件才能精准，有这个时间还是自己调整广告快一点
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这个DeepSeek什么时候才能优化好呀，每次只能问它一句，但凡问第二句就开始"服务器繁忙，请稍后再试。"，比我还会摸鱼。。。刷新也不行，还是繁忙，只能过几个小时再提问。。。
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主要还是用于邮件回复和翻译，其他的只适合作为粗略的参考和提供思路。没有精细的数据和专门的调教，输出的内容很难直接拿来就用。
LBWNB1
其实并不会代替的，现在的ai都是起到给你提供一个给你减少快速思考的途径而已，并不会主观的影响什么，我反正的拿来当百度跟助手用的
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