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深度 | AI高效选品的底层逻辑及应用【万字干货】

日贸通

1886

2026-05-20 03:30

1886

日贸通

AI工具不断迭代，最终是走向什么结果呢？

贫富两极分化，认知两级分化。

一定是这样。

老板可以用更少的员工，干更多的事，老板一定越来越富。

那些持续学习的，持续更新认知的人，才能不落伍。

你要确保自己在分化上侧的阵营里。

AI时代，实际让你学习压力变得更大，AI至少告诉你一件事：要想拿到结果，学习第一，训练也是第一，同等重要。

AI要学习要训练，才是个牛逼的AI，你要学习要训练，才是个牛逼的人。

我的公众号分享的选品方法有很多。

有的文章里面，蕴含非常大的蓝海方向和机会。

即使我的一对一学员，有时候聊起来，很多人也并没有真的领会到位。

我总结，原因只有一个，看的次数，思考的深度，学习的次数，案例的数量，结合自己的调研，调研结果的筛选反馈，这些都属于训练工作，大家都没做到位。

再好的选品思维，看完就算拍案叫绝，转发点赞，醍醐灌顶（经常有人给这个评价），其实也都没用，从我实际辅导经验来看，知道方法好，和自己掌握这个方法，至少间隔3-6个月的训练期。

所以有的朋友说，你把这么好的选品方法都分享出来，都免费，那不行啊，得收费。

我说，没事，“看了”和“会了”距离很遥远，看了也白看，真正明白的人，会来找我训练他。

我总结的方法，我也是被训练最多的，框架最完善的那个人，也是最会训练你的那个人，最会给你提示词的那个人。

如果你想把自己打造成一个长线蓝海选品机器，你这个人是硬件，我的方法是软件和算法，我的辅导和给你调研工作的反馈就是提示词。

人的行为（个人成长）是完全可以跟AI对标起来的。

虽然我是一个跨境电商卖家，但我有一个非常硬核的技术出身。

在做跨境电商卖家之前，我在世界第一的焊接机器人公司工作，做研发。

线下活动做嘉宾的时候，我的简介从来不提及毕业院校与技术特长，因为我觉得现在干跨境，还是得拿跨境的经历和结果来说事儿。

今天我要把AI的一些底层技术原理给大家讲清楚，在这之前，也允许我补充一下个人简历：

我2000-2001年连续两届获得江苏省信息学奥赛一等奖，并因此保送进入东南大学吴健雄班。

自诩为跨境卖货的人里面最懂计算机的。

所以大家可以放心地听我讲AI技术，及其底层原理，大家会明白该怎么看待和使用AI。

很多朋友现在很困惑，

1.AI到底会不会思考，有没有智慧？

2.不同技能的AI，以及AI助手，他们是一个整体智慧，还是相互独立？（为什么作图AI生成汉字的时候永远有乱码？明明那么会聊天）

3.AI到底值不值得信赖？

想回答这些问题，你只有一个办法，自己亲自弄懂AI的底层原理（而不是听某一个人的结论），其实很简单，只是没人深入浅出的告诉你。

今天我来帮你解决上面这些问题，我用最简单的办法，让你真的懂技术，然后自己得出结论，而不是信谁说的。

首先我们来看上面这张family tree。这个大家都能看得懂吧，只要这个能看懂，今天的技术问题你就都能弄懂。

family tree，实际上就是一种数据结构，叫做二叉树。

family tree这种数据结构的特征和功能就是：

你随便找一个人，你找到他的同时，也同时找到了他的父辈子辈。因为他们在tree这个结构里面位置是确定的，不需要计算，不需要搜索。

你找到了儿子，就等于同时找到了他爸爸，以及儿子的儿子。

因为他们在family tree里面的关系，结构，已经提前做好放在那儿了。

因此需要用的时候，不存在计算，归纳，搜索，直接读取就可以了。

这就是数据结构的威力。

family tree其实是一个非常简单，二维，甚至接近一维的数据结构。

现在你明白了family tree，你就明白了搜索引擎的原理。

当我们搜索一个关键词，搜索引擎展示了5000个结果，并且提示只花了0.0000001秒。你觉得我擦太牛逼了。

其实一点也不牛逼。

我们都知道搜索引擎还有一个技术，叫做爬虫，搜索引擎在上线给你用之前，爬虫已经把全网爬过一遍，并且上线后还在持续的去爬去更新。

爬虫的功能，就是把某个关键词和某个文章的关联度算出来，然后记入一个数据结构。

family tree记的是血缘结构。爬虫记的是搜索词和网页链接的关联度结构，这个数据结构更复杂更多维，权重参数更多，计算量更大，但是逻辑上干的是一件事儿——提前归纳到数据结构里。

因此搜索引擎你在用它的时候，它并没有在搜索，它只是把你的搜索词对应的数据结构瞬间读取出来展示给你，所以0.0000001秒可以办到。

如果真的0.0000001秒就搜遍了全网，找到了5000个跟你搜索相关的网页，再列出来给你，你觉得这符合地球目前科技水平以及计算机速度的常识吗？

所以搜索引擎，在你使用的时候，并没有在搜索，只是在展示。

你弄明白以后，你就知道，搜索引擎，实际上是个展示引擎。

巨大的遍历搜索和归纳工作，在搜索引擎上线之前就干完了，然后平时隔段时间它还要再干一次，所以我们看到同一个词的搜索结果，网页展示的顺序，优先级，都会变化。

我们也可以人为去干扰这个归纳工作，让爬虫误以为关联度很高，给某个网页归纳到权重更高（离搜索词更近）的数据结构里，那么这就是SEO营销工作（搜索引擎优化）。

我相信讲到这里，只要是义务教育毕业的朋友，应该都弄懂了搜索引擎的底层原理了。

好，那么AI的底层原理跟搜索引擎又有点类似。

搜索引擎是提前计算归纳好了搜索词与网页链接之间的关系，权重。

AI其实是提前计算好了词与词之间的关系，权重，它的计算量，数据结构的复杂度维度，比搜索引擎的爬虫高非常多的数量级。

这对你来说不重要，你只需要理解底层逻辑很简单：

提前计算和归纳（也就是所谓训练），仅此而已。

那么AI计算的材料是什么呢，它从哪些东西里面提取词与词之间的关系呢，其实跟爬虫差不多，就是网上能找到的所有东西。

所以AI的结论是可以被影响的，只要网上错误的东西足够多就行了，这跟SEO的底层逻辑差不多，所以很多SEO公司现在转行做GEO（生成式引擎优化）了。

今年315揭露的所谓AI投毒，就是这个玩意儿。

现在这个你也弄懂了。

这里我们增加一个稍微有点需要理解能力的点：

1.搜索引擎和AI都在提前做计算和归纳数据结构

2.他俩做事的算法完全不一样，搜索引擎是白箱算法，AI是黑箱算法

白箱算法就是每一步可回溯，逻辑完全清晰的。

黑箱算法则是基于概率统计归纳，提示词反馈修正的，是一种没逻辑不可回溯的算法。

比如卷积神经网络算法CNN，以及现在大模型的transformer算法。

这些都不重要，你也不需要理解，你知道它是个算法，就可以。

算法的目的，就是为了得到一个满足客户体验的数据结构，至于这个算法你懂不懂，不重要，我们只是个卖货的。

所以大家经常有这个感觉，AI聊天，很像是一个客户体验更好的搜索引擎。

这就对了。

因为AI在算法和数据结构层面，非常像一个大大大大升级了的搜索引擎。

它不给你具体网页让你费劲去读去理解，它提前计算过词与词的关系，它提前“理解”过了，它可以“告诉”你，因此你感觉它会像人一样说话，像是有智能了。

这就是你的体验，对吧。确实是一种好得多的客户体验。因为算法更牛。数据结构更优秀。

好的，现在你也可以回答之前的问题了：

1.AI到底会不会思考，有没有智慧？

AI只会计算和归纳，说到底是算法和数据结构，目前还没有真正的灵魂认知思考，和智慧。

2.不同技能的AI，以及AI助手，他们是一个整体智慧，还是相互独立？（为什么作图AI生成汉字的时候永远有乱码？明明那么会聊天）

不同技能的AI，相互独立（AI助手/龙虾只是一个调度工具），它们各自算法处理的最小数据形式和数据结构也各不一样，所以作图AI根本不识汉字，不懂词与词的关系和权重，它只懂词与像素之间的关系，所以你让他在图上加汉字，它并不理解那个字，他只能尽量用像素去模拟汉字，它就会乱码。

3.AI到底值不值得信赖？

目前来看，AI不完全值得信赖，它不能保证所有逻辑的严密和闭环，它也缺乏一个自我检查的灵魂，逻辑，智慧。

那么我们继续提问，我们怎么判断AI真的有智慧和灵魂，全知全能，变成AGI了呢？

这个很多大咖都在争论呢。

但是今天我们可以终结这个争论，用我们上面的结论来得到一个判断标准：

1.目前所有单一技能的AI，什么时候可以自发的学会第二个技能，比如大语言模型不需要调用作图AI，自己就突然会作图了，即认为意识产生

2.算法和数据结构上，聊天AI，作图AI，视频AI，科技工作AI，产生他们各自算法能处理的统一的通用的最小数据形式，即大一统的元数据

得到结论1，是因为逻辑上，一个生物，只有自发的学习到第二件事情，它才有机会体会到学习本身，才会学习到“学习”这件事。当技能足够多的时候，那个发展新技能的东西，就是“意识”。如果你永远只会一件事，你没有机会产生“意识”与“灵魂”。

得到结论2，是相当于给现在不同功能的，相互独立的AI，帮助它们去“车同轨书同文”，帮助它们统一成一个多技能AI，它就有能力去感受1这件事，自然更有利于意识和灵魂的产生。

你用以上这两点结论，去任何一个世界顶级AI论坛，上台做交流，都够用。但是你需要提一下观点来自于“跨境杨少”。

你能看到这里，说明你还是挺强的。

是的，咱们选品还没开始聊，文章大概才到1/3处。

短视频时代，大家的耐心只有三秒，遇到长文或者长视频，评论区就一堆@AI去总结观点的，这群人我认为都会慢慢弱化。

我的文章到这里，是一个完整的推理，深入浅出的解释，让你彻底弄明白了AI这个技术的底层原理。并得到若干前瞻性推论。

少看一段，你就逻辑没办法闭环。

如果你爱看，那你确实挺强的，我们也可以得到一个关于怎么用AI出结果，怎么AI选品的唯一的底层逻辑：

好结果/产品=强“人”+强AI。

弱的人是怎样使用AI的呢？他们喜欢直接问AI要结果，比如小学生问AI解题答案，财迷问AI推荐一个股票，小白跨境电商问AI/选品软件要一个爆款。

你怎么不干脆问AI要一个能中奖的彩票号码呢？

强“人”怎么用AI？有自己的模型模式，让AI去执行，去提效，仅此而已。

如果你还在追热点，跟卖，铺货，你用选品软件找热卖产品，你对大数据趋势特别感兴趣。

那只能说明你很弱。

你做的事情没有信息差，因为你没有建立模型的能力。

所以怎么用AI拿到结果？

全网有太多的分享，各种社群有太多的成功案例，知识付费的有太多的课程。

但是没有一个人提出来，人最重要，不要忽略人的作用，人自己要学习，要训练，要有能力有认知去发现信息差，建立生意模型/交易模型（对冲基金和做量化的人应该会秒懂，他们不会跟任何一个财经博主寻求荐股，他们都是有建模能力的人）。

99%关注AI的人，忽略了“人”。

人其实不弱。

人全身这么多神经末梢（传感器），你可以让AI帮你算一下，人的神经网络维度，量级，其算力，大概比目前最牛的AI强5000万-1亿倍。

而你维持这个级别的算力24小时，只要几个馒头就够了。

同级别的AI，达到这个算力，估计整个美国的电都不够用。

虽然AI让很多人失去了工作，但是我们总跟员工说，你其实远远比AI优秀，也许某个工作你还没有做的非常好，那是因为学习和训练还不够。

大家生而为人都很优秀，我们淘汰的只是那些排斥学习和训练的人而已。

从上世纪90年代末开始，科学界包括受教育良好的大众，基本已经形成一个认知更新：

即：笛卡尔所持的灵肉分离的二元论，是错误的。

人的很多决策，是肉体共同参与完成的。

最简单的例子，肠道微环境，可以显著改变一个人的情绪，甚至抑郁状态，个性，等等，我们常说性格决定命运，个性变了，命自然会变。那么讲肠道决定命运，也符合逻辑。

更显著的例子比如内分泌，激素，都在影响一个人的决策和意识。

现在很流行“情绪稳定”，一个肉体状态不稳定，比如内分泌紊乱，肠道功能失调，激素异常的人，是无法通过自控力达到情绪稳定的状态的。

我们假设情绪稳定的人是一个强人，那么即可以推导出，强人必须有一个稳定的健康的气血充足的身体，这是逻辑上的必要条件。

几年前我刚开始做自媒体的时候，那时候我还抽烟，每次直播完之后，我都要吸氧，是一个气虚乏力的细狗。

最近两年多，我几乎坚持每天运动，偶尔还加一些力量训练，现在我变成了薄肌。

长期有氧运动，会刺激肌肉线粒体的密度和毛细血管的密度，这会让脂肪供能的比例增加。

脂肪供能比例高的人，饿的时候不会发晕发慌，平时不容易气虚乏力，甚至断食24小时还可以保持神清气爽，思考敏捷，情绪稳定。本人亲测确实如此。

有这么一个说法，一个认知高的人，大概率也不是胖子（易胖体质除外），因为高认知的人，必然认知到身体对认知/大脑的重要。

你不能说一个人认知很高，但他只热衷于提升思维认知，而忽略肉体维护，这就是矛盾的，因为把肉体和精神二元化分割就是低认知。

一个讨论AI和跨境电商选品的文章，先讨论了健身。

不要惊讶，还没完，肉体变强后，我们要继续分析怎么让大脑变强。

在2005年左右，大脑的运作模式分为快系统和慢系统，又成为了科学界包括受教育良好的大众的一个新的认知更新。

一个新生儿，我们可以近似的认为他只有快系统，哭和吃——不需要思考分析调节的行为。

学走路，是慢系统工作的一个例子，我们都知道这个过程不是一蹴而就，类似的还有学自行车。

从不会到会的过程，要学习要训练要反馈调整的，这时就是慢系统在工作。

直到有一天，走路，骑车，你会了，似乎这两个动作已经不再占用你的大脑，它们已经可以后台模式运行了，这时候，它们就变成了一个快系统。

所以运动员为什么要大量的练习形成肌肉记忆？

因为慢系统虽然会思考分析学习调整，但是它慢呀，临场比赛的时候，没这个工作时间给它呀，所以最终的发挥还是取决于潜意识，肌肉记忆，这些快系统。

没有白练的，就是这个意思。

10000小时定律，也是这个意思。

慢系统负责指导学习和训练，培养出新的快系统，练得越多，小时数堆的越多，这个快系统就相对更强，更容易赢。

分析到这里，逻辑已经非常明确：

一个强的人=身体强+慢系统强+快系统强+快系统多

这就是强“人”的底层逻辑。第一性原理。无法再解构，无法被反驳。

一个这样的强人，必然有模式创新的能力，发现信息差的能力。

我也正是按照这个公式，在对待自己，训练自己，改变自己。

如果说这篇文章一开始试图用AI的现状让大家领悟学习和训练的重要性，那么现在则是反过来，让大家用人脑具有快慢系统的这一特征，去领悟现在AI技术到底发展到一个什么水平。

很显然，AI目前正是一个快系统的角色，充当慢系统的是人类，AI是一个个不同功能角色的快系统，它们缺乏慢系统，它们的表现严重取决于学习和训练，以及那个慢系统（人类）给它们更新算法，硬件等等。

上文已经给过如何判断AGI是否诞生的两个依据，这里则可以整合为一个，即AI产生自己的慢系统（脱离人类的）的那一天，就是AGI诞生的那天。

到这里，我认为你已经完成了对AI底层逻辑最全面的认知与学习，目前全网所有你能买到的AI课，都缺乏这一部分。

接下来我会分享三个选品的模式，以及如何叠加AI工作流，信息差都很强，都很好用，每一个都有至少十年的蓝海市场空间。

关注我的朋友，对第一个模式不陌生，我已经讲了一年了。

但是之前从没讲过这个模式，怎么用AI去放大。

大部分情况下，我们用AI，还是去做一些简单重复的劳动。

比如库存监控，竞品价格监控，这个我认为不算有什么模式创新成分，也没有技术含量。

最近参加了一个线下沙龙，现在只要是沙龙，必然要去讲AI，目前我没有看到有谁讲出任何新意，即没有人在模式创新这个基础上去用AI。

包括一些来头很厉害，GMV很大的，号称给领导上课的，说来说去，AI的用法，无非还是我上面这种，监控类。

另外一大类，就是素材生成类。

包括怎么做多语种的标题，文案；

以及图片素材，视频素材。

这些我们也做，我认为这些也没有什么模式创新成分，也没有技术含量。

让AI搞点视频，图片。

其实门槛还是在脚本，提示词。

现在这个时代，让AI堆量，特别是在脚本平庸的情况下，是不会有任何作用，泛不起任何涟漪的。

设计脚本，本质上也是模式创新能力。

这个你指望AI帮你去做吗？

最多AI也就是帮你分析一些爆款的脚本，让你抄一抄。

这个本质上是追热点，必然面临同质化竞争，跟大数据选品一样的。

AI这个东西出来之后，大家都很焦虑，总觉得要被淘汰了，两极分化开始了，科技玩家降维打击了。

事实上，有降维打击能力的，是模式创新玩家。

我参加过很多活动做嘉宾，坦率的说，我经常分享的东西，都太干了。

我了解大部分听众的水准，其实我没有必要做高维度的认知的分享，基本上是曲高和寡的，想要大家喜欢听，关注度高的，就讲讲最简单的，不费脑子的，以及缺乏复制确定性的赚钱个案。

这些怎么可能有用呢？

如果这些很简单的东西就有用，就能发财，世界上就不会有穷人了。

我坚持分享有一定认知门槛的东西，说实话，只有一个原因，我这个人喜欢装逼。我无法接受自己庸俗化普通化。

我必须要分享高维度的东西，才能保持自我感觉良好。哈哈哈。

AI不是一个可以全自动高质量完成所有事情的东西。

当你选到一个非常好的蓝海产品时，我的经验是，AI是根本get不到你这个产品的差异化和蓝海之处，以及特色，人群，场景的。

AI能get到的都是一些热卖，排行，热点，或者被别人讲烂掉的东西。

你看过我上面AI底层逻辑分析，你就会知道，AI不会那些没有人提过的东西。

那么我们做差异化的，蓝海的选品，往往是一个纯新品，没有竞品，没有参考数据。AI当然也不可能知道。

卖点、质感、人群、场景、差异点只有我这个开发出/选出这个产品的人门儿清。

所以至少一个完美覆盖这5点质量要求的好标题，一定是我自己写出来的，AI写那只能是一塌糊涂，别问我是怎么知道的。

那么在传统笨方法，老方法中，AI有没有什么发挥之处呢，我可以分享一个，AI精铺。

很简单，用选品软件把某个类目的大部分产品都导出，然后我们让AI帮我们快速筛选出那些高客单，只要出一两单就能进长尾词组合词甚至小类目词第一页的产品。

然后让AI根据竞品照抄上架即可。

这个方法至少让你一个月赚小几个W不成问题。亲测有效。

难吗，其实门槛还是在模式上，信息差在“只要出一两单就能进长尾词组合词甚至小类目词第一页的产品。”上。

赚钱都是靠信息差。

有信息差才有项目，才有公司，才有员工，才有AI助手。

而不是反过来。很多人真的是反逻辑，所以我这篇文章一开始就花5000字强调人，强调模式，这才是正逻辑。

好东西都费脑子的，费脑子人就会痛苦，痛苦是人学习和成长的标志物。很多人是不明白的，他们只喜欢看热卖看大数据，听别人分享新奇特爆款，全程舒适。

每次做完活动嘉宾，总有人私下跟我说，就你讲的全是干货。

是啊，干货要理解就会感到烧脑，烧脑就是一种痛苦，现在活动多如牛毛，基本上就是服务商，平台，产业上下游，各自找个“干货标题”，上台做广告，干货能有多少可想而知。

我看过很多用AI做出来的非常精彩的项目，非常的赚钱。

我们也有这样的项目，都是工具类，不是选品类运营类的。

AI能凭空设计出来吗？牛逼的是人啊。

首先怎么理解标品，怎么理解元素？

标品就是大路货，大家衣食住行离不开的，已经有大量的人在做的，工厂随便找找一大把的，这就是标品。

我们认为好的标品有一个最简单的特征，就是够贵。

在去年的万字年度文章里面，关于这个标品+元素这个选品模型，有详细解释。

今天我们补充这个模式的AI工作流。

首先，拿到任何热卖产品，爆款，第一时间，我们不要想着怎么去跟卖，怎么去找供应链降本。

我们第一步要做标品和元素的拆分，到底是这个标品火，还是这个标品上某个元素火？

比如苹果17，作为手机这个标品，它也火，另外它还贡献了一个颜色元素很火，就是橙色。

比如我们曾经在1688找到一款女士碎花小凉鞋，它的元素就是小碎花。

第二步工作流，就是让AI确认，这个元素是不是确实火，要给出量化的数据分析结论。

如果真的是元素火，那么恭喜你选品有着落了。

第三步工作流，我们让AI搜索推荐几个含有这个元素，但不是刚才这个标品的其他产品。

第四步工作流，除了刚刚AI搜索出来的已经叠加好这个元素的别的类目产品，还有哪些类目可以叠加这个元素？

至少给我找3-5个。

那么每找出一个，都进入第五步工作流，分析这个产品的人群画像。

第六步工作流，为每一个人群，再搜索出若干个热卖产品。

然后我们挑选一些第六步的结果，继续带入第一步工作流。

我勒个擦了，忽然打开差异化选品，蓝海选品，垂直选品，细分人群选品的新世界了。

简单吗？

听别人说书最简单，做起来总有让你痛苦的地方。

举个栗子。滑雪裤。

按照我们刚才的工作流，代入热卖产品，我们可以拆分出一个日本市场特有的热卖元素，背带。

继续按后续工作流迭代，我们可以拓展到背带相关的热门产品，以及相关产品对应的人群，这个人群已经不限于滑雪。

在持续的循环迭代中，我们又发现了阔腿裤，阔型，oversize这个元素。

在别的人群，别的裤子类目中，是比较热门的元素。

而这个元素在滑雪裤中，在日本亚马逊平台，供给是严重缺乏的。几乎没有什么竞品可以参考。

最终我们决定就从阔腿滑雪裤，以及背带阔腿滑雪裤入手，完全放弃热门基本款。

为什么我们敢于做没有竞品的新品？

因为标品+元素=差异化，这个公式，有一个前提，就是等号左边的东西必须有确定性，必须要验证确定性存在。

那么标品一般是有确定性的，标品不缺人要。关键还是找到确定性的元素，阔腿，这个元素在反复的工作流迭代，和数据验证中，确认是一个近几年热门的时尚元素。并且在国内已经有人做，国内电商有时候迭代是明显快于跨境电商的。这些都属于确定性加分项。

所以我们完全敢放弃基本款，去做这个差异化款。

基本款其实就算做，也没有利润，现在就算再垂直再细分的类目，几乎都是卷的，同质化的，如果你只会追热点，跟爆款，这种无脑选品方式，我认为轮不到你赚钱。

那么我们的策略就是在滑雪裤这个类目，只做背带裤，只做阔腿裤。

坚决不做基本款，不做热卖款。

结果怎么样？

3个月我们多款产品进入热卖排行前十，利润远远大于热卖第一的基本款。

到今天为止，我们也没有上架过一款基本款产品。

这就是市场给信息差，给差异化，给模式创新，给动脑子的人的回报。

那么在运营中，我们也遇到一些波折。

比如主图，换成左边的就出单，右边的就不怎么出单。

因为日本卖家很看重雪裙这个功能，必须主图展示出来，这个就是典型的AB测工作。简单重复的事情，完全可以交给AI去做。

很多朋友看到这里可能已经开始拍案叫绝，感觉醍醐灌顶，自己也跃跃欲试，但是实践中我发现很多朋友会犯错误。

其中一个错误叫做过度差异化。

我们来看这个中国女老板做的连体滑雪服品牌。

她做了哪些差异化？

mount mermaid的产品，差异化还没开始做，先放弃了大部分标品流量（正常雪服流量），又放弃了男性客户流量。

剩下个螺丝壳儿，然后在里边儿开始折腾道场了。

其实折腾的挺好，比如这个全羊毛领口，哎呀妈，我也是个skier，也是个羊毛产品玩家，秒懂，这个设计，好！

啧啧啧。真棒！

我是一点讽刺没有，在专业度上的产品力，是真的拉满了。

我想穿！我只恨我是一男的，我穿不了！

事情办到这儿了，我突然心头一凉，这产品怕是得天价。

一查，卖多少钱呢，4980，人民币。

日本亚马逊4980日元都可以直接买一条雪裤了，这东西要是给我去亚马逊做，我是真的一件卖不出去。

这样的差异化高客单产品，在国内电商平台想靠平台流量出单，难度极大。那么网红营销肯定得上啊。

果然，我最近关注的女skier，有汤汤、陈陈、圆圆、乐乐，都穿起来了。

挺适合她们的，她们穿着滑起来确实挺好看，东西是真的好。

Mount Mermaid美女老板也跟她们一起编队滑行，拍视频，滑的是一点儿不比她们差。

可是，Mount Mermaid美女老板，我觉得搞错一个逻辑，咱是不是又把流量池砍小了一圈儿？

汤汤、陈陈、圆圆、乐乐那可是女skier中万中无一的技术流，您这个产品，咱们普通人，菜鸟女滑手，还卖不卖？

刚才用我们自己成功的案例来举过例子了，这次我们用国内的成功案例来举例子好了。

isee migga 滑雪服

所以，你要推火一个女性雪服品牌，是应该找女雪媛，还是找顶级女滑手？谁才能代表你的受众？谁才对女滑雪者的需求有真正的影响力？

人家head、金鸡，专业硬件找顶级女滑手，您这个虽然是也专业，但毕竟新品牌，与其通过专业kol教育市场，不如通过女网红取悦市场。

任何级别的创业者，教育市场都是要失败的，成功也是个案，那要看命的。

我们讲逻辑，讲产品确定性，讲这些，才有50%的试错成功率。

创业就是试错。

每个人试错的起点不同，跟着我学差异化产品的，我认为50%成功率起跳。但现实中很多人创业是接近0%起跳的。

Mount Mermaid的美女创始人应该就算一个，她犯了一个大多数创业者都会犯的错误：

自嗨，取悦自己了，按自己的要求做产品去了。

没有客户思维，只有自己的梦想。罗永浩其实也有类似症状的，所以我一直说他强于流量，而弱于产品，说到底是不明白，创业追求的是确定性，不是情怀。但是罗永浩流量大啊，转化率就算再低，架不住分母绝对值大啊。

总结一下：过分垂直、过分细分、过分差异化、营销失准、价格太贵（转化率会进一步拉低）。

所有卖货的，就是解决两件事：流量、转化。

Mount Mermaid流量有大问题，转化也有大问题。

所有的问题，都是选品/产品问题，包括营销。

产品对了，什么都容易对。

凡是符合我这个选品4层模型的，产品试错率都是50%起跳。

也就是创业两次至少成功一次。这个水平远超一般人了。

如果看不懂这张图，没事，这张图对应的是两节选品课，各一小时，在我们的视频号里面有，怎么看，可以在我的公众号搜索《选品四层方法论》

当我们在滑雪裤上成功，三个月做到头部。

本质上是“阔腿”、“背带”这些元素的成功。

那么这些元素还有哪些垂直类目，户外类目，没人去拓展差异化产品的呢？

用工作流里面的后几步，很容易找到这些类目，比如登山裤。

那么我们就可以把一个好元素在手上吃透，利润吃净，规模做大。

甚至，这样的差异化产品还有现货工厂，前提是你的认知发现了这样的产品，你才能搜索到这些工厂。

那么又不用自己开模开版，是不是确定性、信息差、成本小，都满足了？

那就一定是一个好选品！

上面我们用很大的篇幅详细讲了第一个创新模式。

第二个创新模式是什么呢？

类目两极分化抓中间，比如很多类目，国外品牌和中国跨境卖家的价格，可能差10倍。

那么我们就用材质升级，功能迭代等办法，用1/3-1/5的成本，去实现顶级产品90%的体验。去做中端人群，因为两极分化，这个人群没人吃啊。为啥没人吃？因为大部分都是供应链卖家，不动脑子，卷成习惯了。

这个打法在桑蚕丝，丝绒，真皮（头层/二层），真毛（不同等级细度）等等上我们屡试不爽。

那么像户外产品，我们看到，至今为止，没有任何一个中国卖家为自己产品做vibram橡胶的升级，或者gore-tex级别材质的升级。

但是国内品牌，淘品牌，都有人开始做了，我们完全可以复制模式到跨境。国内的迭代一般都是领先的。

上面这些信息差，谁做谁一统天下。跟我们滑雪裤一样。

第三个创新模式是供应链信息不对称。

举个例子，女装供应链其实是世界接轨的，所以跨境行业可以诞生shein这种独角兽公司。

男装为什么没有呢，因为男装供应链是极度脱轨的，下沉的，土味的，为啥呢，因为中国男性社会是一个封建结构，审美和人格都受到了封建的影响，仅此而已。

我相信99%的卖家都是供应链卖家，一点就通。

你能卖的，老外不要，老外喜欢的，供应链没有。

这是一个巨大的蓝海信息差，但是有门槛

1.你要懂老外的需求

2.你要有钱开版自己下单做

这就筛选掉了至少90%的竞争对手了。这还不包括认知上没达到的人。

这个模式是我们调研了近两年才得到的大蓝海。

正确的打开方式，是在找到一个垂直的，细分的切入点，迅速地去验证。

比如做好一件三防阔版哈灵顿夹克。

更多的例子因为涉及我们的商业机密，以及产品的红利期，我就没有办法再举了。

总之这个模式也让我们再次找回15年前跨境电商随便捡钱的感觉，因为那个时代我们只要卷境外本土卖家，不需要跟同胞卖家卷。

这就是差异化选品、模式创新，叠加AI工作流提效的威力。

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Shein将升级波兰站物流与卖家工具

260万家企业CNPJ被查！一巴西卖家几十万库存被封

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AMZ123会员专享丨10月第1周资讯汇总

亚马逊Numerator最新追踪数据显示，亚马逊2026年秋季大促Prime Big Deal Days于10月6日至7日举行。本次大促消费者整体参与度较高，但家庭平均支出低于去年同期，消费者的购买重点也更加偏向日常必需品。数据显示，2026年Prime Big Deal Days平均每笔订单金额为48.78美元，高于今年6月Prime Day早期数据中的46.89美元。亚马逊宣布，将在法国和墨西哥增加季节性岗位，其中法国将招聘超过9500名临时员工，墨西哥则新增超过1.1万个临时岗位，两地合计超过2万人。新增人员将主要进入配送中心、分拣中心和配送站等物流环节，以应对年底订单量增长。

亚马逊日本站感恩节大促定档10月16日

亚马逊日本站将于2026年10月16日至10月19日举办为期4天的会员专属促销活动“Prime感恩节”

亚马逊印度大促创纪录，下单量同比增长100%

亚马逊2026年“印度大促节”迎来历届最强开局。活动开启后的首批销售数据显示，商品下单量创下该购物节历史最高纪录。

雅虎购物推出YouTube联盟营销计划

日本电商平台雅虎购物将与YouTube购物联盟营销计划展开合作。

Zalando在德国与波兰部署AI退货机器人

德国时尚电商平台Zalando与物流企业CEVA Logistics、人工智能机器人公司Sereact展开合作，在波兰希维博津和德国格雷文的物流中心启用AI机器人，自动处理服装等时尚商品的退货。

TRO资讯｜睿观8月预警过的热卖万圣节饰品2天内发起4次维权，卖家速查！

跨境卖家紧急排查！华人饰品公司Yiwu Baimei E-Commerce旗下品牌Bonsny 委托Ford Banister IP律所于10月8日/9日在美国伊利诺伊州北区联邦法院连发4起版权TRO。截至目前，该系列案件被告名单仍然处于密封状态。该品牌饰品在亚马逊上极为畅销, 月销近700单，好评率高达75%，产品总体评分4.5。此次维权作品为万圣节系列饰品。该品牌今年内累计发起16次维权，自2024年以来共计发起30余起维权。其中 26-cv-04482 的被告名单就包括 273 家华人店铺……其余案件被告名单仍处密封状态——一旦解封，冻结范围可能进一步扩大。

美线运价仍处高位！欧洲、拉美多条航线酝酿涨价

近期，国际海运市场不同航线走势出现分化，美线运价维持高位，欧洲及拉美航线则陆续传出调价消息。美线运价高位运行，舱位仍需提前规划美西、美东航线整体运价维持相对高位，但近期市场已出现细微变化。据FreightWaves 10月9日报道，远东至美西即期运价在10月7日小幅回落，这是该航线自9月中旬以来首次出现单日下跌；不过，市场价格整体仍处于较高水平。与此同时，节后货量恢复、船公司空班安排及船期延误等因素，仍可能影响实际舱位供应。随着黑五、网一等年末购物季临近，卖家应关注后续出货节奏，避免因临时订舱、舱位调整影响补货计划。欧洲及地中海短期运价承压，关注下旬调价欧洲航线近期表现与美线有所不同。

亚马逊法国启用第10座配送中心，创造1000个正式岗位

亚马逊宣布，在法国瓦兹省博韦市正式启用其在法国的第10座配送中心。该中心投资超过2亿欧元，占地11万平方米，配备亚马逊自主研发的机器人技术，计划创造1000个长期正式工作岗位。