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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

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2026-05-20 11:30

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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

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俄罗斯电商平台Ozon表示，2026年计划在俄罗斯新增15个物流综合设施，其中包括大型全流程履约中心以及用于存储和处理大件商品的物流设施。

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2026年巴西情人节（Dia dos Namorados）消费超过220亿雷亚尔，服装、化妆品、香水和鞋类成为最受关注的消费品类。

每15秒售出一件，TikTok Shop英国宠物品类快速增长

TikTok Shop公布数据显示，2025年平台宠物护理品类销售额同比增长超过60%，宠物用品正在成为平台增长较快的消费类别之一。在英国市场，TikTok Shop平均每15秒售出一件宠物产品，宠物食品相关内容也持续增加，其中猫粮相关帖子数量超过82.5万条，狗粮相关帖子数量超过57.2万条。

26年1-4月美国玩具市场销售额增长13%，女性成为主力

2026年1月至4月期间，美国玩具行业超过一半的增长来自女性消费者。同时，18岁及以上成年消费者贡献了整个玩具行业35%的增长，成人消费正在成为推动市场扩张的重要因素。

AMZ123会员专享丨7月第2周资讯汇总

亚马逊亚马逊宣布与MyFlexBox达成战略合作，其德国所有智能快递柜将接入亚马逊配送体系，并成为欧洲首个向亚马逊开放的大规模中立柜机网络。用户在结账时可选24/7自提点，提升取件灵活性。合作旨在共建共享末端基础设施，覆盖零售点、加油站等场景，减少重复配送、提高效率。7月6日曝光的官方文件显示，亚马逊在华盛顿州新一轮裁撤57个岗位，涉及多条业务线，其中包含总监、高级经理等中高层管理岗。7月7日，亚马逊宣布，亚马逊全球智能枢纽仓正式落地华东地区，上海、宁波双仓正式启用。这是继GWD深圳首仓全面运营后，亚马逊在完善跨境物流网络上的又一关键布局。

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紧急调整！美国CPSC法规给卖家暂时“松绑”了

在跨境电商迈入升级赛道的当下，合规化浪潮正以迅雷不及掩耳之势席卷整个行业。一系列政策法规如同多米诺骨牌般接连落地，逐渐渗透到跨境电商产品质检、税务申报、物流清关等流程。其中在近期讨论热度最高的，莫过于美国最新生效的CPSC法规。进入7月以来，CPSC电子申报（eFiling）新规在业内被高频提及。据业内消息，按原定计划，自7月8日起，美国消费品安全委员会（CPSC）将联合美国海关与边境保护局（CBP）全面施行电子申报（eFiling）新规，所有受CPSC监管的进口消费品需在清关前完成GCC/CPC合格证书电子申报，未按要求申报可能导致清关延误或货件被拒、退运。

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宠物行业全年的销售额为660亿美元与去年同期相比增长了2.1%。

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在全球社交电商高速发展的时代浪潮中，TikTok已然崛起为品牌与消费者深度互动的重要阵地。TikTok不仅重塑了用户的消费习惯，更开创了"发现式购物"的新模式，为品牌营销带来了前所未有的机遇与挑战。

《2026年全球电商行业趋势洞察报告》PDF下载

报告深度解读 2026 年全球电商行业发展趋势，全面剖析移动端与网页端市场格局、各区域网站流量增长动态，以及综合电商、服饰电商、美妆电商等核心赛道的细分趋势与头部玩家表现。报告同步收录标杆案例，拆解Nykaa、0live Young、UNIQLO 等区域头部电商的业务亮点、广告策略与用户画像，为品牌制定精准市场策略提供决策参考。

《2026年电子元器件行业趋势与策略解读》PDF下载

据世界半导体贸易统计组织(WSTS)预测报告显示，2025年全球半导体营收将同比增长22.5%至7720亿美元，2026年将再度增长26.3%至9750亿美元，逼近1万亿美元大关;

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我们整合了Pacvue和Helium 10的专有数据库，全方位展示行业内范围最广的电商数据。这份报告包括数万家大中小型规模，不同品类广告主的数据，以及几个主要品类的详细分析。

《男装休闲服装品类2026秋冬趋势报告》PDF现在

服装买家高度关注市场趋势，具有高频复购的特点，对趋势品的诉求相对更高，对于新品至少提前2-3个月进行采购且主要通过社媒获取服装趋势;

《美客多趋势报告-智利站》PDF下载

在当今的消费环境中，每一次购物都成为消费者身份的体现，反映出消费者的兴趣、欲望和价值观。这些选择受到时代和文化的影响，不仅展现了消费者的偏好，也塑造了消费者与市场的关系。

《拉美八国经贸与投资概览》PDF下载

中国与古巴1960年建立外交关系，正式开启了中国与拉美地区合作的新纪元。截至目前，中国已与26个拉美和加勒比国家建立外交关系，并同其中22个国家签署了共建“一带一路”合作文件，关系不断深化。

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