真心建议大家不要再浪费大量时间做竞品分析或者选品报告了！
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与20位亿级大卖一起解读2026税规新则，共探跨境下一风口，限量席位点击报名
很多刚入行的亚马逊卖家都会经历同一个阶段：
老板一句话，“你给我做个选品报告出来”。
然后人就开始在电脑前忙活一整天。
开表格、查BSR、看评价、数评论、翻Listing、算毛利……
最后交上去一份几十页的PPT，看起来很专业，但自己心里最清楚——累是真累，准不准却不一定。
这几年AI工具越来越成熟，很多平台都开始支持“一键生成竞品分析报告”。
于是一个问题就摆在所有卖家面前：
👉 传统的选品分析方法，和AI一键分析，到底有什么区别？
今天我们就来好好掰扯一下。
一、先看看传统选品分析是怎么做的
如果你是一个老亚马逊运营，对下面这套流程一定不陌生：
第一步：人工找竞品
在亚马逊前台一个个搜关键词，打开类目排名，筛选BSR靠前的产品。
第二步：手动收集数据
把竞品的价格、评分、评论数、上架时间、变体数量等信息，一个个复制到Excel里。
第三步：计算和整理
自己做表格统计，比如：
平均价格是多少？
评论增速如何？
评分分布怎样？
类目竞争激烈程度如何？
第四步：人工总结结论
根据经验去判断：
这个品类能不能做？
利润空间够不够？
有没有机会切入？
整套流程走下来，通常需要：
少则半天，多则一两天。
而且很容易出现几个问题：
数据不全面：
靠人工能收集的信息毕竟有限，很多隐藏数据根本拿不到。
判断比较主观：
不同运营做出来的结论可能完全不一样。
效率极低：
一个类目就要做几个小时，想多分析几个赛道根本没时间。
最关键的是——
很多时候忙了半天，结果还是凭感觉拍板。
二、AI一键分析是怎么工作的
现在的AI选品和竞品分析工具，逻辑完全不一样，我来告诉你我用卖家精灵的AI Listing全景分析是如何干的`
你只需要输入：一个ASIN，系统就能在几分钟内自动完成。我们以这个ASIN：B0FG352VVX为例来试试分析的效果如何
打开如下链接，输入ASIN即可：
https://www.sellersprite.com/v3/ai-history?module=LA
等待几分钟，一份完整全面的报告就出来了~大家可以点这个链接查看：
https://www.sellersprite.com/v3/ai-report?id=d41c82c02b65520bd352009bcf8214e7
这个报告内容真心全面，包含：
1、 核心摘要总结
2、 listing标题分析
3、 五行描述分析
4、 关键参数分析
5、 图片视觉分析
6、 关键词与流量分析
7、 流量归因分析
8、 top关键词分析
9、 评论分析
10、竞品打法总复盘与我方策略
我就不一一截图了，总之维度非常丰富，把原本需要手动完成的十几步操作，变成了一个按钮。
尤其是在几个关键环节上，AI的优势非常明显：
1. 数据维度更全
人工分析只能看到表面信息，
而AI可以抓取和整合：
历史价格走势
销量预估
评论增长曲线
广告竞争程度
关键词流量情况
这些数据靠人工几乎不可能完整获取。
2. 分析更客观
传统方式很依赖运营经验：
“我觉得这个品不错”
“看起来竞争不大”
而AI是基于真实数据给结论：
用数字说话，而不是凭感觉。
三、重点来了，是不是有了AI，就不用人了？
先说结论：
AI工具不是用来替代运营的，
而是用来解放运营有限的精力的。
我理解AI最擅长的是三件事：收集数据、整理数据、快速给出初步可参考的结论；
但注意，AI给出的结论，切不可作为最终的结论，最后的决策，依然需要你自己来完成。
比如你可能还要结合自身的情况：比如供应链优势，资金实力，团队能力构成、运营资源等；
这些因素，每个卖家都有所不同，AI是无法知道的，因此也无法替你判断的。
所以我建议的更合理的模式是：
你用AI完成70%的基础数据分析工作，
然后把运营的精力留给更有价值的决策层面，这样才能够既解决了效率问题，同时也避免准确性的问题，大家不妨试试看~
很多刚入行的亚马逊卖家都会经历同一个阶段：
老板一句话，“你给我做个选品报告出来”。
然后人就开始在电脑前忙活一整天。
开表格、查BSR、看评价、数评论、翻Listing、算毛利……
最后交上去一份几十页的PPT，看起来很专业，但自己心里最清楚——累是真累，准不准却不一定。
这几年AI工具越来越成熟，很多平台都开始支持“一键生成竞品分析报告”。
于是一个问题就摆在所有卖家面前：
👉 传统的选品分析方法，和AI一键分析，到底有什么区别？
今天我们就来好好掰扯一下。
一、先看看传统选品分析是怎么做的
如果你是一个老亚马逊运营，对下面这套流程一定不陌生：
第一步：人工找竞品
在亚马逊前台一个个搜关键词，打开类目排名，筛选BSR靠前的产品。
第二步：手动收集数据
把竞品的价格、评分、评论数、上架时间、变体数量等信息，一个个复制到Excel里。
第三步：计算和整理
自己做表格统计，比如：
平均价格是多少？
评论增速如何？
评分分布怎样？
类目竞争激烈程度如何？
第四步：人工总结结论
根据经验去判断：
这个品类能不能做？
利润空间够不够？
有没有机会切入？
整套流程走下来，通常需要：
少则半天，多则一两天。
而且很容易出现几个问题：
数据不全面：
靠人工能收集的信息毕竟有限，很多隐藏数据根本拿不到。
判断比较主观：
不同运营做出来的结论可能完全不一样。
效率极低：
一个类目就要做几个小时，想多分析几个赛道根本没时间。
最关键的是——
很多时候忙了半天，结果还是凭感觉拍板。
二、AI一键分析是怎么工作的
现在的AI选品和竞品分析工具，逻辑完全不一样，我来告诉你我用卖家精灵的AI Listing全景分析是如何干的`
你只需要输入：一个ASIN，系统就能在几分钟内自动完成。我们以这个ASIN：B0FG352VVX为例来试试分析的效果如何
打开如下链接，输入ASIN即可：
https://www.sellersprite.com/v3/ai-history?module=LA
等待几分钟，一份完整全面的报告就出来了~大家可以点这个链接查看：
https://www.sellersprite.com/v3/ai-report?id=d41c82c02b65520bd352009bcf8214e7
这个报告内容真心全面，包含：
1、 核心摘要总结
2、 listing标题分析
3、 五行描述分析
4、 关键参数分析
5、 图片视觉分析
6、 关键词与流量分析
7、 流量归因分析
8、 top关键词分析
9、 评论分析
10、竞品打法总复盘与我方策略
我就不一一截图了，总之维度非常丰富，把原本需要手动完成的十几步操作，变成了一个按钮。
尤其是在几个关键环节上，AI的优势非常明显：
1. 数据维度更全
人工分析只能看到表面信息，
而AI可以抓取和整合：
历史价格走势
销量预估
评论增长曲线
广告竞争程度
关键词流量情况
这些数据靠人工几乎不可能完整获取。
2. 分析更客观
传统方式很依赖运营经验：
“我觉得这个品不错”
“看起来竞争不大”
而AI是基于真实数据给结论：
用数字说话，而不是凭感觉。
三、重点来了，是不是有了AI，就不用人了？
先说结论：
AI工具不是用来替代运营的，
而是用来解放运营有限的精力的。
我理解AI最擅长的是三件事：收集数据、整理数据、快速给出初步可参考的结论；
但注意，AI给出的结论，切不可作为最终的结论，最后的决策，依然需要你自己来完成。
比如你可能还要结合自身的情况：比如供应链优势，资金实力，团队能力构成、运营资源等；
这些因素，每个卖家都有所不同，AI是无法知道的，因此也无法替你判断的。
所以我建议的更合理的模式是：
你用AI完成70%的基础数据分析工作，
然后把运营的精力留给更有价值的决策层面，这样才能够既解决了效率问题，同时也避免准确性的问题，大家不妨试试看~
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