零代码自学实现 Codex 自查链接，大家是如何用AI处理AMC数据或开品的？

阿飞1207

赞同来自: Lamama 、 我太喜欢学习了 、 着力即差 、 提钱退休的老王

我最近我在尝试把ChatGPT的项目功能用到亚马逊类目分析里。

以前做类目分析，更多是一次性提问：把一个产品、一个类目、一些竞品信息丢进去，让它帮我分析。但这种方式有个问题，就是每次对话都比较零散，分析口径也不容易保持一致。

后来我逐渐把它改成了项目化的方式。

简单来说，我会先在 ChatGPT 项目里固定一些基础规则，比如这个项目是用来做类目分析的，重点关注市场结构、竞品表现、用户需求、新品机会和风险判断。这样后面每次分析时，就不需要反复解释背景。

然后把整理好的类目资料、竞品资料、关键词资料、评论资料等放进项目里，让 ChatGPT 在相对统一的框架下分析。

具体分析时，我一般不会一次性让它生成一份大报告，而是分步骤进行。先看类目整体情况，再看竞品结构，再看用户评论和关键词需求，最后再综合判断这个方向有没有继续研究的价值。

这个过程中，ChatGPT更像是一个辅助分析工具。它能帮我把信息整理得更系统，把一些容易忽略的角度补充出来，也能把零散数据转化成更清楚的判断框架。

但我不会直接把它的结论当成最终决策。类目能不能做，还是要结合供应链、成本、物流、推广能力、资金压力和自己的实际运营经验来判断。

我觉得项目功能最大的价值，不是让 AI 替我选品，而是让整个分析过程更稳定、更连续、更容易复盘。

每次分析之后，我可以继续优化项目里的规则和提示词。时间久了，它就不只是一个聊天窗口，而更像是一个类目研究的工作区。

对我来说，这套流程的核心不是追求多复杂，而是把过去零散的分析动作，慢慢沉淀成一个可复用的判断框架。

star88

赞同来自: yuperman

API：Application Programming Interface（应用程序编程接口），可以理解为自动在不同应用程序之间传输文件（更多的是结构化的数据），要钱并且贵，规模不大，不用考虑（有钱除外）。以某精灵为例。

MCP：Model Context Protocol (模型上下文协议)，轻松调用各种外部能力（如查询文件、访问数据库、连接网络服务等）。要钱并且贵，规模不大，不用考虑（有钱除外）,老老实实古法分析古法操作。以某精灵为例。

 AMC：Amazon Marketing Cloud。可以自定义查询深度归因和圈包人群，但是要会基于amz粒度的SQL，学习成本是有的，可以试试用ai写SQL，但是你不懂，没办法改。人群可以试试模板的无代码的受众。

SQP：Search Query Performance（搜索查询绩效报告），品牌分析里面的。

NTB：New To Brand（新客 / 新品牌买家），不用管，定义有问题。NTB是指在过去12个月内，首次购买你品牌商品的消费者。我理解定义的新客，是从来没有买过的，没有窗口期，是首次购买。

真我风采

老哥你这套玩得有点6，SP分析整得明明白白。额度烧得快是通病，想省点就自己搭本地模型用开源MCP，不过得折腾。

SB/SD确实难搞，数据太散。招新词我试过用ABA拉热搜词+GPT筛一遍，直接塞广告里跑词海，效果还行。AMC太贵没碰。开品那块你思路对，抓爬升词+热点验证就行，别搞太复杂。

匿名用户

4月份尝试用AI来辅助选品，就像是拿着锤子找钉子，没有产出。AI可以辅助，前提是自己先把流程想清楚，把SOP整理出来，之前的数据量人工做费时间，通过AI可以快速给出结论。这个结论一定是非常小的问题的结论，结合大量的数据投喂，如用户画像，评论分析。

匿名用户

现在小部分公司claude都开始跑起来了，结合codex进行执行落地，虽然不一定起到多大作用，但是也是用上AI的公司了，面试运营的时候免不了要吹嘘一番，我遇见过这样的