靠AI选品，30天狂赚270万美金！
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“如果我告诉你，你亏钱是因为你太‘勤奋’了，你信吗？”
在跨境圈，大多数人的“勤奋”是在自嗨：熬夜刷1688看哪个便宜，盯着爆款榜单跟风，最后卷入价格战的泥潭。
但大神 Seena Rez 的打法堪称“降维打击”：他把YouTube博主的废话稿塞给AI，仅用30天就从0-1徒手搓出了一个流水 270万美元的品牌 : Grounded
他发现了一个扎心的事实：商业机会，永远藏在“供需不平衡”的缝隙里。
01
什么是好机会？一句话讲清楚
Seena 对商业风口的核心判断只有一句：
商业机会 = 供需不平衡
不是需求不存在，也不是市场完全空白，
而是——
用户已经清楚自己要什么
但还没有被某一个强势品牌牢牢占住心智
太早进入，你得教育市场。
太晚进入，巨头已经把位置占满。
真正能做的，是中间那段时间窗口。
02
为什么一定要盯住「早期采用者」?
他把市场用户分成五类：
创新者
早期采用者（关键）
早期大众
晚期大众
落后者
其中最重要的是早期采用者，这类人群有产品意识，但没有品牌忠诚度。
她们会说的是：“我需要那种防滑袜”
而不是：“我只买Lululemon品牌的防滑袜”
当用户开始用“品类词”说话，而不是“品牌词”，机会就出现了。
03
别只看结果，真正值钱的是这套SOP
确定逻辑后，Seena 的执行非常“笨”，但极其有效。
第一步：只看「生活类内容」
他在 YouTube 搜的不是评测，而是：
Day in the life of Pilates
Pilates Routine
Pilates Vlog
原因很简单：评测是给你看的，Vlog 是给自己拍的。只有后者才有真实使用场景、真实痛点。
第二步：把视频变成文本
打开这些长视频，复制 YouTube 自动生成的 转录稿。因为视频靠感觉，而文本，才能被 AI 真正理解和分析。
第三步：把转录稿喂给 ChatGPT
指令只有一句：“请列出这个视频中提到的，仍处于‘早期采用者阶段’的产品。”
ChatGPT 不帮他做决策，只帮他完成一件事：从海量信息中，快速筛选候选项。
第四步：用趋势数据验证
通过这个流程，他反复看到一个产品被提及：
Pilates Grip Socks（皮拉提斯防滑袜）
接着，他用 Google Trends 验证趋势，发现它正处在指数级增长的早期阶段。
真正让他拍板的，不是曲线，而是视频里女孩们说的话：
“忘了带袜子，只能临时高价买”
“我需要那种不滑的袜子”
用词很关键：
是“那种袜子”，不是某个品牌。
这说明：需求明确，品牌未定。
04
从选品到品牌：关键是「身份认同」
找到产品后，Seena 没走低价路线。
他研究的是：
用户想成为什么样的人。
在内容里，他反复看到一个词：
That Girl
这不是人名，而是一种生活方式与自我想象。
他让 AI 参考的品牌是 Glossier——
不是卖袜子的，但审美、气质、受众高度重合。
防滑袜的功能：稳定
That Girl 的内核：清醒、脚踏实地
于是品牌名叫 Grounded。卖的不是袜子，而是「成为那种女孩」。
05
这套方法，今天还能用吗？
Seena 的案例证明了一件事：只要更早看见需求，机会一定存在。但今天的问题已经不是“会不会分析”，而是——来不来得及。
之前他还能靠手动拆 YouTube 视频、拉转录稿。
而在 TikTok 时代：
内容更多
节奏更快
趋势窗口更短
方法论没失效，但人工执行跟不上了。
“如果我告诉你，你亏钱是因为你太‘勤奋’了，你信吗？”
在跨境圈，大多数人的“勤奋”是在自嗨：熬夜刷1688看哪个便宜，盯着爆款榜单跟风，最后卷入价格战的泥潭。
但大神 Seena Rez 的打法堪称“降维打击”：他把YouTube博主的废话稿塞给AI，仅用30天就从0-1徒手搓出了一个流水 270万美元的品牌 : Grounded
他发现了一个扎心的事实：商业机会，永远藏在“供需不平衡”的缝隙里。
01
什么是好机会？一句话讲清楚
Seena 对商业风口的核心判断只有一句：
商业机会 = 供需不平衡
不是需求不存在，也不是市场完全空白，
而是——
用户已经清楚自己要什么
但还没有被某一个强势品牌牢牢占住心智
太早进入，你得教育市场。
太晚进入，巨头已经把位置占满。
真正能做的，是中间那段时间窗口。
02
为什么一定要盯住「早期采用者」?
他把市场用户分成五类：
创新者
早期采用者（关键）
早期大众
晚期大众
落后者
其中最重要的是早期采用者，这类人群有产品意识，但没有品牌忠诚度。
她们会说的是：“我需要那种防滑袜”
而不是：“我只买Lululemon品牌的防滑袜”
当用户开始用“品类词”说话，而不是“品牌词”，机会就出现了。
03
别只看结果，真正值钱的是这套SOP
确定逻辑后，Seena 的执行非常“笨”，但极其有效。
第一步：只看「生活类内容」
他在 YouTube 搜的不是评测，而是：
Day in the life of Pilates
Pilates Routine
Pilates Vlog
原因很简单：评测是给你看的，Vlog 是给自己拍的。只有后者才有真实使用场景、真实痛点。
第二步：把视频变成文本
打开这些长视频，复制 YouTube 自动生成的 转录稿。因为视频靠感觉，而文本，才能被 AI 真正理解和分析。
第三步：把转录稿喂给 ChatGPT
指令只有一句：“请列出这个视频中提到的，仍处于‘早期采用者阶段’的产品。”
ChatGPT 不帮他做决策，只帮他完成一件事：从海量信息中，快速筛选候选项。
第四步：用趋势数据验证
通过这个流程，他反复看到一个产品被提及：
Pilates Grip Socks（皮拉提斯防滑袜）
接着，他用 Google Trends 验证趋势，发现它正处在指数级增长的早期阶段。
真正让他拍板的，不是曲线，而是视频里女孩们说的话：
“忘了带袜子，只能临时高价买”
“我需要那种不滑的袜子”
用词很关键：
是“那种袜子”，不是某个品牌。
这说明：需求明确，品牌未定。
04
从选品到品牌：关键是「身份认同」
找到产品后，Seena 没走低价路线。
他研究的是：
用户想成为什么样的人。
在内容里，他反复看到一个词：
That Girl
这不是人名，而是一种生活方式与自我想象。
他让 AI 参考的品牌是 Glossier——
不是卖袜子的，但审美、气质、受众高度重合。
防滑袜的功能：稳定
That Girl 的内核：清醒、脚踏实地
于是品牌名叫 Grounded。卖的不是袜子，而是「成为那种女孩」。
05
这套方法，今天还能用吗？
Seena 的案例证明了一件事：只要更早看见需求，机会一定存在。但今天的问题已经不是“会不会分析”，而是——来不来得及。
之前他还能靠手动拆 YouTube 视频、拉转录稿。
而在 TikTok 时代：
内容更多
节奏更快
趋势窗口更短
方法论没失效，但人工执行跟不上了。
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