最近有不少人在问我关于AI运营的事情。说实话，我属于用得比较晚的那一批，加上精力有限，只能在工作的间隙研究怎么把AI用到亚马逊运营里。

我不太清楚大家AI的进度。有人说他的AI已经全自动了，结论很符合预期；也有人说AI不行，输出的东西跟自己想要的完全不一样。我觉得，AI输出的质量差异，除了工具选择和任务描述清晰度之外，还跟使用方式有很大关系。

我目前的用法是：让AI参与一部分工作，而不是全部。因为在实际使用中，我很难通过一句话去实现某些复杂任务——这并非工具本身的问题，而是交互逻辑不够闭环。更有效的做法是把大任务拆解成多个子步骤，引导AI逐步完成。比如先让AI分析竞品核心词，再结合搜索量做筛选，最后由人工复核。这种"分步迭代"的模式，输出的质量明显更高。

在实际运营过程中，以关键词词库搭建为例，传统人工搭建的效率会比较慢，现在可以将AI运营到词库搭建中，当然这应该也是最初级的用法。但是与我而言，既然分享我的AI使用点，就应该是从运营第一步开始。

一、先搞清楚：人工搭建词库的完整SOP是什么

在使用AI之前，得先把自己做词库的流程梳理清楚。目的是整理清楚自己做事情的思路并进行分工，AI可以做什么，我们需要做什么，我们的习惯是什么，通过建立自己线下的工作流程，我自己整理了一下，大致分成四步：

第一步：收集关键词

从各个渠道收集原始词——亚马逊ABA下载、前台搜索框下拉词、竞品ASIN反查、关键词拓展工具等。

这里有个判断：收集这个环节，我不建议让AI来做。因为关键词来源太多太杂，即便能通过某些插件调取数据，也会存在缺失，而且成本很高。更重要的是，我们真正需要的只是类目里的核心关键词，排名很靠后的词对后续运营帮助不大。所以这个环节自己完成，效率更高，也更可控。

第二步：整理关键词

把不同来源的表格统一格式，去重，排序。这是纯体力活——VLOOKUP、删除重复项、统一列名，在Excel里耗上大半天。

第三步：梳理关键词

按照ABA搜索频率、词根属性（场景/功能/材质等）进行分类，同时把明显不相关的词标记为前置否定词，完全不相关的关键词进行剔除。

第四步：快速了解关键词

有了分类清晰的词表，我们需要更好的了解关键词，比如它的CPC，点击转化率，转化垄断性等。

梳理这四个步骤，我们可以明确第二步（整理）第三步（梳理中的分类部分）和第四步（数据匹配）最适合交给AI。但是因为是层层递进的工作形式，所以在每次AI整理完成数据后，我们都需要进行手动审核，这个审核在初期是必须的，涉及到下一步的准确性，在不断的调教中，AI输出的结果会越来越符合我们的预期，在审核后我们一定要清晰的告诉AI，输出的文档是哪里存在问题即界限，在刚开始使用的时候一定会反复磨合多次重新输出，所以一定要有耐心尽量一次将需求写完整。

Step 1：人工收集原始关键词

关键词的收集来自很多方面，比较常见的是后台ABA数据，工具反查对手关键词，亚马逊搜索框关键词。

打开亚马逊前台，搜索"camping lantern"，下拉框的推荐词截图保存。然后将截图给AI工具进行识别，减少了我们下载等重复工作。

通过亚马逊后台品牌，热门搜索词中，下载Camping Lantern相关关键词数据，再打开关键词反查工具，找到5-8个核心竞品ASIN，做关键词反查和拓展，导出原始数据，并通过ASIN扩展流量词，将导出关键词文件保存到一个文件夹中便于后续AI工具进行数据提取。

这一步做完，手里应该有2-3份不同来源的原始词表，格式不统一，大量重复。这里为了节约token可以手动将格式一样的文件合并成一个文件夹，也可以根据自己想要的数据想制定表头，让AI填充这些数据，快速帮助我们判断关键词

Step 2：让AI生成基础词表

我会先把表头定死，告诉AI需要保留哪些字段，当然这里只是案例，所以表头的内容并不是那么完善，大家可以根据自己的习惯和需要了解关键词的点来进行表头定制，告诉AI我的表格需要什么：

关键词（英文）

关键词中文翻译

关键词搜索频率排名（ABA）

月度搜索量

PPC竞价

购买率

SPR

示例提示词：          读取指定文件夹中的表格，处理关键词相关数据。以"关键词"为唯一键去重并合并，保留以下表头：关键词、关键词中文翻译、关键词搜索频率排名ABA、月度搜索量、PPC、购买率、SPR、。不同来源没有对应字段时先留空，不允许推测。输出新的Excel文件。

这一步，AI做的事情是：把多张表变成一张干净的底表。没有做任何判断，只是把重复劳动干完了。

Step 3：给AI产品边界，让它做分类和前置否词

我们可以使用两个AI工具进行交叉打标，增加我们关键词分类的准确性，我们可以将第二步梳理完成的表格上传到关键词词库，然后用过关键词需求洞察AI工具将我们表格进行第一次打标

然后将这一份打标完成的表格交给我们自己的AI，这是最关键的环节。我第一次让AI做Camping Lantern的关键词分类时，出现了一个典型问题——AI把"rechargeable flashlights"直接放进了否定词Sheet。这并非AI"干活不好"，而是我的提示词里没有把产品边界说清楚。

对于Camping Lantern来说，"rechargeable flashlights"不是核心产品词，但如果产品本身具备手电筒形态或多功能照明结构，它可能不应该直接被否定；"survival kit"虽然很宽，也可能作为户外应急场景扩展词来测试。相反，"solar lights outdoor"即使搜索量很大，但如果产品不是太阳能灯，就应该优先排除。

所以现在我不会直接说"帮我找出不相关关键词"，而是先把产品定义和允许扩展的边界写清楚。

示例提示词：

我们的产品是Camping Lantern（露营灯）。请先建立产品边界

核心产品形态：露营灯/营地照明

允许保留：强相关户外照明、应急照明、可充电照明等扩展场景

不相关：太阳能庭院灯、风扇、灯泡等明显不同产品形态

请把关键词分成以下类别：核心词、属性词、功能词、场景词、材质词、扩展词、待复核词、否定词。所有否定词必须增加"否定原因"，不允许只因为关键词中没有"camping"或"lantern"就判定否定。

Step 5：人工复核，决策环节

AI分类完成后，需要人工复核一轮，尤其是"否定词"和"高搜索量但非核心词"这两类。一旦前置否词判断错了，后面广告架构会直接被带偏。

判断逻辑：

埋进Listing的词：

ABA排名靠前，意图清晰竞品数不多，有机会获得自然排名与核心卖点强相关

投放广告的词：

搜索量大，自然排名短期难靠前属于品类通用大词，不投广告几乎没有曝光或搜索意图宽泛，需要测试转化成本

否定的词：

与产品相似但是不相关，预期转化率很差，比如功率，颜色等与我们产品有很大偏差的关键词

如果最终只是得到一张几千行的关键词表，那只是"整理完成"，还没真正进入运营环节。我通常会要求Codex输出一个多Sheet的Excel工作簿：

这样词库就不再是一个"资料文件"，而是可以直接连接后续工作。做Listing时从核心词和属性功能词里挑；搭广告时从核心词、长尾词、场景词里分层；做否词时直接引用否定词Sheet。

四、关于预算：关键词怎么反推广告优先级？

这里不能只看搜索量。搜索量很高的词，可能CPC高、SPR高、竞争集中，也可能和产品只有弱相关；相反，一些搜索量没那么大的长尾词，购买率更高、SPR更低，新品反而更容易跑出订单。

我的排序逻辑是：

第一优先：高度相关 + 有明确搜索需求 + 购买率不错 → 核心精准词

第二优先：高度相关 + 搜索量中等 + SPR/竞争相对友好 → 长尾机会词

第三优先：场景相关但意图较宽 → 单独建立测试组，控制预算

直接排除：产品形态明显不相关 → 不参与核心预算

五、把流程沉淀成Skill

如果把整个流程压缩成一条可以重复使用的路径，大概是：

ABA / 竞品反查 / 扩词文件 → AI合并去重 → 中文翻译 → MCP 补月搜索量、PPC、购买率、SPR → 产品边界分类 → 前置否词 → 人工复核 → 输出多 Sheet 词库 → 用于 Listing / 广告 / 预算 / 后续排名跟踪。

这个流程的好处是，每一步都能检查。哪一步错了，就回到那一步修改规则，不需要全部推倒重来。比如分类错误，就补充产品边界；MCP 没有数据，就标空；某些词是否应该否定拿不准，就先放“待复核”，而不是为了让表格看起来完整强行做结论。

如果每做一个新品，都重新写一遍提示词、重新解释一遍产品、重新告诉AI哪些词可以保留、哪些词应该否定，那这套流程依然只是"用AI做了一次词库"。

更有价值的做法是：把已经验证过的步骤、规则和纠错经验固化下来，形成自己的关键词词库Skill。

Skill不是把某个产品的关键词写死，而是把"做词库的方法"固化下来。以后换产品时，只需要重新提供项目资料，Skill就按照固定流程执行。

但要让Skill稳定工作，有一个前提：必须明确哪些是"每次项目开始前都要告诉AI的变量"，哪些是"长期固定在Skill里的方法"。这两类信息如果混在一起，AI很容易把上一个产品的判断带到下一个产品。

所以我每次启动Skill前，先给AI填一张"项目输入卡"：

项目输入卡

站点：US

产品名称/ASIN：Camping Lantern / B0XXXXX

产品核心形态与主要功能：露营灯，可充电，防水，多档调光

产品明确不具备的功能：不是太阳能灯，不是风扇，不是灯泡

核心消费者/使用场景：露营、停电应急、户外

直接竞品ASIN：B0XXXXX、B0XXXXX

关键词源文件：ABA下载表、竞品反查表、扩词表

允许扩展的关键词范围：户外照明、应急照明、可充电照明

直接排除的产品形态：太阳能庭院灯、风扇

本次词库用途：Listing + 广告都需要

输出要求：多Sheet工作簿，包含总词库/核心词/属性词/场景词/长尾词/否定词/待复核

固定下来的规则包括：先检查输入再开始；以英文关键词去重；保留来源；MCP查不到的数据不猜；相关性优先于搜索量；否定词必须给出原因；拿不准的词进入"待复核"。

这样跑下来，每次得到的不只是越来越完整的关键词文件，还有一套越来越符合自己运营习惯的工作流。

我觉得很多人使用 AI 时容易追求一个结果：一句话下去，AI 把所有事情做完。但对于亚马逊运营这种强数据、强场景的工作，这种期待反而容易出问题。AI 最有价值的地方，是把原来需要我们花几个小时机械处理的工作压缩到更短时间，同时把已经验证过的方法固化成可以重复执行的流程。

所以最终的交付，不应该只是“AI 帮我做了一张关键词表”。更理想的结果是：我先把词库的方法定义清楚，再把过程中所有有效规则和人工纠偏沉淀成自己的 Skill。下一个产品来了，只需要告诉 AI 我们卖什么、对手是谁、有哪些数据和哪些边界，它就能按照同一套方法重新执行。词库会更新，产品会变化，但方法可以一直复用。对我来说，这才是 AI 真正进入亚马逊运营工作流之前最有价值的一步。