DeepSeek + 新しい Amazon 運用のアイデア、Amazon セラーは DeepSeek をどのように使用すべきでしょうか?

匿名ユーザー

私のCポジション

タイトル通り、皆さんは今DeepSeekを使っていますか？どのような運用リンクで使用されますか?私は今でも主に日常のチャットと翻訳に使用しています。私はZhiwubuyanで関連コンテンツを見て、分析のために広告データを彼に送ろうとしましたが、まだ十分ではありません。初心者にとってはまだ参考になるかもしれません。成熟した分野で DeepSeek を使用している大手企業がいるかどうか知りたいですか?ぜひシェアしてください！

「素晴らしい返事」

tkxuanwu

同意する: dswsaaa、liwen95、WNYB、Gou Xiu Gou、Manchuanqingmengyaxinghe の修復が好きその他 »

ここにいくつかのアイデアをご紹介します:
1. 成熟した販売者による「AI+運用」の実践事例 ▍事例1：売れ筋商品の開発 - データクリーニングから意思決定のクローズドループまで

3C 販売者の指示フロー (月間売上高 50 万ドル以上のチーム):

データ前処理:
「過去 30 日間に Amazon 製品 B0B1234567 について「バッテリー寿命」について言及している否定的なレビューを抽出し、出現頻度でキーワードを並べ替える」
→ 出力: バッテリー寿命 (38%)、充電が遅い (25%)、発熱 (18%)
需要変換:
「上記の問題点に基づいて、Bluetooth ヘッドセットの 3 つの改良版の差別化されたセールスポイントを設計します。要件は次のとおりです。

既存の生産ラインと互換性ありコスト増加 <$1.5
FCC認証基準に準拠
→ ソリューション: グラフェンヒートシンク + 急速充電チップ + 電力可視化LED

▍事例2: 広告ROAS最適化 - アトリビューション分析から戦略の反復まで

家具販売業者の業務フロー：

データ入力形式:
1. [キャンペーン A] 表示回数 15,000 回、クリック率 0.8%、クリック単価 1.2 ドル、コンバージョン率 2.1%
2. [キャンペーン B] 表示回数 8,000 回、クリック率 1.5%、クリック単価 0.9 ドル、コンバージョン率 3.8%
詳細な診断手順:
「ベイジアンアルゴリズムを使用して、2つの戦略の潜在的な収益をシミュレートします。

戦略1: 予算の20%をAからBに移す
戦略2: Aのキーワードを最適化する（現在、大きなキーワードが70%を占めている）
信頼区間 ≥ 90% の予測結果を出力してください。
→ 結論: 戦略2はACoSを2.3%～3.1%削減できる

2. 初心者向けクイックスタートガイド▍翻訳シナリオアップグレードソリューション

従来の指示:
「この中国語を英語に翻訳してください」→高レベルの指示の機械翻訳：
「次の製品の説明をアメリカのスラングスタイルに変換します (対象ユーザー: 18 ～ 24 歳のスケートボード愛好家)。コアとなるセールスポイントはそのままに、ストリートカルチャーの要素を追加します: [元のテキスト]」

▍広告データの分析と最適化

非効率的な給餌:
元のデータテーブルを直接貼り付ける → AIはキーフィールドを認識できません正しい姿勢:

データ前処理: Excel を使用して、CTR < 0.5% または ACoS > 30% の異常な項目を除外します。構造化された質問:
「添付資料の第 2 四半期の広告データ (SP/SB/SD 別に分類) を分析し、次のことを要求します。

消費量上位10%だが平均よりコンバージョン率が低いキーワードを見つけ、同じカテゴリの上位100社の競合他社の平均CTRと比較します（参考値1.2%）
予算の再配分に関する提案を（表形式で）提示する"`

3. 落とし穴を避けるためのガイドデータの感度低下: フィードする前に注文番号/ASINなどの機密情報を削除する知識の切り捨て: 「2023年以降のAmazonポリシーに基づいて回答してください」を設定する
結果の検証: 主要な意思決定の提案に「この結論を覆す可能性のある 3 つの変数を挙げてください」を追加します。

チャンドラー

製品開発:

データクロール: ASIN を提供すると、DeepSeek はクローラーコードを生成し、テキストや画像を自動的にクロールするのに役立ちます (この機能はより複雑で、一定のコンピュータースキルが必要ですが、非常に強力です。クローラーを実行する多くの同僚がこれに影響を受ける可能性があります。以前の会社では、毎年クローラーに約 100 万元を費やしていましたが、このお金は節約されました)。

データ分析:データによって、分析方法も変化しました。以前は、ピボットテーブルを使用して、数十のディメンションを分析するのに丸一日を費やす必要がありました。必要なことを AI に伝えるだけで、すぐに結果が得られるため、効率が大幅に向上します。上司が会議中、突然の独創的なアイデアや次元を直接利用して、AI にデータを生成させることができます。上司を説得するために個人的な魅力に頼るという従来の方法はあまり効果的ではないようです。

R&D イノベーション:イノベーションには、あらゆる場所で情報を検索する必要がなくなりました。 DeepSeek にセールスポイントを伝えるだけで、インターネット上で関連する改善事例を見つけるお手伝いをします。その後、R&D スタッフがこれらの改善の実現可能性を検証します。例えば、暖かい衣類のセールスポイントは、従来はフリースやキルティングなどを加えることですが、DeepSeek では電子加熱などの新しい技術を教えてくれるので、瞬時に新しい製品を生み出すことができます。新しいテクノロジーとカテゴリーを超えた成功事例との間の情報格差は縮まり、イノベーションは容易になりましたが、これは差別化の価値が徐々に弱まる可能性も意味しているのでしょうか? （追記：結局、価格の問題になるのでしょうか？本当に不満です）。

創造性:データは重要ですが、データだけを見るのはデータが全くないよりも悪いです。データによって引き起こされる製品の均質化の問題はますます深刻になっているため、研究開発担当者はインスピレーションと感覚にもっと注意を払う必要があります。 R&Dは才能であり、データは単なる補助的なツールであると言う人もいます。おそらく、AIの出現によって、この「才能」はより具体的なものになるだろう。

匿名ユーザー

同意する: Amazon 従業員、Fat Fu の父親、Road Unknown-Jatty、Epualxxp、ouendkan

個人の場合:
1. 製品の選択：主にインスピレーションを提供するためです。 AIが大まかな指示を出すのは問題ありません。その後、選択された製品の多くは困難であったり、単純に不可能であったりするため、自分でスクリーニングする必要があります。時々、驚きがあるでしょう。そうすれば、ニーズに応じて利益計算と改善の方向性を計算できるようになります。 AI は詳細な調査にはあまり役立たないので、さらに詳細な市場調査を自分で行う必要があります。

2. リンク: GPT と同様に、予備的な語彙のスクリーニングやリンクの作成に適したツールであり、英語初心者でも十分に使用できます。次に、写真とA+の撮影提案を提供します。

3. 日常業務：顧客との電子メールによるコミュニケーションは非常に便利です。在庫管理にも一定の参考的意義があります。アマゾンの販売データとメーカーの生産サイクル、自社の輸送価格と納期、構成料金と運賃の総合計算を提供することで、手間を省くこともできます。
4. 広告: 使用した後、全く役に立たなくなります。自分で広告を調整する方が確実です。提供される提案は、ERP にアクセスして広告データを確認するだけで提供される提案よりも優れています。使い方が分からないというのもあるかもしれません。

5. データ分析: 大量のデータが分析に役立ちます。しかし、それを一気に達成するのは非現実的です。一般的には、段階的に最適化を図ります。分からない場合は直接質問すればいいだけです。レポート作成とドキュメント作成の両方に非常に役立ちます。
企業向け:

重要なのは、ハイエンド機器をローカル展開用に設定した後、上記のすべての操作に加えて、ローエンド ERP の効果も実現でき、場所によっては ERP よりも優れていることです。とにかく、それは運用操作とさまざまなデータの統合と分析のためのインテリジェントなリマインダーに関するものです。

追記: これは検索エンジンよりもはるかに優れています。 GPT と deepseek を使用した後、Google と Baidu を開くことはほとんどありません。

弁護士蔡瓊文

同意: Fat Fu's Dad、Why Am I Such a Bad Guy、JCKJ888、IAMKriz

職業: 弁護士。
私は DeepSeek を使用して、法律に関する質問に対する回答を何度かテストしました。

専門家の視点から言えば、AI の回答を盲目的に信頼するのではなく、特に法律や医学などの専門的な内容については、AI の回答をしっかり確認する必要があるとしか言えません。 AI の対応は既存のオンラインコンテンツの統合とスクリーニングに基づいていますが、オンラインコンテンツは本質的に混在しています。インターネットのさまざまな場所に散らばっている結論や情報の中には、間違っているものや古くなっているものがあります。これに基づいて導き出された結論は、当然ながら間違っている可能性が非常に高いです。

DeepSeekの「間違いを認める」姿勢は本当に素晴らしいです。間違いを指摘すると、すぐに訂正して反対の答えを出します。
最もひどいのは、提供された「事例」が架空のものであることが何度か判明したことです。。。

忘れる

同意者: ニックネームなし 123、王燦茂、エディス・シーシ、周文霞

AIが業務を置き換えることは十分可能です。必ずしもディープシークする必要はありません。少なくとも今のところ、AIはまだ人間によって操作されています。

将来的には、各企業に必要なのは、独自の AI モデルを構築するための専門の AI チームだけになるかもしれません。

その後、API を通じて AI が電子メールに自動的に返信し、販売前および販売後の問題を解決できるようになります。
商品選択トレーニング後、商品分析と選択を実現し、リストを直接生成してアップロードします
調達には依然として人間の入力が必要ですが、広告は人間の入力から完全に独立するようにトレーニングすることもできます。

配送ラベル付けには依然として人手が必要であり、ロボットがそれに取って代わるには時間がかかるかもしれない。

kkmmyy • 汕頭 • 12 時間前
AIのコストが下がれば、実際に誰もが同じスタートラインに立つことになります。

ワールド1

正直に言うと、心配する必要はありません。私は以前データベース分野で働いていました。実際、今日の AI の本質はデータベースです。頼めばインターネット上で適切なものを探し出し、梱包して送ってくれます。なぜ今こんなに人気があるのでしょうか？今のインターネットには成長ポイントがないので、成長を維持するための何かがなければなりません。そうでなければハハハ。最後に、使い方としては、検索エンジンとして扱うだけです。

匿名ユーザー

確かにAIは必要不可欠ですが、主に日常的な雑用や、コピーライティングの段階での文法エラーの排除や文章の磨き上げなどに活用されています。自分で広告を見たほうが効率的です。 AI 分析はまだ一般的すぎるため、正確性を得るには多くの条件が必要です。時間があれば自分で広告を調整したほうが早いです。

匿名ユーザー

AIを勉強したことがある人（外部の機関で勉強した人という意味です）なら、絵を描いたり、表を作ったり、メールを書いたりといった作業の効率化にAIを活用できることはご存知だと思いますが、これが日常生活で必要なことなのかもしれません。 AI を何に使用できるかは、ニーズによって異なるとおっしゃっていますか?

匿名ユーザー

同意する人: 5805ABC、Jimuxinglaiye、Hahapipi、Carooo、ニックネームなし 123 もっと見る »

DeepSeek はいつ最適化されますか?一度に質問できるのは 1 つだけで、2 つ目の質問をすると「サーバーがビジー状態です。後でもう一度お試しください」というメッセージが表示されます。私よりもさらに怠け者です。。。ページを更新しても機能せず、まだビジー状態なので、数時間後に再度質問することしかできません。。。