AI驱动的电子商务增长：在亚马逊、沃尔玛等平台自动化成功

人工智能驱动的电子商务增长： 在亚马逊、沃尔玛等平台自动化实现成功 人工智能对电子商务的影响 人工智能在2024年迅速进入主流认知，知名名称如OpenAI、Google Gemini和NVIDIA的深度学习技术主导了讨论。然而，人工智能已经发展了数十年。变化的是其可及性和快速扩展的功能，这些持续吸引着长期投资兴趣。 AI为核心：提升生产效率，电子商务中的盈利能力和销售额 人工智能在市场和商业平台上发挥着基石作用，通过总结评论、增强的由Google Gemini驱动的搜索功能以及如Amazon Rufus这样的虚拟购物助手等特性，提升客户体验。 作为一名拥有多年AI和数字技术经验的人，我常常被问到：“AI工具真的与现有的工具不同吗？”“AI是否需要人类监督？”以及“为什么我的AI工具没有达到预期效果？” 对于电商品牌和商家来说，人工智能对于推动销售、最大化盈利和简化运营至关重要。本电子书深入探讨了品牌和商家的人工智能机遇，详细介绍了五个关键领域，在这些领域中人工智能在预测结果和做出决策方面展现出准确性和效率： 我的常规建议是谨慎行事。近年来围绕人工智能的膨胀预期导致许多公司声称他们在利用人工智能，而实际上他们只是采用了基于高级规则的系统。这些系统缺乏真正的智能，在面临新任务或变化条件时需要持续的手动干预，而这些情况是不断发生的——这使得可扩展性成为一个重大挑战。我们把这些解决方案称为“基于规则的”或“准人工智能”，因为它们可能会误导且可能对品牌或商户的运营造成潜在危害。 1针对性强、高效率的广告2自动化内容生成，3动态定价4库存管理5并且数据驱动的洞察来指导行动。 我们希望您发现这个资源非常有价值，因为它阐明了人工智能在电子商务中的变革潜力。通过采用这些先进策略，您可以在日益竞争激烈的环境中提高运营效率、培养更深的客户联系并推动可持续增长。让我们一起利用人工智能的力量，重新定义您品牌和业务可能达到的高度。 真正的AI则超越这些限制，能够执行需要类似人类智能的任务，包括学习、推理、解决问题和自然语言理解。它有能力根据复杂、非结构化的数据自主适应和行动，在预先定义的规则无效的领域做出决策。特别是机器学习与深度学习模型，可以持续训练以提升其性能，保持与新数据集和经验的关联性。 丹尼尔·纳德尔 董事长兼首席运营官 Feedvisor 目录表 内容创作与优化 –7增强可见度、参与度和相关性4人工智能在广告优化中的应用——提升可见度和广告投资回报率（ROAS） 定价优化——驱动竞争力9动态定价优势 库存健康与预测——避免10人工智能导致的缺货和过剩库存 全面优化——人工智能在其中的优势12综合市场优化 由人工智能驱动的洞察与分析 14 人工智能在电子市场中的未来 16 人工智能在广告优化中的应用——提升可见度和投资回报率 零售媒体平台，以亚马逊和沃尔玛为代表，认识到这一转变，正在迅速演变，以在整个漏斗中提供一系列强大的广告能力——从上漏斗的品牌认知活动到深入的中漏斗和下漏斗策略。这一扩张引入了复杂的战术、定位方法、格式和创意选项，使自助广告环境既广阔又复杂。 广告现在已成为推动产品和品牌增长的基础。随着人工智能的快速发展，品牌和商家现在可以利用高度精确的目标定位、动态策略调整和数据驱动的洞察，彻底革新了广告旅程的每一个步骤，从战略规划到执行。 预测和适应性人工智能工具，基于机器学习，实时分析用户行为和竞价趋势，以确定每个活动的最佳时间、预算利用、竞价、受众和关键词。这些智能系统通过动态调整竞价、预算和投放以最大化投资回报率，确保广告支出集中在最有价值的关键词、产品和受众上。 通过利用复杂的机器学习算法和预测分析，品牌可以进行超精准的广告宣传活动，这些活动能即时适应受众行为、市场状况和竞争格局的变化。AI不仅仅实现自动化；它通过学习复杂模式来增强决策能力，使得品牌能够基于数据进行支持的选择，推动参与度并优化预算分配。 广告流程已经演变成为一个多方面的挑战，需要在整个客户旅程中进行战略规划。现在推出新产品涉及平衡多个变量——在管理成本效益的同时优化可见性，选择合适的广告类型和平台，以及微调出价和关键词，以有效地触及目标受众、建立品牌认知并推动转化。所有这些都必须在精心分配的预算限制内完成，这使得在充满竞争优先事项和复杂选择的环境中导航变得至关重要。 预测性人工智能识别出最有可能进入兴趣阶段的潜在客户，并自动使用展示关键产品优势的信息性、中 funnel 广告对他们进行重新定位。在最终决策阶段，人工智能确保广告触及高意向受众，同时在实时优化出价以实现成本效益。 Feedvisor利用人工智能评估过去的产品发布、行业趋势和消费者洞察，以确定达到目标受众的最佳渠道和沟通策略。我们的AI模型指导媒体策略，基于季节性、竞争和消费者趋势预测最佳渠道组合和策略，为每个产品发布提供定制化方法。 人工智能增强了从初始发布优化到利用消费者洞察和数据来吸引客户从认知到转化和留存的每一个阶段。通过利用包括预测人工智能、机器学习、自然语言处理（NLP）和相似建模在内的一套AI驱动技术，品牌可以创建一个数据驱动的方法，以在每个发布阶段有效地触及和吸引他们的目标受众。 如您所见，在无需牺牲精确度或效率的情况下，不借助人工智能的强大力量，导航和优化这些决策点几乎变得难以实现。对于品牌和商家而言，人工智能赋予团队通过持续优化的定位、动态调整和实时洞察来迅速适应不断变化的情况的能力，从而通过可衡量的成果帮助品牌在日益精细化的零售媒体领域中保持竞争优势。 随着市场竞争加剧和广告成本上升，人工智能平台使品牌和商家能够最大化收益并扩展预算，通过自动化复杂流程来提升广告效果。 人工智能在广告优化中的应用案例 这是AI如何帮助优化您的广告支出的一个例子。 然而，传统的AI模型通常专注于匹配现有关键词或评估关键词密度，而Feedvisor依靠生成式AI，通过识别之前可能未考虑过的语义相关术语来拓宽视野。这意味着系统可以建议与产品内容和活动目标无缝对齐的新关键词，有效地将长尾关键词与高流量、热门搜索词结合，形成全面周到的策略。 用例 1: 适应竞争对手的侵略行为 您的竞争对手加强了他们的广告努力，导致成本增加和您的主要关键词可见度降低。品牌必须果断行动以保持其市场位置。 AI解决方案： 预测性和生成性AI在挖掘提供竞争优势的机会方面至关重要。现代的预测性AI系统利用在大量数据集上训练的先进深度学习模型，包括竞争对手的绩效指标。深度学习的力量在于其辨别大量结构化和非结构化数据中复杂模式的能力。这种能力不仅提高了预测结果（如关键词表现、流量潜力及相关广告支出）的准确性，而且还使品牌能够主动调整策略，以应对市场变化。 这些先进的AI系统共同自动化了关键词研究、采集和预测的过程，使品牌能够迅速有效地适应竞争压力。 通过利用这些技术，品牌不仅保障了其广告的有效性，同时也抓住了可以推动在拥挤的市场中获得更大可见度和参与度的新机遇。 生成式AI通过自主创建基于竞争对手分析洞察力的新关键词推荐来补充这一点，识别趋势和性能指标以预测关键词成本和可见性的变化。 利用人工智能的力量进行高级定位、实时优化和可操作洞察。今天免费试用我们。 内容创作和优化：提升可见性、参与度及布局 这项技术降低了生产成本并缩短了时间线，使得视频对所有规模的品牌都变得更加容易获取。 在电子商务领域，内容是客户参与和品牌可见性的核心，而人工智能可以将它转化为一种强大的战略工具。 音频内容是一个正在增长的领域，AI在其中产生了强烈的影响，提供了用于创建产品配音和音频描述的工具。人工智能驱动的语音合成可以产生与品牌音调相匹配的自然声音，为听觉消费者提供引人入胜的体验。音频内容提升了可访问性并支持包容性，使品牌更容易触及并吸引多元化的受众。 通过结合生成式人工智能、自然语言处理（NLP）、神经网络和预测分析，品牌可以高效地创建既相关又易于发现的内容，同时优化用户体验，从而提升参与度和转化率。 不同类型的AI有助于内容开发和页面优化： 自然语言处理和搜索引擎优化优化：基于NLP的人工智能工具分析搜索趋势和消费者 语言模式用于揭示高影响力关键词和短语，从而提高产品列表的可见度。通过将这些术语编织到标题、描述和其他基于文本的内容中，自然语言处理（NLP）算法增加了搜索引擎将潜在客户连接到产品页面的可能性，显著提升了可发现度。 生成式人工智能：大型语言模型（LLMs）使品牌能够在规模上生成符合品牌特色的高质量文本内容。这包括从产品描述和标题到常见问题解答和教育资料等所有内容，所有这些都旨在引起目标客户的共鸣。通过调整这些模型以反映品牌的独特声音，公司可以在各个平台上保持一致、吸引人且真实的传播信息，从而创造无缝的客户体验，提升品牌忠诚度和产品教育。 视频内容，现在已成为电子商务营销的必要组成部分，长期以来一直成本高昂且耗时，这使得品牌难以持续创作高质量的视频内容。随着生成式AI的出现，广告商现在可以自动化视频制作和定制。 AI内容优化用例 预测分析用于布局优化：我们使用AI工具预测客户如何与产品详情页互动，通过分析类似产品页面的数据和用户行为，提出布局和设计改进建议。这些工具运用预测算法预测客户可能关注的区域——如图片、行动号召按钮或产品描述——使品牌能够安排内容以实现最佳影响。由AI驱动的热图分析可以突出页面哪些区域吸引最多的注意力，优化关键信息和有价值特征的放置。 用例 1: A/B 测试用于广告创意 您希望查看与您的主要客户群体产生最大共鸣的内容，但您在同时优化多个广告版本时遇到困难。 AI解决方案： 生成式AI使图像、文本和视频的A/B测试变得快速且经济实惠。营销人员可以轻松调整标题、行动号召和视觉元素等，以测试不同变体，这样品牌可以根据每个关键细分市场的实时性能数据优化广告并提高参与度。这也非常适合为季节性时刻和热门话题创建和优化内容。 神经网络在视觉内容中的应用：AI驱动的图像生成工具，利用神经网络，生成与品牌美学相符并引起目标受众共鸣的产品视觉图像。这些网络可以创建产品图像的不同变体，强调吸引不同客户群体的特点或产品细节。神经网络还建议图像编辑，如调整光照、构图和焦点，以确保每张图像都能实现最大视觉冲击力。 利用在文本、音频和视觉内容中的AI增强功能，电子商务品牌可以创作出高度吸引人、易于获取且策略性地构建的内容。 预测性洞察和基于人工智能的布局优化有助于创建能够预测用户行为并提升整体用户体验的产品页面。这种人工智能驱动的内容方法推动了效率、更强的参与度、更高的可发现性和最终更好的转化率。 查看人工智能和深度市场专业知识的运用效果加速您的广告回报。 定价优化——推动竞争优势 人工智能在价格优化中的应用案例 实时定价的重要性 对于品牌、自有品牌和竞争性卖家而言，产品定价在推动电子商务成功中扮演着关键角色。鉴于这一点，采取战略性的定价策略至关重要，要精确确定满足客户需求且保持竞争力的最优价格点——同时避免过度降低或提高价格，以免风险利润率。 用例 1: 动态定价以优化销售您正试图最大化您的目录中每个产品的销售额、利润率和竞争力。 AI解决方案： 然而，需求波动、竞争多样以及季节变化都带来了挑战，尤其是在尝试对所有产品实现最优定价时，尤其是在产品目录中。这个过程过于复杂，以至于人类难以独立管理。这正是AI改变游戏规则的地方。由AI驱动的定价模式赋予品牌实时数据分析的能力，整合当前市场趋势和竞争对手行为，以实现动态定价，最大化销售和盈利能力，同时保持品牌在竞争中的有利地位。 定价您目录中每件产品在每一时刻都可能具有挑战性，因为每件产品的需求模式、利润率和价格弹性各不相同。人工智能可以独立探索价格点并分析消费者需求变化、竞争和市场条件，以不断为每个产品构建跨目录的动态需求模型。这些模型确定供需交汇之处，允许人工智能自主、频繁地优化定价，而无需人为干预。人工智能具备自我学习能力，通过跟踪竞争