概述
聚焦淘宝 AI 万相（万象台无界）重大升级后的电商经营逻辑变革，核心解答三大问题：
- 平台智能化升级的本质是什么？
- 商家如何抓住 618 等大促的时代红利？
- AI 时代电商人需要构建哪些核心能力？
"工具升级 = 生意增长"是一个普遍存在的误区， AI万相升级本质是运营操作的全面平权，所有商家同时获得 AI 赋能的后台操作能力，传统的关键词优化、人群定向等 "搬砖式" 技能将不再构成竞争壁垒。未来电商的核心竞争将从 "拼操作效率" 转向 "拼决策质量"，谁能基于数据做出更精准的预算决策、节奏决策和内容决策，谁就能在白热化竞争中脱颖而出。
MTD费比动态管控方法论，是AI万相时代的门槛级技能，通过大促蓄水期费比冲高、开闸期自然回落的规律，结合历史数据推导最优投放强度，实现利润与规模的最大化平衡。
电商人AI能力三点五层模型，将为商家构建 AI 时代的能力体系提供了清晰的成长路径。
第一章 AI 万相升级的本质与竞争格局重构
1.1 平台升级的核心方向
AI 万相升级并非单一功能的迭代，而是淘宝广告系统底层逻辑的全面重构，主要体现在三个核心方向：
1.1.1 后台操作的全面智能化
平台将过去需要人工完成的关键词挖掘、人群包筛选、出价调整、创意优选等重复性工作全部交给 AI 系统自动完成。商家不再需要花费大量时间调试计划参数，AI 能够基于实时数据自动匹配最优的流量组合。
这种智能化带来了两个直接结果：
- 效率革命：过去一个运营一天只能管理 10-20 个计划，现在可以轻松管理上百个计划
- 能力平权：新手商家和资深运营在操作层面的差距被大幅缩小，只要会搭建基础计划，就能获得 AI 同等的操作支持
1.1.2 多目标协同的全域投放
升级后的AI万相打破了过去搜索、推荐、直播、短视频等渠道的壁垒，实现了全域流量的统一调度。系统会根据商家的整体目标（如成交额、加购量、ROI 等），自动在各个渠道之间分配预算，追求全局最优而非局部最优。
这就是"十个篮子同时跟踪效果"：商家不再需要分别管理搜索计划、推荐计划、直播计划等，AI 会同时运行多个 "篮子"（不同的投放策略、创意组合、人群组合），并自动将预算向效果更好的篮子倾斜。
1.1.3 长周期全链路的效果归因
传统广告系统主要关注短期转化（如点击后 7 天内的成交），而 AI 万相升级后实现了更长周期的全链路归因，能够追踪用户从首次触达到最终成交的完整路径，包括跨设备、跨场景的行为数据。
这使得大促蓄水期的投放价值得到了更准确的衡量，为 MTD 费比动态管控提供了数据基础。
1.2 智能化平权带来的竞争新常态
很多商家发现，平台工具越来越智能，但自己的店铺效果却没有明显提升，甚至有所下降。这一现象的本质原因：AI 解放的不只是你，而是所有商家。
1.2.1 零和博弈下的竞争白热化
电商平台的流量总量是相对有限的，当所有商家都获得了同等的 AI 操作能力时，竞争就进入了零和博弈的新阶段。过去你比别人更会调关键词、更会圈人群，就能获得竞争优势；现在这些工作 AI 都帮你做了，大家站在了同一起跑线上。
这种情况下，工具本身不再是红利，能够利用工具做别人做不到的事情，才是真正的红利。
1.2.2 竞争维度的全面升级
AI 万相升级后，电商竞争的维度发生了根本性变化：
- 从操作层竞争转向决策层竞争：过去比的是谁的手速快、谁的计划调得勤；现在比的是谁的预算决策更准、谁的节奏把握更好、谁的内容策略更优
- 从单点竞争转向系统竞争：过去一个爆款就能撑起一个店铺；现在需要构建完整的产品矩阵、内容矩阵和投放矩阵，通过系统能力取胜
- 从短期竞争转向长期竞争：过去可以通过短期冲量获得排名优势；现在需要关注用户的长期价值和品牌的长期积累
1.2.3 认知差成为核心竞争力
在操作平权的时代，认知差是最大的竞争力。同样的 AI 工具，不同认知水平的商家使用会产生天差地别的效果。
没这个认知你根本不会去收集那个信息，有了这个信息，前提是你要有这个认知。认知差距会逐渐转化为信息差距，最终转化为业绩差距。
第二章 核心方法论：MTD 费比动态管控法
MTD 费比动态管控法是AI 万相时代商家必须掌握的门槛级技能。它解决了大促期间 "什么时候该加预算、什么时候该减预算、加多少减多少" 的核心决策问题。
2.1 MTD 的基本概念
2.1.1 MTD 的定义
MTD 是 "Month To Date" 的缩写，意为 "从本月初到当前日期"。在电商投放中，MTD 费比指的是从本月初到某一天为止，累计推广花费占累计去退款销售额的比例。
公式：MTD费比 = 累计推广花费 ÷ 累计去退款销售额 × 100%
例如：5 月 1 日到 5 月 12 日，某店铺累计推广花费 18000 元，累计去退款销售额 70000 元，则 5 月 12 日的 MTD 费比为：18000 ÷ 70000 × 100% ≈ 25.71%
2.1.2 目标 MTD 费比
目标 MTD 费比是商家根据产品毛利率和预期净利润率设定的全月费比上限。只要全月最终的 MTD 费比不超过这个目标，商家就不会亏损。
公式：目标MTD费比 = 毛利率 – 预期净利润率
例如：某产品毛利率为 30%，商家预期净利润率为 10%，则目标 MTD 费比为 20%。这意味着只要全月推广花费占去退款销售额的比例不超过 20%，商家就能获得至少 10% 的净利润。
2.2 大促 "开闸放水" 的底层逻辑
2.2.1 大促的蓄水 – 爆发机制
现代电商大促（如 618、双 11）普遍采用 "长周期蓄水 + 集中爆发" 的模式。以 2026 年 618 为例，平台将整个大促分为三波：
第一波：5 月 5 日蓄水，5 月 6 日开闸爆发
第二波：5 月 12 日蓄水，5 月 13 日开闸爆发
第三波：5 月 20 日蓄水，5 月 21 日开闸爆发
在蓄水期，平台会引导用户加购、收藏商品，但不鼓励立即付款；到了开闸日，平台会通过发放优惠券、限时折扣等方式，刺激用户集中付款，形成销售额的爆发式增长。
2.2.2 费比 "冲高回落" 的原理
在蓄水期，商家投放带来的流量主要转化为加购和收藏，而不是即时成交。因此，蓄水期的单日费比会非常高，甚至超过毛利率，导致很多商家恐慌性地减少预算。
但到了开闸日，蓄水期积累的加购会集中转化为成交，而商家当天的推广花费并不会同比例增长。这就会导致MTD 费比在开闸日出现断崖式下跌，这就是所谓的 "费比冲高回落"。
昨天花的钱，昨天不买，今天买了。今天你的花费没有涨，成交额涨了，所以费比一下子就落下来了。
2.3 MTD 费比动态管控的核心逻辑
MTD 费比动态管控法的核心逻辑是：利用大促费比冲高回落的规律，在蓄水期敢于拉高费比，在开闸期自然回落，最终使全月 MTD 费比控制在目标范围内，同时实现销售额的最大化。
2.3.1 传统投放思维的误区
传统投放思维认为，费比绝对不能超过毛利率，否则就会亏损。因此，很多商家在蓄水期看到费比超过毛利率，就会立即减少预算，结果导致蓄水不足，开闸日爆发无力，最终整体销售额和利润都不理想。
这种思维的错误在于：你只看到了昨天的费比，没有看到今天的爆发。你以为 30% 是你的极限，但实际上你可以拉到 50% 甚至更高，因为今天的成交会把费比拉回来。
2.3.2 动态管控的核心原则
MTD 费比动态管控遵循以下三个核心原则：
看整体不看单日：不要因为某一天的费比过高而恐慌，要关注全月的 MTD 费比最终是否能控制在目标范围内
看趋势不看静态：要根据前一波蓄水 – 爆发的费比变化趋势，推导下一波的最优投放强度
看边际不看绝对：要关注每增加一元投入带来的边际收益，只要边际收益为正，就可以继续增加投入
2.4 MTD 费比动态管控的实操步骤
2.4.1 第一步：设定目标 MTD 费比
首先，根据产品的毛利率和预期净利润率，设定全月的目标 MTD 费比。这是整个管控体系的基准线。
注意事项：
- 毛利率要计算去退款后的实际毛利率，因为退款会直接影响销售额和利润
- 预期净利润率要根据店铺的实际情况设定，不要过高或过低
- 不同产品线可以设定不同的目标 MTD 费比，高毛利产品可以接受更高的费比
2.4.2 第二步：记录第一波蓄水 – 爆发的费比数据
以 2026 年 618 为例，第一波蓄水期是 5 月 1 日 – 5 月 5 日，开闸日是 5 月 6 日。商家需要记录以下两个关键数据：
- 蓄水期末 MTD 费比：5 月 5 日的 MTD 费比（即 5 月 1 日 – 5 月 5 日的累计花费 ÷ 累计去退款销售额）
- 开闸后 MTD 费比：5 月 6 日的 MTD 费比（即 5 月 1 日 – 5 月 6 日的累计花费 ÷ 累计去退款销售额）
一个真实案例：某老粗布凉席店铺，5 月 1 日 – 5 月 5 日累计花费 4400 元，累计去退款销售额 8547 元，5 月 5 日的 MTD 费比为 51.48%；5 月 6 日开闸后，累计销售额增长到 18480 元，累计花费不变，5 月 6 日的 MTD 费比降至 23.81%。
2.4.3 第三步：分析费比回落幅度，推导下一波最优投放强度
根据第一波的费比数据，计算费比回落系数：
费比回落系数 = 蓄水期末MTD费比 ÷ 开闸后MTD费比
以上述案例为例：费比回落系数 = 51.48% ÷ 23.81% ≈ 2.16
这意味着，蓄水期末的 MTD 费比每拉高 1 个百分点，开闸后会回落至约 0.46 个百分点（1÷2.16≈0.46）。
然后，根据目标 MTD 费比，推导下一波蓄水期末的最优 MTD 费比上限：
最优MTD费比上限 = 目标MTD费比 × 费比回落系数
假设该店铺的目标 MTD 费比为 30%，则：最优MTD费比上限 = 30% × 2.16 ≈ 64.8%
这意味着，在第二波蓄水期（5 月 7 日 – 5 月 12 日），商家可以将 5 月 12 日的 MTD 费比拉高到 64.8%，开闸后会回落至约 30% 的目标水平。
2.4.4 第四步：动态调整投放强度
在蓄水期，商家需要每天监控 MTD 费比的变化，根据实际情况动态调整投放强度：
- 如果 MTD 费比低于最优上限，可以适当增加预算，扩大蓄水规模
- 如果 MTD 费比接近最优上限，保持当前预算即可
- 如果 MTD 费比超过最优上限，适当减少预算，避免最终费比超标
在开闸日，商家不需要大幅调整预算，让蓄水期的加购自然转化即可。开闸后，根据实际的 MTD 费比，调整下一波的费比回落系数和最优上限。
2.4.5 第五步：循环迭代，持续优化
每一波蓄水 – 爆发结束后，都要重新计算费比回落系数，更新最优 MTD 费比上限。随着数据的积累，推导会越来越准确，管控效果会越来越好。
你有了 5 月 5 号到 6 号的数据，就能推导 5 月 12 号该拉到多少；有了 5 月 12 号到 13 号的数据，就能推导 5 月 20 号该拉到多少。一次一次迭代，你的决策会越来越精准。
2.5 真实案例深度解析
以老粗布凉席店铺为例，演示MTD费比动态管控法的应用过程。
2.5.1 案例背景
- 产品：老粗布凉席系列（12 个 SKU）
- 毛利率：约 30%
- 目标 MTD 费比：30%
- 大促周期：2026 年 618 三波蓄水 – 爆发
2.5.2 第一波（5 月 1 日 – 5 月 6 日）数据
- 5 月 1 日 – 5 月 5 日累计花费：4400 元
- 5 月 1 日 – 5 月 5 日累计去退款销售额：8547 元
- 5 月 5 日 MTD 费比：51.48%（超标 21.48%）
- 5 月 6 日开闸日销售额：9933 元
- 5 月 1 日 – 5 月 6 日累计去退款销售额：18480 元
- 5 月 6 日 MTD 费比：23.81%（低于目标 6.19%）
2.5.3 问题分析
该店铺的运营人员按照传统思维，在 5 月 5 日看到 MTD 费比高达 51.48% 时，非常恐慌，没有继续增加预算。但开闸后 MTD 费比降至 23.81%，远低于 30% 的目标，说明投放强度严重不足，错失了大量销售机会。
2.5.4 优化方案
根据第一波数据计算费比回落系数：51.48% ÷ 23.81% ≈ 2.16
推导第二波最优 MTD 费比上限：30% × 2.16 ≈ 64.8%
因此，在第二波蓄水期（5 月 7 日 – 5 月 12 日），运营人员应该将 5 月 12 日的 MTD 费比拉高到 65% 左右，而不是原来的 25% 左右。
2.5.5 第二波（5 月 7 日 – 5 月 13 日）实际数据
- 5 月 1 日 – 5 月 12 日累计花费：18000 元
- 5 月 1 日 – 5 月 12 日累计去退款销售额：70000 元
- 5 月 12 日 MTD 费比：25.71%（远低于最优上限）
- 5 月 13 日开闸日销售额：31000 元（是前一天的 3 倍）
- 5 月 1 日 – 5 月 13 日累计去退款销售额：101000 元
- 5 月 13 日 MTD 费比：约 17.82%（大幅低于目标）
2.5.6 结果评估
由于运营人员仍然没有完全理解 MTD 方法论，第二波蓄水期的投放强度仍然严重不足，导致 5 月 13 日开闸后 MTD 费比降至 17.82%，远低于 30% 的目标。该店铺至少错失了 2 万元以上的净利润。
2.5.7 第三波（5 月 20 日）优化建议
根据前两波的数据，费比回落系数约为 2.1-2.2。因此，在第三波蓄水期（5 月 14 日 – 5 月 20 日），商家应该将 5 月 20 日的 MTD 费比拉高到 63%-66% 之间，这样开闸后 MTD 费比会回落至 30% 左右的目标水平，实现利润与规模的最大化。
2.6 常见误区与避坑指南
2.6.1 误区一：费比绝对不能超过毛利率
这是最常见也是最致命的误区。在大促蓄水期，费比超过毛利率是正常现象，只要开闸后能回落至目标范围内，就不会亏损。反而，如果因为害怕费比过高而减少预算，导致蓄水不足，才会真正损失利润。
2.6.2 误区二：盲目追求高费比
不是越高越好，100% 也是不对的，50 到 100 也是不对的，它是有公式有办法的。如果蓄水期费比拉得过高，开闸后回落仍然超过目标 MTD 费比，就会导致亏损。
2.6.3 误区三：看单日费比不看 MTD 费比
很多商家只关注单日费比，而忽略了累计 MTD 费比。实际上，单日费比只是一个过程指标，最终决定盈利与否的是全月的 MTD 费比。
2.6.4 误区四：不考虑产品生命周期
不同生命周期的产品，费比回落系数是不同的。例如，新品的费比回落系数通常较低，因为用户决策周期较长；而成熟期的爆款产品，费比回落系数通常较高，因为用户决策周期较短。商家需要根据产品的实际情况调整费比回落系数。
2.6.5 误区五：不考虑行业特性
不同行业的大促爆发强度是不同的。例如，家电、3C 等行业的大促爆发强度较高，费比回落系数较大；而食品、日化等行业的大促爆发强度较低，费比回落系数较小。商家需要根据自己所在行业的特性调整策略。
第三章 AI 时代电商人的能力分层模型
电商人AI能力三点五层模型，是AI时代电商从业者的能力成长路线图。该模型将电商人的 AI 能力分为四个层次，其中前三层是每个人都可以也应该掌握的基础能力，最后一层是可选的进阶能力。
3.1 第一层：思考协作层（提示词工程）
思考协作层是 AI 能力的基础，核心是学会如何与 AI 进行有效的沟通，让 AI 理解你的需求并产出高质量的结果。这一层的核心技能是提示词工程。
3.1.1 提示词工程的重要性
很多商家抱怨 AI 不够聪明，产出的结果不符合要求。不是 AI 不够聪明，是你没有调教好它。AI 的输出质量完全取决于输入的提示词质量。提示词越清晰、越具体、信息密度越高，AI 的输出质量就越高。
如果提示词过于简单模糊，AI 的输出就会变成 "抽签式" 结果，有时候好有时候坏，完全不可控。一个例子：一位七零后的传统行业老板，每次给 AI 的提示词都不超过十个字，结果总是抱怨 AI 不好用，实际上是她没有掌握正确的提示词方法。
3.1.2 COSTA 提示词结构
推荐使用COSTA 提示词结构，这是一种经过验证的高效提示词框架，能够大幅提升 AI 的输出质量。COSTA 是五个英文单词的缩写：
- C（Context）：背景信息，详细描述你所处的场景、拥有的资源、面临的问题等
- O（Object）：目标，明确告诉 AI 你想要达成什么结果，越具体越好
- S（Style）：风格，要求 AI 以什么样的语气、风格、格式输出结果
- T（Tone）：语气，指定 AI 的语气，如正式、幽默、专业、亲切等
- A（Audience）：受众，说明 AI 的输出是给谁看的，以便 AI 调整表达方式
示例：
- 【Context】我是一名淘宝电商运营，经营一家老粗布凉席店铺，目标客户是 30-50 岁的家庭主妇，她们注重产品的舒适度、耐用性和性价比。现在 618 大促即将到来，我需要为店铺的主打产品设计 5 张主图。
- 【Object】请帮我生成 5 个不同卖点的主图创意，每个创意包含主图标题、核心卖点和画面描述。
- 【Style】简洁明了，重点突出，符合淘宝主图的设计规范。
- 【Tone】亲切自然，有说服力。
- 【Audience】30-50 岁的家庭主妇。
3.1.3 链式提示词
对于复杂的任务，单一的提示词往往无法获得满意的结果。这时可以使用链式提示词，将一个复杂任务分解为多个步骤，一步一步引导 AI 完成。
链式提示词的核心思想是 "用 AI 生成提示词"，先让 AI 产出初步的结果，然后基于这个结果生成更详细的提示词，再让 AI 进行下一步的工作。
示例（AI 生图的链式提示词流程）：
- 第一步：让 AI 分析产品的核心卖点和目标人群，生成多个创意方向
- 第二步：让 AI 基于选中的创意方向，生成详细的生图提示词
- 第三步：将生成的提示词输入生图模型，生成初步的图片
- 第四步：让 AI 基于生成的图片，提出优化建议，生成改进后的提示词
- 第五步：再次输入生图模型，生成最终的图片
3.1.4 提升提示词质量的技巧
增加信息密度：尽可能多地提供背景信息和细节，不要怕啰嗦。先把你的废话文学发挥好，通过口喷的方式加大信息量。
明确输出格式：要求 AI 以特定的格式输出结果，如列表、表格、Markdown 等，这样可以提高结果的可读性和可用性。
给出示例：如果有参考示例，一定要提供给 AI，这样 AI 更容易理解你的需求。
使用限定词：使用明确的限定词，如 "最多 5 个"、"不少于 300 字"、"必须包含 XX 关键词" 等，避免 AI 输出无关内容。
迭代优化：不要期望一次就能得到完美的结果，要根据 AI 的输出不断调整提示词，迭代优化。
3.2 第二层：多模态内容生产层
多模态内容生产层是在思考协作层的基础上，利用 AI 的多模态能力（生图、生视频、语音生成等），低成本、高效率地生产电商所需的各种内容。这一层的核心是认识模型，选择合适的工具完成不同的任务。
3.2.1 多模态能力是电商的 "水电煤"
图片、视频这些东西都是AI的水电煤。在 AI 时代，内容生产的成本被大幅降低，过去需要专业美工和摄影师花费几天时间完成的工作，现在用 AI 几分钟就能完成。
这使得 "一品千面" 成为可能：商家可以为同一个产品生成几十甚至上百张不同卖点、不同风格的主图和详情页，然后通过 AI 万相系统进行测试，筛选出效果最好的内容。
3.2.2 主流多模态模型对比
不同的模型在不同的任务上表现不同，商家需要了解各个模型的特点，选择最合适的工具。
DeepSeek 对整个行业最大的贡献是把模型的保质期缩短了。过去一个模型能领先很久，现在三个月之内就会被超越。因此，商家需要保持对新技术的关注，及时尝试新的模型和工具。
3.2.3 AI 生图在电商中的实操应用
以猫零食产品为例，演示如何用 AI 生成不同卖点的主图。
| 模型类型 | 代表产品 | 优势领域 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 文生图 | Midjourney、DALL-E 3、通义万相 | 创意生成、风格化图片 | 主图设计、详情页插画、海报设计 |
| 文生视频 | Sora、Pika、Runway | 短视频生成、动态内容 | 产品短视频、种草视频、广告片 |
| 图像编辑 | Photoshop Generative Fill、醒图 AI | 图片修图、背景替换、元素添加 | 主图修图、详情页优化 |
| 语音生成 | 讯飞星火、 ElevenLabs | 语音合成、配音 | 视频配音、直播语音 |
步骤 1：明确产品卖点和目标人群
- 产品：猫零食罐头
- 核心卖点：真鱼真肉、90% 肉含量、大片鱼肉、挑嘴猫也爱吃、富含 Omega-3
- 目标人群：25-40 岁的养猫人士，注重猫咪的饮食健康
步骤 2：用 COSTA 结构生成提示词
【Context】我是一名淘宝电商运营，经营一家猫零食店铺，主打高端猫罐头产品。现在需要为一款金枪鱼猫罐头设计 6 张主图，每张主图突出一个不同的卖点。
【Object】请帮我生成 6 个主图创意，每个创意包含主图标题、核心卖点和详细的生图提示词。
【Style】简洁明了，重点突出，符合淘宝主图的设计规范，色彩鲜艳，有吸引力。
【Tone】亲切自然，有说服力。
【Audience】25-40 岁的养猫人士。
步骤 3：AI 生成创意和提示词
AI 生成的 6 个主图创意：
标题：真鱼真肉看得见
核心卖点：采用新鲜金枪鱼制作，肉质清晰可见
生图提示词：淘宝主图，一罐打开的金枪鱼猫罐头，里面是大块的金枪鱼肉，肉质鲜嫩，背景是干净的厨房台面，光线明亮，色彩鲜艳，高清摄影，产品特写，文字 "真鱼真肉看得见" 在图片上方，字体醒目
标题：90% 肉含量
核心卖点：含肉量高达 90%，满足猫咪的肉食天性
生图提示词：淘宝主图，一堆新鲜的金枪鱼肉围绕着一罐猫罐头，旁边有一个数字 "90%"，字体巨大醒目，背景是浅蓝色，简洁干净，高清摄影，产品特写
标题：大片鱼肉更过瘾
核心卖点：采用大片完整鱼肉，不是碎肉
生图提示词：淘宝主图，一只手拿着一片大大的金枪鱼肉，旁边是一罐打开的猫罐头，里面也是大片的鱼肉，背景是木质桌面，温暖的光线，高清摄影，生活场景
标题：挑嘴猫也无法拒绝
核心卖点：适口性好，即使是挑嘴的猫咪也爱吃
生图提示词：淘宝主图，一只可爱的英短猫正在开心地吃猫罐头，表情满足，旁边是产品罐身，背景是温馨的家居环境，高清摄影，萌宠风格
标题：富含 Omega-3
核心卖点：添加 Omega-3，美毛亮毛，保护猫咪心血管健康
生图提示词：淘宝主图，一罐猫罐头旁边有一滴鱼油，闪闪发光，背景是渐变的蓝色，有一些抽象的毛发纹理，文字 "富含 Omega-3 美毛亮毛"，字体现代简洁
标题：天猫热销 10 万 +
核心卖点：销量高，口碑好，值得信赖
生图提示词：淘宝主图，产品罐身居中，周围有很多五星好评的图标，上方有文字 "天猫热销 10 万 +"，字体醒目，背景是橙色，有促销感，高清摄影
步骤 4：生成图片并测试
将生成的提示词输入文生图模型，生成对应的主图。然后将这些主图上传到淘宝后台，通过 AI 万相系统进行投放测试，根据点击率、转化率等数据筛选出效果最好的主图。
3.2.4 "一品千面" 策略
"一品千面" 是 AI 万相时代最重要的内容策略之一。它的核心思想是：为同一个产品生成大量不同卖点、不同风格、不同场景的内容，让 AI 系统自动匹配给不同的用户。
传统的电商运营中，一个产品通常只有 1-2 张主图和一个详情页，只能吸引一部分用户。而 "一品千面" 策略可以让产品触达更多不同需求的用户，大幅提升流量和转化。
实施步骤：
- 产品卖点拆解：将产品的所有卖点拆解出来，如功能卖点、情感卖点、场景卖点等
- 内容矩阵生成：针对每个卖点，生成多个不同风格、不同场景的主图、短视频和详情页
- 系统自动测试：将所有内容上传到 AI 万相系统，让系统自动进行测试和优化
- 优胜劣汰：根据数据反馈，淘汰效果差的内容，加大对效果好的内容的投入
当你的素材不一样，吸引不同的人的时候，就可以建立出不同的计划方向，找不同的词，找不同的流量。过去是运营给不同的图找不同的人群，现在是 AI 干这个活，你只需要生成更多的素材。
3.3 第三层：Agent 自动化层
Agent 自动化层是在多模态内容生产层的基础上，利用 AI Agent 技术实现电商运营流程的自动化。这一层的核心是识别哪些工作可以自动化，并用合适的工具实现自动化。
3.3.1 AI Agent 的基本概念
AI Agent 是一种能够自主感知环境、做出决策并执行行动的智能体。它可以模拟人类的工作流程，自动完成一系列复杂的任务，而不需要人工干预。
在电商领域，AI Agent 可以应用于很多场景，如：
- 数据自动采集和分析
- 投放计划自动调整
- 客服自动回复
- 订单自动处理
- 库存自动管理
3.3.2 Agent 自动化的价值评估标准
Anthropic内部的Agent项目评估标准，判断一项工作是否适合用 Agent 自动化，需要考虑四个因素：
- 价值大小：这项工作自动化后能带来多大的价值，包括节约的时间成本、人力成本和提升的效率
- 成本高低：实现自动化需要投入多少成本，包括开发成本、维护成本和 token 成本
- 风险大小：如果 Agent 执行出错，会带来多大的风险和损失
- 标准化程度：这项工作是否有明确的流程和规则，是否容易被标准化
token成本的问题：Agent 最大的问题是 token 很贵，烧 token 真的是很可怕的。因此，商家在实施 Agent 自动化时，必须进行成本收益分析，确保自动化的收益大于成本。
3.3.3 RPA 与 AI 的结合
对于很多标准化程度高、逻辑简单的任务，RPA（机器人流程自动化）比 AI Agent 更合适，因为 RPA 的成本要低得多。
"RPA 现在比 AI 便宜，便宜不是一点，是几万倍。" 因此，合理的做法是将 RPA 与 AI 结合起来：用 AI 生成 RPA 脚本，用 RPA 执行标准化的任务，用 AI 处理非标准化的部分。
示例：
- 用 AI 生成数据采集的 RPA 脚本
- 用 RPA 自动从淘宝后台采集数据
- 用 AI 对采集到的数据进行分析和解读
- 用 AI 生成运营决策建议
- 人工审核决策建议后，用 RPA 自动执行
3.3.4 电商运营中适合自动化的场景
以下电商运营场景适合优先实现自动化：
- 数据报表自动生成：每天自动从各个平台采集数据，生成标准化的运营报表
- MTD 费比自动监控：实时监控 MTD 费比的变化，当费比超过阈值时自动发出预警
- 差评自动回复：用 AI 自动生成差评回复，人工审核后自动发送
- 库存自动预警：当库存低于安全阈值时自动发出预警，提醒补货
- 投放计划自动调整：根据预设的规则，自动调整投放计划的预算和出价
3.3.5 Agent 自动化的风险控制
在实施 Agent 自动化时，必须建立完善的风险控制机制，避免因 Agent 出错造成损失：
- 权限控制：给 Agent 分配最小必要权限，不要让 Agent 拥有转账、修改重要数据等高风险操作的权限
- 人工审核：对于重要的决策和操作，必须经过人工审核后才能执行
- 异常监控：实时监控 Agent 的运行状态，当出现异常时立即停止运行并发出警报
- 回滚机制：建立完善的回滚机制，当 Agent 执行出错时能够快速恢复到之前的状态
3.4 三点五层：编码能力
编码能力是可选的进阶能力，不是所有电商人都需要掌握。但对于有一定技术基础的商家来说，掌握基本的编码能力可以大幅提升自动化的效率和灵活性。
3.4.1 编码能力的价值
掌握编码能力可以带来以下好处：
- 定制化开发：可以根据自己的需求开发定制化的工具和系统，而不需要依赖第三方工具
- 更高的效率：可以编写脚本自动完成复杂的任务，比通用的 Agent 和 RPA 工具更高效
- 更好的控制：可以完全控制代码的逻辑和行为，避免第三方工具的限制和风险
3.4.2 适合电商人学习的编程语言
对于电商人来说，最适合学习的编程语言是Python。Python 语法简单，易于学习，拥有丰富的第三方库，非常适合用于数据处理、自动化脚本开发和 AI 应用开发。
3.4.3 电商人需要掌握的编码技能
电商人不需要成为专业的程序员，只需要掌握以下基本的编码技能即可：
- Python 基础语法
- 数据处理库（Pandas、NumPy）
- 数据可视化库（Matplotlib、Seaborn）
- 网络请求库（Requests）
- 基本的 Excel 和 CSV 文件操作
3.5 能力成长路径建议
不同阶段的电商人提供了清晰的能力成长路径建议：
- 新手阶段：先打好第一层基础，熟练掌握提示词工程，能够用 AI 高效完成日常的文案写作、数据分析等工作
- 进阶阶段：学习第二层多模态内容生产能力，能够用 AI 生成高质量的图片和视频，实施 "一品千面" 策略
- 高级阶段：学习第三层 Agent 自动化能力，将重复性的工作自动化，释放时间用于更有价值的决策工作
- 专家阶段：可选学习三点五层编码能力，开发定制化的工具和系统，进一步提升效率和竞争力
很多人第一层没做好，就想干第二层、第三层，结果什么都做不好。第一层是你的上限，如果你第一层只有 30 分，第二层最多也只能到 30 分。
第四章 AI 万相升级后的核心实操策略
4.1 "多篮子投放" 策略
"多篮子投放" 是 AI 万相升级后最核心的投放策略，它充分利用了 AI 系统的全域调度和自动优化能力，实现流量和转化的最大化。
4.1.1 "多篮子投放" 的基本概念
"多篮子投放" 是指商家同时建立多个不同的投放计划（篮子），每个计划有不同的目标、人群、创意和出价策略，然后让 AI 系统自动在各个篮子之间分配预算，将更多的预算分配给效果更好的篮子。
传统的投放策略是 "单篮子投放"，商家将所有预算集中在一个或少数几个计划上，需要人工不断调整计划参数。而 "多篮子投放" 策略通过分散风险和自动优化，能够获得更好的整体效果。
4.1.2 "多篮子投放" 的优势
- 分散风险：不会因为一个计划效果不好而影响整体投放效果
- 覆盖更多流量：不同的篮子可以覆盖不同的人群和场景，触达更多的潜在用户
- 自动优化：AI 系统会自动将预算向效果更好的篮子倾斜，实现全局最优
- 快速测试：可以快速测试不同的创意、人群和出价策略，找到最优组合
4.1.3 "多篮子投放" 的实施步骤
- 产品分层：将店铺的产品分为引流款、利润款、形象款等不同层级，为不同层级的产品设定不同的投放目标和预算
- 计划搭建：为每个产品搭建多个不同的投放计划，每个计划突出一个不同的卖点，针对一个不同的人群
- 创意上传：为每个计划上传多个不同的创意（主图、短视频），让 AI 系统自动测试和优化
- 预算分配：给每个计划分配相同的初始预算，让 AI 系统自动调整
- 数据监控：定期监控各个计划的效果数据，淘汰效果差的计划，加大对效果好的计划的投入
- 持续迭代：不断创建新的计划，测试新的创意和人群，保持投放的活力
4.1.4 "多篮子投放" 的注意事项
不要过度分散：虽然叫 "多篮子投放"，但也不是越多越好。计划数量过多会导致管理成本上升，而且每个计划的预算过少，无法获得足够的流量进行测试。一般来说，每个产品同时运行 5-10 个计划比较合适。
保持计划的差异性：各个计划之间要有明显的差异性，如不同的卖点、不同的人群、不同的创意等。如果计划之间过于相似，会导致内部竞争，浪费预算。
给 AI 足够的时间：AI 系统需要一定的时间来学习和优化，不要刚搭建计划就因为效果不好而关闭。一般来说，需要给 AI 至少 3-7 天的学习时间。
关注整体效果：不要过于关注单个计划的效果，要关注所有计划的整体效果。只要整体效果达到目标，个别计划效果差是正常的。
4.2 数据驱动的预算分配策略
在 AI 万相时代，预算分配是最重要的决策之一。合理的预算分配可以大幅提升投放效果，实现利润最大化。
4.2.1 基于费比的预算分配
基于费比的预算分配是最基本也是最有效的预算分配方法。它的核心思想是：将更多的预算分配给费比更低的产品和计划。
实施步骤：
- 计算每个产品和每个计划的去退款费比
- 将费比从低到高排序
- 给费比最低的产品和计划分配最多的预算
- 逐步减少费比较高的产品和计划的预算
- 定期重新计算费比，调整预算分配
同样的花钱，一个是 25% 的费比，一个是 39% 的费比，你是不是就应该给那个 25% 的再加钱，39% 的减钱？
4.2.2 基于边际收益的预算分配
基于边际收益的预算分配是更高级的预算分配方法。它的核心思想是：只要每增加一元投入带来的边际收益大于边际成本，就可以继续增加投入。
边际收益：每增加一元推广花费带来的额外利润
边际成本：每增加一元推广花费带来的额外成本（即 1 元）
当边际收益 > 边际成本时，增加投入可以增加总利润；当边际收益 < 边际成本时，增加投入会减少总利润。最优的预算分配点是边际收益 = 边际成本的点。
4.2.3 大促期间的预算分配
大促期间的预算分配与日常不同，需要考虑大促的节奏和爆发性。
大促预算分配原则：
- 蓄水期加大投入：在蓄水期要加大投入，尽可能多地积累加购和收藏
- 开闸日保持稳定：在开闸日不要大幅调整预算，让蓄水期的加购自然转化
- 爆发后及时调整：开闸后根据实际的费比和转化情况，及时调整后续的预算分配
- 倾斜给爆款：将更多的预算倾斜给大促期间表现好的爆款产品
4.3 千问与淘宝打通后的应对策略
2026 年 5 月 11 日，阿里巴巴官方宣布千问大模型与淘宝全面打通，用户可以通过自然语言与千问对话，让千问帮助自己购买商品。这是电商行业的一次重大变革，将对商家的经营产生深远影响。
4.3.1 千问购物的本质与影响
千问购物的本质是将传统的 "人找货" 模式转变为 "货找人" 的智能推荐模式。用户不再需要通过搜索关键词、浏览商品列表来寻找商品，只需要告诉千问自己的需求，千问就会推荐合适的商品。
这一变革将带来以下影响：
- 搜索流量占比下降：传统的关键词搜索流量占比将逐渐下降，智能推荐流量占比将逐渐上升
- 内容的重要性进一步提升：千问主要通过商品的标题、属性、主图、详情页、评论等信息来了解商品，这些内容的质量将直接影响商品的推荐概率
- SKU 颗粒度变细：千问更倾向于推荐具体的 SKU，而不是整个链接。因此，商家需要将每个 SKU 都当作一个独立的商品来运营
- 评价的权重提升：用户的真实评价是千问了解商品质量和口碑的重要依据，评价的数量和质量将对推荐结果产生重要影响
4.3.2 GEO（大模型搜索引擎优化）策略
为了适应千问购物的新趋势，商家需要实施GEO（Generative Engine Optimization，生成式搜索引擎优化）策略，优化商品的信息，让千问更容易理解和推荐自己的商品。
GEO 与传统的 SEO（搜索引擎优化）有相似之处，但也有很大的不同。传统 SEO 主要优化关键词和链接结构，而 GEO 主要优化商品的整体信息质量。
GEO 核心优化要点：
- 完善 SKU 信息：为每个 SKU 单独设置标题、主图、属性和详情页，确保信息准确、完整、详细
- 优化商品标题：标题要包含商品的核心关键词、属性、卖点和适用场景，语言要自然流畅，符合人类的表达习惯
- 丰富商品属性：尽可能多地填写商品的属性信息，包括材质、尺寸、颜色、功能、适用人群等。属性信息越详细，千问越容易理解商品
- 提升内容质量：主图、详情页和短视频要清晰、美观、信息量大，能够全面展示商品的特点和优势
- 重视评价管理：积极引导用户留下真实、详细的评价，及时回复差评，提升评价的整体质量
- 建立品牌认知：千问更倾向于推荐知名品牌的商品，商家要注重品牌建设，提升品牌的知名度和美誉度
4.3.3 常见误区与正确做法
不要猜权重，要准备好变量。权重是平台的黑盒，我们无法控制，但我们可以控制自己的商品信息是否完善、质量是否高。只要你把该做的都做好了，无论平台怎么调整权重，你都不会差。
| 常见误区 | 正确做法 |
|---|---|
| 只优化关键词，忽略整体信息质量 | 全面优化商品的所有信息，包括标题、属性、主图、详情页、评论等 |
| 堆砌关键词，导致标题不通顺 | 标题要自然流畅，包含核心关键词和卖点，符合人类的表达习惯 |
| 所有 SKU 使用相同的主图和详情页 | 为每个 SKU 单独设置主图和详情页，突出该 SKU 的特点 |
| 不重视评价管理，任由差评存在 | 积极引导好评，及时回复差评，提升评价的整体质量 |
| 认为千问购物会立即取代传统购物 | 保持理性，在做好传统运营的基础上，逐步布局 GEO |
第五章 618 大促红利玩法与节奏把控
618 是 AI 万相升级后的第一个大型促销活动，也是商家验证新方法、抓住新红利的最佳时机。
5.1 2026 年 618 大促整体节奏
| 阶段 | 时间 | 核心任务 | 关键指标 |
|---|---|---|---|
| 第一波蓄水期 | 5 月 1 日 – 5 月 5 日 | 积累第一批加购和收藏 | 加购量、收藏量、MTD 费比 |
| 第一波爆发期 | 5 月 6 日 | 集中转化第一批蓄水 | 成交额、转化率、MTD 费比 |
| 第二波蓄水期 | 5 月 7 日 – 5 月 12 日 | 积累第二批加购和收藏 | 加购量、收藏量、MTD 费比 |
| 第二波爆发期 | 5 月 13 日 | 集中转化第二批蓄水 | 成交额、转化率、MTD 费比 |
| 第三波蓄水期 | 5 月 14 日 – 5 月 20 日 | 积累第三批加购和收藏 | 加购量、收藏量、MTD 费比 |
| 第三波爆发期 | 5 月 21 日 – 6 月 18 日 | 大促全面爆发，冲刺最终目标 | 成交额、转化率、利润率 |
2026 年 618 大促采用 "三波蓄水 + 三波爆发" 的长周期模式，整体节奏如下：
5.2 各阶段核心操作要点
5.2.1 第一波蓄水期（5 月 1 日 – 5 月 5 日）
这是 618 大促的第一波蓄水，也是测试 MTD 费比回落系数的关键阶段。
核心操作：
- 搭建完整的投放计划矩阵，实施 "多篮子投放" 策略
- 上传所有准备好的创意素材，让 AI 系统开始测试和优化
- 按照 MTD 方法论，逐步拉高费比，积累加购和收藏
- 每天监控 MTD 费比的变化，记录关键数据
- 优化商品的基础信息，为 GEO 做好准备
注意事项：
- 不要因为初期费比高而恐慌，这是正常现象
- 给 AI 系统足够的学习时间，不要频繁调整计划参数
- 重点关注加购量和收藏量的增长，而不是即时成交
5.2.2 第一波爆发期（5 月 6 日）
这是第一波蓄水的集中转化期，也是验证费比回落系数的关键节点。
核心操作：
- 保持预算稳定，不要大幅调整
- 实时监控成交额和 MTD 费比的变化
- 记录开闸前后的 MTD 费比数据，计算费比回落系数
- 及时处理订单和客服咨询，提升用户体验
- 分析各个计划和创意的表现，淘汰效果差的
注意事项：
- 不要在开闸日突然加大预算，这会导致费比上升
- 不要在开闸日突然减少预算，这会影响转化效果
- 重点关注转化率和客单价的变化，及时调整策略
5.2.3 第二波蓄水期（5 月 7 日 – 5 月 12 日）
这是 618 大促的第二波蓄水，也是优化 MTD 管控策略的关键阶段。
核心操作：
- 根据第一波的费比回落系数，调整第二波的最优 MTD 费比上限
- 加大投放力度，尽可能多地积累加购和收藏
- 优化第一波表现好的计划和创意，加大投入
- 创建新的计划和创意，测试新的卖点和人群
- 开始准备第三波的素材和计划
注意事项：
- 要敢于拉高费比，不要重蹈第一波投放不足的覆辙
- 持续监控 MTD 费比的变化，及时调整预算
- 重点关注加购成本的变化，确保加购成本在可接受范围内
5.2.4 第二波爆发期（5 月 13 日）
这是第二波蓄水的集中转化期，也是推导第三波最优投放强度的关键节点。
核心操作：
- 保持预算稳定，观察转化效果
- 记录开闸前后的 MTD 费比数据，更新费比回落系数
- 分析各个产品的表现，调整第三波的产品策略
- 总结前两波的经验教训，优化第三波的策略
- 加大对爆款产品的投入，扩大优势
注意事项：
- 如果开闸后 MTD 费比远低于目标，说明投放强度不足，第三波要继续拉高费比
- 如果开闸后 MTD 费比高于目标，说明投放强度过高，第三波要适当降低费比
- 重点关注老客户的复购率，提升客户终身价值
5.2.5 第三波蓄水期（5 月 14 日 – 5 月 20 日）
这是 618 大促的最后一波蓄水，也是决定最终业绩的关键阶段。
核心操作：
- 根据前两波的费比回落系数，确定第三波的最优 MTD 费比上限
- 全力加大投放力度，冲刺最大的蓄水规模
- 优化所有计划和创意，将预算向效果最好的倾斜
- 启动预热活动，发放优惠券，刺激用户加购
- 检查库存，确保爆款产品有足够的库存
注意事项：
- 这是 618 大促的最后机会，要敢于投入
- 密切关注竞争对手的动态，及时调整策略
- 重点关注加购量的增长，确保有足够的蓄水支撑最终爆发
5.2.6 第三波爆发期（5 月 21 日 – 6 月 18 日）
这是 618 大促的全面爆发期，也是冲刺最终目标的关键阶段。
核心操作：
- 保持预算稳定，让蓄水期的加购自然转化
- 实时监控成交额、转化率和 MTD 费比的变化
- 根据实际情况，动态调整预算分配
- 加大促销力度，刺激未付款用户付款
- 做好客服和物流保障，提升用户体验
注意事项：
- 在大促后期，如果 MTD 费比低于目标，可以适当加大预算，冲刺更高的销售额
- 如果 MTD 费比接近目标，要控制预算，确保最终利润
- 重点关注退款率的变化，及时处理退款申请
5.3 618大促的核心红利点
AI 万相升级后的第一个 618，存在以下几个核心红利点：
5.3.1 认知差红利
大部分商家还没有理解 MTD 费比动态管控的逻辑，仍然按照传统思维在大促期间控制费比，导致蓄水不足。而掌握了 MTD 方法论的商家，可以在蓄水期大胆拉高费比，获得更多的加购和收藏，在开闸期实现爆发式增长。
这是 618 期间最大的红利，也是最容易抓住的红利。
5.3.2 内容差红利
大部分商家还没有意识到 AI 多模态内容生产的价值，仍然使用传统的美工制作内容，内容数量少、更新慢。而掌握了 AI 内容生产能力的商家，可以低成本、高效率地生成大量不同卖点、不同风格的内容，实施 "一品千面" 策略，覆盖更多的用户，获得更多的流量和转化。
5.3.3 工具差红利
大部分商家还在使用平台提供的基础工具，手动拉取数据、分析数据、调整计划。而掌握了 AI Agent 和自动化工具的商家，可以实现运营流程的自动化，大幅提升效率，将更多的时间用于决策和策略制定。
5.3.4 GEO 红利
千问与淘宝刚刚打通，大部分商家还没有意识到 GEO 的重要性，商品信息不完善、质量不高。而提前布局 GEO 的商家，可以让自己的商品更容易被千问推荐，获得更多的智能推荐流量。
5.4 618大促常见误区与避坑指南
5.4.1 误区一：大促就是要降价
很多商家认为大促就是要降价，降价越多，销量越高。但实际上，降价会直接降低毛利率，压缩利润空间。如果降价幅度过大，即使销量增长，利润也可能下降。
正确做法：
- 不要盲目降价，要根据产品的毛利率和市场竞争情况制定合理的价格策略
- 可以通过满减、优惠券、赠品等方式提升用户的感知价值，而不是直接降价
- 重点提升产品的附加值和服务质量，打造差异化竞争优势
5.4.2 误区二：大促就是要冲量，不考虑利润
很多商家在大促期间只追求销量，不考虑利润，认为只要销量上去了，排名就会上去，后续就能赚钱。但实际上，如果大促期间亏损严重，后续很难通过日常销售弥补回来。
正确做法：
- 设定明确的利润目标，将 MTD 费比控制在目标范围内
- 合理分配引流款和利润款的预算，用引流款带动利润款的销售
- 关注全链路的成本，包括推广成本、物流成本、客服成本等，确保整体盈利
5.4.3 误区三：大促期间不要调整计划
很多商家认为大促期间不要调整计划，以免影响系统的稳定性。但实际上，大促期间市场变化很快，如果不及时调整计划，会错失很多机会，或者造成不必要的损失。
正确做法：
- 不要频繁调整计划的基础设置，但要根据数据反馈及时调整预算分配
- 每天监控关键指标的变化，当出现异常时及时分析原因并采取措施
- 保持灵活性，根据市场变化和竞争对手的动态及时调整策略
5.4.4 误区四：忽视客服和物流
很多商家在大促期间只关注销售，忽视了客服和物流，导致用户体验下降，退款率上升，影响店铺的口碑和后续的销售。
正确做法：
- 提前增加客服人员，做好客服培训，确保能够及时回复用户的咨询
- 提前与物流公司沟通，做好物流准备，确保能够及时发货
- 建立完善的售后处理机制，及时处理用户的退款和投诉，提升用户满意度
第六章 总结与展望
6.1核心观点总结
深入分析AI万相升级后的电商经营逻辑变革，提出了一系列具有实操价值的方法论和策略，核心观点可以总结为以下几点：
AI 万相升级的本质是操作平权：平台将后台操作全面智能化，所有商家同时获得同等的 AI 赋能，传统的操作技能不再构成竞争壁垒。未来电商的核心竞争将从 "拼操作" 转向 "拼决策"。
MTD 费比动态管控是门槛级技能：利用大促蓄水期费比冲高、开闸期自然回落的规律，结合历史数据推导最优投放强度，可以在控制利润的同时实现销售额的最大化。这是 AI 万相时代商家必须掌握的核心技能。
电商人需要构建三点五层 AI 能力体系：从提示词工程到多模态内容生产，再到 Agent 自动化，最后到可选的编码能力，这是 AI 时代电商人的清晰成长路径。只有不断提升自己的 AI 能力，才能在未来的竞争中立于不败之地。
"多篮子投放" 和 "一品千面" 是核心实操策略：通过同时运行多个不同的投放计划和生成大量不同的内容，让 AI 系统自动优化和匹配，可以覆盖更多的用户，获得更好的整体效果。
GEO 是未来的重要趋势：千问与淘宝打通后，商品的信息质量将成为影响推荐结果的关键因素。商家需要提前布局 GEO，完善商品的所有信息，让大模型更容易理解和推荐自己的商品。
6.2 AI 时代电商的未来发展趋势
AI 时代电商的未来发展趋势展望：
- 决策智能化程度将不断提升：未来的 AI 系统将不仅仅能够完成操作层面的工作，还将能够辅助商家完成决策层面的工作，如自动制定投放策略、自动预测市场趋势等。
- 内容生产将完全 AI 化：随着多模态技术的不断发展，AI 将能够生成与人类制作的内容质量相当甚至更好的图片、视频和文案。未来的内容生产将完全由 AI 完成，人类只需要负责审核和决策。
- 个性化定制将成为主流：AI 将能够根据每个用户的个性化需求，自动生成定制化的商品和服务。未来的电商将从 "卖标准化商品" 转向 "卖个性化解决方案"。
- 品牌价值将更加重要：在信息爆炸的时代，品牌将成为用户选择商品的重要依据。未来的电商竞争将更加注重品牌建设，只有拥有强大品牌的商家才能获得长期的竞争优势。
6.3 给商家的最终建议
拥抱变化，主动学习：AI 技术的发展日新月异，商家必须保持开放的心态，主动学习新技术、新方法，不断提升自己的认知水平和能力。
重视数据，科学决策：在 AI 时代，数据是最重要的资产。商家要建立完善的数据体系，基于数据做出科学的决策，而不是凭经验和感觉。
聚焦核心，打造差异化：在竞争白热化的时代，商家要聚焦自己的核心优势，打造差异化的产品和服务，避免陷入价格战的泥潭。
长期主义，持续积累：电商不是一夜暴富的行业，需要长期的积累和坚持。商家要树立长期主义的理念，注重品牌建设和用户积累，一步一个脚印地发展。
AI 不是用来替代人的，而是用来赋能人的。它会淘汰那些不会用 AI 的人，但会成就那些善于用 AI 的人。在这个 AI 变革的时代，只有不断学习、不断进化的商家，才能抓住时代的红利，实现持续的增长和发展。