AI+运营系列10篇之01: 现阶段利用 AI 搭建关键词词库靠谱吗?(0525)

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关于这点我想提一个延伸

1. 有的人会把整个词库做得非常复杂，或者使用“词海模型”及所谓的“海王打法”。但我的内容体系相对来说不会把工作搞得太复杂，反而更倡导简单。
2. 实际上，很多时候我有点抵触 AI。虽然 AI 可以帮我们干活，但有时调试 AI 的过程并没有真正提高效率。
1. 比如我用 Codex（训练用的海报内容与宣发资料）做测试时，发现花的时间并不比人工少。
2. 在调试和等待的过程中，反而浪费了比较多的精力和时间，这也是目前 AI 不太成熟的一个问题。
3. 在做 市调分析和关键词词库时，我一直倡导的是：如果过于依赖 AI，就没法建立起自己对整个类目竞争度及熟悉程度的具体感知。

如果我们特别依赖 AI，它好像会淹没掉这部分对市场和类目的深度理解。这是另外一部分题外话了。

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AI 可以介入的第一个点

但是这里可以加一个东西，比如我们可以用 AI 写一些小工具，来监控 ABA（Amazon Brand Analytics）的排名波动情况。

具体来说，我们可以利用 AI（如 Codex）编写工具来管理自己的应用词库、分级分类词库，并进行深度研究。通过这些工具，我们可以适时、适度地监控整个关键词的趋势变化。

这里有一个典型的案例：我们当时做季节性服装时，流量趋势会随着时间节点和节日的变化而波动。如果每天单纯靠手动检测，主要存在两个问题：

1. 效率太低。
2. 如果偶尔忘记，或者由于人的捕捉不够敏感，就会漏掉重要的趋势。

所以，如果我们能通过编写小工具，将这些运营动作常规化、自动化管控，就能实现显著的提效。这是我认为 AI 可以介入的第一个点。

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AI 可以介入的第二个点

第二个点是关于如何利用 AI 进行“拓词”。

像服装以及非标类产品，其属性词、场景词的变化与演变是非常频繁的。我们的核心功力就体现在：

1. 如何处理拓词得到的数据。
2. 如何将收集到的细微属性词，通过市场验证和自己的逻辑判断，锁定其价值。
3. 最终将这些词为我所用。

以前这个找词的过程非常繁琐。我们现在要思考的是，如何利用 AI 和工具化的方式将其管理起来，这同样是一个非常关键的提效动作。

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AI 跟关键词词库到底该怎么结合

今天我想再深入讨论一下 AI 跟关键词词库到底该怎么结合。我想起前阵子有不少博主在转发相关内容，今天写文时特别在微信里搜索了一下。

我搜到“奋进哥”早期写过一篇文章，词库逻辑的底层内容挺不错。但后来又看了一些文章，发现大部分是 Sif新出的词库skill的软文。确实，现在 Sif 出了一些智能体工具，可以直接调用 MCP，在几分钟之内就把整个对标竞品的关键词全部扒下来，非常方便。

不过，除了大家都在推的 Sif 这种方法，似乎还没有看到其他更多的办法。

回到我之前的03板块，里面写到了关于用 AI 开发小工具的想法，比如监控 ABA 排名波动的工具。

上周六我亲自实践了一下。这个工具最早是我们在 3 月份参加摩根交流会时，一位 SD 大佬分享的。他当时用 Kiro 写了一个小工具，专门用来监控特定类目下关键词的动态表现。

回来之后，整个 4 月份因为各种事务忙碌，一直没能静下心来深入研究。直到最近在玩 Codex，周六的时候我尝试用它来复刻这个功能。目前已经有了一点进展，虽然受限于时间没有继续深挖，但基本可以确定这套方法论在 AI上是完全可以实现的。

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关于具体的开发方向

关于具体的开发方向，主要取决于你想获取的维度和结果：

1. 基础功能实现：

   目前的思路和方向已经明确，逻辑层面的打通并不困难。

2. 可视化进阶：
1. 如果你想开发一个可视化的窗口，并具备相应的数据逻辑和标签词条，那么在设计上就需要花费更多心思（比如 UI 方向的设计）。
2. 这部分的难度会相对较大，也比较费时间。

我现在大概开了一个头，虽然还没能完全钻研透彻，但整体的思路已经成型。这也是为什么我在这次训练营的通知里提到，我会和大家一起共创一些个运营工作流。

你发现其实现在 AI 已经不能说非常成熟，但至少大家都在玩、都在探索。它对人的需求就像亚马逊对买家标签一样，是千人千面的，每个人的应用方式和方向都不一样。

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现在 AI 可以做的事情

我觉得我们尽可能还是要“授人以渔”，把思路介绍给大家。比如说，现在 AI 可以做的事情，就像我第在训练营通知里写的那些点：

第3期线下《AI+ 亚马逊运营进阶与爆品打造SOP训练营》来了: 这次想把系统逻辑和AI结合, 放到现场一起跑一遍 (0522)

1. 传统流程的转变
   以往所有的市场调研、利润分析、词库建立，乃至广告架构和后期的广告优化，我们其实都是手动人工配合自己的经验、逻辑和底层方法论来完成的。
2. AI 的高效结合
   现在我们结合 AI（比如 Codex，它目前是大模型里比较成熟且效率较高的工具），能在本地自动化完成很多事情。
3. 工作流的提效
   我一直强调 AI 可以提效，其核心在于：如果你有一个好的工作流，AI 就可以替你把这个流程跑完，你只需要在上面增加判断和逻辑。

除此之外，值得称赞的一点是 AI 的可视化做得很好。现在普通人使用 AI 的层级和段位之差，是在于如果你能以 HTML 的形式输出结果，它的美观程度和可视化效果要比本地的 Office 文档或 Excel 高出很多。

目前，无论是做企业数字资产的累积（如 SOP），还是整个分析讨论、内部会议，这种可视化要求都非常高。所以，除了讲 AI 提效之外，可视化其实也是非常关键的一点。

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关于词库的方法论

关于词库的方法论，我去年在开篇8个基石篇目的文章里就给大家讲过大概的思路。

0810 AMZ运营拆解篇之1：关键词词库搭建研

如果是成熟的运营，拿到框架完全可以自己摸索出来。但在做训练营的过程中，我发现：

• “教”其实是最好的“学”。
• 如果你能把一个小白教会，就代表你充分掌握了这个 skill。
• 我们的训练营会把底层的方法论用案例和可视化的形式拆解开，让所有同学都能搞懂，这也是最核心的东西。

最近刚好新接了一个 陪跑的伙伴，他们的案例也挺好的，我也发了微博。我在尝试跟他们做案例时用 AI 小试了一下，发现可玩性依然很多。比如利用 AI 帮我们做：

• 关键词整理与打标签
• 拆分属性词
• 拓词（这个方向继续挖下去会非常不错）

我觉得 AI 就像我们手上的一张王牌工具。如果想做到“指哪打哪”，那么掌握遥控器的运营本身，一定需要强大的逻辑、成熟的方法论以及清晰的工作流。只有这样，才能遥控 AI 形成高效的工作闭环，最终沉淀为企业的核心 skill。

不否认这里面的延展，包括前段时间群里有些人分享的一些关于 AI 研究成果、可视化的内容，也包括我周六参加活动时看到的一些别人的东西，这些都会启发我生发出自己的“最强大脑”。

所以我始终坚持的一个观点是：AI 确实是个好东西，但掌握“遥控器”的这个人，其自身的素质至关重要：

1. 对知识系统的熟练度
2. 对各种工具方法的敏锐度
3. 对新事物的敏锐触角

这些素质必须要非常强，你才能很快地把一个 idea 转化为现实的思路和具体的东西。

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关于词库管理与工具应用的补充建议

关于关键词词库的构建，我还有一点补充理解（差点忘了提）。

过往在训练营中，我们讲过几点关于收集和搭建关键词词库的方法。但后来发现，如果运营中使用“卖家精灵”等第三方工具导出反查词库，其工作量和数据处理量其实非常大。

对于中卖、小卖在新品推广阶段，在预算适度的情况下，我建议只需要把 ABA的词库玩明白就足够了。

其实没必要对所有反查出的、动辄几千甚至上万量级的词库进行跟踪、筛查、洗词、去重或打标分析，原因如下：

1. 覆盖度足够：ABA 的词库几乎已经涵盖了所有衍生的关键词。
2. 变化规律一致：关键词的变化无外乎是词根、属性或品牌词的变动（品牌词也可归类为属性）。
3. 包含长尾词：其中也包含了错拼词、近义词和同义词等。

在有限的预算下，集中精力处理好 ABA 词库，比盲目处理海量的反查数据更有效率。我反倒后面不强调一定要用反查词去整理，因为那个工作量会有点大。

当然，如果你本身处理数据的能力强，或者能借助 AI 去处理这种大批量的海量数据，然后再重新纳入到我们关键词词库的管理体系，进行一个查漏补缺，我觉得也没什么问题。

实际上，如果你把 ABA 的属性做明白了以后，其实词库量基本上是够打的。这里刚好今天在讲词库，我们等于作为一个 2.0 词库的补充也提一下。

后记

原开头背景

前两天（22号）晚上，上周五训练营通知发布以后，之前关注我们的朋友一直在问，能不能出一个更详细的大纲。

我顺着思路，在研究探索 AI 与运营板块工作流结合时，思考了以上内容（02-04版块），并随手发了个微博，还收获了一些点赞和互动讨论，所以今天的内容，是在原版块基础上继续延伸了一些， 形成AI+词库的2.0思考：

1. 大家感兴趣的老铁，关注我们马上要举办的第三期线下训练营。
2. 作为一个深度内容的创作者，最底层的东西，最深度的思考，结合我8年的运营研究成果，都会呈现出来。
3. 我敢说我的所有系列的内容包括整个运营系统的框架梳理，设计，广告架构漏斗都是我自己实践研究沉淀的结晶，在现今噪音和‘内容’丛生的AI时代，我还在坚持用真实的文字记录自己的体验，感悟和思考，就是为了增加文字的可读性，引领思考和探索。以增加新手更多的分辨力和实践力。