启动 AI 辅助选品探索
从今天起，我打算让 Codex 承担选品任务。此前已有部分环节顺利跑通：向 Codex 提供链接，由其下载产品信息；随后完成商品录入；最终将商品推送至店铺上线。目前亟待完善的，正是核心环节：AI 选品。我的思路并非全权交由 AI 决断，而是采取人机协作模式。由人先行设定明确准则与方向，AI 依据这些条件进行大规模筛选与过滤，进而锁定最契合需求、最具适配性的产品。补足这一环后，整条"选品 -> 上架"链路便告完整。更具价值的在于后续的数据反馈机制：AI 在运营店铺过程中会积累店铺数据，乃至行业层面数据；这些
AI视频带货效果提升检查指南
AI视频带货 · 效果提升检查指南不是不够勤奋，是方法有漏洞——附带诊断工具和改善策略这条推广花了3万8，回报率1.2——回顾时发现一个关键失误1这是最基础的毛病，也是多数人的常见问题。多数人的AI视频带货做法是：挑一个商品 → 用AI制作一条展示视频 → 发布 → 等待销售。这个做法漏掉了最重要的一步——转化路径规划。一个高效的AI视频带货体系，应该是这样的：常见表现观看量不算差（几千到几万），但成交率特别低（<0.5%）。观众看了视频却无动于衷，表明视频在“信赖环节”和“推动环节”脱节了。改善策
AI更需要被“经营”
多数企业并不是在做AI项目的长期运作，而是把AI当成一套软件买回去：装上、跑通、等它“出活”。可等真正上线才发现，它更像一名聪明却有些迷茫的新员工——能力不差，但不知道到底该往哪里用力。真正的症结并不在AI本身，而在于组织从来没有认真想过：AI到底要怎样去运营？在引入AI之后，有个关键问题往往被轻轻带过：究竟由谁来确保它能长期保持好用？不是IT部门，也不是算法团队，而是站在业务一线的人——谁来持续盯进展、喂入合适的内容、发现偏差并纠正，让它越来越贴合这家公司？可大多数企业对这个答案保持沉默。AI用得越好的