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与创始人交个朋友
这两个月,我已经写了5篇关于竞品广告分析的文章了。广告不是一个独立的存在,需要综合产品的基本情况来考虑,不同类型产品的广告策略也不相同。所以在所有竞品拆解广告的开始,我会先对产品的基本情况做一个了解,包括上架时间,价格,评论,销量,排名等信息。再根据这些信息去大致推断竞品在使用什么样的策略,进而结合广告数据的反查,大致判断出操盘手的运营策略。
一开始我也是人工去观察这个产品的趋势,偶然间发现用卖家精灵插件可以把这个产品的历史价格,评论,销量的数据下载下来,打开表格来看数据格式也很清晰。所以我就在想能不能结合Ai agent做一个可以定价分析的bot(机器人)。因为之前一直在用字节跳动的Coze(国内版扣子),现在coze海外版已经开始收费,所以这次决定用国内版coze做一个可以通过价格趋势分析亚马逊竞品定价策略的Ai机器人。
花了一个晚上的时间,终于把机器人做好了。因为制作过程没有代码,也有现成的插件可以读取表格,所以过程还算顺利,时间大部分花在大模型的测试中,先来看下效果。
机器人叫做“亚马逊竞品定价分析”,已经发布到coze的bot商店,使用方式是先通过卖家精灵的插件界面下载表格,再上传给coze机器人,最后告诉他咒语“分析这个ASIN的定价策略”,就会输出下面的内容。
体验地址: https://www.coze.cn/s/i6CqWJvq/
这个数据用的是上次的分析的投影仪产品,我们来对比下上次写的文章。文中我也说明了149.99的标价没有变化,但是没有按日期横向对比prime, coupon 价格。可见,bot会更加细致的分析,同时bot提出了一些可以参考的建议,但是也会出现幻觉。比如说bot说是5月1日价格开始变化的,但实际应该是5月11日开始大幅度变化的。另外,因为下载的数据中没有用prime价格减去coupon的实际价79.99,所以Bot也是没有识别出来的。
不过整个工作流还是可以用的,至少对我来说有参考作用。下次分析产品,我会优先把数据放到bot里面跑一下,看会有什么建议。其实这也很好的缓解我们的焦虑,目前来说,Ai并不能完全取代我们的工作,作为助理辅助工作还是挺有价值。
《亚马逊广告拆解05-新品爆款投影仪》
先在浏览器下载卖家精灵插件,在产品的详情页面展开Keepa插件替代,点击右上角的导出,下载数据源。
可以打开表格看下数据有没问题,缺失值是不是很多,简单检查下和插件趋势的对应。
实际测试过程中,我把表格直接丢给了Chatgpt,简单的分析还是可以用的。但是如果让他加上日期序列的分析,还是需要接入插件。重要的是,每天的免费额度有限,不能白嫖哈哈。
制作Ai agent的关键是把大模型,提示词,插件,工作流结合到一起。这个bot最重要的就是工作流了。基本的思路是用户上传表格,插件读取表格,提前准备好价格相关的知识库,大模型把插件读取的表格和知识库的相关内容结合,整理成自然语言。
我在开始的节点添加了“excel”变量,用来识别用户上传的表格。
插件用办公套件excel读取表格内容
知识库引用表格内容,同时引用亚马逊卖家中心关于价格部分的资料,存入知识库
大模型用智谱的GLM-4 128K,接收表格内容和知识库资料
结束节点通过大模型把所有内容整合输出
知识库的资料是先从亚马逊卖家中心找了相关的文章填充进去,又找了网络上的文章补充进去,后续可以继续完善,目前是不影响使用。
扣子支持的大模型我都测试了一遍,目前免费的大模型是字节的豆包、阿里的通义千问、智谱GLM、MiniMax、月之暗面Kimi的Moonshot和百川智能。由于涉及到数据分析,引用知识库,8K和32K都略显不足,128K以上才勉强及格。同时不同模型的能力略微有差别,Moonshot对长文本有优势,豆包对角度互动有优势,考虑到速度和效果,我选用了智谱GLM-4 128K的大模型。
提示词部分可以用Ai做优化,技能方面我只调用了一个工作流,这样debug的时候可以直接在工作流修改。最右边调试详情,可以看到调用的流程,先是外部的LLM,再进入工作流中的插件,知识库,LLM。
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