生成式 AI 驱动关键词与广告策略，助力跨境品牌实现全球增长突破

客户背景

该客户是一家国际化消费电子品牌，产品涵盖多类智能设备，业务遍及全球主要跨境电商平台。随着品牌影响力不断提升，客户在全球范围内的销售持续增长，但也在复杂多变的跨境市场中面临新的挑战。

客户挑战

在亚马逊等电商平台的激烈竞争中，客户面临以下痛点：

广告成本高企：随着竞争对手数量增加，CPC 成本持续走高，广告投入产出比下降；
关键词策略复杂：核心关键词竞争激烈，长尾关键词挖掘难度大，转化率低；
新品推广周期长：每年都有大量新品上线，但缺乏高效验证机制，资源投入大、转化不足；
市场差异显著：不同国家消费者搜索习惯差异大，难以快速制定精准、差异化的关键词与广告策略。

Helium 10 + AWS GenAI 解决方案

Helium 10 结合 AWS 的 生成式 AI 与云计算能力，打造了一套智能广告与关键词优化方案，覆盖关键词洞察、广告投放到新品验证的全链路。

1. AI 关键词语义洞察

借助 Amazon Bedrock 上的 Claude 3.7 模型，深入分析不同市场的搜索趋势与语义习惯；
自动生成差异化的长尾关键词组合，预测用户购买意图，从而提升广告与自然搜索表现；
在 Listing 优化与广告创意生成中，灵活调用多模型能力，实现跨语种的高质量内容生成。

2. 广告智能投放与动态优化

基于广告历史数据与实时投放表现，系统构建动态竞价模型，实现精准的出价决策；
广告预算和关键词竞价会随转化效果自动调整，实现 “高转化关键词重点投入、低效关键词快速替换”，提升整体 ROI。

3. 新品市场验证与快速推广

基于 AI 模型预测，提前识别新品的潜力关键词；
在小规模市场进行试点投放，结合反馈数据快速优化 Listing 与广告策略，缩短新品推广周期。

应用亮点：Cerebro AI Filter

在 Helium 10 核心关键词研究工具 Cerebro 中，我们通过 AWS GenAI 构建了 AI 驱动的关键词过滤器，大幅简化了用户在复杂市场下的关键词筛选体验。

功能能力

自然语言过滤：用户只需输入 Prompt，即可完成关键词包含/排除、品牌名去除、字符过滤、语言过滤等复杂操作；
品牌词自动识别与去除： Claude 3.7 大模型自动识别品牌词并剔除，提升关键词分析质量；
高级过滤：支持 Regex 正则匹配、字符级过滤，满足专业用户需求；
多语言适配：基于 Claude 3.7的跨语种理解能力，用户可以直接过滤特定语言关键词（如仅保留西班牙语）；
用户反馈闭环：用户可通过反馈过滤效果，持续优化模型表现。

商业价值

简化操作：复杂的关键词筛选不再依赖手动设置，大幅提升用户效率；
提升结果相关性：自动去除噪音（如品牌词、特殊字符），确保关键词分析精准度；
驱动用户活跃度：新颖的交互方式提升用户粘性和使用频率；

技术架构

该方案基于 Amazon Bedrock 提供的多模型接入能力，将 Claude 3.7 与轻量级 mini 模型结合使用，形成了既高效又经济的关键词与广告优化架构。

数据输入与存储

电商平台的关键词数据、广告表现及用户交互日志存储在 Amazon S3；
提供统一的数据源，支撑后续大模型与子模型的分析与生成任务。

关键词语义洞察（Claude 3.7 Bedrock）

核心语义理解、长尾关键词生成、跨语言广告创意撰写由 Claude 3.7 完成；
通过 Amazon Bedrock 调用，保证上下文理解力与输出质量。

Subfilter 模型（Mini Models）

在 Cerebro AI Filter 的关键词处理环节，引入轻量级 mini 模型，用于执行高频、低复杂度的过滤逻辑（如品牌词剔除、字符清理、基础正则匹配）；
与 Claude 3.7协同工作：复杂语义由 Claude 3.7处理，简单操作交给 mini 模型，显著降低延迟与成本。

广告投放与动态优化

广告投放策略由 系统算法能力 与 Claude 3.7生成的关键词 协同驱动；
根据实时广告表现反馈，动态调整关键词竞价与预算分配，实现高转化关键词的重点投入与低效关键词的快速替换。

安全与合规

所有模型调用均通过 Amazon VPC + PrivateLink 进行私有化接入，避免公网数据暴露；
架构符合 GDPR/HIPAA 等合规标准，保障跨境业务的隐私与安全性。

架构价值

智能分工：Claude 3.7专注复杂语义与跨语种生成，mini 模型高效处理规则类 subfilter，提升整体性能；
低延迟高性价比：mini 模型降低响应时间和成本，支持高频实时调用场景；
闭环优化：广告数据实时反馈 → SageMaker 动态建模 → Claude 3.7调整关键词与创意；
可扩展性：通过 Bedrock 的多模型能力，后续可引入更多专用模型（如广告点击率预测、创意打分）。

项目成效

通过该方案，客户在全球市场取得了显著成果：

广告 ROI 提升 30%，投放更高效；
平均 CPC 降低 18%，有效缓解广告成本压力；
长尾关键词流量增长 40%，新品自然流量显著提升；
新品回收周期缩短 50%，上线初期转化率高出行业平均 25%；
AI Filter 功能上线后，Cerebro 用户关键词处理效率提升 2 倍+，功能满意度显著提升，并带动 Diamond 计划升级转化率增长。

结语与愿景

Cerebro AI Filter 项目是 Helium 10 践行“让跨境卖家的数据分析更简单、更智能”的一次创新实践。通过 Amazon Bedrock 与大语言模型的深度结合，我们为用户提供了高效、精准的关键词过滤体验。

未来，Helium 10 将继续携手亚马逊云科技，在生成式 AI 应用上不断突破：

持续探索大语言模型在广告与关键词匹配中的优化潜力；
引入用户反馈驱动的强化学习机制，提升过滤与推荐精度；
扩展多语种、多渠道的关键词过滤能力，服务更多全球卖家；
深化 Amazon Bedrock 与 GenAI 服务的结合，打造更智能的电商 AI 助手。

关于 Helium 10

Helium 10 隶属于 Pacvue 集团，是全球领先的一站式电商运营软件工具箱，拥有超过 450 万用户，覆盖 24 个亚马逊站点，并支持沃尔玛和 TikTok。我们通过 AI 驱动的选品、关键词、Listing 优化和广告管理工具，助力跨境卖家实现高效增长与全球化成功。

欲了解更多信息，请访问 Helium10.com。