AI 辅助选品与智能 Listing 优化，推动智能家电品牌高效增长

客户背景

该客户是一家专注于智能清洁领域的家电品牌，其扫地机器人及配件产品畅销全球，在亚马逊多个站点均有较高排名。随着品牌扩张和 SKU 数量的增加，客户希望通过更加科学的选品机制与智能化的内容优化方式，提高整体运营效率与市场转化能力。

客户挑战

选品周期长：需要投入大量人力分析市场数据，决策效率低；
Listing 内容管理复杂：不同站点需要多语言和差异化优化，人工编辑效率低且易出错；
数据反馈滞后：广告与自然排名数据联动不足，库存与投放决策滞后。

Helium 10 + AWS GenAI 解决方案

Helium 10 基于 AWS 的 生成式 AI 与大数据能力，为客户打造了覆盖 选品 → Listing 优化 → 运营反馈 的全链路智能化方案。

1. 智能选品优先级模型

借助 Helium 10 BlackBox 工具，对接自有数仓中的历史销售、价格与评价数据，并结合 AWS 模型能力进行分析；
引入 AI Agent，用户只需用自然语言描述需求（如“我想找低价的家居产品”），系统即可自动生成筛选逻辑；
建立 AI 驱动的选品优先级模型，快速识别高潜力产品，辅助团队做出更精准的选品决策。

2. 多语言智能 Listing 优化

借助 Helium 10 Listing Builder，结合大语言模型能力，实现多语言自动 Listing 生成与优化；
系统可自动抽取标题（Title）、要点（Bullet Points）、属性（Attributes），并结合 Claude 3.7 的上下文理解能力进行智能改写，保证品牌一致性与 SEO 效果；
在多国市场快速输出本地化 Listing，减少人工编辑错误。

3. AI 驱动的实时运营决策

整合广告投放、自然流量与转化等多维度数据，构建实时运营监控视图；
结合预测模型提前识别库存风险，生成补货预警与优化建议；
实现广告预算的智能分配和动态优化，提升整体 ROI。

应用亮点

对话式 AI 选品体验
基于 AI Agent 的三阶段对话逻辑（类目推荐 → 意图确认 → 产品属性筛选），用户无需理解复杂筛选器规则，只需用自然语言即可完成选品，大幅降低新手卖家的学习门槛。
生成式 AI 支持的 Listing 优化
借助 Bedrock + Claude 3.7，自动生成多语言、高相关度的 Listing 内容；凭借大语言模型自身的语义理解能力，确保关键词覆盖与 SEO 优化。
实时、可视化的运营决策
将广告与自然流量数据打通，结合 QuickSight 实现一站式监控，提升了库存和投放的灵活性。
安全合规与可扩展性
Amazon Bedrock 可与 Amazon VPC 与 PrivateLink 集成，避免数据暴露在公网；具备 HIPAA 与 GDPR 合规性，满足跨境电商用户的安全与隐私要求。

功能能力

自然语言转化选品逻辑：用户只需输入一句话，AI 自动解析并转化为 BlackBox 的筛选参数；
预设场景推荐：支持低竞争、高潜力、低成本、优化空间大等常见场景选择，快速匹配用户意图；
AI Filter 属性抽取：通过大模型自动解析产品 Title、Bullet Points、Attributes，将结果按材质、规格、类型等维度分组；
多语言 Listing 优化：自动翻译并改写 Listing，结合 SEO 关键词生成，提高多市场覆盖率；
运营智能预警：基于 AI 预测库存缺口，并自动生成补货建议和广告优化方案。

技术架构

在本项目中，我们基于 Amazon Bedrock 的生成式 AI 能力，并结合 AWS 原生存储与数据库服务，构建了一套覆盖 知识管理、向量检索、智能生成与结果重排 的端到端智能化解决方案。

知识嵌入与向量检索

客户的知识文档、市场调研和历史运营数据先通过 Embedding 模型生成向量表示；
向量结果存储在 Amazon OpenSearch Service（Vector DB 模式），支持高性能的语义检索；
同时，原始文档与中间结果存放在 Amazon S3，实现低成本存储和弹性扩展。

前端与服务层交互

用户通过 前端 Web 提交查询请求；
请求进入 Service 层，由其协调调用向量数据库、Claude 模型与重排模块，实现多步推理与优化。

大语言模型处理（Claude 3.7 Sonnet）

Service 将用户需求与检索结果一并输入 Amazon Bedrock 上的 Claude 3.7 Sonnet；
Claude 负责语义理解、内容生成与 Listing 改写，确保上下文连贯性和品牌一致性。

结果重排（Rerank）

为提升最终输出的精准度，引入 Rerank 模块；
通过大模型对候选结果进行相关性打分和优先级排序，将最优结果反馈给用户。

结构化存储与运营支撑

最终生成的优化结果与运营数据写入 数据库（DB）；
为后续的查询、对比与运营分析提供结构化数据支撑。

安全与合规设计

模型调用与数据传输均基于 Amazon VPC + PrivateLink，保障数据不暴露于公网；
架构符合 GDPR/HIPAA 等合规要求，确保跨境电商业务的隐私与合规性。

架构价值

高效检索与生成：Embedding + Vector DB + Claude 构成的三层架构，大幅提升 Listing 优化和知识问答的效率；
重排提升精准度：通过 Rerank 模块进行二次筛选，确保结果与用户意图高度匹配；
弹性与扩展性：S3 和 Bedrock 的无服务器特性，使架构能够根据业务需求自动扩展；
统一服务入口：Service 模块实现解耦，支持后续扩展更多 AI 模型与业务逻辑。

项目成效

新品选品成功率提升 35%，高潜力产品上线后表现更佳；
Listing 优化效率提升 60%，自然排名整体上升 15%；
运营响应时间缩短一半，库存缺货率降低 20%，避免销售损失；
整体销售额同比增长 28%，品牌在核心市场的占有率进一步提升。

结语与愿景

AI 辅助选品与 Listing 优化项目是 Helium 10 在“帮助卖家发现机遇，推动增长”愿景下的重要落地。借助 AWS 的 GenAI 技术，我们帮助智能家电品牌从人工经验驱动转向智能化运营决策，实现了更高效的选品与内容优化。

展望未来，Helium 10 将继续加大在 AI 驱动选品和内容优化领域的探索：

持续优化选品优先级模型，引入更智能的市场预测能力；
强化大语言模型在多语言 Listing 本地化和创意生成中的应用；
扩展实时运营预测场景，进一步降低库存和投放风险；
持续深化 Amazon Bedrock 与生成式 AI 的结合，并引入更多适配电商场景的模型能力，推动跨境电商的智能化与全球化升级。

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。