摘要:✅ Queena拆解AI 作图全流程,几分钟批量场景图,效果堪比专业影棚!
当大多数卖家还在纠结 AI 是否靠谱时
有一群卖家已用 AI 实现:
“铺货 ACOS 从 38% 砍半至 16%,3 年省下 180 万广告费”
“几分钟生成亚马逊爆款图,美工成本几乎归零”
“AI 预判爆款,选品失误率直降 68%”
......
当 AI 从 "锦上添花" 变成 "生存刚需"
卖家该如何破局?
东友会第28期「AI赋能亚马逊」线下沙龙
120+位亚马逊卖家挤爆会场
四位嘉宾用实战案例撕开 AI 迷雾
这场沙龙是相当精彩!!
接下来让我们简单回顾一下这期沙龙的精彩内容吧!
4位亚马逊实战专家掏出压箱底的AI核武器
现场演示 "真能落地的 AI 玩法":
✅ Queena拆解AI 作图全流程,几分钟批量场景图,效果堪比专业影棚!
✅ 杨总用AI重构视觉生产线,实现精铺高效智能作图
✅ 王总用飞书+AI自动化,人力成本砍半
✅ 张总探索AI运用于亚马逊广告,AI不仅是工具,更是未来广告优化的核心驱动力
Queena分享
Queena给我们详细拆解AI作图全流程
她的分享从如何快速找到参考图开始,逐步深入到AI作图的具体操作步骤,最后展示了AI生成图片的实际效果,为卖家提供了一套高效、低成本的视觉解决方案。
1️⃣ 设计高购买欲图片的三大核心技巧
(1)找参考图
(2)高效排版
(3)统一色调
2️⃣ 亚马逊运营必用的AI作图神器
(1)看往AI
专为跨境电商设计的一站式工具
1000+商用模板,AI生成主图/场景图换背景/模特支持图片翻译(30+语言)视频去字幕等功能(2)豆包+星流AI组合:
豆包提取参考图风格关键词→星流AI生成场景图→ControlNet锁定产品轮廓→SD重绘细节,适合打造高端质感图
出来的效果是相当不错的!!
(3)豆包+即梦+comfyui组合作图:
豆包生成拍摄方案→即梦AI出片(可加胶片滤镜)→comfyui替换产品/融合场景,适合创意场景图制作
最后的效果很逼真,而且直接可以用!!
Queena还给我们展示了comfyui工作流一键直出生成效果
最后Queena给大家的进阶技巧:
本地部署comfyui需要高配置电脑,显卡3090,内存64G起,如果不想配电脑也可以直接网站操作(Llblib,仙宫云)都可在线运行,但是亲测本地最好用,其次是仙宫云!!
AI工具是辅助
核心还是要结合产品卖点和用户需求
也建议卖家们多测试不同工具组合
找到最适合自己品类的出图套路
早日实现图片点击率和转化率双爆发!
杨总分享
杨总系统性地讲解了如何用AI技术实现亚马逊视觉设计的高效化和本土化,同时赋能品牌升级
杨总的分享涵盖了从listing文案优化、图片视频处理到选品策略和品牌建设的全链路解决方案,为卖家提供了一套可落地的AI工具应用方法。
1️⃣ AI本土化Listing:打造高转化文案
杨总首先分享了如何用AI优化文案
生成符合目标市场语言习惯的高吸引力Listing内容
实操分享:
以婴儿床为例,通过AI指令生成符合目标市场语言习惯的亚马逊Listing标题,要求包含品牌、产品型号、使用场景等关键信息,并确保文案本土化、生动且合规,以提升商品曝光率和转化率,最后结合亚马逊合规检测工具(如https://www.amz123.com/tools-qinquan)使用,确保合规性。
2️⃣ AI图片处理:低成本产出专业视觉
接着,杨总分享了AI在图片处理中的应用
AI一键换脸、背景替换、高清精修
AI拓图与放大
自动扩展图片场景,适配多尺寸需求
AI作图节约成本、提高效率
耗时从3天压缩到10分钟!!
工具推荐:comfyui, www.ishencai.com
3️⃣ AI赋能视频与选品
杨总还分享了AI在视频和选品中的应用:
(1)视频本土化:
工具推荐:face swap, face swapper, pixble
一键翻译处理视频图片:分派翻译
使用Face Swap等工具替换视频模特
适配不同市场审美
AI自动翻译并生成多语言字幕,打破文化障碍
(2)数据化选品:
通过Deepseek分析消费偏好,预判爆款趋势
结合专利查询工具(https://eric-bot.com)
规避侵权风险,提升选品成功率
4️⃣ AI驱动品牌升级:从卖货到讲故事
最后,杨总强调品牌化是精铺卖家突围的关键,并分享了12大品牌叙事模板
杨总的分享展示了AI技术在电商运营中的全链路应用:从降本提效的视觉生产,到数据驱动的选品决策,最终通过品牌叙事实现价值跃迁。
核心逻辑是:
短期:用AI工具(如ComfyUI、Deepseek)降低成本,提升效率;
长期:通过品牌故事和情绪化内容,建立用户忠诚度。
这套方法为跨境卖家提供了从“生存”到“增值”的清晰转型路径。
王总分享
王总探讨的AI应用落地问题
他从AI应用的现状出发
分析了通用型Agent的局限性
并分享了用飞书多维表格搭建企业专属AI系统的实操方法。
1️⃣ 现状吐槽:
王总直接另辟蹊径:用飞书多维表格搭建专属 Manus!
好处 1:能调用几乎所有 AI 工具 API
好处 2:调优成果可复制迭代
好处 3:深度嵌入日常管理(售后、招聘、数据分析全打通)
最后王总分享了公司目前的进展:
已实现功能:售后处理、评论分析、竞品监控、AI招聘、图片需求管理等,其中分享了评论功能的实操,用erp工具导出亚马逊评论到飞书表格,达到批量分析评论、智能打标签的效果,大大节省了人工成本。下一步计划:接入领星ERP,自动分析数据并生成运营策略张总 分享
张总主要分享了亚马逊广告优化的底层逻辑和AI新玩法,核心就三个重点:
1️⃣ 广告效果三要素
Listing质量(点击/转化数据说话)
广告结构(按ASIN/匹配方式拆分)
优化策略(竞价/关键词/预算动态调整)
三者缺一不可
2️⃣ 优化四板斧
竞价:Bid≠CPC
要根据广告位和转化效果动态调
结构:一个广告组只推一个ASIN+单一匹配方式
关键词:大词引量,长尾词精准转化,定期否词
预算:分时投放抓高转化时段,给效果好的广告组加量
3️⃣ AI在广告中的应用
张总重点讲了AI如何帮助优化广告:
大语言模型(LLM):优化广告文案和挖掘关键词
决策模型:动态调整竞价和预算,提升ROI
AI预测:通过历史数据预测广告效果,提前优化策略
最后张总展望了AI的未来:
AI Agent:未来的广告系统会更智能,能自主决策和优化。
MCP(多目标优化):AI将同时优化ROI、CTR和转化率,实现广告效果最大化。
我认为"现在AI 不是选择题,而是必答题!"
从 Listing 优化到广告投放
从视觉设计到数据分析
AI 正在重塑亚马逊运营的每个环节
与其观望,不如下场实操!
线上交流千遍永远不如线下见一面,
感谢各位到场亚马逊卖家对我东子的支持~
期待下一次见面!
赛!
来源:东子策跨境