在亚马逊的日常运营中，卖家需要处理大量琐碎的任务，如邮件回复、评论分析、竞品调研等。使用ChatGPT不仅可以简化这些工作，甚至做得比我们更出色，大大提升运营效率。在这篇文章中，我会分享如何利用ChatGPT高效处理邮件、分析评论、调研竞品、分析数据、发布Post、获取设计灵感和解读关键词，帮你在亚马逊运营中如虎添翼。

一、邮件处理

1.日常邮件回复

ChatGPT最强的功能之一就是它的语言能力，不仅远远强于各类翻译软件，甚至还胜过大多数四六级水平的同学。事实上，经了解许多英语能力强的运营在写邮件时，也会借助ChatGPT来辅助完成。

对于常见的买家问题，比如产品使用、质量问题或包装破损等，都可以通过AI生成专业的回复。只需将买家邮件粘贴到对话框，简单说明背景、设定身份，告诉AI该如何解决问题，提供相关产品知识，AI就能为你生成一封符合需求的专业英文回复。

以下是相关案例

另外，你还可以将每次与买家的邮件对话交给ChatGPT。由于它有记忆功能，每次回复都能结合之前的内容，给出最合适的回复，不需要你重复说明已经提过的情况。

2.差评邮件回复技巧

关于删差评，相信大家知道很多种方法。这里主要分享如何仅通过站内信，借助AI，让买家主动删除差评。

首先抛出一个理念，通过给自己设定一个弱势群体的身份，与买家沟通，更容易博取他们的同情，让他们心甘情愿地删改评论。（我已通过这个方法成功删除多个评论）

接下来的问题是，弱势群体有很多，哪种身份最合适？来看ChatGPT给出的建议。

答案已经明确，合适的身份是：创业者、家庭支柱、环保责任者。这里我们选择“家庭支柱”的身份，具体为抚养两个孩子的单亲妈妈，刚参加工作，保住这份工作是维持家庭生计的关键。

给ChatGPT的指令可以参考下面案例，让它把我们的身份背景信息融入到邮件，并用符合这个角色的妈妈的口吻来表达。

以下是我用ChatGPT生成的邮件，成功让买家删评的案例。（注：邮件内容要避开敏感词review/comment/等）

二、评论分析

市面上虽然有一些工具可以对评论分析，但工具要么收费，要么分析维度固定，无法根据我们的需求进行自定义分析。ChatGPT可以做到这一点，低成本定制化分析。

操作步骤是：利用卖家精灵插件下载链接评论，导出的表格只保留“内容”这一列，删除其他所有列。然后将处理后的表格添加到附件，并给指令

指令如下：

表格内容为亚马逊上某产品的评论数据，现需对这些数据进行分析归纳，输出一份1000字左右的报告。分析报告需包含以下内容：

1、使用人群特征分析：对评论买家的基本特征进行归纳，如年龄段、性别、职业等；

2、买家情感分析：基于评论内容对买家情感进行分类（如正面、中立、负面），并分析正负面情绪的占比；

3、好评因素统计分析：列出排名前10的好评因素，统计每个因素的出现频次及占比；

4、差评因素统计分析：列出排名前10的差评因素，统计每个因素的出现频次及占比；

5、产品使用场合分析：分析买家购买产品的主要使用场合，如家庭、办公、户外等，统计每个场合的出现频次及占比；

6、产品改进建议：指出产品最需要改进的5个方面，说明原因并提供优化建议；

7、高频关键词分析：统计评论中出现频率最高的前10个关键词（至少为双词组合）；

8、其他有价值的分析：根据数据中的其他特征或趋势，补充你认为有价值的分析。

分析非常全面（截图未完全展示），有一点很值得关注，评论中词频最高的前10个关键词。这些关键词非常有用，可以用做广告投放和文案埋词优化等方面。市面上的评论分析工具通常做不到这一点，此外，虽然亚马逊已经对评论打了关键词标签，但那不是对评论内容的做的词频统计，这就是用AI定制化分析的好处。

三、竞品调研

这部分主要介绍怎么批量统计同类竞品的属性信息，比如材质、颜色、功能、配件等，以往都是手动进入每个链接逐一统计，而目前还没有哪个插件可以做到，但ChatGPT可以，其原理是通过读取产品标题和五点来完成。

首先要明确我们要研究的属性有哪些，如果对这个类目很熟悉，可以直接列出关键属性；如果不熟悉，可以查看热销榜单上的5款左右同类产品页面，统计出现频次最高的属性，可以稍微多列一些，后续ChatGPT跑数据时如果出现的频次太低，到时再删除。

本案例中，我们整理的关键属性为：空间大小（floor area）、产品颜色（color）、水箱体积大小（tank capacity）、吸收水分量（extract）、分贝数（db）。

操作方法是：使用卖家精灵插件到小类榜单下载产品卖点，不要勾选翻译，删除表格中非同类产品的数据，再将表格发给ChatGPT并附上指令。

以下以除湿机为案例，大家可根据自己产品情况自行替换内容。

指令如下：

1、请对每个产品的核心卖点进行归纳总结；

2、请完善以下产品属性信息：适用空间大小（floor area）、产品颜色（color）、水箱体积大小（tank capacity）、吸收水分量（extract）、分贝数（db）。

表格的表头栏应设置为：ASIN、卖点总结、适用空间大小(floor area)、产品颜色(color)、水箱体积大小(tank capacity)、吸收水分量（extract）、分贝数（db）。请以可下载的表格形式输出：

来看ChatGPT给出的结果，输出的是一个可下载的表格，且表格里已经按要求总结了卖点，并填写了各产品对应的属性信息。进一步优化表格，将单位信息删除，个别数据做一下换算，这里比较简单不细讲。

有了这个表，再结合另一个表。

将这些竞品ASIN复制到卖家精灵的产品库，导出后得到含有产品的销量、销售额、价格、评论评分等数据的表格，用vlookup函数调用下数据，二表合一。

接下来，利用数据透视表和透视图，分析各属性和销量/销售额/价格/评论评分的关系，在这个案例中，就可以知道适用多大空间的除湿机销量最好，水箱体积处在哪几个值的除湿机销量最好。最后将各类热销属性汇总，就大致得出热销产品的典型特征。开发产品时结合自身资源条件，在这些特征里做选择就好。

四、数据分析

ChatGPT有强大的识图功能，能准确读懂图片上的内容。可以将一些带数据内容的图片丢给ChatGPT辅助我们分析。

1.竞品分析

将卖家精灵或keepa抓取到的产品历史走势图截图给ChatGPT，它能提供详细的分析，包括价格走势、BSR排名、评论评分、价格与销量关系、总结建议，非常详细（截图未完全展示）。

2.产品数据表现分析

数据来源领星的产品表现，属性栏可自定义设置（设置参考如下图），选择按天展示近期每日的数据情况，然后截图给ChatGPT分析，得出的结果包括销量与广告订单比例、CTR、广告花费与CPO、ACoAS、毛利润和综合建议。（截图未完全展示）

五、POST发布

POST是经常发布的，如何让每次发布的POST都不一样，且能融入产品卖点和关键词，ChatGPT可以很方便快速地实现。

指令如下：

你是一名亚马逊卖家，请基于以下产品信息，创作20条与之相关的简洁且吸引人的帖子。这些帖子需要符合SEO标准，每条不超过300个字符，并适当加入表情符号以增加吸引力，同时每条都要从不同的角度来撰写，且在帖子中巧妙地嵌入相关的关键词。请用英文输出

产品标题: [ ]

产品五行卖点: [ ]

相关关键词：[ ]

说明下，填入的内容是英文，指令部分保留中文即可，这样可以方便我们查看。不用担心中英文混杂影响效果，ChatGPT已经非常强大了，只要中文表述清楚，最终输出的结果和纯英文没什么差别。

随便选择一个产品，ChatGPT输出的结果如下，表情符号、关键词、产品特点都很恰当地融入进去了。另外，文案需要和图片或视频对应，正式发布需从中筛选相匹配的帖子。

六、设计灵感获取

当我们设计图片没有灵感，或是做好了图片要重新修改不知从何下手时，不妨试试ChatGPT的识图功能帮我们出主意。

以下是ChatGPT的输出，很详细地说明了从哪几个方面去优化，并画出了效果图，如果不满意还可以让他重新构思。平时我们大都是模仿竞品，参考竞品，但这样很难超越对手。借助ChatGPT，它能为我们提供比竞品更优秀的图片构思，表达卖点更到位，这就有了超越竞品的可能。

写到这里顺便补充一点。今年6月底，我在一味君社群做了一次关于AI的分享，当时也提到过让ChatGPT提供设计灵感的功能，但当时它的回复只有文字，没有效果图。说明仅仅3个月的时间，ChatGPT就进化得更加完善，不只是这个识图功能，我感受到的变化还有读取处理大段文字的表格、输出可供下载的表格、联网实时获取最新信息、处理分析更复杂的数据等，这些都是最近这段时间更新的。AI只会越来越强，善用AI能让我们的运营效率得到难以想象的提升。

七、关键词解读

1.偏僻词解读

通常广告会跑出一些我们之前没有调研到的关键词，用翻译软件翻不出来，到前台搜也搜不到与之匹配的产品。

各翻译软件给出的答案并不清楚，而且只是翻译这个单词本身。但看ChatGPT，不仅做了很详细的解释，还衍生了一些相关的知识点，帮助你更全面地理解。

2.品牌词解读

广告跑出的关键词里，很大一部分带有品牌，常规方法是一个个到前台搜素，效率低。而将这些词交给ChatGPT，它可以马上分析出结果。

除了直接在对话框输入关键词，还可以将广告报表的关键词处理后，以表格形式发给ChatGPT，让它以表格的形式输出，这样就能一次性清洗出所有的品牌词，效率提升何止十倍。