跨境电商资讯：找核心关键词实现流量翻倍增

每次推新品的时候，相信很多卖家或者运营跟我一样，都觉得挖掘关键词都很头疼。从收集、筛选到测试关键词，每一个环节都耗费大量时间和精力。最心累的是，千辛万苦找了一批自以为高转化的关键词，然后投放了，广告费就像流水一样哗哗哗消耗，但转化率却始终达不到预期......

尤其是当你看到竞对的产品在搜索结果中占据前排位置，而自己的产品却只能在后面 "陪跑"，就更难受了。那么，在关键词的筛选和运用上，我们需要掌握更先进更科学的方法，快速精准筛词、打词，这样才能在推广竞争中占据更有利的位置。

为了提升关键词筛选效率和精准度，今天给大家分享一个更快更准的方法-AI市场拓词法。

为什么说这个AI市场拓词法又快又准？因为它是通过细分市场来批量获取高相关关键词，而不是逐个分析竞品，我们再也不用手动搜索竞品然后再去分析。核心逻辑是：通过锁定目标细分市场，AI自动整合该市场下所有高相关ASIN的关键词，从而快速建立或补充词库。

细分市场本身就是亚马逊定义的流量聚合入口，关键词天然与目标市场强相关，还能触达目标市场下所有竞品的关键词，包括长尾词和潜在需求词。

01案例实操

打开卖家穿海的SeasCrossAI的市场拓词功能，输入搜索词或者ASIN一键查询，这次我以最近趋势新品【毕业季异形气球产品】的ASIN为例查询。点击注册免费体验

一键查询后快速推荐了83个细分市场，我们可以从中选择与竞品较为相似的细分市场进行一键拓词，查看细分市场下的关键词。通过亚马逊平台本身的分类逻辑，让系统自动完成"找竞品-析词-筛选"的复杂过程，帮助我们更聚焦于词库策略的优化而非基础数据收集，大大提升了我们的效率；

图片1.png

02查看关键指标快速筛选关键词

选择其中一个细分市场一键拓词后会展示多个高相关.........

每次推新品的时候，相信很多卖家或者运营跟我一样，都觉得挖掘关键词都很头疼。从收集、筛选到测试关键词，每一个环节都耗费大量时间和精力。最心累的是，千辛万苦找了一批自以为高转化的关键词，然后投放了，广告费

原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/2230330.html

Lazada的销量上不来，一天只有十几个流量，该怎么办？ 由于亚马逊FBA仓库出错，会给亚马逊卖家带来多少损失？ 计划在全欧部署物流网络，ManoMano如何进一步征服欧洲？ 运费节省56%还送prime标？带你薅亚马逊物流轻小商品计划羊毛！ 全球确诊547万例,跨境物流断崖式降价 高手！亚马逊将增加货运飞机数量，与四大快递竞争 找核心关键词实现流量翻倍增长，用AI拓词这个方法又快又准 找核心关键词实现流量翻倍增长，用AI拓词这个方法又快又准

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被外媒称为AI界最大黑马的国产之光DeepSeek问世，硅谷大牛慌了

2024年末，AI界再次传来重磅消息。深度求索发布大模型 DeepSeek V3 ，完全开源，免费使用。最重要的是，这家被称为 "AI界拼多多" 的杭州企业再次将大模型训练成本砍一刀。 DeepSeek V3训练耗时两个月， 仅花费558万美元 ，但性能却辟比ChatGPT。而 GPT-4o等大模型的成本约为一亿美元 ，这家初创企业以一举之力颠覆大众和业界对AI高昂研发成本的固有印象。 新年伊始， "雷军千万年薪招揽95后天才少女" 的消息一出迅速抢占各大头条，关于AI人才身世背景的争论此起彼伏。北师大本科、北大硕士、先后在阿里达摩学院和DeepSeek就职的罗福莉即将加入小米在圈内早已不是新鲜事，看似利好小米的新闻，实则也 为前东家DeepSeek的热度再添了把火 。 01 / 一年崛起：深度求索的非凡历程 2023年5月，量化投资基金幻方正式将大模型研究团队拆分， 成立深度求索公司 。DeepSeek背后的推手正是创始人梁文锋，曾在浙江大学学习人工智能。而梁文锋在接受采访时表示，在美国政府对中国实施AI芯片限制之前，幻方量化 已经购买了10000多台GPU ，确保了DeepSeek的开发。 DeepSeek的团队以 刚毕业的学生 和 新晋AI从业者 为主，他们拥有无限的创造力和激情。梁文峰表示，在DeepSeek，每个人都可以 随时调用训练集群的卡 ，无需审批。 这种开放和自由的氛围使得DeepSeek能够迅速崛起，成为中国乃至全球少有的 兼具强大基础设施工程能力和模型研究能力 的团队。 2024一年来，DeepSeek共发布8篇研究论文。从中映射出的是在资源限制下，一家 依托本土人才 的AI企业，奋力追逐甚至赶超行业巨头的快速崛起历程。 02 / 与主流大模型硬碰硬 ： DeepSeek V3的卓越表现 DeepSeek V3的预训练阶段仅需 266.4万个H800 GPU小时 ，后续训练阶段需10万个GPU小时。大概两个月时间，DeepSeek就利用 2048个GPU 完成了模型的训练，仅花费558万美元。 相比之下， Meta的Llama 3.1使用了3080万个GPU小时 ，约为DeepSeek V3的11倍，而Mata使用的是比............. 原文转载： https://fashion.shaoqun...
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跨境电商资讯：美国企业报税：如何有效管理

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