社區(qū) 發(fā)現(xiàn) AI # 超級話題 # DeepSeek爆火！...
# 超級話題 # DeepSeek爆火！請問大家現(xiàn)在都有用在哪些工作環(huán)節(jié)呢？有成熟或成功或失敗的案例分享一下么？我都擔心我即將被AI淘汰了！
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如題，大家現(xiàn)在都有用DeepSeek嗎？都有用在哪些運營環(huán)節(jié)呢？自己現(xiàn)在還是用于日常聊天對話和翻譯居多。有看到知無不言上有相關的內容，也嘗試了將廣告數(shù)據(jù)丟給他去分析，但確實還是差點意思，對于小白而言可能還有些參考意義。想了解現(xiàn)在有大佬使用DeepSeek運用在成熟領域的嗎？求分享！?
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tkxuanwu - 90后
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一、成熟賣家的「AI+運營」實戰(zhàn)案例
▍Case 1：爆款開發(fā)——從數(shù)據(jù)清洗到決策閉環(huán)
某3C賣家指令流 （月銷$50W+團隊）：
數(shù)據(jù)預處理 ：
"提取亞馬遜B0B1234567商品近30天Review中提及'電池壽命'的差評，按出現(xiàn)頻率排序關鍵詞"
→ 輸出：續(xù)航（38%）、充電慢（25%）、發(fā)熱（18%）
需求轉化 ：
`"基于上述痛點，設計3款改良版藍牙耳機的差異化賣點，要求：
兼容現(xiàn)有生產線
成本增幅＜$1.5
符合FCC認證標準"`
→ 方案：石墨烯散熱片+快充芯片+電量可視化LED
▍Case 2：廣告ROAS優(yōu)化——從歸因分析到策略迭代
某家居賣家操作流 ：
數(shù)據(jù)投喂格式 ：
1.[廣告活動A] 曝光15,000 點擊率0.8% CPC $1.2 轉化率2.1%
2.[廣告活動B] 曝光8,000 點擊率1.5% CPC $0.9 轉化率3.8%
深度診斷指令 ：
`"用貝葉斯算法模擬兩種策略的潛在收益：
策略1：將A預算20%轉移至B
策略2：優(yōu)化A的投放關鍵詞（當前大詞占比70%）
請輸出置信區(qū)間≥90%的預測結果"`
→ 結論：策略2可使ACoS降低2.3%-3.1%
二、小白快速上手指南
▍翻譯場景升級方案
傳統(tǒng)指令 ：
"翻譯這段中文到英文" → 機械直譯
高階指令 ：
"將以下產品描述轉換為美式俚語風格（目標客群：18-24歲滑板愛好者），保留核心賣點但增加街頭文化元素：[原文]"
▍廣告數(shù)據(jù)分析優(yōu)化
低效投喂 ：
直接粘貼原始數(shù)據(jù)表格 → AI無法識別關鍵字段
正確姿勢 ：
數(shù)據(jù)預處理：用Excel篩選出CTR<0.5%或ACoS>30%的異常項
結構化提問：
`"分析附件中Q2廣告數(shù)據(jù)（按SP/SB/SD分類），要求：
找出消耗占比前10%但轉化率低于均值的關鍵詞
對比同類目TOP100競品平均CTR（參考值1.2%）
給出預算重分配建議（表格形式）"`
三、避坑指南
數(shù)據(jù)脫敏 ：刪除訂單號/ASIN等敏感信息再投喂
知識截斷 ：設定"請基于2023年后亞馬遜政策回答"
結果校驗 ：對關鍵決策建議追加"請列舉3個可能推翻該結論的變量"