本书将基于亚马逊跨境电商业务场景，系统地介绍智能标签的构建相关知识。然后从实战的角度介绍标签体系的应用方法和流程，从构建简单的标签到形成标签体系，循序渐进地带领读者快速上手智能标签体系的构建。此外，本书还创新性地将标签体系与前沿的人工智能工具相结合，介绍了如何以科技赋能业务应用。本书采取读者第一视角的模式来组织行文逻辑和实现方案，使得行文和结构会更连贯可理解。本书适合于在校学生以及职场初、中级电商数据分析师、电商运营，此外部分对技术感兴趣的产品经理也适合阅读。

前言
AIGC技术爆发背景下的亚马逊运营

在没有AIGC技术加持的背景下，亚马逊跨境电商运营的操作技巧可能需要大量内容才可以讲述清楚，包括供应链管理、选品、listing精细化上架、产品生命周期运营、广告投放等，这里面每个细分模块又都涉及无数的细节需要运营人员去学习。但上述这些模块无论怎么去拓展，都离不开“运营”两个字，因为一家跨境电商企业除了运营的职能外，还有采购、财务、美工、技术、仓储等多个职能的参与，而这些职能里，美工、技术这两个职能曾经因为门槛高、需求量大而不得不依赖外部招聘（见下图），很难让运营人员自己执行。

图 杭州关于亚马逊美工与技术（数据分析师）的招聘信息
随着亚马逊流量费用的增加，很多卖家及运营者从原本做贸易的“中间商”，慢慢转变成了拥有生成能力的“供应商”。同时，许多跨境企业为了能降低人员成本，逐渐把负责图片优化的“美工”职能，负责数据分析和技术开发的“技术”职能，慢慢转移到“运营”职能上，从而实现业务的降本增效，而AIGC工具的诞生则为这样的转型提供了可能性。
在本书中，笔者会从底层拆解各类AI工具的应用背景和效果，例如如何拆分亚马逊的文本信息变成基础的标签（第1~3章），如何用体系化的标签与prompt语句生成优质的标题与文案（第4章），如何用标签+AI技术优化广告投放（第5章），如何制定标准化的标签体系和使用ChatGPT辅助生成及优化高质量标题（第6章）。
所有的一切，都是为了让更多的亚马逊中小卖家，成功地在平台上以更强的竞争力生存下去，从而实现从“贸易型企业”到“品牌型企业”的转型，最终实现中国品牌出海的目标。
本书的篇幅有限，笔者没法将与AIGC技术弱相关的业务经验分享在书中，如果读者对实战运营、数据化运营感兴趣，可以购买笔者曾经出版的书籍《亚马逊跨境电商运营实战》《亚马逊跨境电商数据化运营指南》《亚马逊跨境电商精细化运营实战宝典》进行学习，在此感谢广大从业者对笔者内容的认可。



笔 者
2025年1月

目录第1章亚马逊平台商品标签的分类与体系1.1亚马逊商品标签分类的链路1.2亚马逊商品标签体系1.3亚马逊商品关键词标签体系：如何梳理“关键词”的“多形式”和“近义词”第2章标签业务应用前提——打标签2.1打标的对象2.1.1listing标题2.1.2ABA搜索词2.1.3review文本2.2打标的方法2.2.1人工操作打标2.2.2AI技术打标2.2.3ChatGPT与相关工具打标第3章标签业务应用基础——标签归类3.1巧用词干算法，优化商品标题提升业务效率3.1.1巧用词干算法提升业务效率3.1.2巧用词干算法提取技术3.1.3巧用词干算法提升文本处理效率3.1.4巧用词干算法优化商品标题关键词3.2文本相似度归类方法3.2.1文本相似度分析助力商品优化3.2.2文本相似度分析的不同种类及应用3.2.3利用工具及方法处理文本相似度第4章标签业务应用进阶——标签分析4.1标签关联度分析

叶鹏飞，日本筑波大学信息系统科学硕士，哈尔滨工程大学电子商务学士，合肥希图科技发展有限公司合伙人，AdTron关键词工具创始人，亚马逊广告官方卖家讲师，腾讯课堂数据分析官方业务讲师，前腾讯WXG产品策划，前bilibili流量运营，前子不语运营销冠，知乎IP“旭鹏”创始人，喜马拉雅IP“旭鹏_”创始人，全网粉丝超过10万，书籍全渠道总销售量超过5万袁钰坤，英国爱丁堡大学计算机科学（AI方向）硕士，哈尔滨工程大学电子商务学士，主要从事金融大数据方向的研究工作，曾经撰写过多篇与人工智能相关的论文，其中部分已在中文核心期刊上发表，总下载量超过1200余次。

结合ChatGPT、Python、Midjourney等多工具实战落地；


注重实操打法，掌握不同工具在各个运营环节的价值；


理论框架配合案例讲解，全方位提升不同板块的运营竞争力。