最近把 AI 选品做成了一个自动进化系统
最近一直在研究 AI 选品，最开始其实很简单：
把自己的选品经验告诉 AI，让 AI 帮忙分析市场、找产品。
但后来发现，真正有价值的不是让 AI 每天推荐几个产品，而是把整个流程打通。
现在大概已经做到：
AI找品 → 竞品数据分析 → 商品入库 → 素材采集/去重 → 自动建品 → 广告测试 → 转化数据回传 → AI复盘
- AI 自动找品
系统会持续收集市场上的商品、店铺和广告数据。
不再只是看“这个产品有多少播放”，而是更关注：
最近增长速度、多少卖家开始跟、广告数量增长、首次出现时间、竞争饱和度。
目的不是找“已经爆过的产品”，而是尽量提前发现正在起量的产品。
- 给每个商品建立唯一身份
同一个商品可能出现在很多不同网站，标题、价格甚至图片都不一样。
现在会通过 Product Fingerprint 尽量识别：
这些其实是同一个商品。
这样就能观察一个产品从一个店铺扩散到多个店铺的过程。
- 商品和素材自动资产化
发现值得测试的商品后，会自动保存：
标题、描述、价格、SKU、Variants、图片、视频素材等。
竞争对手广告素材也会自动下载、去重、聚类，再让 AI 判断不同素材到底在打：
价格、痛点、便利性、视觉展示还是新奇感。
- 自动部署商品
商品确认测试后，可以直接从数据库生成完整商品，部署到测试店铺。
同时会自动检查：
价格、图片、Variants、SKU 是否正确。
即使中途 API 失败，也尽量从断点继续，而不是重复创建商品。
- 最关键：真实广告数据回流
现在广告数据也已经打通。
所以每个商品最终都能看到：
花费 → 点击 → 落地页 → 加购 → Checkout → Purchase → ROAS
这一步才真正有意思。
因为 AI 推荐一个产品时可能认为它很好，但真钱投出去以后，市场可能完全不买单。
也可能 AI 评分一般的商品，反而不断产生加购和订单。
- 所谓“自动进化”
其实没有那么玄学。
核心就是：
AI预测 → 真钱测试 → 数据反馈 → 找出成功/失败差异 → 调整选品模型 → 下一轮继续测试。
以前是：
“我凭经验觉得这个产品能跑。”
后来变成：
“AI觉得这个产品能跑。”
现在想做的是：
“AI先提出假设，真实市场负责打分，系统记住结果，再让下一轮判断比上一轮更准。”
目前还只是第一版，数据量也远远不够。
但整个链路已经从单纯的 AI聊天选品，慢慢变成了：
AI + 数据库 + 自动化 + API + 真实投放反馈的闭环选品系统。
我觉得这才是 AI 选品真正值得研究的方向。
