SellerCopilot BP

1. 项目摘要 (Executive Summary)

SellerCopilot 是一款基于 RAG 2.0（检索增强生成）技术的跨境电商垂直AI工具。我们致力于解决中小卖家在Listing撰写中面临的“中式英语”、SEO埋词生硬及难以对标头部大卖（如Anker）的痛点。通过深度解析竞品URL、融合平台合规政策及实时关键词数据，SellerCopilot 能一键生成具备“大卖逻辑”的高转化率Listing，帮助卖家实现从“卖货思维”到“品牌思维”的跨越。

2. 市场痛点与目标用户

2.1 目标用户

• 亚马逊美国站卖家： 如销售蓝牙耳机的“SoundWave Tech”，急需提升Listing的本土化程度。
• TikTok Shop东南亚站卖家： 如主营家居小物的“HomeBloom”，需要快速产出多语言内容。

2.2 核心痛点

• 不懂逻辑 (Conversion Logic)： 无法识别高转化长尾词，文案停留在参数堆砌（如只写“wireless earbuds”而忽略“sports headphones”场景）。
• 无法模仿大卖 (Benchmarking)： 面对Anker、Ulefone等头部品牌，缺乏结构化拆解能力，无法复制其Listing的“高级感”和转化逻辑。
• SEO难 (SEO Optimization)： 关键词埋词不自然，甚至出现五点描述未覆盖技术查词（如遗漏“sweatproof”或“60h battery”）的情况。

3. 产品解决方案

3.1 核心理念：像大卖一样写 Listing

• 竞品克隆生成： 能够接入Anker Soundcore Liberty 4 Neo等高品质Listing，自动生成风格一致、关键词合理、句式节奏匹配的仿写版Listing。
• 转化逻辑重构： 支持独家“特征 -> 技术 -> 效果 -> 情感”的五点逻辑链，将参数转化为用户利益点（Benefits）。

3.2 核心功能

• Listing一键生成： 输入产品图/文字描述（如“USB-C快充移动电源, 20000mAh”），自动生成符合A9算法的标题、五点描述、Search Terms。
• 多语言支持： 覆盖英、德、西、日等主流语种，并针对特定市场习惯优化。
• 五点描述/Search Terms 优化： 自动遵循AIDA结构，Search Terms字段智能去重、剔除停用词。

核心差异化 (RAG 2.0)

• 竞品URL解析： 输入竞品链接，自动提取其排版、五点结构、A+图文描述及Top 10流量关键词。
• 黄金关键词探测： 从竞品页面提取真实带来流量的词组。
• 违禁词实时拦截： 自动压制FDA禁止表述及侵权词汇。

4. 技术壁垒与架构

4.1 核心引擎 (Backend & AI)

• LLM 模型： 以 DeepSeek V3 为主模型，针对Amazon Listing任务微调，相比GPT-4 Turbo成本降低83%，对“bullet point rhythm”优化更精准。
• RAG 流水线：
  • 采集层：使用 Firecrawl 获取页面HTML，配合 Jina Reader 转为结构化Markdown。
  • 数据层：整合Amazon Brand Analytics高频词、Helium 10 Top 100 Search Terms。
  • 处理层：风格分析统计竞品句式特征，确保仿写高保真。

4.2 前端体验 (Frontend)

• 极速响应： 基于 Next.js (App Router) 构建，首屏加载 <300ms。
• 可视化对比： 左侧显示竞品五点，右侧生成对应段落，提供直观对比。
• 流式输出 (SSE)： Listing生成过程实时推送，降低用户等待焦虑。

5. 商业模式 (Business Model)

采用 Freemium (免费+增值) 的 SaaS 订阅模式：

6. 运营推广策略

6.1 内容营销

输出高质量干货，如《如何写出BestSeller的文案风格？》；制作“Good Power Bank vs SellerCopilot生成版”的对比图。

6.2 SEO策略

主攻长尾词，在官网博客发布针对性文章；向AMZ123、知无不言等垂直媒体投稿。

6.3 私域裂变

邀请50位大卖作为种子用户；通过“转发案例图获赠更多额度”的机制进行裂变。

7. 合规与安全

• 数据隐私： 严格遵循“Firecrawl抓取 -> 内存解析 -> 即时销毁”流程，不留存用户核心商业机密。
• 平台合规： 每日同步Amazon Seller Central最新政策更新，自动添加合规声明（如FCC/RoHS）。