自从Alexa上线以来，老生常谈的打关键词、优化listing、自然单的逻辑都发生了翻天覆地的变化
全网每天除了发教程就是发分析，我每天发货选品就已经很烦了，还要再上课学习千篇一律的分析，我确实是扛不住。
但是Alexa的推荐确实让自然单减少了很多很多，尤其是我这个品类，我感觉大家都在抱怨不知道怎么优化。
于是我就思考，虽然AMZ不开源，我们是否可以通过反推的概念来找Alexa的推荐喜好呢？也就是：
用魔法打败魔法|GPT6 Astar VS Alexa
 
但是我把我的想法和GPT说了以后，他是如此回复我的:


 
GPT6确实吓人啊，开始对指令进行批判性思考了，并且还给出了我他的建议，且对合规的要求极高，已经和国内某让干啥就干啥的说胡话大模型不一样了（说的就是你 豆包）从这里可以看出，GPT思考这个技能的搭建逻辑应该是：先分析同品类产品优势→自查差异&补足→反推Alexa测试→出结论
 
其实细想也对 我们的产品不管是不是Alexa推荐，好的产品一定有我们需要对齐的部分，补齐这部分以后我们再看看平台算法的读取度和适配性，再输出结合答案
 
GPT告诉我们的是：先对齐差距，再看齐标准，再输出答案；
而我的思考逻辑是：先对齐算法，再输出答案。
抛开合规层面不谈，GPT的逻辑其实是正确的，因为Alexa抓取的是亚马逊现成的数据库，我们永远不可能知道在这个庞大的数据库下Alexa的算法倾向是什么，一个品类就有大十几万甚至几十万的数据，这是我们个人数据库达不到的，所以更别妄谈那些国内博主所谓讲的“如何让Alexa推荐我的产品”
 
真要是能做到，那些博主的团队早被AMZ挖去更新算法了
 
言归正传，在充足预算token的帮助下，我又接入了卖家精灵和我的账号（这里需要做个小API连账号）
GPT读取了许多竞品和同类优秀产品的数据，可以说只要是页面上有的都读取了，初步的模型出来了：

正当我以外大功告成的时候，GPT的问题又来了，他拒绝了直接调用生成，而是向我提出了新的要求和疑问：



 
头 皮 发 麻！
 
满血的GPT6 Astar已经开始自己反思自己是不是“AI味"太重了 需要补充更多的Review和Listing让自己输出的内容更像
一个人 或者说是 一个真正可以对抗Alexa的人
 
来不及发麻了，GPT给了我新的“指令”（开始指挥我了）

 
于是我按照GPT的要求把这些给到了他，在他运行的期间我惊讶的发现，他还在一边处理Review一边通过接口看这些产品的listing和关键词 产品图 五点 A+  而他并没有和我说这部分操作
 
经过没心没肺的烧token，处理后的文档来了。

 
结合前面的初版，加入此版文档，我搓出了第一份英文版优化skill
但是我这个英语确实水平不行 这个时候国产大模型就派上用场了，我打开了workbuddy，调用deepseekV4PRO，要求他在这个skill的基底下，加入中英文对照和评分系统，反查系统（不得不承认deepseek也是蛮强的，评分系统的生成和中英文对照等问题理解能力非常强，我个人感觉高于GPT，并且可以为我补充相关政策性信息加入评分系统和反查系统）

 
于是 在GPT6 Astar+deepseek v4 PRO的帮助下 我得到了这样一份优化大师，非常激动的我在几个卖家群聊了一下，很多人都私信我想要一份，本着更多的用户反馈才能跑出来好的产品（重生之我是产品经理），做了一份脱敏版本，分享给了大家，截止发文为止还没有人反馈BUG和不好的体验。
 

 
最后我想说，拥抱改变的核心并不是改变，而是从切实自己的需求端出发，我也给服务商交过学费，但是我觉得你要看到服务商的思考模式和我们卖家的思考模式差距在哪，才能明白我们需要的到底是什么。也欢迎更多卖家与我一道优化这款skill，希望有一天这款skill可以做到更完善，有更好更完备的数据库！
 
如有需要 Skill可以免费分享给大家~