现在选品光靠 BSR 跟 New Releases 已经不够用了，很多朋友其实从去年开始就开始用 Rufus（如今的 Alexa AI）辅助选品了。随着 AI 不断在进步，很多 AI 工具也已经可以非常智能地做场景化选品了，不再是单纯给你罗列一堆关键词，而是能顺着一个核心产品，把用户的完整需求链条拆解开，帮你找到那些藏在 “场景缝隙” 里的机会。
就拿 plantar fasciitis night splint（足底筋膜夜夹板）这个产品来说，以前做选品，我们只会盯着夜夹板本身的销量、价格和竞品情况，很容易陷入 “价格战内卷”。但用场景化 AI 选品逻辑跑一遍，它会顺着 “足部护理” 这个核心场景，延伸出一整条互补赛道：从日间穿的足底筋膜炎袜、缓解前掌压力的跖骨垫，到矫正脚趾外翻的矫正器、缓冲足跟疼痛的护垫，这些看似分散的产品，其实都服务于同一个用户需求 —— 缓解足部不适。
这些拓展出来的方向，每个都带着近 30 天的真实搜索、购买数据，也标注了和主产品的关联逻辑，比如 “场景共生”“流程接续”，相当于帮你把用户从夜间护理到日间防护的全流程需求都梳理清楚了。
这种思路，刚好和 Alexa 场景购物的趋势对上了。用户现在越来越少搜单个产品，更多是搜 “足部护理套装”“全天缓解足底疼痛方案” 这类场景化需求，而你拓展出来的互补品矩阵，能更自然地匹配这类搜索，拿到更稳定的流量。
同时，这些关联产品的数据，也能直接为 AMC 人群包提供参考。从关注夜夹板、护足袜、跖骨垫的用户里，我们能精准圈出有长期足部护理需求的高意向人群，后续用 AMC定向触达，投放效率会比泛投高很多。
说到底，AI 选品不是给你找爆款的捷径，而是帮你跳出单一品类的局限，顺着用户的真实需求搭建更抗风险的产品矩阵。选品这件事，终究还是要跟着用户的需求走，而这些工具，只是帮我们把需求看得更完整、更清楚一点。