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如何使用AI监控淘宝平台竞店数据

回答

使用AI监控淘宝平台竞店数据可以通过多种方式实现,包括利用专业的电商数据分析平台和工具。以下是一些推荐的方法和工具:

  1. 鲸参谋数据分析平台:这是一个电商大数据分析平台,提供品牌数据查询和行业竞争分析。它能够提供淘宝、天猫、京东全类目的行业销量、销额、均价等数据,并支持店铺和商品的定向监控,包括销量、销额、均价等详细数据 。

  2. 店查查:这个工具可以帮助用户查询店铺、宝贝、关键词和快递等信息。它通过淘宝网站公开页面整理数据,不涉及隐私数据和不正当行为 。

  3. 店透视:提供一键下载主图、视频、SKU和详情图的功能,支持多维度数据分析,包括评论、问大家、买家秀下载,以及店铺基本信息、销售、销售额等数据的分析 。

  4. 知衣科技:提供电商数据分析软件,专注于淘宝、天猫、京东等平台的数据分析。它覆盖了400000家淘宝及天猫不同行业下旺铺数据,提供SKU级的详尽数据,并基于大数据分析解读趋势,赋能电商 。

  5. 淘宝官方工具-生意参谋:这是淘宝提供的一个官方工具,可以进行竞品分析、竞店监控等。通过生意参谋,商家可以观察几十项数据的对比,包括流量指数、交易指数、搜索人气等,并可以手动复制数据到Excel里进行建模分析 。

使用这些工具和平台,商家可以有效地监控竞店数据,分析竞争对手的销售策略和市场表现,从而优化自己的运营策略和提高竞争力。

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参考资料

问:如何用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化

使用AI来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下几个步骤:1.市场分析:利用AI分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。AI可以处理大量数据,快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。2.关键词优化:AI可以分析和推荐高流量、高转化的关键词,帮助卖家优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。3.产品页面设计:AI设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。4.内容生成:AI文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。5.图像识别和优化:AI图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片,这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。6.价格策略:AI可以分析不同价格点对销量的影响,帮助卖家制定有竞争力的价格策略。7.客户反馈分析:AI可以分析客户评价和反馈,帮助卖家了解客户需求,优化产品和服务。8.个性化推荐:AI可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。

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如果借助AI开启2周岁女儿的绘本启蒙之旅
对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅,目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议: 首先,可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事,内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等,以吸引孩子的注意力。 其次,通过语音交互的 AI 工具,为孩子朗读绘本故事,培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用,让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作,增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。
2024-12-21
小白怎么学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 中 Transformer 是关键,Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
AI选股
以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息: 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): Zephyr AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.11 亿美元,轮次 A,主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.06 亿美元,轮次 A,估值 12 亿美元,主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean:2024 年 2 月 27 日融资,融资金额 2.03 亿美元,轮次 D,估值 22 亿美元,主营 AI 驱动企业搜索。 Figure:2024 年 2 月 24 日融资,融资金额 6.75 亿美元,轮次 B,估值 27 亿美元,主营 AI 机器人。 Abridge:2024 年 2 月 23 日融资,融资金额 1.5 亿美元,轮次 C,估值 8.5 亿美元,主营 AI 医疗对话转录。 Recogni:2024 年 2 月 20 日融资,融资金额 1.02 亿美元,轮次 C,主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资: AI 将引领新的服务模式,即“智能即服务”,重塑工作和生活,重新赋能芯片和云计算行业,创造新的投资机会,GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书,或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025,AI 行业的创新机会: 在 ToP 领域,峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司,为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品,推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域,AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月,美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力,其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。
2024-12-21
openai 12天都有哪些内容
以下是 OpenAI 12 天相关的内容: 12 月 18 日: API 正式版:速度更快,成本降低 60%,支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级:引入 WebRTC 支持,12 行代码即可实现实时语音交互,音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能:让 AI 回答更具个性化,企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包,简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日: 苹果设备深度集成 ChatGPT,可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接:支持 iPhone、iPad 和 Mac,涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景:圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示,体现全新交互体验。 12 月 5 日: OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动,期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2,可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境,实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中,与在一线大模型机构有实际训练大语言模型(LLM)经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力?这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的?o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响?
2024-12-20
有没有能根据哼唱,出伴奏的AI
以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息: 在音乐创作中,如果只有词和一小段自己哼唱的旋律,可以上传这段哼唱的旋律,让 AI 扩展出自己喜欢的风格,然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样,可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构,并利用 AI 尝试不同曲风版本,找到最喜欢的风格,然后制作成核心音轨,进而完成全曲创作。 同时,在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方: 检查乐谱时,主旋律基本能还原,但可能会把噪声识别成音符形成错误信息,需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面,修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score,它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题,如延长音部分可能会抢节奏,爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱,高音和低音的符点会相互影响,基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时,可以直接导总谱或分轨导出,后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时,可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。
2024-12-20
2025年AI的大走向是什么
2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面: 1. 大型基座模型能力的优化与提升:通过创新训练与推理技术,强化复杂推理和自我迭代能力,推动在科学研究、编程等高价值领域的应用,并围绕模型效率和运行成本进行优化,为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进:构建具备空间智能的世界模型,使系统能够理解和模拟三维环境,并融入物理世界,推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展,提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力,为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合:整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据,生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量,为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面:AI 技术将成为数字营销的核心,品牌应注重利用 AI 提升用户体验,预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元,采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%,广告成本减少 20%。 5. 行业发展:2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份,标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局:大语言模型供应商将各具特色,竞争加剧;AI 搜索引擎将成为杀手级应用,快速普及,颠覆传统搜索方式;不同领域的 AI 搜索引擎将出现,针对专业需求提供更精准的信息服务。
2024-12-20
有淘宝上架产品优化的AI工具吗
目前有多种利用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的方法,包括: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:AI 可分析并推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:AI 设计工具能根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具能撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术可帮助选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:AI 能分析不同价格点对销量的影响,协助制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 可分析客户评价和反馈,帮助了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 能根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人可提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:AI 能分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 可帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:AI 能分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 可帮助在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 能分析观众行为,帮助优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。 此外,像淘宝拍照搜商品等应用也体现了 AI 在相关领域的应用。但需要注意的是,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-08
你了解哪儿些大模型在电商行业供应链物流领域的应用,如果能举例阿里、淘宝、抖音、京东等涉及到电商的公司进行说明就更好了
目前在电商行业供应链物流领域,一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。 阿里巴巴:可能利用其强大的技术能力和数据优势,通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面,提高物流效率和降低成本。 淘宝:或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好,从而更精准地进行商品推荐,并优化物流配送的调度。 抖音:可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘,以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。 京东:有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度,以及预测商品的需求和销售趋势。 但需要注意的是,具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响,包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。
2024-09-25
AI淘宝客服
以下是关于 AI 淘宝客服的相关内容: 在阿里巴巴平台上,利用 AI 完成营销技巧和产品页面优化可以通过以下方式: 1. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人能够提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提升客户满意度。 2. 营销活动分析:AI 可以剖析不同营销活动的效果,协助卖家知晓哪些活动更能吸引顾客并促成销售。 3. 库存管理:AI 有助于预测需求,优化库存管理,降低积压和缺货的情况。 4. 支付和交易优化:AI 能够分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 5. 社交媒体营销:AI 可以帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 6. 直播和视频营销:AI 可以分析观众行为,助力卖家优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 使用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,还可以采取以下几个步骤: 1. 市场分析:借助 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。AI 能处理大量数据,迅速识别出受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:AI 可以分析并推荐高流量、高转化的关键词,帮助卖家优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:AI 设计工具能够依据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术可以协助选择或生成高质量的产品图片,更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略:AI 可以分析不同价格点对销量的影响,帮助卖家制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 能够分析客户评价和反馈,帮助卖家了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 在客服助手方面,具有以下核心特性: 1. AI 驱动:利用 ChatGPT、Google AI 和 Amazon Lex 等技术进行智能自动化客服。 2. 全渠道服务:支持语音、电子邮件、在线聊天、短信和 WhatsApp 等各种渠道的客户沟通。 3. 24/7 无人值守:用户可以在任何时间提供服务,不受人工干预的限制。 4. 更多特性:提供更多特性来完善客服流程。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-10
有没有对监控图像清晰度处理较好的模型
以下为一些对监控图像清晰度处理较好的模型及相关方法: 1. 【SD】超清无损放大器 StableSR: 需要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 测试表明,StableSR 的放大效果在处理一些图像时,能够较好地保留人物细节,如眼神更锐利等。 2. 【SD】最强控制插件 ControlNet 的 tile 模型: 可用于高清修复小图,如将分辨率不高的食物图片进行高清化处理。 能修复和增加图像细节,如处理细节不足或结构错误的小屋图像。 3. 图像高清修复放大流程: 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入时不建议上传大分辨率图片,以免处理时间过长。 图像高清修复时,Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR,并搭配 Stable SR Upscaler 模型,提示词应包含想要达到的目的内容。 图像高清放大时,用 realisticVision 底膜,使用提示词反推 node 提取画面提示词,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型进行二次放大。
2024-11-04