认知拓展优先
爆品、榜单、长跑广告、达人视频和平台热卖都只是线索生成器，不是最终结论。我们先扩宽商品机会地图，再进入候选深挖。
核心校准
选品不是拒绝爆品，而是不把“爆”当作唯一判断标准。
我们要找的是：有需求信号、有广告验证、有供应可得性、有利润空间、能被我们重新包装并低成本测试的商品交易假设。
我们要找的是：有需求信号、有广告验证、有供应可得性、有利润空间、能被我们重新包装并低成本测试的商品交易假设。
方法论用结果迭代
每一轮都记录哪些信号有效、哪些是噪音、哪些候选被供应、合规、利润或广告风险淘汰，并反向修正评分权重。
认知拓展
-> 机会线索池
-> 候选深挖
-> 最小实验
-> 结果复盘
-> 修正方法论
-> 下一轮机会池
交付流水线
潜在市场发现
-> 信号生成
-> 市场分析
-> 竞品分析
-> 商品/品牌 rebuild
-> 文案重构
-> 落地页/商品页重构
-> 货源检索
-> 定价与利润测算
-> 风险过滤
-> 最小交易实验建议
信号如何生成
长跑广告
同一商品持续投放、多素材变体、多痛点角度、落地页稳定，说明值得拆解，但不等于盈利证明。
购买行为
Amazon Best Sellers、Movers & Shakers、Etsy/eBay listing 显示平台内需求，但不等于独立站可复制。
注意力变化
Google Trends、Pinterest Trends、TikTok Creative Center 帮助判断地区、季节性和兴趣变化。
痛点语言
Amazon/Etsy 评论、Reddit、TikTok/YouTube 评论用于提炼文案、FAQ 和差异化角度。
交付可行
1688、Alibaba、AliExpress 早期过滤成本、MOQ、交期、质量和包装风险。
红线过滤
合规、IP、物流、售后、广告账户和支付风控会决定是否直接放弃。
候选商品深挖档案
| 模块 | 必须交付 |
|---|---|
| 基本判断 | 一句话假设、目标人群、场景、痛点、价格带、商品形态 |
| 信号证据 | 广告、榜单、趋势、社区、供应五类信号及 URL |
| 竞品拆解 | 售价、页面结构、主卖点、信任机制、广告 Hook、弱点 |
| Rebuild 方案 | 新定位、差异化角度、标题、副标题、卖点、FAQ、视觉方向 |
| 货源成本 | 供应商 URL、采购价、MOQ、样品、运费、交期、质量风险 |
| 利润测算 | 售价、COGS、运费、支付费、退款假设、毛利、最大 CAC |
| 风险过滤 | 合规、IP、物流、退货、质量、广告账户、支付风控 |
| 实验建议 | 实验类型、预算、周期、成功标准、失败标准、下一步 |
数据源优先级
| 目的 | 首选数据源 | 辅助数据源 |
|---|---|---|
| 发现广告长跑商品 | Meta Ad Library、TikTok Creative Center | Similarweb、第三方广告工具 |
| 发现平台购买行为 | Amazon Best Sellers、Movers & Shakers、Etsy、eBay | 第三方榜单 |
| 发现趋势 | Google Trends、Pinterest Trends、TikTok Creative Center | Exploding Topics 等 |
| 提炼痛点文案 | Amazon/Etsy 评论、Reddit、TikTok/YouTube 评论 | 博客、论坛 |
| 找货源 | 1688、Alibaba、AliExpress | 供应商官网、展会目录 |
| 估算利润 | 竞品售价、供应商报价、支付费、运费 | 第三方物流报价 |
下一步交付
商品机会池 v1：先从 Meta Ad Library、Amazon Best Sellers / Movers & Shakers、Etsy/eBay 三个入口各找 3-5 个候选，汇总成 10 个商品机会线索。