2025 年初，一個叫 Seena Rez 的德國創業者在 YouTube 上丟了一支影片，標題大意是：「我怎麼用 AI 在 30 天內做出一個 270 萬美金的品牌。」
影片裡，他秀出 Shopify 後台的營收截圖，數字是 2,714,246.36 美元。社群炸了，有人說他是天才，有人說他在吹牛。Reddit 上有用戶實際下單測試，發現訂單編號偏低，算了一下：如果平均客單價在 20-50 美元之間，這個營收數字至少需要 54,000 到 135,000 筆訂單——帳對不太上。
但我們今天不是來驗證他的營收數字的。
真正值得拆解的，是他的選品邏輯。
因為那套邏輯的核心，不是「我覺得這產品好」，而是「數據告訴我，這裡有一群人的需求還沒被滿足」。這個思路，不管你做的是 TikTok Shop 還是 Amazon，不管你是選品型賣家還是品牌經營者，都適用。
一雙 19 美元的皮拉提斯襪子，選品邏輯是什麼？
Seena Rez（全名 Seena Rezaei）是 Hyperdopamine® 品牌孵化器和 Attention Academy® 電商教育社群的創辦人，目前人在柏林。他的背景不是電商，是認知科學——專門研究人的注意力怎麼被抓住、怎麼被留住。
他選中的產品，是一雙皮拉提斯止滑襪（Pilates grip socks），單價 18.99 美元，品牌名叫「Grounded」。
這個選品決策不是拍腦袋想出來的，而是跑了一套三步驟流程。義。品牌故事、儀式感與這套產品教育三者疊加，讓一個材質普通的產品，長出了驚人的溢價空間。
Seena Rez（全名 Seena Rezaei）是 Hyperdopamine® 品牌孵化器和 Attention Academy® 電商教育社群的創辦人，目前人在柏林。他的背景不是電商，是認知科學——專門研究人的注意力怎麼被抓住、怎麼被留住。
他選中的產品，是皮拉提斯止滑襪（Pilates grip socks），單價 18.99 美元，品牌名叫「Grounded」。
這個選品決策不是拍腦袋想出來的，而是跑了一套三步驟流程。
第一步：趨勢捕捉——用數據找到正在起飛的品類
他先看 Google Trends，發現「Pilates」這個關鍵字在過去三年呈現穩定上升趨勢，年增長率約 11.5%。皮拉提斯不是曇花一現的熱潮，而是一個正在從小眾走向大眾的生活方式趨勢。
但光知道「皮拉提斯很紅」不夠。
他接著用 EchoTik（一個 TikTok 數據分析平台，月費 9.90 美元起）去看 TikTok Shop 上哪些皮拉提斯相關產品正在快速成長。EchoTik 可以追蹤商品銷量、創作者帶貨數據和直播間 GMV，基本上把 TikTok 上的商業數據透明化了。
第二步：供需失衡分析——找到需求大、供給弱的藍海
接下來是關鍵的一步。他把高銷量的皮拉提斯相關創作者影片逐字稿丟給 ChatGPT，讓 AI 分析「哪些品類的需求增長速度超過現有供應商數量」。
結果指向兩個品類：皮拉提斯止滑襪（Pilates grip socks）和紅光療法面膜（red light therapy masks）。
Pilates grip socks 這個品類特別有意思。搜索量在增長，TikTok 上相關內容的觀看數也在攀升，但市場上沒有一個強勢的品牌佔據消費者心智。換句話說——有需求，但沒有人站出來說「我就是這個品類的代表」。
這就是所謂的「品牌真空」。
第三步：快速驗證——用 AI 壓縮從選品到上架的時間
確認了品類之後，Rez 用 ChatGPT 分析目標用戶畫像（20-35 歲、追求精緻生活方式的女性），參考了現在這類型目標客群喜歡的品牌，並且生成品牌名「Grounded」——這是一個雙關語，既代表襪子的「防滑抓地」功能，也傳達「踏實自律」的生活態度。接著再用 AI 工具做視覺設計、文案、Shopify 建站，整個流程壓縮到幾週之內。
傳統做法要幾個月的事，他幾週就完成了。
這裡要暫停一下。很多人看到這裡會覺得：「哇，AI 好厲害。」但真正厲害的不是 AI 工具本身。Google Trends 誰都會用，ChatGPT 誰都能打開。差別在於他問的問題——不是「什麼產品好賣」，而是「哪裡有需求缺口，而且還沒有品牌填上去」。
這套邏輯，才是賣家最該學的東西。
同一套邏輯，搬到 Amazon 上怎麼用？
Seena Rez 的戰場從 TikTok 開始，但他的選品思維框架放到 Amazon 上其實更合適──因為 Amazon 的數據基礎設施成熟太多了。他在站外東拼西湊才拿到的東西，Amazon 幾乎都整理好放在後台等你去看。
先講最重要的那一個：商機探測器（Product Opportunity Explorer）。
它就在 Seller Central 的「成長（Growth）」分頁底下，門檻只有一個──你必須是「專業賣家方案」，月費 39.99 美元。這個門檻確實有點討厭，帳號才剛開通、都還沒開始賣，就得先付這筆錢。但它的回報是：你拿到的不是估算值，是 Amazon 自己的第一手數據。
而它跟一般人以為的「Amazon 後台數據」最大的不同在於，商機探測器的最小單位不是關鍵字，而是**「利基（niche）」**。Amazon 的做法是，把消費者搜完之後「看了什麼、買了什麼」拿來反推分群──搜「stainless steel water bottle」、「BPA-free water bottle」、「insulated water bottle」的人，最後點的其實是同一批產品，那這些詞就會被歸成同一個利基。
因為消費者描述同一個需求的方式從來不統一，有人講材質、有人講功能、有人講使用場景、有人直接講他遇到的問題。看單一關鍵字，你只看到需求的一個切面；看利基，你看到的是整個需求本身。
把 Rez 的三步驟一格一格對進去，你會發現商機探測器幾乎是一對一還原：
他用 Google Trends 看趨勢，你在商機探測器看「搜索量」和「搜索量年成長率」。 差別在於，Google Trends 告訴你的是「有人在談論皮拉提斯」，商機探測器告訴你的是「有人在 Amazon 上找皮拉提斯襪，而且準備掏錢」。前者是話題熱度，後者是購買意圖，兩者中間隔著一整條轉換漏斗。
他用 EchoTik 看供需失衡，你在「洞察（Insights）」分頁看競爭結構。 這一頁會告訴你這個利基裡總共有幾個產品、前 80% 的點擊被其中幾個產品瓜分掉、過去 90 天有多少新品進場、平均缺貨率多少、有多少比例的產品在跑廣告。Rez 講的「品牌真空」聽起來很抽象，但它在這一頁是有數字的──如果一個利基裡有 400 個產品，而前 80% 的點擊被 100 多個產品分散瓜分，沒有任何一個吃掉大頭，那就是沒有人站出來當代表。反過來，如果 3 個 ASIN 就吃掉八成點擊，那不叫真空，那叫已經有人稱王了。
更直接的是，商機探測器裡有一個叫**「未被滿足的需求（unmet demand）」**的東西：它會主動撈出那些「轉化率低於基準值」的搜索詞群。翻成人話就是──很多人在搜，但搜完之後沒人買單。這代表市場上現有的產品沒有一個真正回答了消費者的問題。這不就是 Rez 花了一堆時間看 TikTok 逐字稿才拼出來的結論嗎？Amazon 直接列給你看。
他從創作者的抱怨裡挖痛點，你在「評論」和「退貨」分頁看。 退貨那一頁尤其值得看，它會把這個利基的退貨原因整理成主題，告訴你每個主題佔全部退貨的比例，還有這個比例隨時間的走勢。
Rez 是靠人工看影片、聽創作者抱怨「這襪子根本不止滑」，才找到切入點；而在 Amazon 上，「不止滑」這件事會直接以退貨主題的形式，帶著百分比出現在你眼前。這一頁能幫你的不只是找機會，也是勸退──如果一個利基的退貨主題清一色是尺寸、材質這種你解決不了的結構性問題，那它可能根本不值得進。
至於價格，答案在「產品（Products）」分頁。 這一頁列出利基底下所有 ASIN 的上架日期、平均售價、評分、評論數和點擊佔比。很多賣家有個誤區，以為價格一定要壓到最低才會賣得多，但把這一頁攤開來排一次序你就會發現，通常是中間價位的產品拿走最多點擊──太便宜消費者會懷疑品質，太貴又不是每個人都捨得花。
順帶一提，上架日期這一欄也別跳過：如果高點擊佔比的產品全都是三年前上架的老品，代表這個市場的排名結構已經固化；如果榜上有不少是近半年的新品，那才表示這扇門還開著。
商機探測器在 2026 年還加了一個小功能：可以一鍵收藏、追蹤某個利基或 ASIN。這聽起來不起眼，但它的意義是把選品從「一次性的調研動作」變成「持續性的觀察」──你可以把五個候選利基丟進追蹤清單，養三個月，看哪一個的搜索量真的在爬。Rez 賭的是一個瞬間的趨勢切片，而你可以賭一條被驗證過的曲線。
那，賣家精靈和 Helium 10 補的是什麼？
如果商機探測器這麼強，為什麼還需要第三方工具？因為 Amazon 給你的是「它想讓你看到的」，而有些東西它結構性地不會給你。
第一，你還沒有賣家帳號的時候。 這是最現實的一點。商機探測器要開通專業賣家方案才看得到，但如果你根本還在評估要不要進 Amazon，總不能為了做調研先付一筆月費。賣家精靈和 Helium 10 都有免費試用或免費額度，讓你在還沒下注之前先摸清楚牌桌。你可以先用它們的關鍵詞挖掘鎖定某個品類，看看底下所有搜索量正在上漲的關鍵詞──說不定你也會像當年的 Rez 一樣，發現「有抓地力的襪子」這個詞正在悄悄變熱。
第二，單一競品到底賣了多少。 商機探測器給的是利基層級的全貌和點擊佔比，但它不會告訴你「這個 ASIN 上個月賣了幾件、營收多少」。而這恰恰是你評估要不要進場時最想知道的數字。第三方工具的估算雖然是推估、不是真值，但它能拆到子 ASIN（變體）層級──同一條 listing 底下三個顏色，哪一個顏色賣得特別好，這對備貨決策是完全不同層次的資訊。
第三，競品到底靠哪些詞吃流量。 這是商機探測器完全沒有的功能。你可以反查一個競品的 ASIN，看它的流量從哪些關鍵詞來、是自然排名還是廣告買來的。商機探測器告訴你「這個市場長什麼樣」，反查告訴你「這個對手是怎麼贏的」——後者才是你抄作業的地方。
第四，站點覆蓋和歷史縱深。 商機探測器並不是每個站點都開放，而賣家精靈的核心功能覆蓋美、日、英、法、德、義、西、加八個站；另外，第三方工具能回溯 24 個月以上的競品歷史銷量、BSR 和價格軌跡，你可以看到一個產品是怎麼一路爬上來的，或者它去年的旺季到底有多旺。這種時間深度，後台不會給你。
第五，跨市場的自由篩選。 「幫我找出所有月銷 300 到 500 件、評論數低於 50、評分 4 星以上的產品」——這種撈網式的搜法，商機探測器做不到，它的邏輯是「你先想到一個利基，我告訴你它長怎樣」，而不是「你設定條件，我幫你撈」。
還有一個技術細節值得先講清楚，免得你之後看到數字對不起來會慌：商機探測器用的是「去正規化」的搜索量，同一個人搜五次算五次；而第三方工具多半用「正規化」搜索量，同一個人搜五次算一次。所以兩邊的絕對值天生就對不起來，這不是誰有 bug。
看第三方工具的搜索量，重點從來不是那個數字本身，是它們之間的排序關係。
說到底，兩邊的分工很清楚：商機探測器是第一手數據，用來判斷「這個市場值不值得進」；第三方工具是推估數據，用來回答「進去之後我要怎麼打」。
但現實是，很多 Amazon 賣家手上明明什麼工具都有，卻還在用「看別人什麼好賣就跟」的老方法選品──看到某個競品月銷 5,000 件就跟著做，結果進去才發現對方已經有 3,000 則評論、品牌知名度和供應鏈成本優勢，一個新品牌根本打不動。
問題從來不是工具不夠，是問題問錯了。
不是「什麼在賣」，而是「什麼該賣，但還沒人好好賣」。
找到藍海之後，品牌怎麼站住腳？
數據選品能幫你找到市場空白，但找到空白只是故事的開頭。接下來的問題是：當別人也看到同一個空白的時候（AI 時代，這件事會越來越快發生），你靠什麼留住消費者？
答案是品牌定位和情感連結。
Seena Rez 其實做對了一件很關鍵的事：他沒有把 Grounded 定位成「一雙止滑襪」，而是定位成「踏實自律的生活方式品牌」。品牌名 Grounded 的雙關——既是防滑（grounded grip），也是一種生活哲學（stay grounded，保持踏實）——讓產品從功能性商品升級成了身份認同的符號。
他的目標客群不是在找「最便宜的皮拉提斯襪子」的人，而是在找「能代表我是什麼樣的人」的產品。這群 20-35 歲、追求精緻生活的女性，買的不是襪子，是一個「我在認真對待自己的健康和生活」的訊號。
這個策略聽起來很「品牌學」，但它有一個非常務實的商業效果：它讓你不用打價格戰。
案例：Anker 的 VOC 選品方法論
說到「用消費者聲音反向指導選品」，不得不提 Anker（安克創新）。
創辦人陽萌（Steven Yang）是前 Google 高級工程師，2011 年回到中國長沙創業，從亞馬遜起家。他早期的選品策略很直接：去 Amazon 上找那些「評分高但價格貴」和「價格低但評分差」的品類──這中間的空白，就是機會。
但讓 Anker 真正從一個賣家變成全球品牌的，是他們建立的 VOC（Voice of Customer）系統。
從 2012 年開始，Anker 系統性地挖掘 Amazon 平台上的用戶評論和評分數據，反向指導產品設計：超過 100 位產品經理透過 VOC 工具持續監控超過 35,000 個產品，用 AI 標籤功能從海量評論中找出新人群、新需求、新使用場景，客戶體驗團隊每年產出 300 份以上的消費者洞察報告，回饋給產品、營運和行銷團隊。這套方法帶來的成果很具體：三年平均退貨率下降了 46%。
據傳 Anker 內部訂下了一個相當嚴格的標準──只要一款產品的評論星等落在 4.7 顆星以下，就會被視為失敗的產品，直接下架。
畢竟投入了那麼多人力去開發與改進，結果消費者還不滿意，對他們而言就是資源浪費；做出一個 4.3 顆星的產品，跟市面上其他普通商品也沒什麼兩樣。
哈佛商學院甚至為 Anker 的 VOC 模式撰寫了專門的商業案例研究，核心結論是：Anker 的成功模式是「先用線上消費者洞察驗證產品，再擴展到線下通路」。
陽萌在 2020 年提出了「淺海策略」的概念──消費電子市場有很多「體量不大但有增長空間」的細分品類，大公司看不上，但對中小品牌來說正好是甜蜜點。
Anker 就是靠著不斷切入這些淺海品類，從充電配件擴展到智能家居（eufy）、音頻（Soundcore）、投影（Nebula）等多個子品牌，最終做到年營收超過百億人民幣。
這跟 Seena Rez 找「Pilates grip socks」的邏輯是一樣的──都是找到「有需求、有增長、但還沒有強勢品牌」的品類。差別在於，Anker 用的是十年的系統化 VOC 體系，而 Rez 用 AI 把這個流程壓縮到了幾天，工具不同，底層邏輯一致。
到底該選 Shopify 自建品牌官網，還是選亞馬遜平台？
如果現在去找 Grounded 的官網，你會發現它已經不見了。
一個月做到 270 萬美金，轉眼卻可能三個月後歸零──這種爆發又消失的節奏，很可能跟他背後的供應鏈模式有關。
RBAY 從整個流程的速度推斷，Seena 很可能採用的是 Dropshipping 模式，搭配中國擅長做國際小包的供應鏈廠商，才有辦法在短時間內快速規模化，不需要囤貨、不需要等待海運，臉書廣告一開，訂單就能直接轉單生產、直送消費者。
這種模式的優點是速度極快，缺點也同樣明顯：一旦廣告成本上升、爆款熱度退去，或者供應鏈端出狀況，整個生意可以在很短的時間內垮掉，幾乎沒有累積效應。
而 Amazon 的成長邏輯剛好相反。
做獨立站，靠的是持續買廣告去撬動需求，今天有流量，明天不投廣告，營收就可能瞬間歸零；但在 Amazon 上，即便第一個月只做到一、兩萬美金，只要產品好，市場有穩定需求，第二個月往往可以做到二、三萬美金──因為 Amazon 有評論系統與關鍵字排名系統，消費者的信任與平台的推薦會隨著時間持續疊加，形成一種複利效應。
選品的底層邏輯不會變，都是要打造一個能滿足消費者的好產品，但平台特性會直接影響經營的難易度與長期穩定性。
給台灣賣家的一句話：AI 壓縮了「從零到一」，但「從一到十」靠的是你
回頭看 Seena Rez 的故事，最值得學的不是他用了哪些 AI 工具（那些工具你今天就可以開始用），而是三個思維轉變：
第一，選品的起點是「需求缺口」，不是「什麼好賣」。 Seena Rez 找的是供需失衡，Anker 找的是差評裡的痛點，Pela 找的是沒人佔據的品牌空位。起點都一樣——從消費者的未滿足需求出發。
第二，數據是指南針，不是答案。 數據告訴你哪裡有機會，但能不能抓住機會，取決於你對產品的理解、對消費者的同理心、以及你願意投入多少時間去打磨品牌。
第三，AI 改變的是速度，不是難度。 從選品到上架的時間可以從幾個月壓縮到幾週，但供應鏈管理、產品品質控制、海外合規、品牌長期經營——這些「從一到十」的事，AI 目前幫不了你太多。
這恰好是台灣賣家最大的優勢所在。
台灣有成熟的製造體系和嚴格的品質控制文化，有豐富的 OEM/ODM 經驗，有對供應鏈細節的掌控能力。這些東西，是那些「純靠 AI 速成」的模式最缺的環節。
AI 選品工具讓每個人都能更快找到市場空白——但當每個人都能找到同一個空白的時候，能站穩的，是那些有供應鏈深度、有品牌厚度、有長期經營意願的人。
用 AI 的速度去發現機會，用品牌的深度去守住機會。
這才是選品型賣家在這個時代最該建立的能力組合。
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時間軸
00:50 開場暖身
01:20 皮拉提斯與周邊產品的成長趨勢
03:04 從市場趨勢、TikTok 痛點找到產品機會
04:35 運用 AI 打造品牌定位與視覺
05:57 雙關品牌名與月營收 270 萬美金祕辛
07:35 亞馬遜賣家必學！ 實用選品工具推薦
09:49 避開低價誤區！ 如何找到價格甜蜜點
10:34 一人獨角獸特質？ AI 縮短選品時間
12:55 工商時間
