一、先定方向：用 AI 把类目范围缩小到可执行
选品第一步不是找“爆款”，而是先回答“我卖什么类目”。店铺主营类目一旦确定，半年内更换成本很高（通常需要先下架全部在售商品），所以方向要先定死。
做法：把你能稳定拿货的供应链资源列出来，让 AI 帮你做交叉分析——输入“我的货源集中在运动户外小件，目标站点是越南和泰国，请列出 10 个细分方向，并按竞争热度、客单价区间、物流友好度排序”。AI 给出的排序只是参考，最终拍板看三条硬线：你有没有稳定货源、单件重量是否可控、有没有把握做出差异化。
二、抓取公开榜单：让 AI 做数据的搬运和整理
TikTok Shop、Lazada 等平台都有公开的热销榜单页面。不需要爬虫，把榜单页的产品名、价格、销量区间复制下来，丢给 AI 整理成表格：价格带分布、主图风格、标题关键词出现频率。
关键结论：榜单的价值不在“抄爆款”，而在看价格带和空白位。如果某细分品类前 20 名全部集中在同一个价格带，说明买家心智已被锚定；如果某个功能诉求（如“可折叠”“夜光”）出现频率上升但供给很少，那就是机会。
注意：只整理公开可见的数据，不要尝试绕过平台的反爬机制，账号安全永远优先。
三、读差评：从评论里挖出改进空间
把目标品类热销品的差评复制 50–100 条，让 AI 归纳高频关键词。常见的坑高度集中：尺码偏大偏小、材质与图片不符、配件缺失、物流破损。
关键结论：差评关键词就是你的选品检查清单。比如差评集中在“尺码不准”，你选品时就优先找提供详细尺码表、支持多尺码的供应商，并在文案里把尺码讲清楚——这一个动作能同时降低退货率和客服压力。
四、算毛利：用公式倒推，不靠感觉定价
定价是选品里最容易算错的一环。建议用倒推公式：
注意把每个站点的费用项列全：平台佣金比例、达人佣金、按单均摊的广告营销费、订单处理费、提现与结算费率、预估退货损耗。漏掉任何一项，算出来的“利润”都是虚的。算完后再去看榜单价格带——如果达标价远高于市场主流价格带，说明这款在当前供应链下做不起来，果断换下一款，不要硬上。
五、核验供应链：1688 四项一个不能少
候选品进入 1688 核验阶段，只看四项：一件代发价、重量（含包装）、发货地、库存与起订量。
关键结论：单件超过 1 公斤（含包装）直接淘汰。东南亚小件物流对重量极其敏感，超重一款，运费可能吃掉全部利润。另外注意发货地是否支持一件代发到你的货代仓，以及店铺的品质退款率——超过 3% 的要谨慎，这是退货率的前置信号。
六、查平台规则：类目、资质、退货三条线
第一，确认商品落在店铺主营类目下，跨类目上架可能被限流或下架；第二，需要资质的品类（如食品、美妆、3C 带电）提前准备好材料再上架；第三，评估退货风险——易损、尺码复杂、描述容易产生歧义的品，天然退货率高，上架前就要想好文案和包装怎么对冲。
七、小单测试：先验证数据，再放大投入
流程跑完不要一次铺几十款。先上 5–10 款测试，观察 2–4 周的点击率、转化率和退货情况。数据达标的补货放大，不达标的果断下架，把坑位留给下一批候选品。
关键结论：选品不是一次性的“找爆款”，而是持续的“筛、测、汰”循环。AI 的价值是让每一轮循环更快、更便宜，而不是替你做决定。