Step 1：趋势发现（AI 辅助）
用 AI 分析 Google Trends 数据，找上升趋势品类
用 AI 监控社交媒体（TikTok/Instagram）的爆款产品
用 AI 分析竞品独立站的流量来源和热销产品
输出：10-20 个候选品类/产品

Step 2：利基验证（AI 辅助）
用 AI 分析候选品类的搜索量和竞争度
用 AI 评估竞品独立站的 SEO 强度（DA、关键词排名）
用 AI 估算 CAC（基于行业基准和竞品广告数据）
输出：3-5 个通过验证的利基

Step 3：供应商评估（AI 辅助）
用 AI 分析 1688/Alibaba 供应商的评价和交期
用 AI 计算不同供应商的综合成本（含物流、关税）
用 AI 生成供应商对比报告
输出：每个利基的 Top 3 供应商

Step 4：财务模型（AI 辅助）
用 AI 建立单品利润模型（含 CAC、LTV、复购率假设）
用 AI 做敏感性分析（CAC 变化对利润的影响）
输出：Go/No-Go 决策

你是一个 Shopify 独立站选品顾问，专注于跨境电商 DTC 品牌。

我想评估以下产品/品类是否适合做 Shopify 独立站：
- 产品/品类：[描述]
- 目标市场：[US/EU/全球]
- 预算范围：[启动资金]
- 团队能力：[是否有设计/广告/内容团队]

请从以下 6 个维度评估（每个维度 1-5 分）：

1. **市场需求**：Google Trends 趋势、搜索量、社交媒体热度
2. **竞争强度**：竞品独立站数量和强度、品牌集中度、广告竞争
3. **利润空间**：预估毛利率、CAC 承受能力、LTV 潜力
4. **内容潜力**：是否适合视觉营销、是否有故事可讲、UGC 潜力
5. **供应链**：供应商可得性、MOQ、定制化难度、物流复杂度
6. **品牌化潜力**：是否能建立品牌壁垒、复购可能性、品类天花板

输出格式：评分表格 + 综合建议（强烈推荐/推荐/谨慎/不推荐）+ 如果推荐，给出 3 个月的启动计划。

用 AI 做 Shopify SEO 的工作流：
1. 关键词研究：用 AI 分析竞品排名关键词 + 长尾词机会
2. Meta 优化：AI 生成 Meta Title（<60字符）和 Description（<160字符）
3. 产品描述：AI 生成包含目标关键词的自然语言描述
4. URL 优化：AI 建议最佳 URL 结构（/collections/category/product-name）
5. Schema 标记：AI 生成 Product Schema JSON-LD（价格、库存、评分）
6. 内部链接：AI 建议相关产品和集合的交叉链接

你是一个 DTC 品牌文案专家。请为以下产品写 Shopify 产品页描述。

产品信息：[产品名称、功能、材质、尺寸]
品牌调性：[高端/亲民/专业/有趣]
目标客户：[年龄、性别、生活方式、痛点]

请输出：
1. 产品标题（品牌化，不堆关键词，<70字符）
2. 副标题/Tagline（一句话价值主张）
3. 产品描述（300-500字，包含）：
- 开头：痛点共鸣或场景描绘（不要直接说产品功能）
- 中间：3-5 个核心卖点（用 benefit 而非 feature）
- 结尾：社会证明 + CTA
4. FAQ（5 个常见问题，含 SEO 关键词）
5. Meta Title 和 Meta Description（含目标关键词）

你是一个 Shopify 转化率优化专家。请分析以下产品页面并给出优化建议。

产品页面信息：
- 产品类型：[类型]
- 当前转化率：[X]%
- 平均客单价：$[X]
- 主要流量来源：[SEO/Facebook Ads/Google Ads/社交媒体]
- 跳出率：[X]%

请从以下维度给出优化建议：
1. 首屏优化（3 秒内传达核心价值）
2. 信任建设（Review、保障、认证）
3. 紧迫感（库存提示、限时优惠）
4. 支付优化（分期、多支付方式）
5. 移动端体验（60%+ 流量来自手机）

Step 1：受众研究（AI 辅助）
用 AI 分析现有客户数据，生成客户画像
用 AI 建议 Lookalike 受众的种子人群
用 AI 分析竞品的 Facebook 广告（Ad Library）
输出：3-5 个测试受众

Step 2：创意生成（AI 批量）
用 AI 生成 10+ 广告文案变体（不同角度：痛点/好处/社会证明）
用 AI 生成广告图片/视频（产品场景图、对比图、UGC 风格）
用 AI 生成不同格式（Feed/Story/Reel）的适配版本
输出：20+ 创意素材组合

Step 3：测试与优化（AI 分析）
用 AI 分析广告数据（CTR、CPC、ROAS）
用 AI 识别最佳创意 × 受众组合
用 AI 建议预算重新分配
输出：优化后的广告组合

Step 4：规模化（AI 自动化）
用 AI 工具自动化竞价和预算调整
用 AI 监控广告疲劳（创意衰减预警）
用 AI 自动生成新创意替换衰减素材
输出：持续优化的广告引擎

你是一个 Facebook/Google 广告文案专家，专注于 DTC 电商品牌。

产品信息：
- 产品：[名称和简述]
- 售价：$[X]
- 目标客户：[年龄、性别、兴趣、痛点]
- 品牌调性：[高端/亲民/专业/有趣]
- 广告目标：[品牌认知/流量/转化/再营销]

请为以下平台各生成 3 个广告文案变体：

**Facebook Feed 广告（3 个变体）：**
- 变体 A：痛点切入（先描述问题，再给解决方案）
- 变体 B：社会证明（用户评价/数据/权威背书）
- 变体 C：限时优惠（紧迫感 + 价值感）
每个变体包含：Primary Text（125字内）+ Headline（40字内）+ Description（30字内）+ CTA 建议

**Google Search 广告（3 个变体）：**
- 每个变体包含：3 个 Headline（30字符内）+ 2 个 Description（90字符内）
- 包含目标关键词：[列出 3-5 个]

你是一个跨渠道广告策略师。请帮我优化 Shopify 独立站的广告预算分配。

当前广告数据（过去 30 天）：
| 渠道 | 花费 | 收入 | ROAS | CPA | 备注 |
|------|------|------|------|-----|------|
| Facebook | $[X] | $[X] | [X] | $[X] | [备注] |
| Google Shopping | $[X] | $[X] | [X] | $[X] | [备注] |
| Google Search | $[X] | $[X] | [X] | $[X] | [备注] |
| TikTok | $[X] | $[X] | [X] | $[X] | [备注] |
| Email | $[X] | $[X] | [X] | $[X] | [备注] |

总月度预算：$[X]
目标 ROAS：[X]

请输出：
1. 各渠道 ROAS 排名和效率分析
2. 推荐的预算重新分配方案（保守/激进两个版本）
3. 每个渠道的优化建议（提升 ROAS 的具体动作）
4. 新渠道测试建议（是否应该尝试 Pinterest/Snapchat 等）
5. 下个月的预算计划和 KPI 目标

序列 1：欢迎序列（新订阅者）
Email 1（立即）：欢迎 + 品牌故事 + 首单优惠码
Email 2（+2天）：产品推荐（基于浏览行为）
Email 3（+5天）：社会证明（客户评价 + UGC）
Email 4（+7天）：限时提醒（优惠码即将过期）

序列 2：弃购挽回（加购未付款）
Email 1（+1小时）：温和提醒 + 产品图
Email 2（+24小时）：解决顾虑（FAQ + 退换保障）
Email 3（+48小时）：限时折扣（最后机会）

序列 3：购后培育（已购客户）
Email 1（+1天）：订单确认 + 使用指南
Email 2（+7天）：使用技巧 + 相关产品推荐
Email 3（+14天）：邀请评价 + UGC 征集
Email 4（+30天）：复购提醒 + 专属优惠
Email 5（+60天）：会员计划邀请

序列 4：流失挽回（90天未购买）
Email 1：我们想你了 + 新品推荐
Email 2（+7天）：专属回归优惠
Email 3（+14天）：最后机会 + 调查问卷

你是一个 DTC 品牌邮件营销专家。请为以下场景生成邮件内容。

品牌信息：
- 品牌名：[名称]
- 品类：[产品类型]
- 品牌调性：[高端/亲民/专业/有趣]
- 目标客户：[描述]

场景：[欢迎序列/弃购挽回/购后培育/流失挽回/大促预热]

请输出：
1. 邮件主题行（3 个变体，用于 A/B 测试）
2. 预览文本（40字内）
3. 邮件正文（200字内，含 CTA）
4. CTA 按钮文案（3 个变体）
5. 发送时间建议
6. 分群建议（哪些客户应该收到这封邮件）

你是一个 Shopify 客服自动化专家。请帮我设计 AI Chatbot 的对话流程。

店铺信息：
- 品类：[产品类型]
- 常见问题 Top 5：[列出]
- 退换货政策：[描述]
- 物流方式：[描述]

请设计以下场景的 Chatbot 对话流程：
1. 订单查询（输入订单号 → 返回物流状态）
2. 退换货申请（判断是否符合政策 → 引导操作）
3. 产品咨询（尺码/颜色/材质 → 推荐产品）
4. 优惠咨询（当前活动 → 引导下单）
5. 无法解决 → 转人工（收集信息后转接）

每个场景包含：触发条件、对话脚本（3-5 轮）、兜底回复。

每日：AI 自动检测异常
转化率突然下降？→ 检查页面加载速度、支付问题
某产品退货率飙升？→ 分析退货原因
广告 CPA 突然上升？→ 检查创意疲劳、受众饱和
输出：每日异常报告（Slack 通知）

每周：AI 生成周报
各渠道流量和转化趋势
Top 10 产品表现
广告 ROAS 变化
邮件营销效果
输出：周度分析报告 + 优化建议

每月：AI 深度分析
客户分群更新（RFM + 行为聚类）
产品生命周期分析（哪些该推广、哪些该下架）
竞品动态分析
LTV/CAC 比率趋势
输出：月度战略报告

你是一个 Shopify 数据分析师。请基于以下数据给出分析和建议。

店铺数据（过去 30 天）：
- 总访客：[X]
- 转化率：[X]%
- 平均客单价：$[X]
- 总收入：$[X]
- 新客占比：[X]%
- 复购率：[X]%
- 广告花费：$[X]（ROAS: [X]）
- 邮件收入占比：[X]%
- 退货率：[X]%

Top 5 流量来源：
1. [来源]: [X] 访客, [X]% 转化率
2. [来源]: [X] 访客, [X]% 转化率
...

请输出：
1. 核心指标健康度评估（每个指标 vs 行业基准）
2. 最大的 3 个增长机会（具体到可执行的动作）
3. 最大的 2 个风险点（需要立即关注的）
4. 下个月的 3 个优化优先级
5. 预测下个月的收入范围（乐观/基准/悲观）

你是一个 Shopify DTC 品牌文案专家。

产品：[名称]
品类：[类型]
核心卖点：[3 个]
目标客户：[描述]
竞品参考：[竞品品牌/产品页 URL]

请生成完整的 Shopify 产品页内容：
1. 产品标题（品牌化，含 SEO 关键词）
2. 副标题（一句话价值主张）
3. 产品描述（400字，品牌故事 + 卖点 + 社会证明）
4. 规格参数表
5. FAQ（5 个，含 SEO 长尾词）
6. Meta Title + Meta Description
7. Alt Text（5 张图片的描述）

产品：[名称和简述]
目标：[转化/流量/品牌认知]
预算：$[X]/天

请生成 5 组 Facebook 广告创意：
每组包含：
- 广告角度（痛点/好处/对比/故事/UGC风格）
- Primary Text（3 个变体）
- Headline（3 个变体）
- 图片/视频创意方向描述
- 目标受众建议

品牌：[名称]
品类：[类型]
客单价：$[X]

请生成完整的 4 封欢迎邮件序列：
每封包含：主题行（3 个 A/B 变体）+ 正文（200字内）+ CTA + 发送时间

请分析以下 Shopify 竞品独立站：
竞品 URL：[URL]

请从以下维度分析：
1. 产品策略（SKU 数量、价格带、核心品类）
2. 品牌定位（调性、目标客户、差异化）
3. SEO 策略（排名关键词、内容策略、外链）
4. 广告策略（Facebook Ad Library 分析）
5. 邮件策略（订阅弹窗、邮件频率）
6. 转化优化（页面设计、信任元素、支付方式）
7. 我们可以学习的 3 个点
8. 我们可以差异化的 3 个点

你是一个 Shopify 技术 SEO 专家。请检查以下 Shopify 店铺的技术 SEO 状态。

店铺 URL：[URL]

请检查以下维度并给出修复建议：

1. **URL 结构**
- 产品 URL 是否简洁（/products/product-name）
- 是否有重复 URL（/collections/all/products/xxx vs /products/xxx）
- 是否有 301 重定向处理旧 URL

2. **Meta 标签**
- 首页 Title 和 Description 是否优化
- 产品页是否有唯一的 Meta 标签（不是默认模板）
- 集合页是否有描述性 Meta 标签

3. **Schema 标记**
- Product Schema 是否包含价格、库存、评分
- BreadcrumbList Schema 是否正确
- Organization Schema 是否配置

4. **站点速度**
- 图片是否使用 WebP 格式
- 是否有未使用的 App 拖慢速度
- Liquid 模板是否有性能问题

5. **移动端**
- 是否通过 Google Mobile-Friendly 测试
- 触摸目标是否足够大
- 字体大小是否可读

6. **国际化**
- hreflang 标签是否正确配置
- 多语言 URL 结构是否合理
- 货币和语言切换是否顺畅

每个问题给出：当前状态（/）+ 修复方法 + 优先级（高/中/低）

你是一个 Shopify 独立站的内容营销专家。请为以下主题写一篇 SEO 优化的博客文章。

主题：[文章标题]
目标关键词：[主关键词] + [3-5 个长尾词]
目标读者：[描述]
文章目的：[SEO 流量/产品转化/品牌权威]
字数：1500-2000 字

请输出：
1. 文章大纲（H2/H3 结构，含关键词分布）
2. 完整文章正文（自然融入关键词，不堆砌）
3. Meta Title（<60 字符，含主关键词）
4. Meta Description（<160 字符，含 CTA）
5. 内部链接建议（链接到哪些产品页/集合页）
6. CTA 设计（文章末尾引导到产品页的方式）
7. 社交媒体分享文案（Twitter/Facebook 各一条）

漏斗顶部（TOFU） 品牌认知
目标：让不知道你的人知道你
渠道：Facebook/Instagram 视频广告、TikTok、YouTube
AI 辅助：批量生成短视频脚本、兴趣受众发现
KPI：CPM、视频观看率、品牌搜索量
预算占比：20-30%

漏斗中部（MOFU） 考虑评估
目标：让知道你的人考虑购买
渠道：Google Shopping、Facebook 再营销、博客 SEO
AI 辅助：个性化产品推荐、对比内容生成
KPI：CTR、加购率、邮箱订阅率
预算占比：30-40%

漏斗底部（BOFU） 转化购买
目标：让考虑的人立即购买
渠道：弃购邮件、动态再营销、限时优惠
AI 辅助：弃购挽回文案、个性化优惠策略
KPI：转化率、ROAS、客单价
预算占比：30-40%

漏斗后（Post-Purchase） 复购忠诚
目标：让买过的人再买
渠道：邮件序列、SMS、忠诚度计划
AI 辅助：复购预测、个性化推荐、流失预警
KPI：复购率、LTV、NPS
预算占比：10-15%

你是一个 Facebook 广告优化专家。请帮我设计一个系统化的广告创意测试计划。

产品：[名称]
日预算：$[X]
当前最佳 ROAS：[X]

请设计：
1. 第 1 周测试计划（5 个创意角度 × 3 个受众 = 15 个广告组）
- 每个创意角度的文案（Primary Text + Headline）
- 每个受众的定义（兴趣/行为/Lookalike）
- 预算分配方案

2. 第 2 周优化计划
- 如何判断哪些组合是赢家（CPA/ROAS 阈值）
- 如何关闭输家、放量赢家
- 如何生成新的测试变体

3. 月度迭代节奏
- 每周测试多少新创意
- 创意疲劳的判断标准
- 如何保持创意新鲜度

你是一个 Google Shopping Feed 优化专家。请帮我优化以下产品的 Feed 数据。

产品信息：
- 产品名：[名称]
- 品类：[Google Product Category]
- 当前标题：[现有标题]
- 当前描述：[现有描述]
- 价格：$[X]
- 目标关键词：[3-5 个]

请优化：
1. 产品标题（<150 字符，前 70 字符最重要）
- 格式：品牌 + 产品类型 + 关键属性 + 型号
- 包含高搜索量关键词但保持可读性
2. 产品描述（<5000 字符）
- 前 160 字符最重要（会显示在广告中）
- 自然融入关键词
3. 产品类型（product_type）建议
4. 自定义标签（custom_label）建议（用于广告分组）
5. 额外属性建议（颜色、材质、尺寸等）

你是一个 TikTok 短视频广告创意专家。请为以下产品生成 3 个 15-30 秒的广告脚本。

产品：[名称和简述]
目标受众：[年龄、兴趣]
广告目标：[品牌认知/流量/转化]

每个脚本包含：
1. Hook（前 3 秒抓住注意力的方式）
2. 正文（产品展示 + 卖点传达）
3. CTA（引导行动）
4. 文字叠加建议（屏幕上显示的文字）
5. 音乐/音效建议
6. 拍摄方式建议（真人/产品特写/对比/开箱）

3 个脚本分别用不同角度：
- 脚本 A：痛点切入（"你是不是也遇到过..."）
- 脚本 B：效果展示（Before/After 对比）
- 脚本 C：UGC 风格（像真实用户分享）

你是一个 Shopify 客户分析专家。请基于以下数据帮我做 RFM 客户分群。

客户数据摘要：
- 总客户数：[X]
- 过去 90 天活跃客户：[X]（占比 [X]%）
- 平均客单价：$[X]
- 平均复购率：[X]%
- 平均购买频次：[X] 次/年
- 客户 LTV 中位数：$[X]

请输出：
1. RFM 分群定义（每个群的 R/F/M 阈值）
2. 每个群的预估人数和占比
3. 每个群的 AI 营销策略（邮件内容、优惠力度、触达频率）
4. 优先级排序（先做哪个群的营销投入 ROI 最高）
5. 自动化实施方案（用 Klaviyo/Shopify Flow 如何设置）

你是一个客户留存专家。请帮我设计一个 AI 驱动的客户流失预警系统。

店铺数据：
- 平均复购周期：[X] 天
- 客户流失定义：超过 [X] 天未购买
- 当前月流失率：[X]%

请设计：
1. 流失预警信号（哪些行为预示客户即将流失）
- 邮件打开率下降
- 网站访问频率降低
- 购买间隔超过平均值的 1.5 倍

2. 分级干预策略
- 黄色预警（可能流失）：[干预方式]
- 橙色预警（很可能流失）：[干预方式]
- 红色预警（即将流失）：[干预方式]

3. 自动化实施方案
- Klaviyo/Shopify Flow 的具体设置步骤
- 每个级别的邮件内容模板
- 效果衡量指标

你是一个电商数据分析师，精通 Shopify Analytics 和 Google Analytics 4。

请基于以下数据做综合分析：

Shopify 数据（过去 30 天）：
- 总收入：$[X] | 订单数：[X] | AOV：$[X]
- 转化率：[X]% | 加购率：[X]% | 结账完成率：[X]%
- 新客占比：[X]% | 复购率：[X]%
- 退货率：[X]%

GA4 数据（过去 30 天）：
- 总用户：[X] | 新用户：[X]% | 回访用户：[X]%
- 平均会话时长：[X] 秒 | 跳出率：[X]%
- 流量来源：Organic [X]% | Paid [X]% | Social [X]% | Email [X]% | Direct [X]%
- 设备：Mobile [X]% | Desktop [X]%

广告数据：
- Facebook：花费 $[X], ROAS [X]
- Google：花费 $[X], ROAS [X]
- 总 CAC：$[X]

请输出：
1. 健康度评分卡（每个指标 vs 行业基准，红/黄/绿）
2. 转化漏斗瓶颈分析（哪个环节流失最多，为什么）
3. 流量质量分析（哪个渠道的用户质量最高/最低）
4. 移动端 vs 桌面端差异分析
5. Top 3 增长机会（具体到可执行的动作）
6. Top 2 风险预警（需要立即关注的）
7. 下月 KPI 目标建议

触发：产品库存变化
条件：库存 < 该产品过去 30 天日均销量 × 14（安全库存天数）
动作：
1. 给运营发 Slack 通知（含产品名、当前库存、预计断货日期）
2. 自动在 Google Sheets 更新补货清单
3. 如果是 VIP 产品（标签），同时发邮件给供应商

触发：订单创建
条件：检查客户累计消费金额
动作：
- 累计 > $500：打 "VIP" 标签 → 触发 VIP 欢迎邮件
- 累计 > $200：打 "Loyal" 标签 → 触发忠诚度计划邀请
- 首次购买：打 "New" 标签 → 触发购后培育序列
- 30 天内第 2 次购买：打 "Repeat" 标签 → 触发交叉销售推荐

触发：收到新 Review（通过 Judge.me/Loox Webhook）
条件：评分 ≤ 2 星
动作：
1. 发 Slack 紧急通知到 #customer-service
2. AI 分析 Review 内容，提取问题类型
3. AI 生成回复建议（道歉 + 解决方案）
4. 创建客服工单（Gorgias/Zendesk）

你是一个 Shopify Flow 自动化专家。请帮我设计以下自动化工作流。

店铺信息：
- 月订单量：[X]
- SKU 数量：[X]
- 团队规模：[X] 人
- 已安装的 App：[列出]

我想自动化的场景：[描述]

请输出：
1. 工作流名称和描述
2. 触发条件（Trigger）
3. 判断条件（Condition）
4. 执行动作（Action） 按顺序列出
5. 需要的 App 集成（如有）
6. 测试方案（如何验证工作流正常运行）
7. 监控指标（如何衡量自动化效果）

Sidekick Pulse 会主动告诉你:
- "你的 [产品A] 转化率在过去 3 天下降了 40%，可能原因是..."
- "来自德国的退货率突然上升到 15%，建议检查..."
- "[竞品关键词] 的搜索量本周增长了 200%，建议..."
- "你的邮件打开率低于行业平均，建议调整发送时间到..."
- "库存预警: [产品B] 按当前销售速度将在 8 天后断货"

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "产品名称",
"description": "用自然语言描述产品，像回答问题一样",
"brand": {"@type": "Brand", "name": "品牌名"},
"sku": "SKU编号",
"gtin13": "条形码",
"material": "材质",
"color": "颜色",
"weight": {"@type": "QuantitativeValue", "value": "重量", "unitCode": "GRM"},
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "价格",
"priceCurrency": "USD",
"availability": "https://schema.org/InStock",
"shippingDetails": {
"@type": "OfferShippingDetails",
"deliveryTime": {"@type": "ShippingDeliveryTime", "businessDays": {"minValue": 2, "maxValue": 5}}
}
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.8",
"reviewCount": "1250"
},
"review": [
{
"@type": "Review",
"reviewRating": {"@type": "Rating", "ratingValue": "5"},
"author": {"@type": "Person", "name": "客户名"},
"reviewBody": "真实评价内容"
}
]
}

高品质竹纤维浴巾，超柔软吸水，环保可持续，适合全家使用。

这条浴巾用什么材质做的？
100% 有机竹纤维，比普通棉质浴巾柔软 3 倍。

吸水性怎么样？
竹纤维的吸水性比棉质强 40%，洗完澡一擦就干。

适合敏感肌肤吗？
竹纤维天然低敏抗菌，通过了 OEKO-TEX Standard 100 认证，
婴儿和敏感肌肤都可以安心使用。

你是一个 GEO 优化专家。请为以下产品生成 15 个 FAQ，
覆盖用户在 AI 购物助手中可能问的问题。

产品: [名称和描述]
品类: [类型]
目标客户: [描述]

FAQ 要求:
- 前 5 个: 产品基本信息（材质、尺寸、重量、颜色选项）
- 中间 5 个: 使用场景和对比（适合什么场景、vs 竞品的区别）
- 后 5 个: 购买决策（退换政策、配送时间、保修、搭配建议）

每个 FAQ 的回答要:
- 包含具体数据（不说"很好"，说"比 X 好 40%"）
- 可以被 AI 直接引用（一句话就能回答问题）
- 自然融入 SEO 关键词

为什么这个 Prompt 有效:
AI 购物助手回答用户问题时，会优先引用有明确答案的产品页。
15 个 FAQ 覆盖了用户购买决策的全流程，
大幅提升产品被 AI 推荐的概率。

Step 1: 导出 Amazon Review 数据
- 用 Helium 10 Review Insights 或手动复制 Top 100 条 Review
- 分为好评（4-5 星）和差评（1-2 星）两组

Step 2: AI 分析好评 -- 找到最有效的卖点
输入好评数据，让 AI 提取:
- 客户最常提到的 3 个优点（这就是你的核心卖点）
- 客户最常描述的使用场景（这就是你的广告角度）
- 客户用的原话/表达方式（这就是你的文案语言）

Step 3: AI 分析差评 -- 找到需要解决的问题
输入差评数据，让 AI 提取:
- 最常见的 3 个投诉（这就是你的 FAQ 必须回答的问题）
- 期望落差（客户期望什么但没得到 -- 这是产品页需要管理的预期）
- 竞品对比（客户提到的竞品 -- 这是你的差异化方向）

Step 4: 应用到 Shopify
- 好评中的核心卖点 → Shopify 产品描述的前 3 个卖点
- 好评中的使用场景 → Shopify 产品图片的场景选择
- 好评中的客户原话 → Shopify 产品页的社会证明模块
- 差评中的常见问题 → Shopify FAQ（主动回答，降低退货率）
- 差评中的期望落差 → Shopify 产品描述中明确说明（管理预期）

你是一个客户洞察分析师。请分析以下 Amazon Review 数据，
提取可以用于 Shopify 产品页优化的洞察。

好评数据（4-5 星，共 [X] 条）:
[粘贴好评]

差评数据（1-2 星，共 [X] 条）:
[粘贴差评]

请输出:

1. 卖点提取（从好评中）
- Top 3 最常被提到的优点（附出现频率）
- 每个优点的客户原话（最有说服力的 3 句）
- 建议的 Shopify 产品描述写法（用客户的语言而不是营销语言）

2. 使用场景提取（从好评中）
- Top 5 使用场景（附出现频率）
- 每个场景的产品图片建议

3. 问题预防（从差评中）
- Top 5 投诉/问题（附出现频率和严重程度）
- 每个问题的 FAQ 回答建议
- 产品描述中需要明确说明的预期管理点

4. 竞品洞察（从差评中）
- 客户提到的竞品及对比维度
- 差异化机会

为什么这个 Prompt 有效:
Amazon Review 是经过真实购买验证的客户反馈，
比任何市场调研都真实。用 AI 系统化地提取洞察，
然后应用到 Shopify，可以避免在独立站上重复 Amazon 上已经暴露的问题。

弃购挽回序列（高级版）:

触发: 加购后 1 小时未付款

分支 1: 客户是新客（从未购买过）
邮件 1（+1h）: 温和提醒 + 产品图 + "需要帮助吗？"
如果打开但未购买 → 邮件 2（+24h）: 解决顾虑（FAQ + 退换保障 + 客户评价）
如果未打开 → 邮件 2b（+24h）: 换一个主题行重发（AI 生成不同角度）
邮件 3（+48h）: 限时 10% 折扣（新客专属）

分支 2: 客户是老客（购买过 1 次）
邮件 1（+1h）: "欢迎回来" + 产品图 + 上次购买的相关推荐
邮件 2（+24h）: 免运费优惠（不需要折扣，老客对价格不那么敏感）

分支 3: 客户是 VIP（购买过 3+ 次）
邮件 1（+1h）: 个性化提醒 + "您的专属客服可以帮您解决任何问题"
（VIP 客户不需要折扣，需要的是服务感）

分支 4: 弃购金额 > $200
邮件 1（+1h）: 提醒 + 分期付款选项（Klarna/Afterpay）
邮件 2（+24h）: 电话/WhatsApp 跟进（高客单价值得人工介入）

你是一个邮件营销 A/B 测试专家。请帮我设计一个月度测试计划。

当前邮件数据:
- 列表规模: [X] 人
- 平均打开率: [X]%
- 平均点击率: [X]%
- 平均转化率: [X]%
- 月度邮件发送量: [X] 封

请设计 4 周的测试计划:
- 第 1 周: 测试 [变量]，假设 [预期结果]
- 第 2 周: 基于第 1 周结果，测试 [变量]
- 第 3 周: 测试 [变量]
- 第 4 周: 综合最优组合 vs 当前版本

每个测试包含:
- 测试假设
- 变体设计（具体的 A 和 B 内容）
- 样本量和测试时长
- 成功标准（提升多少算显著）
- 如果成功/失败的下一步

为什么这个 Prompt 有效:
系统化的测试比随机测试效率高 5-10 倍。
每周测试一个变量，4 周后你的邮件效果可以提升 30-50%。

访客 → 浏览产品页 → 加购 → 进入结账 → 完成支付

行业基准:
- 产品页浏览率: 40-60%（访客中有多少人看了产品页）
- 加购率: 4-8%（产品页访客中有多少人加购）
- 结账进入率: 50-70%（加购用户中有多少人进入结账）
- 支付完成率: 40-60%（进入结账的用户中有多少人完成支付）

综合转化率 = 浏览率 x 加购率 x 结账率 x 支付率
例: 50% x 6% x 60% x 50% = 0.9%

如果每个环节提升 20%:
60% x 7.2% x 72% x 60% = 1.87%（整体提升 108%）

你是一个 Shopify 转化率优化专家。请基于以下漏斗数据诊断转化瓶颈。

漏斗数据（过去 30 天）:
- 总访客: [X]
- 产品页浏览人数: [X]（浏览率: [X]%）
- 加购人数: [X]（加购率: [X]%）
- 进入结账人数: [X]（结账进入率: [X]%）
- 完成支付人数: [X]（支付完成率: [X]%）
- 最终转化率: [X]%

各流量来源的转化率:
| 来源 | 访客 | 转化率 | 客单价 |
|------|------|--------|--------|
| Google Organic | [X] | [X]% | $[X] |
| Facebook Ads | [X] | [X]% | $[X] |
| Email | [X] | [X]% | $[X] |
| Direct | [X] | [X]% | $[X] |

设备分布:
- Mobile: [X]% 流量，[X]% 转化率
- Desktop: [X]% 流量，[X]% 转化率

请输出:
1. 漏斗瓶颈定位（哪个环节流失最严重，vs 行业基准差多少）
2. 根因分析（为什么这个环节流失严重，可能的 3 个原因）
3. 优先级排序的优化方案（先修什么 ROI 最高）
4. 每个方案的预期提升幅度
5. 移动端 vs 桌面端的差异分析（如果移动端转化率明显低，说明移动端体验有问题）

为什么这个 Prompt 有效:
转化率优化的第一步是"定位瓶颈"而不是"什么都优化"。
这个 Prompt 用漏斗数据精确定位最大的流失环节，
然后集中资源修复它。修复一个瓶颈的效果 > 同时优化五个环节。

Step 1: 创建英文"本地化源文件"（不是直接用 Listing）
- 把产品描述拆分为: 核心卖点、使用场景、规格参数、FAQ、社会证明
- 每个部分标注"可本地化"和"不可改变"的内容
- 例: 品牌名不翻译，但 Tagline 需要创译

Step 2: AI 本地化（每个市场单独处理）
- 不要一次性翻译成 5 种语言
- 每个市场单独给 AI 上下文（市场特点、消费者心理、竞品风格）
- 让 AI 解释每个本地化决策的原因

Step 3: 母语审核
- AI 翻译的准确率约 85-90%，剩下 10-15% 需要母语审核
- 重点审核: 品牌调性是否合适、是否有文化冒犯、专业术语是否正确
- 可以用 Fiverr/Upwork 找母语审核员，每个语言 $50-$100

Step 4: 本地化 SEO
- 每个语言版本需要独立的关键词研究（不是翻译英文关键词）
- 德语用户搜索"Handyhuelle"而不是"phone case"的德语翻译
- 用 AI 生成每个语言的本地化 Meta 标签

你是一个跨境电商本地化专家，精通 [目标语言] 和 [目标市场] 的消费者心理。

请将以下产品内容本地化为 [目标语言]。

原始内容（英文）:
[粘贴产品描述]

目标市场: [DE/FR/JP/UK/ES]

本地化要求（不只是翻译）:
1. 语言: 用 [目标市场] 消费者习惯的表达方式，不是逐字翻译
2. 度量单位: 英寸->厘米，磅->千克，华氏->摄氏
3. 货币: 用当地货币，采用当地的心理定价习惯（如德国用 29,99 EUR 而不是 $29.99）
4. 文化适配: 调整不适合目标市场的表达（如美式幽默在德国可能不合适）
5. SEO: 使用目标市场的本地搜索关键词（不是翻译英文关键词）
6. 合规: 检查是否有需要调整的法律声明（如 EU 的 CE 标志要求）

输出格式:
1. 本地化后的完整产品描述
2. 本地化后的 Meta Title + Meta Description
3. 3 个本地化 SEO 关键词
4. 本地化决策说明（你做了哪些调整，为什么）

为什么这个 Prompt 有效:
给 AI 明确的市场上下文和本地化维度，
比简单说"翻译成德语"效果好 3-5 倍。
"本地化决策说明"让你理解 AI 的选择，方便审核和调整。

你是一个 Shopify 广告数据分析师。请深度分析以下广告数据。

Facebook Ads 数据（过去 30 天）:
| 广告组 | 花费 | 展示 | 点击 | CTR | CPC | 转化 | ROAS | 频次 |
|--------|------|------|------|-----|-----|------|------|------|
| [组A] | $[X] | [X] | [X] | [X]% | $[X] | [X] | [X] | [X] |
| [组B] | $[X] | [X] | [X] | [X]% | $[X] | [X] | [X] | [X] |
| [组C] | $[X] | [X] | [X] | [X]% | $[X] | [X] | [X] | [X] |

Google Ads 数据（过去 30 天）:
| 广告系列 | 花费 | 点击 | CPC | 转化 | ROAS |
|----------|------|------|-----|------|------|
| Shopping | $[X] | [X] | $[X] | [X] | [X] |
| Search | $[X] | [X] | $[X] | [X] | [X] |
| PMax | $[X] | [X] | $[X] | [X] | [X] |

Shopify 数据:
- 总收入: $[X]
- 广告收入占比: [X]%
- 自然收入占比: [X]%
- 邮件收入占比: [X]%
- 新客 vs 老客收入比: [X]:[X]

请做以下分析（不只是看 ROAS）:

1. 效率分析
- 哪个广告组/系列的边际 ROAS 最高（增加 $1 预算能带来最多回报）
- 哪个广告组已经到了收益递减点（继续加预算效果会下降）

2. 创意疲劳分析
- 哪个广告组的频次 >3（用户看太多次了）
- CTR 趋势是上升还是下降（下降说明创意疲劳）

3. 漏斗分析
- 哪个广告组 CTR 高但转化率低（说明着陆页有问题）
- 哪个广告组 CTR 低但转化率高（说明受众精准但创意不够吸引）

4. 预算重新分配建议
- 具体的预算调整方案（从哪里减、加到哪里）
- 预期效果

5. 新客获取 vs 老客复购的广告策略
- 当前新客/老客的广告花费比例是否合理
- 建议调整

为什么这个 Prompt 有效:
大多数卖家只看 ROAS 排名然后"给 ROAS 高的加预算"。
但这忽略了边际效益递减、创意疲劳、漏斗断裂等问题。
这个 Prompt 做的是"诊断"而不是"排名"。

{%- assign free_shipping_threshold = 50 -%}
{%- case localization.market.handle -%}
{%- when 'de' -%}{%- assign free_shipping_threshold = 45 -%}
{%- when 'jp' -%}{%- assign free_shipping_threshold = 5000 -%}
{%- when 'uk' -%}{%- assign free_shipping_threshold = 40 -%}
{%- endcase -%}

{%- assign remaining = free_shipping_threshold | minus: cart.total_price | divided_by: 100.0 -%}
{%- if remaining > 0 -%}
<p class="free-shipping-notice">
还差 {{ remaining | money }} 即可享受免运费
</p>
{%- else -%}
<p class="free-shipping-notice">
恭喜! 您的订单已享受免运费
</p>
{%- endif -%}

<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": {{ product.title | json }},
"description": {{ product.description | strip_html | truncate: 500 | json }},
"image": [
{%- for image in product.images limit: 5 -%}
{{ image | image_url: width: 1200 | json }}{%- unless forloop.last -%},{%- endunless -%}
{%- endfor -%}
],
"brand": { "@type": "Brand", "name": {{ shop.name | json }} },
"sku": {{ product.selected_or_first_available_variant.sku | json }},
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": {{ product.selected_or_first_available_variant.price | money_without_currency | json }},
"priceCurrency": {{ cart.currency.iso_code | json }},
"availability": "{% if product.available %}https://schema.org/InStock{% else %}https://schema.org/OutOfStock{% endif %}",
"url": {{ request.origin | append: product.url | json }},
"priceValidUntil": "{{ 'now' | date: '%Y' | plus: 1 }}-12-31"
}
{%- if product.metafields.reviews.rating -%}
,"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": {{ product.metafields.reviews.rating.value | json }},
"reviewCount": {{ product.metafields.reviews.rating_count | json }}
}
{%- endif -%}
}
</script>

{%- if product.metafields.custom.faq -%}
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{%- for faq in product.metafields.custom.faq.value -%}
{
"@type": "Question",
"name": {{ faq.question | json }},
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": {{ faq.answer | json }}
}
}{%- unless forloop.last -%},{%- endunless -%}
{%- endfor -%}
]
}
</script>
{%- endif -%}

阶段 1: 准备（第 1-2 周）
- 选择 Shopify 计划（Basic $39/月 足够起步）
- 选择主题（Dawn 免费主题足够好，不需要花 $300 买付费主题）
- 注册域名（品牌名.com）
- 安装必要 App: Klaviyo（邮件）、Judge.me（Review）、GA4

阶段 2: 内容迁移（第 2-4 周）-- 这是最关键的阶段
- 不要直接复制 Amazon Listing 到 Shopify
- 用 AI 将 Amazon 风格（关键词密集、功能导向）改写为 Shopify 风格（品牌化、情感化）
- 每个产品页需要: 品牌化标题、故事化描述、FAQ、Meta 标签、Schema
- 产品图片: Amazon 白底图可以保留，但需要补充生活场景图

阶段 3: 邮件体系搭建（第 3-4 周）
- 设置 4 个核心自动化序列: 欢迎、弃购挽回、购后培育、流失挽回
- 在 Amazon 包裹中放插卡引导客户到 Shopify 注册邮箱
- 目标: 第一个月收集 500+ 邮箱

阶段 4: 广告测试（第 4-8 周）
- 从 Facebook Ads 开始（$30-$50/天）
- 用 Shopify Audiences 生成初始受众（如果有资格）
- 测试 5+ 个广告创意变体，找到 ROAS >2 的组合
- 同时开启 Google Shopping（利用 Shopify 原生集成）

阶段 5: SEO 建设（第 4-12 周）
- 每周发布 1 篇博客文章（AI 生成初稿 + 人工加入原创观点）
- 优化所有产品页的 Meta 标签和 Schema
- 建立内部链接结构（博客 -> 产品页 -> 集合页）
- 3-6 个月后开始看到自然搜索流量

阶段 6: 优化与规模化（第 8 周+）
- 基于数据优化转化率（CRO）
- 扩大广告规模（加预算、加渠道）
- 邮件营销贡献 >20% 收入
- 考虑多市场扩展