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懂亚马逊数据的电商 Agent

亚马逊运营任务,交给 FlyFus Agent

输入一个 ASIN、产品资料或一句任务目标,FlyFus 自动研究竞品、关键词、评论和买家问题,完成分析、决策与最终交付。

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查看真实案例
  • 不用整理数据
  • 不用想卖点
  • 不用写提示词
  • 不用逐张盯生成
FlyFus Agent
正在执行 · 你填一张表

规划并生成高转化图片组 · B01CX2EZ3K · 美国站 · 规划并生成图片 · 图片数量由 Agent 决定

你填一张表

必填只有四项,全是选好的选项。没有提示词要写。

目标 ASINB01CX2EZ3K
目标站点美国站 (US)
图片数量由 Agent 决定
1 / 7
1000 万+
Alexa 真实问答
12.8 亿+
买家真实 Review
美国 · 英国 · 德国 · 日本
数据覆盖范围
一次完整任务

一个 ASIN 进去,一整套结果出来

不是给你一堆工具自己拼,也不是生成一张好看的图就结束。下面是 FlyFus 完整走完一次任务的过程。

  1. 01

    你填一张表就够了

    必填四项全是选好的选项,没有提示词要写。实拍图、参考竞品和品牌限制都可以留空,留空就由 Agent 自己定。

    发起任务时实际要填的
    规划并生成高转化图片组
    • 目标 ASIN*B01CX2EZ3K
    • 目标站点*美国站 (US)
    • 需要完成到哪一步*规划并生成图片
    • 图片数量*由 Agent 根据需求决定
    以下都可以留空
    • 产品实拍图·有就传,没有就由 Agent 自建参考集
    • 参考竞品 ASIN·留空由 Agent 自动选择
    • 补充品牌或视觉限制·品牌色、必须保留的元素、不能出现的内容
    快速分析深度分析本次用的是深度分析
  2. 02

    Agent 自己排执行计划

    先决定该用哪些技能、按什么顺序做,再动手。这次它自己挑了图片任务技能,并把诊断、生成和交付排成了一条链。

    本次执行计划已思考 6m 12s
    1. 列出并加载与图片规划、生成以及 Listing 诊断相关的 Skills
    2. 加载 image_task 技能
    3. 获取 B01CX2EZ3K 的 Listing 数据、评论 VOC 和竞品 ASIN
    4. 调用 flyfus_image_agent 建立图片生成工单
    5. 提交 flyfus_image_agent 任务生成图片
    6. 撰写 Listing 诊断报告、图片规划策略与图片成果交付
  3. 03

    核实商品身份

    核实前台事实、现有图片承诺和直接竞争环境,把「产品真实身份」和「只供视觉方法参考的竞品」分开。无法核验的商品事实一律排除出生成工单。

    本次核实到的事实
    Spring ChefBlack 变体1 Pack重型金属勺软握柄开盖槽口$9.99
  4. 04

    调用亚马逊数据

    商品与变体、当前图片、代表竞品、关键词、分层 Review 与 Alexa 数据同时读取,不需要你上传任何表格。

    本次数据覆盖
    • 目标商品与变体221 个目标变体
    • 当前 Listing 图片9当前页面快照
    • 代表竞品85 个视觉参考
    • Keywords316 个核心证据词
    • Review1272024-07 至 2026-07
    • Alexa 数据11聚合关注点
  5. 05

    形成分析结论

    主要机会不是继续堆泛化卖点,而是把一条作用链讲清楚——这一步也会把不能用图片掩盖的风险单独拎出来。

    证据指向的作用链
    1. 1扎实的一体式勺头与薄边
    2. 2切入硬冰淇淋
    3. 3软握柄帮助稳定发力
    4. 4勺头曲面形成冰淇淋卷球
    5. 5边角和开盖功能提升日常便利性

    Review 里有 44 条镀层点蚀或剥落、21 条洗碗机相关损伤,与当前页面的 Dishwasher Safe 表述存在冲突。Agent 把这条冲突单独标出来交给品牌方与说明书核对,而不是自己替你拍板。

  6. 06

    定图片数量与叙事顺序

    张数由购买阻力和叙事完整度决定,不预设固定数量。这次定为 7 张,继续加会造成卖点重复。

    7 张图的任务分工
    • 商品身份主图先认出是什么
    • 硬冰淇淋核心结果解除核心阻力
    • 结构与省力机制解释为什么省力
    • 舒适握持与控制打消握持顾虑
    • 边角处理与开盖槽口补差异化细节
    • 成球结果与使用边界管理结果预期
    • 保养与辅助用途降低差评风险
  7. 07

    执行并交付

    7 张图直接生成,每张都绑定自己的转化目标和证据来源。

    本次交付
    7张图
    全部交付

    产品身份与尺寸 · 硬冰淇淋核心结果 · 薄边成卷细节 · 舒适握持与防冻手 · 边角处理与开盖 · 多场景用途 · 清洁与耐用

  8. 08

    划清事实边界

    生成的同时明确禁止改结构、加第二把、引入机械弹出、迁移竞品事实——竞品只用于理解市场常见的信息组织方式。

    本次任务明确禁止
    • 改变勺头、握柄、开盖槽口或结构比例
    • 增加第二把产品、额外配件或未确认包装内容
    • 引入机械弹出、弹簧、加热或导热液体结构
    • 把竞品的材质、尺寸、文案或产品特征迁移过来
    • 宣称具体金属合金、固定容量或未经确认的裸品尺寸
    • 复刻竞品图片的具体构图和表达
最终交付结果

不是一张图,是一套能直接上架的 Listing 视觉

7 张图按购买顺序排好,每张只负责一件事,并且都能说清依据来自哪条证据。

真实交付记录点图看大图

Spring Chef 黑色单把装重型金属冰淇淋勺
B01CX2EZ3K · 美国站 (US) · 本次耗时 6m 12s

  • 01 · 产品身份与尺寸一张图讲清这是什么、多大、有哪三个结构特征——手持参照加标注尺寸,别让买家把大小判断错。
  • 02 · 硬冰淇淋核心结果先解除「冻硬后挖不动」这个最大阻力,直接给出从硬桶里挖出成型球的结果。
  • 03 · 薄边成卷细节把「省力」落到看得见的机制上:薄边先切进冰面,勺头曲面再把冰淇淋卷起来。
  • 04 · 舒适握持与防冻手回答金属柄冻手、握持打滑、手部吃力这三个顾虑,讲发力和保暖,不作医疗效果承诺。
  • 05 · 边角处理与开盖证明两个来自现有结构的便利功能:薄边刮净容器边角、手柄末端槽口掀开冷冻盖。
  • 06 · 多场景用途把使用场景从冰淇淋扩到 gelato、甜瓜去籽和曲奇面团分份,提高「值得买」的理由密度。
  • 07 · 清洁与耐用覆盖清洁方式与耐用性,落点是一体式结构没有会坏的活动部件。

左右滑动查看整组 7

交付时一起给出使用前检查:本次未对生成结果做视觉质量、文字准确性与结构一致性的自动质检,发布前应由品牌方依据实物逐张确认。

为什么结果更专业

每一个结果,都有亚马逊真实数据作为依据

不是「AI 觉得这样好看」。Agent 先找证据,再决定该讲什么、怎么讲,最后才落到图片和文案上。

真实运行记录

以下为 B01CX2EZ3K美国站 (US))一次真实任务的推导过程,数据截止 2026-08-03

  1. 127 条
    分层 Review

    40.2% 提到容易切入硬冰淇淋,29.9% 提到握柄省力、稳定

  2. 44 / 21 / 5 条
    风险主题

    镀层点蚀剥落、洗碗机相关损伤、手柄连接处断裂

  3. 8 个
    代表竞品

    竞品覆盖导热勺、机械释放勺、加热勺——复杂机械不是本品的可信差异

  4. 31 个词
    搜索证据

    ice cream scoop 等 3 个核心词,近 30 天搜索结果均为第 1 页第 1 位

* 127 条为分层样本,刻意提高了低星 Review 比例,主题占比不等同于全体评论的自然分布。

交叉验证
买家需求判断

最有价值的表达不是抽象的「高品质」,而是把一条作用链讲清楚

扎实的一体式勺头与薄边 → 切入硬冰淇淋 → 软握柄帮助稳定发力 → 勺头曲面形成卷球 → 边角和开盖功能提升日常便利性。

转成卖点策略
  • 切入硬冰淇淋
  • 勺铲结构省力
  • 软握柄稳定控制
  • 边角与开盖便利
落到具体交付物
  1. 第 2 张 · 硬冰淇淋核心结果

    先解除「冻硬后挖不动」这个最大阻力,而不是重新解释冰淇淋勺是什么

  2. 第 4 张 · 舒适握持与防冻手

    把 29.9% 的握柄反馈做成看得见的发力与保暖表达,不作医疗效果承诺

  3. 第 7 张 · 清洁与耐用

    Review 里 21 条洗碗机相关损伤被单独标出,要求发布前与说明书核对再上线

更多可以交给 FlyFus 的任务

你平时怎么说,就怎么交给它

不用先判断该开哪个工具、该看哪张报表。直接把任务说出来,Agent 自己决定要调什么数据、走哪几步。

看全部五类任务能力
真实案例

同一件事:先找到证据,再做一个具体判断

上面那一整套流程用的是一把冰淇淋勺。下面是另外两次真实运行,起点完全不同:一条是卖得不错但图片重复的高价链接,一条是刚上架、连评论都没有的新品。再往下是客户的脱敏成效场景。

真实运行记录 · 图片组诊断与重做PETLIBRO 5L Camera Feeder, White
B0B5ZGGWBQ · 美国站 (US) · 本次耗时 12m 02s · 数据截止 2026-08-03
诊断结论

问题不是功能信息不足,而是同一件事被讲了太多遍

摄像头、App 和远程监控内容重复,未形成足以支撑 $139.99 售价的完整价值链。买家能看懂「有摄像头」,但不一定能快速理解它如何连续解决外出看护、定时喂食、异常提醒、互动召唤和日常维护。

订阅健康追踪内容还占用了一个图片位置,而可靠性提醒、容量与网络信息的连续证明较弱。

重排后的 8 步认知顺序
  1. 准确识别商品
  2. 理解远程喂养价值
  3. 确认昼夜画面
  4. 理解排程能力
  5. 建立喂食可靠性
  6. 建立情感连接
  7. 确认容量与网络
  8. 消除清洁顾虑
刻意没做的事
  • 不继续强化订阅服务与 AI 健康洞察·可能增加额外付费疑虑
  • 不做多宠防抢食·并非该单碗款的真实优势
  • 不迁移竞品的双仓、双碗、RFID、2K/3MP、增高腿与粮水一体结构·竞品只用于识别市场信息门槛,不构成目标商品事实
任务开始前的商品现状
  • 前台价格约 $139.99
  • 评分3.9
  • Rating2,845 条
本次实际分析的数据
  • 原有 Listing 图片9 张
  • 代表竞品8 个
  • 竞品价格带$39.99–$149.99
  • 近 12 个月有效 Review6 条
主动说清的限制
  • 近 12 个月仅获得 6 条有效 Review,样本较小,因此没有把其中的疑虑写成普遍产品缺陷。
  • 近期评论样本里混入了疑似其他变体的面板操作反馈,这些不稳定信息没有进入新图事实。
  • 本次未做视觉质量、文字准确性与商品一致性的自动质检,正式替换前需逐张核对。
8 个图片任务点图看大图

01 商品身份主图·在搜索页快速认出白色 5L 摄像头款,以及只含单托盘的售卖内容。

以下为脱敏成效案例
  • 开发新品

    老年犬骨科狗床

    +30% 溢价

    2 个月入子类目 Top 10

    宠物床这个方向还有没有值得做的新品?

    分析的数据类目买家问答买家评论竞品与价格带
    发现
    「老年犬关节支撑 + 尿失禁」相关问答极多,却几乎没有产品正面回应。
    判断
    不做通用款,直接定制「骨科海绵 + 防水内胆」的细分新品。
    交付
    新品定义、卖点顺序与上市表达方案。
  • 链接诊断

    车载吸尘器

    CVR 4% → 12%

    获 AI 强势推荐,转化率提升 3 倍

    这个 ASIN 转化一直上不去,问题在哪?

    分析的数据买家问答买家评论竞品 Listing 表达
    发现
    买家极度关注「缝隙宠物毛」,但 Listing 通篇只写「大吸力」。
    判断
    补齐相关场景词与场景图,把泛功能改写成具体使用场景。
    交付
    Listing 文案与图片修改方案。
  • 广告突围

    护士工作短靴

    ACoS 60% → 18%

    CPC 下降 60%

    ACoS 一直降不下来,词该怎么调?

    分析的数据Alexa 高频场景意图词竞品投放结构
    发现
    所有人都在死磕「舒适」这类泛词,竞争过度且意图模糊。
    判断
    转向「12 小时长久站立」「足底筋膜炎缓解」等场景意图词。
    交付
    关键词结构与投放调整方案。

* 以上为脱敏后的典型场景,实际效果因品类、原 Listing 基础、运营节奏等因素而异。

数据与可信度

Agent 的判断,站在这些数据上

数据已经内置,注册即用。你不需要配数据源,也不需要先做一轮人工调研。

  • 1000 万+
    Alexa 真实问答

    买家在 Amazon AI 面前问了什么、担心什么——购买前的真实意图证据。

  • 12.8 亿+
    买家真实 Review

    已入库的真实评论。为什么买、用在哪、哪里不爽,都是购买后的第一手反馈。

  • 官方权威
    商品 · 关键词 · 竞品 · 类目

    ABA 搜索词份额、细分市场与 Top ASIN 历史等官方数据已内置,注册即用。

  • 覆盖范围

    目前支持亚马逊美国站、英国站、德国站和日本站。

  • 零配置接入

    不用配 MCP、找数据源,也不用先做一轮人工调研——数据已内置,Agent 执行任务时直接调用。

  • 结论可追溯

    关键结论与数据、对象和范围绑定,区分事实、推断与假设;拿不到的数据会直接说拿不到,不靠推测填空。

  • 白帽合规

    不教你和算法对赌:不做模板化刷评、不做黑帽堆词,只做能长期站得住的场景深挖与结构化表达。

常见问题

FlyFus 和 ChatGPT 有什么不同?
差别在数据和工作方式。ChatGPT 没有亚马逊买家的真实数据,只能基于公开网络资料推测;FlyFus 用的是 12.8 亿+ 真实评论和 1000 万+ Alexa 真实问答。工作方式上,通用 AI 生成完内容就结束,FlyFus 是先诊断、再优化、后验证,会区分事实与推断并给出行动优先级。
已经在用 Helium10 / Jungle Scout,还需要 FlyFus 吗?
不冲突,看的是不同的东西。老工具看历史数据——这个词过去卖了多少单、谁在卖;FlyFus 看买家意图——下单的人在什么场景下买、为什么犹豫、AI 现在拿谁当答案。用老工具看风向,用 FlyFus 找具体动手的方向。
目前支持哪些站点?
目前支持亚马逊美国站、英国站、德国站和日本站。
它会取代我的运营团队吗?
不会。Agent 负责把重复、耗时的部分做掉:建立证据、识别关键因素、给出有优先级的建议。最终的业务判断和执行节奏仍然由你的团队掌控。
FlyFus Agent

把下一个亚马逊任务交给 FlyFus

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