这篇不讲"选什么品"。选什么品是市场端的事，站内的 AI 选品工作流 已经讲透了。这篇只讲选品定了之后的那一半：货源在哪、供应商怎么评、报价怎么比、风险怎么提前写出来。

很多人卡在这里的原因很实在：选品报告做得漂亮，一到 1688 上打开二十个店铺，全是"源头工厂"“厂家直销"“支持定制”，看起来一模一样。你没法判断哪个是真工厂哪个是贸易商，也没法把五份格式各异的报价放到一张表里比。这一段的工作量不在"找”，而在"整理和比对"——恰好是 AI 最能替你干的活。而真正需要你亲自做的，是打样、验厂和谈判，AI 一步也替不了。

下面这套流程按顺序走一遍，从需求成文到锁定 2 家打样，大概占掉你两三个晚上，比在旺旺上散着问一个月靠谱。

先想清楚：供应端调研到底要查哪几件事

在打开任何平台之前，先把要查的东西列成固定几项。不固定下来，你问每家供应商的问题都不一样，最后拿回来的信息没法横向比。

对亚马逊卖家来说，供应端调研只有这六项是刚需：

  1. 身份：是工厂还是贸易商？贸易商不一定不能用，但价格结构和改模能力完全不同。
  2. 产能与交期：正常批量交期多少天，旺季会不会排不上。
  3. MOQ 与阶梯价：起订量卡在哪个数，量级往上跳一档能便宜多少。
  4. 合规资质：目标站点要的认证、材质报告、你上架要用的发票能不能开。
  5. 品控方式：出货前谁验、验什么、出问题怎么算。
  6. 可替代性：这个品还有几家能做？只有一家能做的品，议价权全在对方。

这六项就是你后面所有 Prompt 的骨架。先抄下来。

第一步：让 AI 把你的需求写成一份「询价规格书」

新手最常见的错误是直接在旺旺上问"这个多少钱"。对方回一个价，你既不知道含不含税、含不含包装，也不知道对方按什么规格报的。等打样回来发现材质不对，时间已经过去两周。

正确做法是先有一份规格书（RFQ），把同一份文字发给所有候选供应商。AI 在这一步的作用是把你脑子里模糊的产品概念，翻译成对方车间能看懂的参数表。

你是一位有 10 年经验的跨境电商采购经理，帮我准备一份发给中国工厂的询价规格书（RFQ）。

我的产品：【在这里写产品名 + 你在亚马逊上看到的竞品链接或图片描述】
销售平台：亚马逊美国站，FBA 发货
首单预算量级：【填数量区间，例如 300-500 件】

请输出一份可以直接粘贴给供应商的中文询价函，包含：
1. 产品基本规格（材质、尺寸、重量、颜色、结构）——凡是你不能从我的描述里确定的参数，
   不要替我填，列成【待确认】并说明为什么这个参数会影响报价。
2. 包装要求（内包装、外箱、是否需要 FBA 标签位置）。
3. 必须让对方明确回答的问题清单：MOQ、阶梯价（分 3 档）、报价是否含税、
   打样费与打样周期、正常交期、旺季交期、是否可开增值税发票。
4. 我需要对方提供的文件清单（营业执照、相关检测报告、材质证明）。

输出格式：一份完整的询价函正文 + 一个【待确认参数】表格。
不要写客套话，不要承诺我没说过的订单量。

那句"不能确定的参数不要替我填"是关键。AI 很乐意帮你把"304 不锈钢、厚度 0.8mm"这种听起来专业的参数编出来，而你根本没定过——带着编造的参数去询价，报价回来全是错的。同一个坑在数据侧也存在，参见 AI 给的选品数据怎么验。

第二步：1688 供应商初筛，把店铺信息变成尽调清单

规格书发出去的同时，做初筛。1688 上有一批平台侧可核验的标签，比店铺自己写的宣传语可信得多。按 1688 官方帮助文档（2026年8月5日实查）的说明：超级工厂是"平台会派人实地核查生产场地、核心设备、月产能等硬指标"；源头旗舰要求"要么有自有品牌，要么拿到正规授权，同时新灯塔服务星级不能低于3.5分"；小黄标工厂则是"基于代工经验、产线规模、产品复购率等数据自动打标的，每周刷新"。同一份文档还提到工厂名片"信息完整度低于80%，连’找工厂’频道都进不去"。

换句话说，标签不是营销词，是有门槛的。你要做的是把这些客观字段抄下来，而不是读对方的自我介绍。AI 的活是把你抄回来的散乱信息整理成一张可比的表。

你是一位供应链尽调分析师。下面是我从 1688 上抄回来的 5 家候选供应商信息
（我已粘贴在末尾，每家包含：店铺名称、公司全称、所在地、平台标签、
经营年限、主营类目、回头率、我在旺旺上问到的答复）。

请你：
1. 做成一张对比表，列为：公司全称 / 所在地 / 经营年限 / 平台标签 /
   我的判断（工厂 or 贸易商）/ 判断依据。
2. 判断工厂还是贸易商时，只用我给的信息推断，并明确写出你的把握程度
   （高 / 中 / 低）。把握程度为「低」的，列出我该追问哪一句话才能确认。
3. 指出每家信息里互相矛盾或说不通的地方（例如主营类目与我的产品跨度过大、
   公司名是"贸易有限公司"却自称源头工厂）。
4. 最后给出：这 5 家里我应该优先打样的 2 家，以及理由。

不要给我建议之外的评价，不要根据公司名猜测规模。

供应商信息：
【粘贴】

配合两个动作，AI 整理出的表才有用：一是去国家企业信用信息公示系统核一下公司全称和经营范围，这是免费的；二是让至少两家报价明显偏低的供应商解释便宜在哪里——问不出所以然的，通常是规格降级了。

第三步：报价拆解，把「一口价」还原成可比的单位成本

五家报回来的价格几乎不可能直接比较：有的含税有的不含，有的含内包装有的不含，起订量还各不相同。这一步是 AI 最出活的地方——把非结构化的报价文字变成结构化的单位成本。

我收到了 5 家供应商对同一份规格书的报价（原文粘贴在末尾，格式很乱）。

请你把它们拆解成一张可比的表格，列为：
供应商 / 报价数量档 / 单价 / 是否含税 / 是否含内包装 / 是否含外箱 /
打样费 / 打样周期 / 交期 / 付款方式 / MOQ。

规则：
- 原文没写清楚的项，一律填「未说明」，禁止推测或按行业惯例补齐。
- 如果某家的报价口径与其他家不同（例如按套报价 vs 按件报价），
  单独标出来并说明我需要追问什么才能对齐口径。
- 最后一列加「口径风险」：这家的报价里，最可能在下单后产生额外费用的是哪一项。

不要计算利润，不要把汇率、运费、平台费算进来——我会另外单独核。

报价原文：
【粘贴】

最后那句限制很重要：让 AI 只做口径对齐，不做利润测算。头程运费、FBA 费用、关税这些数字它拿不到实时值，一旦让它算总成本，它会编一个看起来合理的数出来。落地成本要你自己按真实费率表算，方法见 亚马逊 FBA 费用怎么算 和 亚马逊利润核算。

表拉出来之后，重点看两件事。一是阶梯价的跳档位置：如果第二档只比第一档便宜一点点，说明首单没必要为了压价硬加量；如果跳档幅度很大，才值得算一笔"多压的库存资金 vs 省下的采购成本"。二是最低价那家的差价来源。让 AI 把最低价与中位价那两家的规格逐项对照一遍，看差价能不能被规格差异解释——解释不了的低价，八成是把某个你没盯住的参数降了级，等打样回来才发现就晚了。

1688 与海外供应商：尽调点不一样

一部分类目你会考虑越南、印度或本土供应商，但沿用 1688 那套问题是问不出东西的。两边的信息可得性完全不同：

维度1688／国内工厂海外／本土供应商
身份核验工商公示系统可查，公司全称与经营范围公开依赖对方提供注册文件，需第三方验厂机构补充
平台背书有超级工厂／源头旗舰等平台实地核查标签多数无统一标签体系，靠展会与行业口碑
沟通成本中文、时差为零，改样反馈快时差与语言，一轮往返常按周计
MOQ 弹性普遍较低，小批量试单容易通常更高，试单门槛大
付款与账期定金＋尾款为主流，账期少见更常见信用证与账期，但对新客门槛高
主要风险规格悄悄降级、旺季排产被挤沟通失真、纠纷解决成本高

这张表的实际含义是：国内供应商适合用"多问几家、快速试错"的打法，海外供应商适合用"少而深、先把一家谈透"的打法。前者的初筛可以铺开到十几家，反正沟通成本低；后者你一次能认真推进的通常就两三家，所以前期的资料核验要做得更重，不能靠"先聊聊看"。

用 AI 处理海外供应商时，有个额外用法值得单列：让它把对方的英文邮件逐句拆成"承诺了什么"和"只是表达了意愿"。跨语言沟通里最容易吃亏的就是把 “we can probably arrange” 当成了确认。直接追问一句就行：“把下面这封供应商邮件逐句分成【明确承诺】【模糊表述】【未回应我的问题】三类，并列出我下一封邮件必须让对方书面确认的事项。”

把 MOQ、账期、品控写成一份风险清单

到这一步你已经有了候选名单和可比报价，剩下的是在打款之前，把可能出问题的地方先列出来。这件事人做容易漏，因为你这时候已经谈了两周、心态上想尽快下单。

你是一位风控顾问。我准备向以下供应商下第一笔订单，信息如下：
【产品 / 数量 / 单价 / MOQ / 交期 / 付款方式 / 打样情况 / 供应商类型】

请输出一份下单前风险清单，分四组：
A. 交付风险（交期、产能、旺季排产）
B. 质量风险（规格降级、批次不稳、包装破损）
C. 资金风险（付款节奏、定金比例、纠纷时的追索难度）
D. 合规风险（材质与认证、上架所需文件、包装标识）

每条风险写三段：可能怎么发生 / 我在合同或聊天记录里该怎么提前约定 /
出问题时我手里应该有什么凭证。

另外单独列出：这份订单里，我最应该在打款前拿到书面确认的 3 件事。
不要泛泛写"注意质量"这类无法执行的建议。

拿到清单后别整份照做，挑出与你首单量级相称的几条落到聊天记录里就够了。首单几百件的订单去谈信用证没有意义，但"验货标准写清楚"“改规格必须书面确认"“外箱标识按我给的模板"这三件事，无论订单多小都值得白纸黑字留一句——它们的共同点是：出问题时，你需要的凭证必须在下单前就存在，事后补不了。

其中 D 组值得多花点时间。上架环节被卡住的常见原因是资质文件不全，站内写过 类目审核与资质准备；如果你做的是有专利风险的品类，供应商说"这个我们一直在做"不等于你能卖，先做一遍 侵权预检。MOQ 定得高不高，最终要回到你的备货节奏上判断，参见 AI 做亚马逊库存管理。

AI 在这件事上帮不了什么

说清楚边界，比多列几个 Prompt 有用：

  • 它查不到实时的报价、产能和库存。任何具体价格数字都必须来自供应商本人的报价单。
  • 它没法验厂。视频验厂、第三方验厂机构、亲自跑一趟，这三条路没有 AI 版本。
  • 它替代不了打样。样品拿到手里的手感、做工、异味，是文字描述不出来的。
  • 它不了解你的谈判处境。你首单量小、对方旺季忙不忙，这些筹码只有你知道。
  • 它读不出人的态度。同一家工厂，业务员回消息的速度、愿不愿意如实说"这个我们做不了”，是判断长期能不能合作的强信号，而这些只在你亲自沟通时才感受得到。

把 AI 用在它擅长的地方——统一口径、整理信息、生成清单、翻译与拆解对方的话术，剩下的靠你的时间和样品。供应端调研做扎实的回报，是在你补货第二次、第三次时才显现出来的。

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