AI工具

想让 ChatGPT 帮你写 listing、挖否定词、回差评，最大的门槛往往不是不会用 AI，而是不知道该怎么问。同一个模型，指令写得含糊，出来的是一堆正确的废话；指令写得到位，出来的东西直接能贴进后台。这篇给你 20 个已经调好结构的亚马逊卖家 AI 提示词模板，覆盖 listing 文案、选品调研、客服话术、PPC 广告四大场景，每个都留了变量占位——复制过去，把方括号里的内容换成你自己的产品就能跑，零成本自建一套 AI 工作流，不用再为动辄上千美金的套件年费买单。 先说一句贯穿全文的用法铁律：prompt 是初稿引擎，不是决策者。AI 生成的关键词、销量判断、合规措辞，都要你回到真实数据源和亚马逊后台政策核对一遍再用。下面每个模板都按同一结构给你——场景（解决什么）、模板（直接复制的 prompt）、变量（方括号里要替换什么）。建议整页收藏，用到哪类跳哪节。 一、Listing 文案：5 个直接贴进后台的 prompt Listing 是卖家的日更刚需，也是 AI 最成熟、最能立刻省时间的环节。这一节的 5 个模板配合用 AI 写高转化亚马逊 Listing 的完整流程一起用效果最好。核心提醒：AI 出的每一版都要人工过一遍违规词（医疗功效、绝对化用语是雷区），关键词回选品工具核对搜索量再定。 Prompt 1 · 标题生成 你是资深亚马逊美国站文案。产品是【产品名称+核心规格】，目标买家是【人群画像】，主关键词是【主关键词】，次要关键词有【关键词2/3】。请写 3 个 200 字符以内的标题候选，主关键词尽量前置，包含品牌【品牌名】，只描述真实卖点、不用绝对化和医疗功效词。每个标题下方标注它突出的差异点。 变量：产品名称、人群、主/次关键词、品牌名。 这条 prompt 实际跑出来长什么样——把变量填成一款示范产品（产品：不锈钢猫用饮水机 84oz/2.5L 静音过滤；人群：白天上班不在家的养猫家庭；主关键词：cat water fountain stainless steel；品牌：PetNest），得到的 3 个标题候选如下（以下为 AI 生成的示例输出，非后台截图，你替换成自己的产品即可复用）： PetNest Stainless Steel Cat Water Fountain, 84oz/2.5L Automatic Pet Water Fountain for Cats & Dogs, Ultra-Quiet Pump, Replaceable Filters, Easy to Clean —— 把「不锈钢」这个核心差异点前置，主打易清洁与静音。 Cat Water Fountain Stainless Steel, PetNest 84oz Automatic Pet Water Fountain, Whisper-Quiet Pump, Dishwasher-Safe Top, for Multi-Cat Homes & Busy Owners —— 主关键词完全前置，突出洗碗机可洗与「多猫家庭/上班族」场景。 PetNest 84oz Automatic Cat Water Fountain, Stainless Steel with Quiet Pump & Triple Filtration, Keeps Water Fresh All Day for Cats & Dogs —— 用「三重过滤/全天保鲜」做利益点，弱化参数、强化好处。 三个候选都在 200 字符内、主关键词尽量靠前、含品牌名，且没有绝对化或医疗功效词——这正是这条 prompt 结构该产出的效果。 ...

一张不专业的主图，会让你砸钱投的广告白烧。同样的产品，别人的场景图让人一眼想买，你的图糊得像随手拍——转化差的那几个点，很多时候就卡在图上。过去解决它只有两条路：自己搭棚拍，或者一张图上百块外包给设计。现在还有第三条：用 AI 把这活儿干掉大半。 先把结论摆前面，省得你走弯路：AI 最擅长的是处理你已有的实拍图（抠白底、换背景、生成场景），而不是凭空捏造一个你根本没拍过的产品。 亚马逊的主图规则里有一条硬杠——主图必须是真实产品的专业照片，纯 AI 生成、看着像但和实物对不上的主图，是有被判违规下架风险的。所以正确姿势是：主图让 AI 帮你"修"，场景图和 A+ 让 AI 帮你"造"。 这篇就按这个分工，把三类图分别怎么做、用什么工具、提示词怎么写，一条一条讲清楚。 先分清楚：哪种图 AI 能造，哪种只能修 亚马逊一个 listing 的图，本质是三类，AI 在每类里的"权限"完全不同，搞混了要么白费功夫要么踩合规线。 主图（白底主图）：合规要求最严。必须是实际产品的实拍照片、纯白背景、产品占画面 85% 以上、不能有文字水印。AI 在这里只做后期——把你手机随手拍的图抠干净、换成标准纯白底、清掉杂光和瑕疵。凭空生成一张"看起来是这产品"的主图，属于用 mockup/图形冒充实拍，是明确的违规项。 场景图 / 生活方式图（附图 2-7 张）：AI 发挥空间最大。产品放在厨房台面、放在办公桌、模特手持使用……这些"用起来什么样"的图，AI 可以直接把你的产品抠出来、合成进任意场景，省掉搭景和请模特的钱。 A+ 内容配图（品牌旗舰店/A+ 页面）：模块化的图文，对比图、使用步骤图、细节特写背景、品牌氛围图，AI 出图 + 排版工具，基本能零外包搞定。 记住这条分工，下面所有工具和提示词都是围着它转的。 三类图分别怎么做 1. 白底主图：AI 只做"清理"，不做"创造" 流程很简单：你拍（哪怕手机拍）→ AI 抠图换白底 → AI 清瑕疵 → 核对合规。 用 Photoroom、Gemini（nano banana）这类工具，上传实拍图，一句话指令"移除背景，替换为纯白色背景（RGB 255,255,255），保留产品原始细节不做改动"。 抠完检查边缘有没有毛刺、半透明部分（玻璃、瓶身反光）有没有被抠坏——这是 AI 抠图最容易翻车的地方。 千万别让 AI"顺手美化"产品本身的形状、颜色、logo。主图和买家收到的实物必须一致，AI 改了实物特征等于埋雷。 一个能直接用的主图清理提示词： “这是我产品的实拍照片。请只做以下处理：① 精准抠出产品主体，移除全部背景；② 背景替换为纯白色 RGB(255,255,255)；③ 修掉桌面反光和灰尘等瑕疵。不要改变产品本身的形状、颜色、材质、logo 和文字，不要添加任何原图没有的元素。输出正方形、产品居中占画面约 85%。” ...

做亚马逊站外推广，你一定发过产品链接：丢进 Facebook 群、发给红人、贴进邮件、放到独立站文章里。但很多人发的，就是从浏览器地址栏直接复制下来的那一长串——里面塞满了 ref、keywords、qid 之类的参数，又丑又长，还可能给你惹麻烦。 先给结论：站外推广该发的是"干净链接"——只保留商品 ASIN、去掉全部跟踪参数的链接，最好再压成短链。 amz.do 是一款免费的亚马逊短链接工具，能一键把长链接洗成干净短链，注册个免费账号还能看每条链接的点击统计。本文讲的就是这套用法。amz.do 的类型列表里还有按关键词、优惠码等生成链接的其他选项，按自己的需求选择即可；本文聚焦干净短链与点击统计。 一、先拆一条亚马逊链接：哪些参数该扔 要理解"干净链接"，先看你平时复制的链接里都装了什么。比如从搜索结果点进 Echo Dot 商品页，地址栏是这样的： https://www.amazon.com/Echo-Dot/dp/B07FZ8S74R/ref=sr_1_4?dchild=1&keywords=Smart+speaker&qid=1591857796&s=amazon-devices&sr=1-4 逐段拆开： 链接片段 是什么 站外分享要不要留 /dp/B07FZ8S74R ASIN，商品唯一编号，亚马逊靠它定位商品 必须留，链接里唯一必要的部分 Echo-Dot 商品名 slug，只是给人看的 可留可删，不影响跳转 ref=sr_1_4 来源标记，记录"从搜索结果第 4 位点进来" 删 keywords=Smart+speaker 这次搜索用的关键词 删，而且是最该删的一个 qid=1591857796 时间戳，记录搜索发生的时间 删 s / sr / dchild 商品分类、搜索位次等辅助参数 删 结论很直白：一条商品链接，真正需要的只有 https://www.amazon.com/dp/ASIN/ 这一截，其余参数全是你那次浏览行为的"现场记录"， 把它们原样转发出去，等于把一份不属于收链接者的浏览记录塞给了对方。 上面那条 Echo Dot 的链接，洗干净之后就是： https://www.amazon.com/dp/B07FZ8S74R/ 从一百多个字符缩到不到四十个，指向同一个商品页，这就是"干净链接"的样子。 二、为什么站外推广必须发干净链接 发干净链接不只是"好看"，背后有两层实际理由。 第一层：点击率和信任感。 一条 amz.do/xxxx 或者 amazon.com/dp/ASIN 级别的短链，比两三行长的参数链接更容易被点击，也不会在微信、短信、社媒里被截断或折叠。这是最表层的收益。 第二层：数据不被污染。 ref 和 keywords 参数记录的是"上一个人"怎么找到这个商品的。你把带参数的链接转发出去，后续所有点击在亚马逊侧看起来都带着同一份来路记录——你自己复盘站外渠道效果时，这些数据是脏的，分不清流量真实来源。如果你复制的链接里还残留着别人的联盟追踪标签（tag= 参数），转发出去等于把本该属于你或干脆不该存在的成交归因送给了陌生人。 一句话总结这一节：发出去的每条链接，只需要回答"商品在哪"。 三、亚马逊短链接工具 amz.do 怎么用：三步生成干净短链 手动删参数当然可行——保留 /dp/ASIN 之前的部分、砍掉问号后面所有内容就行。但如果你每天要处理几十条链接、多个站点，还想知道每条链接被点了多少次，手动就不够用了。这正是 amz.do 解决的问题。 ...

做亚马逊的人都懂那种感觉：一睁眼就是几十条待办。盯邮件看有没有新差评，挨个翻竞品 Listing 看人家有没有降价、有没有改主图，再去后台扫一遍哪个 SKU 快断货了、哪个订单状态不对劲。这些活儿单看都不难，但每天重复、占满碎片时间，一不留神还会漏掉关键信号——一条没及时处理的差评可能把转化率拖下去，一次没发现的竞品降价可能让你白白丢掉 BuyBox。 很多卖家已经在用 ChatGPT 帮忙写文案、分析评论了。但你有没有发现，那还是"手动"的：你得自己去抓数据、自己粘贴进去、自己问、自己再把结果搬出来。真正能解放你的，是让 AI 自己跑起来——这就是 AI Agent + 自动化工作流要解决的事。这篇文章不堆术语，咱们就用卖家能听懂的话，把"什么是 Agent"“能落地哪些场景"“怎么从 0 搭一个"讲透。 先说清楚：AI Agent 和"手动用 ChatGPT"差在哪 打个比方。你手动用 ChatGPT，就像养了个很聪明的实习生，但他不会主动干活——你不开口问，他就坐着不动。你得每次自己把材料递到他面前，问完了再把答案拿走。 而 AI Agent，是给这个实习生配了手脚和一张待办清单。它能在特定条件下被自动触发（比如"出现新差评了”），自己去把数据抓回来，自己调用 AI 大脑去分析判断，再自己把结果发到你的飞书或邮箱，甚至直接执行某个动作。整个过程你不用在场。 把它拆成四步，任何一个 Agent 都是这个套路： 触发（Trigger）：什么时候开始干。可以是"定时”（每天早上 8 点），也可以是"事件"（监测到新评论出现）。 数据（Data）：去哪儿拿料。亚马逊 SP-API、邮件、表格、第三方数据源。 AI 处理（Process）：把数据喂给大模型，让它按你定的规则分析、总结、起草。 输出/动作（Output）：把结果推送到你看得到的地方（飞书/企业微信/邮件），或者直接触发下一步动作。 记住这条 「触发 → 数据 → AI 处理 → 输出」 的链路，下面所有场景都是它的变体。手动 ChatGPT 只覆盖了第 3 步，前后两头全靠你；Agent 把四步串起来自动跑，这就是质的区别。 三个可以马上落地的 Agent 场景 别想着一上来搞个无所不能的"全自动运营大脑"，那会把自己累死也搭不出来。先挑一个最痛的小场景跑通。下面三个是中小卖家最值得做的。 场景①：差评监控 Agent——新差评出现就第一时间起草回复 这是回报最高、最该先做的一个。差评的杀伤力在于"反应慢"，等你三天后才看到，转化率已经掉了一截。 触发：监测到 Listing 出现新的 1-3 星评论（定时轮询，比如每 2 小时跑一次）。 数据：抓取这条评论的星级、内容、对应 ASIN、下单时间等。合规提示：优先用亚马逊官方 SP-API 或正规第三方数据服务，别自己暴力爬，后面会专门讲。 AI 处理：把评论丢给 AI，让它判断差评类型（产品质量 / 物流 / 描述不符 / 误操作）、分析根本原因、给出改进建议，并起草一段符合亚马逊政策、语气得体的英文回复。 输出：把"差评原文 + AI 分析 + 建议回复"整理成一条卡片，推送到飞书群或企业微信，你扫一眼、改两个字、确认发出即可。 这个 Agent 帮你把"发现 → 理解 → 草拟回复"这段最耗神的活儿压缩到几秒，你只保留最后的"判断和确认"。想系统提升口碑，可以结合我们之前写的获取亚马逊好评的方法一起做。 ...

打开任何一个跨境卖家的群，过去半年聊得最多的就是"又出了个新 AI 工具"。每个工具都说自己能让你"效率翻十倍"“一键生成爆款 listing"“自动选出蓝海产品”。结果呢？很多人电脑里囤了七八个订阅，每月固定扣几百美金，真正天天用的就那么一两个，其余的成了"焦虑税”。 工具不是越多越好。对中小卖家和独立开发者来说，关键从来不是"拥有最全的工具栈"，而是用最少的钱、把每个工作流环节卡住的地方打通。这篇文章不堆软文，按卖家真实工作流——通用大模型 → 选品 → Listing 文案 → 图片视觉 → 客服邮件 → 数据分析自动化——一个环节一个环节盘，每个工具都告诉你：干什么用、适合谁、大概多少钱、坑在哪。最后给两套预算导向的组合方案，照着抄就能用。 先说一句贯穿全文的判断：AI 是加速器，不是决策者。选品数据、listing 关键词、客服话术，AI 给你的永远是初稿和参考，最后拍板和核对的人必须是你。下面所有工具，都请带着这个前提看。 一、通用 AI 大模型：你的工具栈底座 不管你做哪个环节，先有一个顺手的大模型，比单独买一堆垂直工具更值。它能写 listing、翻译、分析评论、整理报表、回客服邮件，一个顶五个。底座选好了，很多垂直订阅其实可以省掉。 工具 用途 适合谁 定价区间 局限 ChatGPT 文案、翻译、数据分析、出图（集成 DALL·E） 所有卖家，功能最全的全能选手 免费 / Plus 约 $20/月 中文电商语境偶有"翻译腔"，需调教 Claude 长文本、评论批量分析、写作质感更自然 要处理大量评论/报告、看重文笔的人 免费 / Pro 约 $20/月 不能直接出图，需配合其他工具 Gemini 多模态、和谷歌生态（表格/邮箱）打通好 重度用 Google Workspace 的卖家 免费 / 约 $20/月 电商垂直知识偏弱，需喂背景 DeepSeek / 国产模型 中文理解强、价格便宜甚至免费 预算极敏感、主要做中文运营沟通 多数免费或极低 英文 listing 润色不如海外模型地道 实战建议：先用免费版把三个海外模型都试一周，挑一个你"用着最顺手"的付费。多数独立卖家一个 $20/月 的订阅就够。英文 listing 的最终润色优先用 ChatGPT 或 Claude，中文沟通和初稿可以交给 DeepSeek 省钱。不要同时养三个付费订阅——它们能力高度重叠，这是最常见的浪费。 ...

不少亚马逊卖家经常会问： 怎么安全地增加销量和真实 VP 评论？ 有没有什么「黑科技」能一招搞定测评？ 隔壁老王评论刷得贼溜，他的测评资源到底哪来的？ 除了 Facebook，还有没有别的途径找到愿意买、愿意留评的真实用户？ 2026 年了，我直接给答案：那些「爬买家数据 + 折扣换评 + 起底竞品资源」的所谓黑科技，已经全部失效，而且会让你封号。 真正能长期帮你的，是合法建立你自己的买家受众。这篇就讲怎么干。 ⚠️ 先把「黑科技」这条死路讲清楚 过去有工具号称用大数据爬虫，把亚马逊买家数据、Facebook / Twitter / Instagram / Pinterest 的用户数据全爬下来，拼成一个庞大的「买家资源库」，再给这些人群发打折 code、拉测评。在 2026 年，这套玩法每一步都是雷： 跨平台爬用户数据违法。 抓取多平台个人数据违反 GDPR、各平台用户协议，是法律风险，不是「技巧」。 折扣 / 返现换评 = 操纵评论。 给陌生买家发打折 code 换好评，是姐夫明令禁止的 review manipulation，直接触发删评 + 封号。 这些刷出来的评论留不住。 算法越来越会识别站外异常索评和非自然评论，刷得越猛清得越快，钱白花、号搭进去。 「起底竞争对手资源」帮不了你。 拿到一堆陌生邮箱，本质还是要去群发刷单，回到上面的死循环。 所以别再找黑科技了。下面这套合规打法，才是 2026 能持续赚钱的金矿。 真正的金矿：你自己的买家受众 亚马逊的买家不是你的，是姐夫的；你不能去爬、去抓。但你可以建立一批属于自己的、主动订阅你的受众——这才是能反复用、不怕封号的资产。 1. 用站外引流把流量变成自己的受众 通过红人合作、社媒、博客、正规 Deals 站做站外引流，把感兴趣的用户引到你自己的落地页 / 邮件订阅，让他们主动留下联系方式。这跟爬数据的根本区别是：他们是自愿来的，你后续联系他们完全合规。更多渠道见27 种给亚马逊店铺引流的方法。 2. 用许可式邮件营销做复购和口碑 有了自有邮件列表，就可以做邮件营销：新品上线通知、会员福利、使用教程。真实用户买了你的产品、用得满意，自然会留下真实 VP 评论。这是「先服务、后自愿留评」，不是「先塞钱、求好评」。 3. 用官方渠道合规索评 Amazon Vine：先做品牌注册，再开通 Vine，让官方评论员真实使用后留评，新品冷启动最稳。 官方 Request a Review 按钮：后台一键给真实买家发官方索评请求，零风险。 产品插卡：只提醒、不诱导，措辞合规即可。 想要现成的索评话术，可以直接用三个索评邮件模板，再配合9 种合规获取评论的方法系统地做。 ...

经常有卖家问我：听说有工具能把别人 Listing 下面 reviewer 的邮箱抓出来，然后群发 EDM 邮件去做测评、做 review，到底有没有效果、值不值得花钱？ 2026 年了，我把话说在最前面：抓陌生人邮箱群发索评、折扣换好评、EDM 刷单这条路，已经是死路。 不是「难做」，是会直接害死你的账号。这篇文章不再教你怎么抓邮箱，而是讲清楚为什么这玩法在今天行不通，以及该用什么合规方式去拿真实评论。 ⚠️ 为什么「抓 reviewer 邮箱 + EDM 群发」在 2026 会害死你 很多人还停留在几年前的认知里，觉得拿到买家邮箱就等于拿到了金矿。但亚马逊和整个外部环境已经完全变了： 亚马逊只认「真实买家真实购买后自愿留评」。 任何形式的主动联系陌生买家索评、用折扣或返现换评，都属于操纵评论（review manipulation）。轻则批量删评，重则直接封店、冻结资金。姐夫的算法这几年专门盯这种站外异常索评行为。 抓邮箱本身就踩法律红线。 你抓的是别人公开页面上的个人数据，在欧美做未经许可的群发营销，违反 GDPR、CAN-SPAM 等一堆法规。被投诉一次，可能不止丢域名那么简单。 「换个域名继续发」不是技巧，是定罪情节。 过去有人教你邮件进了垃圾箱就换域名继续发——这恰恰证明了你在规避反垃圾邮件机制，是故意违规，被抓后没有任何回旋余地。 转化率极低，性价比是假象。 群发一百封陌生邮件，真实回复寥寥，愿意配合的更少，而且这些人本身就是「职业留评」群体，他们的评论很容易被算法识别成异常并清掉。你花了钱、担了封号风险，最后评论还留不住。 这是 Google 判定的有害 SEO 内容。 教人抓数据刷单的内容，在 E-E-A-T 体系里属于伤害用户、伤害平台的内容，既帮不了买家也救不了你。 一句话：这条路的每一步——抓数据、群发、换域名、折扣换评——单独拎出来都是封号红线。 2026 真正有效的合规获评方式 把抓陌生人邮箱的劲，换成建立你自己的受众和用官方渠道索评，效果更稳、还不用提心吊胆： Amazon Vine：需要品牌注册后开通，是姐夫官方认可的早期评论计划，由真实 Vine 评论员真实使用后留评，完全合规。新品冷启动首选。 官方「Request a Review」按钮：后台一键向真实买家发送官方索评请求，文案由亚马逊统一控制，零风险。这是替代「群发 EDM」最直接的工具。 产品插卡：只能提醒买家「如果满意欢迎留下真实评价」，绝不能诱导好评、绝不能用礼品/折扣交换。措辞合规就安全。 做好产品和 Listing：真实差评的根源往往是产品或 Listing 没做好。把这块做扎实，自然好评率自己就上来了。 建立自有受众做站外引流：用邮件营销经营你自己积累的、用户主动订阅的邮件列表，配合社媒红人、正规 Deals 站站外引流，让真实用户去下单、自愿留 VP 评论。这跟抓别人邮箱是两码事——你的受众是自愿来的。 具体怎么落地，可以参考这几篇： 9 种合规获取亚马逊评论的方法 三个帮你拿到更多评论的索评邮件模板 如何提升亚马逊站外流量 总结 工具本身不犯法，犯法的是「抓陌生人数据 + 群发刷单」这套玩法。2026 年想稳稳做评论，逻辑只有一条：别去抓别人的邮箱，去建立自己的受众；别想着操纵评论，用官方渠道让真实买家自愿留评。 慢一点，但活得久。

1、什么是 ChatGPT？ ChatGPT 在当前热门话题中，等同于 AI。 所以大家热议的 AI 默认讨论的就是 ChatGPT. 实际上，ChatGPT 是一个自然语言处理模型，工作原理可以概括为：利用机器学习和深度学习技术，通过处理大量的文本数据，从中学习自然语言的模式和规律，从而能够理解和生成自然语言。 2、ChatGPT 能做什么？ ChatGPT 作为一种快速发展的新兴技术，有其适用的领域，也有不适用的领域。 ChatGPT 适合的领域包括但不限于： 1）自然语言理解：如情感分析、文本分类、命名实体识别、关键词提取等任务。 2）机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。 3）智能客服：为用户提供自然语言交互式的客服服务。 4）信息检索：如搜索引擎、推荐系统等。 自然语言生成：如自动写作、机器翻译等。 语音识别：将人类的语音信号转换成文本。 ChatGPT 不适合的领域则包括但不限于： 1）涉及高度主观判断的任务：如判断艺术作品的价值、文本的真实性等。 2）涉及个人隐私的任务：如个人身份认证、个人情感识别等。 3）涉及特定领域知识的任务：如专业术语的翻译、医学领域的自然语言处理等。 这些领域不会被 AI 代替，不用被贩卖焦虑。 3、ChatGPT 在跨境电商中的应用 （1）写产品卖点 以前是费尽脑力去想卖点，现在可以让ChatGPT为你写，你负责选即可 如：写智能猫砂盒的卖点 英文提问参考：write bullet points for self-cleaning cat litter box 中文提问参考：用英文为智能猫砂盒撰写要点 （2）扩展产品关键词 同一个产品的关键词往往很发散，有不同的表达方式，ChatGPT可以帮你枚举扩展这些关键词 如：挖掘关于智能猫砂盒的产品关键词 英文提问参考：self-cleaning cat litter box 中文提问参考：智能猫砂盒英文关键词 （3）写广告文案 写文案没思路？不地道？让 ChatGPT 来帮忙吧 如：给智能猫砂盒写产品广告文案 英文提问参考：write google ads headline for self-cleaning cat litter box 中文提问参考：为智能猫砂盒写英文的广告标题 ...

两者都有浏览器插件和网页app，但是Amachete的插件并不额外收费。 Amachete在一部分的类目的销售预测非常准确，而另外一部分没那么准确。对比JungleScout多了对日本市场的支持。但是不足之处是并没有跟JungleScout一样有卖家数量预测，这对做品牌产品来说其实是个比较重要的指标。 而网页端的app，Amachete有产品，邮件，跟卖和关键词功能，相对丰富，但是不足在于这些功能都比较基础，没有 JungleScout 这么强大，不过由于JungleScout并不支持日本市场，如果是jp卖家，貌似也没啥别的选择了。

亚马逊卖家对这两款工具应该都比较熟悉了，2款都是免费的可以用于追踪亚马逊产品的价格工具。2款工具在功能上和使用上有什么区别呢，那个更值得大家使用呢？这里给大家简单讲解一下。 产品易用性对比 Keepa工具非常容易使用，登录Keepa官方网页，通过搜索框输入目标关键词，SKU或者URL工具会自动将你所需要的产品的历史价格数据展示出来，用户可以根据特定的时间段进行筛选，操作简单。无需注册即可使用这个功能。而CamelCamelCamel跟Keepa相似，同样的只需要登录官方界面，进行相应的搜索可以获得相应的信息。使用CamelCamelCamel也无需注册。在易用性来说，2款工具都非常简单易用，没有什么区别。 数据跟踪功能对比 CamelCamelCamel提供来自亚马逊，第三方新品，和第三方二手物品的价格跟踪，查看时间范围包括1个月，3个月，6个月，1年和所有时间。销售排名跟踪功能需要登录使用，与价格跟踪分布在不同的报表。鼠标移动过去，并不能精准展示鼠标定位的所有价格信息。 相比于CamelCamelCamel，Keepa有着类似的功能，除了能够提供跟CamelCamelCamel相同的价格跟踪功能外，Keepa更强大的地方在于能够在同一个报表里面展示所有的数据信息，包括销售排名情况。同时有不少CamelCamelCamel所不存在的功能，比如说，当鼠标移动到报表的特定位置的时候，能够看到所有曲线对应的纵轴的数据信息。同时最为强大的功能在于Keepa报表底部的历史数据可以提供卖家数量给你做参考 但从数据层面来说的话Keepa的数据更丰富，可以在通一个报表展现更多的数据，非常利于用户进行分析。对于卖家来说非常够用。而CamelCamelCamel的展现数据则更简单一些。 插件功能对比 两款工具都支持火狐浏览器和谷歌浏览器插件，安装和使用都非常简单， 比较不同的是Keepa的插件只要安装之后就无需再进行启动，每次打开一个亚马逊页面，插件会自动在产品下产生一个图表显示所有的信息，非常方便，不足之处在于有时候数据反回会比较慢，当然这个跟个人的网络也有关系。 至于CamelCamelCamel的浏览器插件，在安装完成之后，打开亚马逊页面并不能跟Keepa那样直接自动的显示出数据来。需要手动的点击插件按钮，进行数据筛选，操作相对繁琐一点。好处在于当一个页面产品比较多的时候，插件可以让你自己挑选需要查看的数据。 在浏览器插件的使用角度来说，2个工具各有优势，但是个人会更加偏好于Keepa的嵌入式功能。 最后，2款工具都是非常好用的价格跟踪工具，能够帮亚马逊卖家们做选品决策提供不少辅助。如果仅仅需要跟踪历史价格变化和查询销售排名，2款工具都能够满足需求，Keepa胜在界面和操作更加智能化。如果需要额外的功能比如查看特定产品的卖家数量，还是建议使用Keepa，因为CamelCamelCamel没有这样的功能。