会议围绕选品策略与爆款判断方法展开，重点介绍了一套基于全平台长尾词分析与商品属性共性挖掘的系统化选品流程。通过在天猫、京东、唯品会、小红书、抖音、拼多多六大平台提取搜索下拉框的前十长尾词，识别高频共现词汇以判断全网热度；再结合销量排序发现高热度低竞争的机会词，如“秋衣秋裤女童”。随后深入分析该关键词下热销商品的共同属性（如材质、款式、工艺等），按出现频次分级形成爆款属性模型，指导产品开发与链接拆分。同时强调兴趣电商（抖音、小红书）与货架电商在内容呈现上的差异，指出短视频场景化传播更能激发用户需求。最后延伸至竞争防御策略，提出通过多店铺布局、颜色替换、SKU调整等方式构建防火墙，主动打击模仿者并掌握市场主导权。

第一步：全平台长尾词采集与共性分析

 

• 在天猫、京东、唯品会、小红书、抖音、拼多多六个主流平台搜索目标大词（如“秋衣秋裤”）
• 截图各平台搜索下拉框前10个长尾词并录入表格进行对比分析
• 若某一长尾词（如“秋衣秋裤女童”）在多个平台重复出现，则视为具备高共性与潜在爆款属性
• 验证该词热度与竞争度：搜索该词后查看销量排序第一页是否缺乏对应商品，若缺失则表明市场需求存在但供给不足，机会点明确

第二步：爆款商品属性共性挖掘

• 围绕确认的机会词（如“秋衣秋裤女童”）进入各平台搜索，再次采集其下拉长尾词并分析共性
• 点击销量排序，提取第一页前50名热销商品数据
• 拆解商品基础属性：包括款式（圆领/V领）、材质（纯棉/珊瑚绒）、厚度、工艺、图案等后台上传字段
• 统计各属性出现频次并按A/B/C/D级分类，叠加次数越高代表该属性越具爆款潜力
• 构建“爆款属性集合”，优先选择在多个平台上属性高度重叠的商品作为开发方向

第三步：跨平台内容逻辑差异应对

• 小红书和抖音属于社群与兴趣电商，爆款往往早于货架电商平台出现
• 兴趣电商依赖短视频场景化表达（如猫洗耳液棉签通过“猫甩头不跑”的重复视频引爆），而非强调材质或功能参数
• 货架电商需突出产品性能与技术优势，而兴趣电商应聚焦情绪共鸣与使用场景
• 商家若用货架思维做内容电商易失败，必须转变表达方式以匹配平台特性

链接拆分与运营优化策略

• 拆分依据来源于属性共性分析
  • 拆分链接时应基于已验证的爆款属性（如“纯棉”“薄款”）进行精准匹配
  • 场景拆分需考虑地域气候（如薄款主推南方，厚款主推北方），避免图文与卖点背离
  • 页面背景、人群定位、使用场景应与所拆属性一致，确保转化效率
  • 拆分方向包括颜色、SKU、组合套餐、价格区间及地理区域，均以属性频次为决策依据
• 三级关键词驱动高效铺货
  • 建议在六个平台统一搜索三级关键词完成18次重复验证
  • 通过多平台共性交叉（如16/18平台匹配）锁定最具竞争力的产品方向
  • 此方法为链接拆分提供数据支撑，避免凭感觉操作

竞争防御与市场主导策略

• 应对模仿者的主动打法
  • 当主推款被低价模仿时，立即更换主推颜色或属性，保留原款用于价格战反制
  • 利用多店铺优势发起“加杀”攻击，针对销量最高、价格最接近的对手逐个击破
  • 不攻击最低价者，而是打击最具威胁的竞争者（销量高、流量接近者）
• 构建持续竞争优势
  • 通过爆款属性分析提前预判产品生命周期与可延展性
  • 主动迭代色款、组合与场景，制造时间差，使模仿者始终滞后
  • 将竞争对手变为“学生”，使其只能跟随无法超越，最终放弃对抗
  • 强调单爆款店铺抗风险能力弱，一旦主款被割裂即迅速下滑，而多店铺矩阵可实现攻防兼备

待办

提取六个平台的秋衣秋裤女童下拉框长尾词并整理到表格中进行共性分析

对比全平台下拉词出现频率以判断秋衣秋裤女童的爆款属性强度

在各平台搜索秋衣秋裤并按销量排序，检查前50名商品中是否包含秋衣秋裤女童以评估竞争度

执行第二步操作：针对秋衣秋裤女童关键词进行下拉词采集并分析其爆款商品共同属性

收集各平台秋衣秋裤儿童的下拉长尾词，找出共性并结合销量数据定位热销商品

建立商品属性表格，统计材质、款式、厚薄、工艺等属性在各平台热销商品中的出现频次并分级

前往小红书和抖音验证已识别的商品属性，确认兴趣电商与货架电商的爆款时间节点差异

基于三级关键词在六个平台的重复搜索结果，确定链接拆分的核心方向与依据

根据商品属性叠加次数制定链接拆分策略，优先拆分高频属性组合以覆盖精准人群场景

记录完整选品方法论导图，并将整理后的文档提交给负责人审核