JIEHU.AI BLOG
把市场信号变成可执行决策
面向跨境卖家、创作者和知识工作者的 Amazon 卖家情报、客户洞察与 AI 知识工作流实战文章。
TubeSummary
如何用AI研究100小时播客，而不是从头看到尾
一套保留来源上下文的视频研究流程：把长篇AI播客转化为可搜索转录、观点矩阵、趋势地图、证据笔记和可执行判断。
阅读全文 →
TubeVOC
如何分析50,000条YouTube评论，找到AI创作者反复遇到的问题
一套可扩展的YouTube评论研究方法：从海量评论中发现受众痛点、重复问题和内容机会，并建立有证据支持的选题系统。
阅读全文 →
AmzTool
如何分析10,000条Amazon评论，找出客户真正讨厌的问题
一套可复用的Amazon评论研究方法：从上万条评论中识别高优先级痛点，并转化为产品改进、Listing表达、竞品分析和持续监控决策。
阅读全文 →
TubeSummary
AI如何改变YouTube学习：从观看视频到快速获取知识
YouTube拥有海量知识内容，但观看长视频需要大量时间。AI视频总结正在改变信息获取方式，帮助用户快速提炼视频重点、整理知识，并提升学习和工作效率。
阅读全文 →
TubeVOC
AI如何改变YouTube评论分析：从评论区发现真实用户需求
YouTube评论区隐藏着大量用户需求和内容机会。本文介绍如何利用AI分析YouTube评论，提取观众反馈、发现内容方向，并帮助创作者更深入理解自己的受众。
阅读全文 →
AmzTool
2026年AI如何改变Amazon选品：从销量分析到用户洞察
传统Amazon选品依赖销量、关键词和竞争数据，但这些数据只能告诉卖家发生了什么，却无法解释为什么。AI正在改变产品研究方式，通过分析用户评论、VOC和市场反馈，帮助卖家发现真实需求和产品机会。
阅读全文 →