不管是人工投放领域还是 AI 广告投放领域，"冷启动"（Cold Start）往往伴随着巨大的不确定性。对于 DeepBI 这款AI算法广告投放助手工具而言，最大的挑战并非技术本身的复杂性，而是如何让客户愿意配合我们进行listing优化
这是一次关于耐心与协作的实验。我们选取了多家的跨境电商卖家作为试点，他们最初对 AI 工具持保留态度，担心数据泄露和效果不稳定，经过专业的新品讲解会和实战操作，最终客户与DeepBI团队相配合，按照系统给出的listing优化建议进行优化。这种"慢热"的配合，最终换来了超预期的回报。
下面这个实战案例生动有力的展示了这一主题。
🚀 打破僵局，建立信任
新品上线初期，很多客户习惯于"拿来即用"。然而，DeepBI 的核心逻辑在于数据驱动。如果输入的数据质量不高，或者客户不能提供足够的历史数据，AI 就像在黑暗中摸索。
为了推动"冷启动"项目，我们的团队并没有急于求成，而是有着严格的"配合度评估表"。我们深知，客户一定要配合 DeepBI，这意味着他们借助DeepBI的能力是基础，关键在于同步升级自己过去的产品思路。
在这个过程中，我们发现了一个有趣的现象：客户的态度转变往往发生在"看见"数据价值之后。
起初，客户只是机械地配合，认为这只是另一场营销秀。但当我们在复盘中指出某个特定关键词组的高 ROI 异常值，并建议调整出价策略时，客户开始主动询问："为什么这个数据会这样波动？"他们开始依赖 DeepBI 提供的洞察，而不是单纯依赖自己的直觉。
📈 数据在说话：从怀疑到惊叹
冷启动期通常伴随着效果的波动，但得益于客户的深度配合，DeepBI 的算法迭代速度远超预期。以下是该客户在配合 DeepBI 进行深度优化后的核心指标变化：
AI 广告表现（绿色区域）
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8/18---8/24：AI ACOS 降至 63.04%
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8/25---8/31：AI ACOS 继续降低到 58.71%
虽然此时广告规模仍然很小，但 AI 的效率已在逼近理论极限------在当前产品吸引力有限的情况下，AI 仍能凭借算法筛选出更高质量的流量，并显著优于客户自投。
这一点非常关键，因为它说明：
**AI 的策略是正确的，但受限于产品本身，**下降空间已接近瓶颈。
客户人工广告表现（红色区域）
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与 AI 逐步优化形成对比，客户自己的广告依旧呈现高度亏损：ACOS 长期维持在 108%--120%
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同期广告花费高达 2600--4000
但销售额远不及花费，投入越大亏损越重
这反映出一个核心矛盾：
不是广告预算不够，不是结构不对，而是产品前端的竞争力无法支撑有效转化。
DeepBI 团队首先通过系统的优化报告功能对listing进行了全面体检，从曝光、点击、转化到品类竞争度，梳理出一份结构化的诊断结论。
😘😘😘客户反馈："现在我不用盯着后台看，AI 告诉我该做什么。"
新品投放一定伴随着不确定性和试错成本，这是所有卖家都绕不过去的一道坎。Deep BI 要做的，是在这个过程里帮您：
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尽量把预算用得更聪明，让 AI 有足够的操作空间去优化和压缩 Acos；
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在效果不理想时，不只纠结广告数据本身，而是联动产品竞争力和 Listing 质量一起看；
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通过竞品策略等功能，在可控风险下加快测品节奏。
我们希望交付给您的，不只是一个广告托管工具，而是一整套「和您一起进步」的能力：让产品、Listing 与广告效果，在使用 Deep BI 的过程中，持续一起变好。