Picaro.ai 公司(日本神奈川縣橫濱市,代表取締役:下平季位)將於2026年7月2日起,在其Amazon帳戶營運與廣告分析平台「Picaro.AI」上正式推出AI代理功能。 此次正式公開的AI代理,搭載了Picaro.AI獨自建構的Amazon廣告分析邏輯「Picaro Method」,是一款聊天型AI。使用者只需透過對話,即可在同一畫面內完成以下業務: 策略規劃與廣告活動建立:根據季節性需求與過往實績提出策略。 競價與預算最佳化:自動生成改善CPC與ACoS的行動方案。 關鍵字整理:整理重複或競爭性的關鍵字並提出最佳化建議。 報表自動化:自動生成公司內外使用的週報與月報摘要。 所有執行皆需經過人員批准後進行,因此在「AI自行運作」的風險下,同時實現Amazon廣告營運的加速化與去個人化。 左:SaaS端畫面 右:AI代理 ■ 背景 Amazon廣告的營運需要專業知識與持續的判斷。確認數據、分析、移動到管理畫面手動設定——這樣的重複作業,造成了單一負責人管理上的極限。 營運訣竅存在於負責人腦中,交接與培養都需要時間。「知道該做什麼,但就是忙不過來」為了回應現場的聲音,我們開發了這次的AI代理。 在傳統營運中,手動彙整分析前週數據,從決策到執行可能需要數天。Picaro.AI則能每天自動處理與視覺化最新數據。因此,可以在發現問題的當天就採取對策,每週可節省2天、每年相當於100天的行動時間。這種累積將促使從個人化營運脫離,轉變為以數據判斷的組織。 Picaro.AI的AI代理,透過一開始與AI分享品牌策略、目標、商品特性,能提升對話的精確度。越常使用,AI代理越能像專屬的AI代理一樣成長,實現更精確的提案與執行。 ■ 適用情境 代營運・顧問公司:希望增加單一負責人可管理的帳戶數量。 內部EC廣告團隊:希望團隊能共享與複製個人化的營運訣竅。 Amazon廣告負責人:希望減少從分析到執行的工時,增加策略規劃時間。 ■ 改變之處:透過對話完成「執行」 過去的Picaro.AI是「檢視」數據的工具。分析結果確認後的後續操作,都必須由人員手動完成。 在AI代理版本中,「分析→提案→批准→執行」可在同一畫面內的聊天中一氣呵成。 1 透過聊天提問 「顯示上週ACoS較高的廣告活動」 2 AI進行分析與提案 「有3個廣告活動的預算已超支。建議將競價平均調降12%」 3 批准後執行 → 反映至Amazon賣家中心的廣告主控台。 結構上,AI不會自行更改廣告設定。 所有寫入類型的操作,都必須經過人員批准。 ■ 重點1|透過Picaro Method,以專業視角自動檢查 Amazon廣告營運中最困難的部分在於「判斷優先順序」。是否該停止ACoS較高的廣告活動,還是為了消化庫存而維持廣告——這些判斷取決於負責人的經驗與當天的情境。 Picaro.AI的AI代理,不僅僅是ACoS單一指標,而是基於擁有20年Amazon顧問經驗所建構的獨特框架「Picaro Method」,同時評估六個面向。 廣告費用效益比(ACoS):持續監控費用效益的基本指標。 預算配速:追蹤月內、週內的預算消耗速度,及早偵測預算過度或不足。 ASIN生命週期:根據商品的成長階段優化廣告策略。 競爭對手動態:偵測競爭對手的競價與市佔變化,提示機會與威脅。 利潤風險:以毛利為基礎,判斷廣告費是否擠壓利潤。 反證假設:「此判斷是否真的正確?」從不同角度驗證。 這些將於每天早上自動檢查,並以「今日應處理事項」的形式,以指令中心卡片呈現。即使是資深負責人也可能忽略的觀點,AI都能無遺漏地捕捉。此外,也支援組合帳戶的預算設計、命名規則最佳化,以及月報等固定報表的製作。 ■ 重點2|透過RAG將Picaro.AI的專業營運知識全數開放給AI Amazon廣告營運中,不可或缺的是透過多年實踐累積的知識。「這個類別在Prime Day前應該縮減預算」、「這個ASIN應優先考慮利潤率而非ACoS」——這些專業顧問所擁有的判斷標準,過去只能人際傳承。 本次發布,透過RAG(檢索增強生成)技術,將Picaro.AI在20年Amazon營運顧問諮詢中累積的營運知識,全數開放給AI代理。除了聊天中的知識參考,也能透過搜尋畫面獲取資訊並由AI摘要,AI代理將直接運用專業顧問的營運知識進行提案。 「為何需要此競價調整?」、「此廣告活動結構應如何最佳化?」——負責人只需在聊天中提問,即可獲得基於Picaro.AI知識庫的可靠回答。此外,透過記憶功能可進行高度的上下文管理,並可隨時透過刪除、封存、編輯來整理不必要的記憶,以持續優化AI的精確度。 ■ 重點3|透過帳戶設定檔,AI累積品牌規則 Picaro.AI的AI代理具備帳戶設定檔功能,可集中管理整個帳戶的營運指標(如銷售目標、廣告預算、TACoS、CPA上限