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Marketplace Platform Optimization

破解平台算法
的新型营销方式

MPO 是管理可见性、销售与商品卡质量的平台。提升 SKU 排名,将转化换为营收,并指出内容、价格与评价的改进点 — 一个闭环完成。

Skolkovo 入驻 · 创新优先 5.1.4.5 / 5.2.2.7.3
平台架构
1
数据层 — 采集和标准化
2
建模层 — 市场 ML
3
决策层 — 推荐
4
执行层 — 动作编排
端到端闭环
数据 → 建模 → 决策 → 执行 → 再训练
市场问题

平台上 80% 的 SKU 被放任自流

随 SKU 数量增长,数据分析与决策无法及时完成。前 1% 卖家贡献了 >70% 销量,其他卖家迷失于算法中。

>70%
销量由 TOP-1% 卖家产生
500+
TOP-1% 卖家平均 SKU 数
~6000 亿₽
TOP-1% 用于品类与广告管理
80%
SKU 未受运营关注
外部压力
来自市场与平台
↑ ×3
两年内数据与参数量
+12 / 月
平台规则与费率变更
20+
各平台个性化条件
卖家被挤压
内部压力
琐碎工作吞噬团队
1 : 500
经理与 SKU 比 — 注意力的物理上限
80% 时间
耗在表格、报表和"一直以来的做法"上
无暗间
寻找新品、验证假设、做产品决策
结果
业务所承受的
被动决策
销售下滑后才反应
COST ↑ SALES ↓ LOAD ↑
单位经济被打破
7–90 天
对平台变动的响应延迟
什么是 MPO

Marketplace Platform Optimization — 行为营销,而非关键词

传统方法(SEO、投放)处理技术信号,带来大量手工琐碎工作。MPO 接手这些琐碎:平台盯住数据、做出小决策、执行操作 — 让卖家与经理把时间花在产品、新品发掘与创造性工作上,而不是重复写表格。

SEO 与投放
关键词和技术参数
预算随竞争增长
只要付费才有效
对自然流量无直接影响
MPO — Trusty
行为信号 + 端到端分析
自然流量上升后成本下降
效果累积、持久
阿凡达活动推动自然排名
平台架构

四层作为单一闭环

Trusty MPO 是云 ML 平台,整合销售、需求和排名数据,预测算法响应并提供每个 SKU 的实时建议。

01
Data Layer
采集和标准化
排名、可见性、关键词动态
广告、库存、价格、评价
竞品分析 (20+ 参数)
三大平台 API
02
Modeling Layer
自适应市场 ML
每日自动再训练
算法响应预测
uplift 模型
可解释性 — 「为什么」
03
Decision Layer
每个 SKU 的推荐
漏斗瓶颈诊断
带效果预测与风险的行动列表
WHAT IF 生成器
目标函数:利润 / 周转 / 毛利
04
Execution Layer
自动化控制回路
动作编排(场景、预算、计划)
自研 + 外部 API
执行控制与报告
前后效果监测
闭环数据建模决策执行测量再训练
MPO 包含内容

3 项已上线,其余即将推出

所有工具在统一的端到端分析中运行。下面为可用工具,其余正在积极开发中。

就绪
促销刷单

通过真实账号基础设施按目标关键词下单。控制数量、节奏与分布。

就绪
评价与问答

真实购买后的相关评价、问答。发布、恢复与巩固转化的场景。

就绪
转化维护

持续行为因子运营 — CTR、加购、会话活跃度。确保不破坏转化。

积极开发中
即将
自动评价

评价文本生成,含唯一性、情感和商品匹配检查。开发中 — 2026 发布。

即将
ML 训练平台

自研模型训练平台:关键词排名、活动响应预测、每个 SKU 的增长曲线。

即将
广告管理

平台内部广告自动驾驶:出价、预算、关键词分配。通过端到端分析与自然流量联动。

即将
端到端分析

统一视图:排名、自然量、广告、刷单、评价、SKU 毛利。决策所需 — 一屏掌握。

即将
库存监控

仓库与 FBO/FBS 库存监控、断货预测,在商品掉出搜索前自动告警。

即将
需求预测

按 SKU 预测 7/30/90 天销量,考虑季节、活动与广告压力。用于采购与物流。

平台 × 活动的协同

分析发现弱点 — 活动精准修复

上方 4 层架构采集数据、建模市场、找出每个 SKU 的漏斗瓶颈。但仅有数据并不能推动排名。刷单、评价与行为信号是平台的杠杆:在模型识别的信号缺口处精准影响算法。

平台
定位瓶颈

Data + Modeling Layer 发现:「儿童 28 码鞋」集群 CTR 下降,自然流量下滑。

活动
精准强化信号

Execution Layer 对该集群执行刷单 + 评价。数量与节奏按反欺诈校准。

平台
测量并再训练

3–7 天后模型读取新排名、ACoS、自然量,修正下一轮计划。

执行流程
01
场景规划

编排器组装计划:加强哪些关键词、数量、节奏。目标 — 启动 / 恢复 / 巩固。

02
行为信号执行

真实账号基础设施按搜索查询下单与刷单。相关评价与问答随之产生。

03
算法提升排名

目标关键词下营收上升 → 排名算法抬升。效果扩散至相邻关键词。

04
监测与再训练

按集群对比。模型从结果学习,修正下一场景。

"

"MPO 不是"推高排名"。它是一个闭环:平台数据 → 每个 SKU 的漏斗模型 → 推荐 → 精准动作 → 再训练。我们让卖家不再猜测该按哪个按钮,而是基于数据决策 — 面向整个商品目录,而不是单个 SKU。"

DS
Dmitry Surtsukov
CEO & 联合创始人, Trusty
对比

Trusty MPO vs 分析 / ERP

市场上有分析工具 (MPStats、MarketGuru) 和 ERP (MoySklad)。但没有一个能闭环 — 数据 → 模型 → 推荐 → 动作。

功能Trusty MPOMPStatsMarketGuruMoySklad (ERP)
外部平台数据采集✓ 20+ 参数
ML 市场建模✓ 每日再训练
内部指标 (API) real-time
WHAT IF 生成器✓ 场景
每个 SKU 的推荐✓ real-time 自动手动手动
自动化执行✓ 自研 + 外部平台工具平台工具仅供应
单卖家 SKU 数100–1,00010–5010–50
响应速度1–100 小时7–90 天7–90 天
目标指标维持✓ 有容差
效果证明

6 周内 CAC 从 378₽ 降至 179₽

客单价 ~200₽ 商品卡试点。第 2 周启动外部信号。转化率保持,自然订单增长,获客成本减半。

CAC dynamics
起始
399
6 周后
179
55% 获客成本
378
10.20
399
10.27
262
11.3
282
11.10
229
11.17
179
11.24
订单预算营收CAC外部信号
10.20–267628 75274 482378
10.27–11.2164108 646290 084399132
11.3–916596 100359 659262202
11.10–1617649 626170 63128213
11.17–2320546 960192 2782292
11.24–3029853 455279 520179
路线图

2026–2028 计划

2026
研发
DataSet v1 (WB + Ozon): 排名、可见性、广告、库存、价格、评价、竞品
诊断 v1: 漏斗瓶颈
推荐 v1: 带效果与风险预测
Enterprise-ready v1: 角色、日志、基础 SLA
政府补贴,核心模块登记
2027
测试与规模化
DataSet v2 接入 Yandex Market
ML 推荐 v2: uplift 与可解释性
目标函数:毛利 / 周转 / 利润 / 库存周转
Execution Layer v1: 半自动执行 + 审批
专利申请
种子轮,Execution v1 上线
2028
自主 AI 闭环 & 多平台
AI 闭环 v1: 推荐→执行→测量→再训练
Execution v2: 动作编排(场景、预算、计划)
多平台分析:统一指标与跨平台 SKU 对比
企业版 / 私有部署:私有环境、扩展合规
扩大轮、战略合作
我们的方法

帮助优秀商品卡成长,让大品牌掌控自己的 SKU

MPO 让平台更清朗:放大市场真正需要的商品,让大卖家重新获得对自己商品目录的可管理性。我们不是「不惜代价硬推」—— 我们只在产品、内容与价格已经配得上买家注意力的地方发力。

助力优秀商品卡

我们挑选产品、内容、定价都已到位的 SKU。借助我们的工具,这些商品卡获得本应匹配的受众。

为大品牌提供控制力

大卖家同时关注数十上百个 SKU:哪些排名下滑、哪些被对手追上、哪里需要加强信号 —— 凭数据决策,而非凭感觉。

真实买家

所有动作通过具备真实购买历史的活跃账号执行。每一次刷单都变成一次真实的体验与为下一位顾客留下的真诚评价。

全程透明

客户实时查看计划、节奏与结果。所有数据均来自平台 API —— 没有「魔法系数」,没有灰色报告。

常见问题

去除营销迷雾,讲清 MPO

等候名单

抢先体验新版平台

平台仍在积极开发中。留下联系方式 — 我们将您加入等候名单,新一轮开放时第一时间邀请您参与测试。无垃圾信息,无任何义务。

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