#黑洞是如何形成的# 黑洞偏振照片发布！中科院上海天文台深度参与研究「中国科普博览」
北京时间2021年3月24日晚10点，曾成功捕获人类有史以来首张黑洞照片的事件视界望远镜（EHT）合作组织，又为揭秘M87超大质量黑洞提供了一个崭新视角：它在偏振光下的影像（图1）。
图1.（上）偏振光下M87超大质量黑洞的图像，图中线条标记了偏振的方向，它与黑洞阴影周围的磁场有关。（图片版权：EHT合作组织）
偏振片只允许特定方向的偏振光通过。下面这个动画显示了黑洞偏振图像在通过一个偏振平面不断旋转的偏振片后的变化。（视频版权：EHT合作组织）
大家还记得2019年EHT发布的首张黑洞照片吗？
图2. 2019年EHT发布的首张黑洞照片（图片版权：EHT合作组织。）
对比下这两张照片，是不是这次的新照片看起来清晰度更高一些？难道是EHT升级了望远镜阵列，像手机升级摄像头一样，提高了像素？并非如此。我们看到的新照片，其实与首张黑洞照片来自于同一批成像观测，但是这张“照片”是通过处理偏振信号获得的，所以我们称之为“黑洞在偏振光下的影像”。
这是天文学家第一次在如此接近黑洞边缘处测得表征磁场特征的偏振信息。该结果对理解距离我们5500万光年的M87星系如何产生能量巨大的喷流十分关键。
那么，什么是偏振呢？让我们从头说起。
什么是电磁波的偏振？
偏振（也称极化）是横波的一种属性，指横波在与其传播方向垂直的平面内沿着某一特定方向振荡的性质。光是一种电磁波，由耦合振荡的电场和磁场组成，而电场和磁场的振荡方向总是互相垂直的。在自由空间里，电磁波是以横波方式传播，即电场与磁场又都垂直于电磁波的传播方向（图3，上）。按照常规，电磁波的“极化”方向指的是电场的振荡方向。
图3. （上）电磁波传播示意图。（下）非偏振的入射光经过线偏振片后成为线偏振光，再次经过四分之一波片之后变成（从接收端看）左旋圆偏振光。
如果电磁波的电场只在一个方向上振荡，则称为“线偏振”。若随着电磁波的传播，电场的振荡方向是以电磁波的波频率进行旋转，并且电场矢量的矢端随着时间勾绘出（椭）圆型，则称此电磁波为“（椭）圆偏振”；对于这两种情形，又可按照电场矢量旋转的方向分为“右旋（椭）圆偏振”和“左旋（椭）圆偏振”。
一般生活中的光，比如太阳光、白炽灯光等，振动在各个方向是均匀分布的，称为非偏振光。偏振光的产生可以通过多种方式实现，常见的方法是让非偏振光通过一个偏振片，只让沿着某特定方向偏振的光波通过。而线偏振光经过四分之一波片后可变为椭圆偏振光，并在特定角度下（当线偏振光的振荡方向与波片光轴方向成±45°时）变为圆偏振光（如图3,下图所示）。
为什么EHT能拍摄到黑洞边缘的偏振？
在射电天文领域，我们接收到的大部分天体信号是偏振光，例如黑洞产生的喷流，其射电波段的辐射对应的主要是相对论性电子（速度接近光速）在磁场中沿弧形轨道运动时所发出的光，专业名词称作同步加速辐射。
由于偏振辐射是个包含大小和方向的矢量，通常在小尺度致密区域探测到的偏振辐射比较明显，接近真实的情况，但若是没有足够的分辨本领探测这些区域内偏振辐射的话，观测到的偏振特征就会由于叠加效应而被削弱。
此外，由于不同致密区域的法拉第旋转等效应，即指在磁化介质中偏振的方向会发生旋转，会削弱偏振特征，也会造成在黑洞边缘区域难以探测到明显的偏振。值得注意的是，法拉第旋转效应所造成的偏振方向旋转的幅度跟波长的平方成正比，即波长越短，旋转幅度越不明显，其偏振的特征越不容易被削弱。
此次EHT能够拍摄到黑洞阴影周围的高分辨率偏振图像，主要归功于两点：一是EHT的高分辨本领，让科学家们能够分解开这些致密区域；二是观测波段在短毫米波段，从而大大削弱了法拉第旋转效应的影响。
怎样拍摄黑洞偏振图像？
此次获取的M87黑洞偏振图像与首张黑洞照片来自于同一次成像观测（Event Horizon Telescope collaboration et al. 2019）。EHT在为黑洞进行拍照观测时就充分考虑到了偏振成像（江悟等，2019），因此，在接收和记录电磁波信号时，已将能恢复电磁波偏振信息的两路正交偏振信号采集并记录了下来。
为了获取2019年4月10日宣布的首张黑洞照片（总强度图），需处理各个台站间相同偏振方向的互相关数据。而为了获得此次发布的偏振图像，则更加复杂，还需要对所有台站之间的交叉偏振信号进行处理，其中的难点在于对台站偏振参数进行校准。所谓台站偏振参数，指各个台站实际接收偏振信号时，原本期待接收两路“干净”的偏振信号，但实际上接收的其中一路偏振信号，难免会“掺杂”有另一路偏振的信号。
图4.本文作者及合作者于2019年7月15日至19日在位于德国波恩的马普射电天文研究所进行的EHT偏振校准工作会议期间合影。这次会议主要是针对M87偏振观测数据的校准及成像。（照片来源： E. Traianou/马普射电天文研究所。）
为了能及时对M87黑洞进行偏振成像，在首张黑洞照片发布后的第3个月，EHT合作组便在位于德国波恩的马普射电天文研究所举行了为期一周的主题为偏振校准及成像的工作会议（图4，上）。
如今回想起来，当时会议过程也是一波三折。由于一开始用预选的校准源来对M87的偏振数据进行校准测试，并没有得到预想的结果，大家都开始担心起来。直到会期中间，替换了另外的校准源，且直接用M87的观测数据本身做偏振校准，结果不同的小组利用不同方法都可以得到比较一致的初步结果（图4，下）。大家这才发现，由于预选的校准源偏振结构复杂，并不适合用作校准源。这时大家才放下心来。后来，又经过长期的工作和反复讨论，才最终敲定黑洞偏振图像的结果（Event Horizon Telescope collaboration et al. 2021a）。
偏振图像可以告诉我们什么？
EHT在事件视界尺度上对M87超大质量黑洞周围的偏振辐射进行的成像，可以用来探测黑洞附近磁场和等离子体的性质，从而理解黑洞如何“吞噬”物质并发出能量巨大的喷流（Event Horizon Telescope collaboration et al. 2021b）。
观测发现黑洞图像的线偏振度较低,表明偏振结构在比EHT的分辨本领更小的尺度上被扰乱，这或许是由黑洞周围辐射区域内局部的法拉第旋转所造成。同时，图1中的线条（偏振的方向）所展示的图案意味着该辐射区域存在有序的磁场结构。
通过与广义相对论磁流体动力学理论模拟生成的大量黑洞偏振图像的定量比较，研究团队发现，只有以强磁化气体为特征的理论模型才能解释在事件视界看到的情况并产生足够强的相对论性喷流。这些成功的模型可进一步推断M87中黑洞的物质吸积率的大小（即黑洞吞噬物质的快慢），即每千年吞噬0.3到2倍太阳质量的物质。这些结论大大加深了我们对黑洞周围物理环境的理解。
下一步和未来
从观测上直接接近黑洞的边缘，从而在几个史瓦西半径的尺度上不断探索黑洞周围的时空特性和物理过程，这代表着人类认识宇宙手段的一大突破。
然而，目前的EHT阵列中，望远镜数目仍然较少，基线覆盖还比较稀疏,尤其是，由于银心黑洞受到星际散射的影响以及相比目前成像所需时间（数个小时）要快得多的结构变化，成像并非易事。
鉴于此，EHT合作在M87黑洞首次成像后，提出了下一代EHT计划（即next generation EHT, ngEHT），计划在近10年内完成。ngEHT计划通过在地球上布设更多的亚毫米波望远镜、增加观测灵敏度及频率覆盖等来提升黑洞成像的质量并提供更多观测信息，尤其是要提升成像速度以进一步制作黑洞“动画” (Blackburn et al. 2019)。
同时，国际上也在探讨、预研空间亚毫米波阵列（Haworth et al. 2019），以此进一步提升黑洞成像的质量及效率。
由于地球的自转，东亚地区的台站将会是拍摄黑洞动画所需的成像接力中不可或缺的部分。目前，日韩等都已在积极致力于这一国际努力。例如，韩国目前正在平昌建设新的亚毫米波望远镜，有望在未来几年内加入EHT阵列。实际上，由于中国幅员辽阔并且存在优良的亚毫米波望远镜台址（如西部地区），若是在这些地区布设亚毫米波望远镜的话将会提供黑洞成像/摄像所需的独特基线覆盖。
如果说我们目前已经积极参与到黑洞成像这一国际合作项目的话（路如森等，2019），在黑洞成像/摄像开展得如火如荼的今天，笔者不禁思考：我国何时才能拥有一台真正属于自己的亚毫米波（VLBI）望远镜甚至一个阵列？
希望这一天离我们不太遥远。
#微博公开课# #微博新知博主#
北京时间2021年3月24日晚10点，曾成功捕获人类有史以来首张黑洞照片的事件视界望远镜（EHT）合作组织，又为揭秘M87超大质量黑洞提供了一个崭新视角：它在偏振光下的影像（图1）。
图1.（上）偏振光下M87超大质量黑洞的图像，图中线条标记了偏振的方向，它与黑洞阴影周围的磁场有关。（图片版权：EHT合作组织）
偏振片只允许特定方向的偏振光通过。下面这个动画显示了黑洞偏振图像在通过一个偏振平面不断旋转的偏振片后的变化。（视频版权：EHT合作组织）
大家还记得2019年EHT发布的首张黑洞照片吗？
图2. 2019年EHT发布的首张黑洞照片（图片版权：EHT合作组织。）
对比下这两张照片，是不是这次的新照片看起来清晰度更高一些？难道是EHT升级了望远镜阵列，像手机升级摄像头一样，提高了像素？并非如此。我们看到的新照片，其实与首张黑洞照片来自于同一批成像观测，但是这张“照片”是通过处理偏振信号获得的，所以我们称之为“黑洞在偏振光下的影像”。
这是天文学家第一次在如此接近黑洞边缘处测得表征磁场特征的偏振信息。该结果对理解距离我们5500万光年的M87星系如何产生能量巨大的喷流十分关键。
那么，什么是偏振呢？让我们从头说起。
什么是电磁波的偏振？
偏振（也称极化）是横波的一种属性，指横波在与其传播方向垂直的平面内沿着某一特定方向振荡的性质。光是一种电磁波，由耦合振荡的电场和磁场组成，而电场和磁场的振荡方向总是互相垂直的。在自由空间里，电磁波是以横波方式传播，即电场与磁场又都垂直于电磁波的传播方向（图3，上）。按照常规，电磁波的“极化”方向指的是电场的振荡方向。
图3. （上）电磁波传播示意图。（下）非偏振的入射光经过线偏振片后成为线偏振光，再次经过四分之一波片之后变成（从接收端看）左旋圆偏振光。
如果电磁波的电场只在一个方向上振荡，则称为“线偏振”。若随着电磁波的传播，电场的振荡方向是以电磁波的波频率进行旋转，并且电场矢量的矢端随着时间勾绘出（椭）圆型，则称此电磁波为“（椭）圆偏振”；对于这两种情形，又可按照电场矢量旋转的方向分为“右旋（椭）圆偏振”和“左旋（椭）圆偏振”。
一般生活中的光，比如太阳光、白炽灯光等，振动在各个方向是均匀分布的，称为非偏振光。偏振光的产生可以通过多种方式实现，常见的方法是让非偏振光通过一个偏振片，只让沿着某特定方向偏振的光波通过。而线偏振光经过四分之一波片后可变为椭圆偏振光，并在特定角度下（当线偏振光的振荡方向与波片光轴方向成±45°时）变为圆偏振光（如图3,下图所示）。
为什么EHT能拍摄到黑洞边缘的偏振？
在射电天文领域，我们接收到的大部分天体信号是偏振光，例如黑洞产生的喷流，其射电波段的辐射对应的主要是相对论性电子（速度接近光速）在磁场中沿弧形轨道运动时所发出的光，专业名词称作同步加速辐射。
由于偏振辐射是个包含大小和方向的矢量，通常在小尺度致密区域探测到的偏振辐射比较明显，接近真实的情况，但若是没有足够的分辨本领探测这些区域内偏振辐射的话，观测到的偏振特征就会由于叠加效应而被削弱。
此外，由于不同致密区域的法拉第旋转等效应，即指在磁化介质中偏振的方向会发生旋转，会削弱偏振特征，也会造成在黑洞边缘区域难以探测到明显的偏振。值得注意的是，法拉第旋转效应所造成的偏振方向旋转的幅度跟波长的平方成正比，即波长越短，旋转幅度越不明显，其偏振的特征越不容易被削弱。
此次EHT能够拍摄到黑洞阴影周围的高分辨率偏振图像，主要归功于两点：一是EHT的高分辨本领，让科学家们能够分解开这些致密区域；二是观测波段在短毫米波段，从而大大削弱了法拉第旋转效应的影响。
怎样拍摄黑洞偏振图像？
此次获取的M87黑洞偏振图像与首张黑洞照片来自于同一次成像观测（Event Horizon Telescope collaboration et al. 2019）。EHT在为黑洞进行拍照观测时就充分考虑到了偏振成像（江悟等，2019），因此，在接收和记录电磁波信号时，已将能恢复电磁波偏振信息的两路正交偏振信号采集并记录了下来。
为了获取2019年4月10日宣布的首张黑洞照片（总强度图），需处理各个台站间相同偏振方向的互相关数据。而为了获得此次发布的偏振图像，则更加复杂，还需要对所有台站之间的交叉偏振信号进行处理，其中的难点在于对台站偏振参数进行校准。所谓台站偏振参数，指各个台站实际接收偏振信号时，原本期待接收两路“干净”的偏振信号，但实际上接收的其中一路偏振信号，难免会“掺杂”有另一路偏振的信号。
图4.本文作者及合作者于2019年7月15日至19日在位于德国波恩的马普射电天文研究所进行的EHT偏振校准工作会议期间合影。这次会议主要是针对M87偏振观测数据的校准及成像。（照片来源： E. Traianou/马普射电天文研究所。）
为了能及时对M87黑洞进行偏振成像，在首张黑洞照片发布后的第3个月，EHT合作组便在位于德国波恩的马普射电天文研究所举行了为期一周的主题为偏振校准及成像的工作会议（图4，上）。
如今回想起来，当时会议过程也是一波三折。由于一开始用预选的校准源来对M87的偏振数据进行校准测试，并没有得到预想的结果，大家都开始担心起来。直到会期中间，替换了另外的校准源，且直接用M87的观测数据本身做偏振校准，结果不同的小组利用不同方法都可以得到比较一致的初步结果（图4，下）。大家这才发现，由于预选的校准源偏振结构复杂，并不适合用作校准源。这时大家才放下心来。后来，又经过长期的工作和反复讨论，才最终敲定黑洞偏振图像的结果（Event Horizon Telescope collaboration et al. 2021a）。
偏振图像可以告诉我们什么？
EHT在事件视界尺度上对M87超大质量黑洞周围的偏振辐射进行的成像，可以用来探测黑洞附近磁场和等离子体的性质，从而理解黑洞如何“吞噬”物质并发出能量巨大的喷流（Event Horizon Telescope collaboration et al. 2021b）。
观测发现黑洞图像的线偏振度较低,表明偏振结构在比EHT的分辨本领更小的尺度上被扰乱，这或许是由黑洞周围辐射区域内局部的法拉第旋转所造成。同时，图1中的线条（偏振的方向）所展示的图案意味着该辐射区域存在有序的磁场结构。
通过与广义相对论磁流体动力学理论模拟生成的大量黑洞偏振图像的定量比较，研究团队发现，只有以强磁化气体为特征的理论模型才能解释在事件视界看到的情况并产生足够强的相对论性喷流。这些成功的模型可进一步推断M87中黑洞的物质吸积率的大小（即黑洞吞噬物质的快慢），即每千年吞噬0.3到2倍太阳质量的物质。这些结论大大加深了我们对黑洞周围物理环境的理解。
下一步和未来
从观测上直接接近黑洞的边缘，从而在几个史瓦西半径的尺度上不断探索黑洞周围的时空特性和物理过程，这代表着人类认识宇宙手段的一大突破。
然而，目前的EHT阵列中，望远镜数目仍然较少，基线覆盖还比较稀疏,尤其是，由于银心黑洞受到星际散射的影响以及相比目前成像所需时间（数个小时）要快得多的结构变化，成像并非易事。
鉴于此，EHT合作在M87黑洞首次成像后，提出了下一代EHT计划（即next generation EHT, ngEHT），计划在近10年内完成。ngEHT计划通过在地球上布设更多的亚毫米波望远镜、增加观测灵敏度及频率覆盖等来提升黑洞成像的质量并提供更多观测信息，尤其是要提升成像速度以进一步制作黑洞“动画” (Blackburn et al. 2019)。
同时，国际上也在探讨、预研空间亚毫米波阵列（Haworth et al. 2019），以此进一步提升黑洞成像的质量及效率。
由于地球的自转，东亚地区的台站将会是拍摄黑洞动画所需的成像接力中不可或缺的部分。目前，日韩等都已在积极致力于这一国际努力。例如，韩国目前正在平昌建设新的亚毫米波望远镜，有望在未来几年内加入EHT阵列。实际上，由于中国幅员辽阔并且存在优良的亚毫米波望远镜台址（如西部地区），若是在这些地区布设亚毫米波望远镜的话将会提供黑洞成像/摄像所需的独特基线覆盖。
如果说我们目前已经积极参与到黑洞成像这一国际合作项目的话（路如森等，2019），在黑洞成像/摄像开展得如火如荼的今天，笔者不禁思考：我国何时才能拥有一台真正属于自己的亚毫米波（VLBI）望远镜甚至一个阵列？
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#亚马逊## 沧州亚马逊##亚马逊怎么做##亚马逊选品开发思路，助你突出重围？#
作为电商，大家都知道产品选择的重要性。无论你是专业的亚马逊卖家，还是还没有开始亚马逊，你有时可能会遇到以下问题。
我不确定应该选择哪个类别。确定品类后，应该如何了解行业的历史发展轨迹，预测其未来趋势，调查市场竞争程度，确定产品风格？
首先，确定产品品类发展方向
第一步，确定品类发展方向。这里需要通过BSR、NR、MS榜单进行初步筛选，然后从销量、品牌、市场趋势、竞争程度等方面进行进一步分析。
1.获取类别数据的方法:
(1)畅销书畅销书排行榜
(2)新发布的新产品列表
(3)大佬暴涨。
(4)亚马逊品牌分析工具
(5)亚马逊商机探测器
(6)第三方工具，JS，Keepa，鸥鹭，卖家精灵等。
2.分析品类数据，判断竞争态势。
通过上一步，初步筛选出几个品类后，先看看这些品类是否存在品牌垄断，亚马逊的专有垄断和销售垄断等。如果是这样的话，再做一次就比较难了。
(1)品牌集中度
如果TOP榜前100的链接有60%是几个大头品牌，那就要慎重考虑了。
(2)自营职业者比例
如果发现亚马逊自营的比例很高，这样的品类也很难做。
(3)销量集中度
如果目前班里几个环节的销量占比都在60%以上，后面的产品基本很难有好的流量。
3.获取类别关键字
在分析了品牌垄断、亚马逊专有垄断和销售垄断后，用关键词分析了市场竞争程度。首先，我们需要找到所有与产品相关的关键词。有很多方法可以找到关键词。以下是一些例子:
(1)参考竞品清单文案、标题、卖点、描述等。；
(2)反向检查顶级流量词。sif，Gull，sonar等。可以用；
(3)参考其他电商平台的同类产品，如Ebay、Wish等；
(4)亚马逊品牌分析工具ABA数据；
(5)其他关键词工具，如上亿字、魔法字等。
4.通过搜索量和供给量来确定市场竞争的程度。
搜索数量/供应数量=竞争指数
从关键词的搜索量可以估算出市场需求。搜索量越大，市场需求越大。竞争指数可以帮助我们判断市场竞争的程度。竞争指数越大，机会越大。
竞争指标不仅可以指导发展，还可以帮助运营提高推广效率。
5.判断市场的发展趋势
我们在选择市场的时候，一定要选择市场容量足够大的行业，朝阳行业。其需求不断增加，市场容量也在逐年增加。这种行业适合进入。如果是夕阳产业，前期投入大量资金去推，结果市场越来越小，最后很难做到盈亏平衡。
6.了解产品的保质期。
即使之前看的数据不错，但是你发现这半年没有其他新卖家进入这个品类，那么这个品类可能已经被几个大卖家盯上了，这个品类的中小卖家很难进入。
7.分析类别和竞争产品评论，以评估竞争。
通过看顶级产品的平均评论数和平均分来判断竞争情况。当一个类别的平均评论数越多，竞争就越大。平均分越高，产品可以优化的空间就越小。平均分越低，产品可以优化和改进的空间就越大。
二、预测品类未来发展趋势
1.分析竞争产品的历史销售情况。
在品类确定，产品“盈利”之后，接下来我们要看该品类产品的发展趋势。知道这个趋势，可以引导我们在最好的时机进入这个行业。
我们使用keepa、SellerWizard等插件工具，查看竞争对手的打法或操作逻辑，研究竞争对手的历史价格、评论数、排名变化，是否有低价抢排名，是否有合并评论。
2.分析热销车型趋势(淡季、生命周期、开发时间)
通过工具看产品的历史销售情况和过去几年关键词的搜索趋势，从这两个维度综合判断产品的淡季情况。
三、确定产品开发风格。
我们通过各种数据确定了行业的大方向之后，实际上还没有落地具体的产品。接下来，我们将确定具体的产品风格。
1.批量抓取优质文案。
在实施产品风格时，需要分析同类产品的文案、QA、变体等数据。我们可以使用一些爬虫工具，比如火车头、章鱼、Miku、卖家精灵等。，以爬出与TOPlist中前100个产品相关的所有数据，并对其进行排序以供分析。
2.通过上市文案分析热销款式
在分析热销款式的时候，我们需要通过产品的文案备注来明确产品的款式，然后通过EXCEL的数据透视来找出热销的属性和款式，也可以使用易芽精选和鸥鹭精选。
3.通过点评分析热销款式
目前市面上的工具都是按照BSR来估算销量的，所以所有变种的销量其实都是一样的，所以无法反馈具体变种的销量。这时候，如果你想知道哪些变体产品卖得最好，可以分析一下评论的比例。
评论上写有变化，代表这个买家买的是哪个款式。我们抓取评论后，还用数据视角统计出所有评论中哪个变体的数据最多，哪个变体是最畅销的款式。
4.通过评审分析产品难点
我们常说要做差异化的产品。其实有时候微创新就是差异化，解决别人没解决的问题就是差异化。我们可以用图片和描述来说明这种区别。
在产品评论中，一般4-5星的评论是评价产品的一些优点，而3星的评论一般会提出一些缺点，给出一些建议，我们可以参考。1-2星的评论一般都是用户的痛点，这是我们要解决的。
5.通过QA分析产品需求
要注重产品的差异化，QA一定不能错过，因为很多客户在购买这款产品的时候，一定要先解惑再下单。
四、研究产品需要做哪些认证？
在确定了产品风格之后，就要调查这类产品需要做什么样的符合性认证。
1.亚马逊ECTS卖家合规系统
请参考文章《亚马逊产品需要做哪些认证？教程在这里！》。
2.亚马逊后台产品合规查询
方法使用参考文章《亚马逊产品需要做哪些合规认证？查询教程(二)。
作为电商，大家都知道产品选择的重要性。无论你是专业的亚马逊卖家，还是还没有开始亚马逊，你有时可能会遇到以下问题。
我不确定应该选择哪个类别。确定品类后，应该如何了解行业的历史发展轨迹，预测其未来趋势，调查市场竞争程度，确定产品风格？
首先，确定产品品类发展方向
第一步，确定品类发展方向。这里需要通过BSR、NR、MS榜单进行初步筛选，然后从销量、品牌、市场趋势、竞争程度等方面进行进一步分析。
1.获取类别数据的方法:
(1)畅销书畅销书排行榜
(2)新发布的新产品列表
(3)大佬暴涨。
(4)亚马逊品牌分析工具
(5)亚马逊商机探测器
(6)第三方工具，JS，Keepa，鸥鹭，卖家精灵等。
2.分析品类数据，判断竞争态势。
通过上一步，初步筛选出几个品类后，先看看这些品类是否存在品牌垄断，亚马逊的专有垄断和销售垄断等。如果是这样的话，再做一次就比较难了。
(1)品牌集中度
如果TOP榜前100的链接有60%是几个大头品牌，那就要慎重考虑了。
(2)自营职业者比例
如果发现亚马逊自营的比例很高，这样的品类也很难做。
(3)销量集中度
如果目前班里几个环节的销量占比都在60%以上，后面的产品基本很难有好的流量。
3.获取类别关键字
在分析了品牌垄断、亚马逊专有垄断和销售垄断后，用关键词分析了市场竞争程度。首先，我们需要找到所有与产品相关的关键词。有很多方法可以找到关键词。以下是一些例子:
(1)参考竞品清单文案、标题、卖点、描述等。；
(2)反向检查顶级流量词。sif，Gull，sonar等。可以用；
(3)参考其他电商平台的同类产品，如Ebay、Wish等；
(4)亚马逊品牌分析工具ABA数据；
(5)其他关键词工具，如上亿字、魔法字等。
4.通过搜索量和供给量来确定市场竞争的程度。
搜索数量/供应数量=竞争指数
从关键词的搜索量可以估算出市场需求。搜索量越大，市场需求越大。竞争指数可以帮助我们判断市场竞争的程度。竞争指数越大，机会越大。
竞争指标不仅可以指导发展，还可以帮助运营提高推广效率。
5.判断市场的发展趋势
我们在选择市场的时候，一定要选择市场容量足够大的行业，朝阳行业。其需求不断增加，市场容量也在逐年增加。这种行业适合进入。如果是夕阳产业，前期投入大量资金去推，结果市场越来越小，最后很难做到盈亏平衡。
6.了解产品的保质期。
即使之前看的数据不错，但是你发现这半年没有其他新卖家进入这个品类，那么这个品类可能已经被几个大卖家盯上了，这个品类的中小卖家很难进入。
7.分析类别和竞争产品评论，以评估竞争。
通过看顶级产品的平均评论数和平均分来判断竞争情况。当一个类别的平均评论数越多，竞争就越大。平均分越高，产品可以优化的空间就越小。平均分越低，产品可以优化和改进的空间就越大。
二、预测品类未来发展趋势
1.分析竞争产品的历史销售情况。
在品类确定，产品“盈利”之后，接下来我们要看该品类产品的发展趋势。知道这个趋势，可以引导我们在最好的时机进入这个行业。
我们使用keepa、SellerWizard等插件工具，查看竞争对手的打法或操作逻辑，研究竞争对手的历史价格、评论数、排名变化，是否有低价抢排名，是否有合并评论。
2.分析热销车型趋势(淡季、生命周期、开发时间)
通过工具看产品的历史销售情况和过去几年关键词的搜索趋势，从这两个维度综合判断产品的淡季情况。
三、确定产品开发风格。
我们通过各种数据确定了行业的大方向之后，实际上还没有落地具体的产品。接下来，我们将确定具体的产品风格。
1.批量抓取优质文案。
在实施产品风格时，需要分析同类产品的文案、QA、变体等数据。我们可以使用一些爬虫工具，比如火车头、章鱼、Miku、卖家精灵等。，以爬出与TOPlist中前100个产品相关的所有数据，并对其进行排序以供分析。
2.通过上市文案分析热销款式
在分析热销款式的时候，我们需要通过产品的文案备注来明确产品的款式，然后通过EXCEL的数据透视来找出热销的属性和款式，也可以使用易芽精选和鸥鹭精选。
3.通过点评分析热销款式
目前市面上的工具都是按照BSR来估算销量的，所以所有变种的销量其实都是一样的，所以无法反馈具体变种的销量。这时候，如果你想知道哪些变体产品卖得最好，可以分析一下评论的比例。
评论上写有变化，代表这个买家买的是哪个款式。我们抓取评论后，还用数据视角统计出所有评论中哪个变体的数据最多，哪个变体是最畅销的款式。
4.通过评审分析产品难点
我们常说要做差异化的产品。其实有时候微创新就是差异化，解决别人没解决的问题就是差异化。我们可以用图片和描述来说明这种区别。
在产品评论中，一般4-5星的评论是评价产品的一些优点，而3星的评论一般会提出一些缺点，给出一些建议，我们可以参考。1-2星的评论一般都是用户的痛点，这是我们要解决的。
5.通过QA分析产品需求
要注重产品的差异化，QA一定不能错过，因为很多客户在购买这款产品的时候，一定要先解惑再下单。
四、研究产品需要做哪些认证？
在确定了产品风格之后，就要调查这类产品需要做什么样的符合性认证。
1.亚马逊ECTS卖家合规系统
请参考文章《亚马逊产品需要做哪些认证？教程在这里！》。
2.亚马逊后台产品合规查询
方法使用参考文章《亚马逊产品需要做哪些合规认证？查询教程(二)。
#寻找四川好水# #冰川水野外科考行# 【“四川好水”哪里来？顶流科考专家探秘海螺沟】5位顶流专家云集，探秘海螺冰川，聚焦“四川好水”。4月25日，由四川新闻网传媒集团主办的“2022年‘四川好水’冰川水野外科考行”正式启动!本次科考活动的第一站，专家团队将探秘位于甘孜州的海螺沟冰川，用专业视角探寻“四川好水”的秘密。
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