从2021到2025：THINKCAR在AE平台如何跑出千万美金级增长？

2021年加入全球速卖通AliExpress（以下简称AE）平台，2025年站内达到千万美金级别，6年实现11倍GMV提升，并在较高绝对值上仍保持30%多的增长——这是THINKCAR在AE平台交出的阶段性成绩。

但THINKCAR更愿意把增长理解为“多变量共振”的结果：不是某一个动作单独驱动，而是多个关键动作在同一方向上形成合力。

在刚刚结束的2026速卖通双11商家大会的分享中，THINKCAR围绕AE平台的发展历程，拆解了四个关键动作，也分享了其对AI诊断落地、品牌差异化与用户体验的思考。

一、覆盖200多个国家，AE成为核心增长引擎

THINKCAR是一家汽车诊断设备制造商，深耕行业多年，专注于汽车智能设备开发、AI智能设备及AI诊断大模型的应用与研发，同时开展汽车视频远程服务平台研发，致力于为全球用户和维修技师提供专业、智能、可靠的诊断设备。

据雨果跨境了解，THINKCAR的业务已覆盖全球200多个国家，五年间用户注册复合增长率达到99.7%，业务基本覆盖全球98%以上的车型。

2021年加入AE平台后，THINKCAR与AE的配合效果逐步显现。到2025年，其站内规模达到千万美金级别。作为中大型卖家，这一成绩或许不算特别耀眼，但整体GMV在同行业中处于较高水平。

更重要的是，AE渠道目前已经远超THINKCAR品牌整体的发展速度，成为其全球化战略中非常核心的增长引擎。

THINKCAR认为，增长从来不是单一变量驱动的，而是多个变量在同一方向、同一频率上形成共振。在THINKCAR及AE渠道高爆发增长的背后，有四个关键动作：超级品牌日；一站推投放；品专品牌保护；线上到线下的全面升级。

二、四个关键动作，拆解AE渠道增长方法论

1. 超级品牌日：集中资源打爆品牌声量

超级品牌日的核心，是AE集中资源，在独立品牌日集中打爆品牌声量，实现品效合一。

效果非常直接：超级品牌日期间，THINKCAR的GMV相较日常爆发3倍以上，同期GMV增长超过100%；站内曝光和品牌曝光达到1000多万人次，站外联合展示与曝光也达到1000万人次。

从曝光到转化，超级品牌日极大提升了转化率，并带动新客和潜在用户增长。这是品牌和商家都能直观感受到的效果。

2. 一站推投放：把营销主动权交还商家

一站推投放是THINKCAR特别提到的一个关键点。它的价值在于，平台将营销主动权交还给了商家，从原来的暗盒补贴转向商家自主操控。

过去，商家需要被动接受补贴方案，投放策略不够透明，很难监控投放效果、投放人群和目标市场，最终效果难以量化。平台听到了商家的声音，也照顾到了商家体验。作为双边平台，不仅消费者是AE的用户，商家也是AE的用户。

调整后，一站推投放转变为返还激励金机制，让商家自主操控投放策略，激励成本可控，效果可追踪；同时，商家可以自主选择定向国家投放，精准锁定目标人群和目标市场，再结合大促流量引爆，快速降低新品启动的冷启动期。

最终成效明显：ROI直接提升，点击率也有显著提升。

3. 品专品牌保护：构建消费者信任闭环

品专品牌保护，则是在构建消费者的信任壁垒，让消费者能够在品牌上放心购买。主要包括三个方面：

第一，品牌全覆盖。非授权商品无法使用品牌名，在平台内实现商家品牌保护，杜绝伪冒假劣商品损害品牌形象。这在品牌心智和价格心智上为商家守住了重要关口。

第二，搜索展示独占。用户搜索品牌词时，直接显示官方授权内容，将用户对平台的信任承接、转嫁到对商家的信任上，降低消费者决策成本。

第三，Brand+官方认证。通过官方认证标识，降低用户决策成本，提升曝光率和用户信任度。

通过品牌保护、搜索独占和官方认证，THINKCAR与AE共同构建了从“找到品牌”到“放心购买”的消费者信任闭环，提升商家品牌资产和品牌信任。

4. 线上到线下全面升级：借AE触达顶流媒体

第四个关键动作，是商业化投入从线上到线下的全面升级。

今年在AE帮助下，THINKCAR触达了BBC以及TopGear等英国顶流媒体，借助媒体打爆品牌声量。如果只靠单一品牌，很难触达这类顶流媒体；通过AE合作和转化，THINKCAR得以触达这些媒体，对品牌声量的影响非常大。

同时，THINKCAR结合828大促节点引爆，集中资源在大促期间拓展，通过站内、站外以及网红声量传播，形成组合拳打向市场。目前，THINKCAR与AE已经实现从线上到线下的全链路覆盖，不仅对品牌声量，也对实际销售转化有非常正向的作用。

通过以上品牌手段和营销方案，THINKCAR在AE平台6年实现11倍GMV提升，并在今年较高绝对值的情况下仍保持30%多的增长。

三、 AI不是噱头，而是场景化落地的能力

除了与AE合作，THINKCAR这些年对用户需求和场景也有了更新的理解与挖掘。其通过AI打通用户业务场景，从故障诊断到推理，再到降低用户使用门槛，最终结合AE带来的消费者信任和AI需求，形成正向循环：口碑带来流量，流量验证需求，需求反哺产品迭代。

很多用户和客户都问：AI是不是噱头？是不是产品附加功能？在THINKCAR看来，当然不是。AI非常重要的一点，是能够为所在场景赋能。

以汽车诊断行业为例，THINKCAR将整个诊断过程转变为异构数据的联合推理，把复杂环节交给AI完成。AI的价值不在于产品有没有AI，而在于是否将AI应用在了合适的场景。

当前行业面临两个现实痛点，一方面，汽车越来越难修。系统、传感器和智能化应用越来越多，一些用户越来越难使用和理解背后的数据与需求。市场核心关键点已经不是需要多少产品，而是需要能够使用产品去解决客户问题的方案。另一方面，经验无法传承。以北美为例，很多老维修技师退休后，经验无法复用到接下来的人和业务中。目前北美维修技师行业平均年龄已达到46岁，半数以上维修厂把“招不到合格技师承接维修业务”列为接下来最大的挑战之一。

综合这些场景，AI对THINKCAR而言，已经从工具转变为改变解决问题底层逻辑的力量：从依赖用户经验和工具属性的产品，转变为可复用、可调用的能力。

四、把车修好，而不只是告诉故障名

THINKCAR认为，各行各业思考的点可能不在于要不要用AI，而在于AI真正能在自己行业的哪个场景落地。

以THINKCAR自身为例，其提供的产品本质上只解决一件事：把车修好。

传统设备只会告诉用户故障叫什么名字，但不会告诉用户怎么维修、怎么找到问题根源，用户还需要去猜，或者去YouTube、谷歌查资料。现在结合AI加设备，THINKCAR除了告诉用户故障叫什么名字，还告诉用户故障怎么治。

这通过多元异构数据联合推理，包括逻辑性分析、关联性分析，再由因果链路反推整个故障源，最终给用户输出包含紧急程度优先级、可能原因、关联关系、维修步骤以及结果验证的闭环。

AI在这里做的是在海量数据中分析、推理和挖掘，最终总结输出综合性解决方案，把从“一堆故障”到“真正把车修好”的链路一步一步打通。背后除了AI分析，还有多年沉淀的维修案例数据和大模型训练数据作为支撑。交付给用户的就不只是一款产品、一款设备，而是专业维修技师和维修团队能力的复用。

THINKCAR也提出一个值得思考的问题：产品到底只是告诉用户一个结果，还是真正帮用户把事情办成？看似都是结果，但成效截然不同。用户购买产品，并不是购买一个产品，而是购买背后能够解决任务的载体。

五、复杂止于我们，简单留给用户

除了故障到推理，真正整个用户体验的变革中，交互是THINKCAR更想呈现给用户的方式。

对用户来说，他只需要一句话。就像现在使用的一些Agent一样：用户说一句话，系统来解决上下文组装、理解与路由，再到智能体执行调度、规划分工与协同，最终把结果交付给用户。

THINKCAR最终只想完成一件事情：用户体验。用户不需要知道什么叫智能体，不需要知道什么叫意图识别。他们要做的就是“复杂止于我们，简单留给用户”。