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sealeap-luduan-amazon-listing-keyword-pool-build

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Build a tiered keyword material sheet for a new Amazon listing by harvesting competitor titles, bullets and reverse-ASIN traffic terms, de-duplicating and ranking them, hand-tagging core, peripheral, same-audience and misleading terms, then expanding core terms into relevant long-tails with search and purchase metrics. Outputs evidence-backed material table…

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name: sealeap-luduan-amazon-listing-keyword-pool-build description: "Build a tiered keyword material sheet for a new Amazon listing by harvesting competitor titles, bullets and reverse-ASIN traffic terms, de-duplicating and ranking them, hand-tagging core, peripheral, same-audience and misleading terms, then expanding core terms into relevant long-tails with search and purchase metrics. Outputs evidence-backed material tables, not a finished listing or a claim about how Amazon matches queries. Use for 新品关键词怎么找、竞品反查关键词整理、核心词周边词长尾词分层、写 Listing 前的词表、五点卖点词汇整理、Search Term 备选词. Do not use to write or overwrite live listing fields, or to treat any third-party search volume as Amazon first-party data."

Amazon Listing 关键词素材库搭建

目标

Build a tiered keyword material sheet for a new Amazon listing by harvesting competitor titles, bullets and reverse-ASIN traffic terms, de-duplicating and ranking them, hand-tagging core, peripheral, same-audience and misleading terms, then expanding core terms into relevant long-tails with search and purchase metrics. Outputs evidence-backed material tables, not a finished listing or a claim about how Amazon matches queries.

不可妥协的边界

  • 当前 Amazon 官方政策、账户资格、站点字段和一方数据优先于本 Skill 的经验框架。
  • 第三方数据一律标为估算或前台观测,不得写成 Amazon 一方事实。
  • 默认只读诊断和草案;任何广告、Listing、库存、促销或外部系统写操作都需逐项展示并取得明确批准。
  • 一次实验只改变一个主要变量,并记录基线、样本、成功、停止和回退条件。
  • 不得复制来源材料或竞品表达;输出必须按当前任务重新组织并可由现有证据支撑。
  • 来源把“单数搜索量高于复数”“竞品流量词里出现无关词是算法按相似度匹配”当作结论;本 Skill 只记为待验证假设,词形取舍以当前站点的第三方数据与自身搜索词报告校准。
  • 来源建议把常见拼写错误词放进 Search Term;这与当前后台 Search Term 规范可能冲突,先核对当前字段规则,且不得占用核心词位置。
  • 来源提到部分类目转化率很高、低搜索量词也值得做,这是经验判断;任何词的价值以上线后搜索词报告的点击与转化为准,不用搜索量单一指标下结论。
  • 第三方工具的搜索量、购买量、类目归属均为估算,不同工具口径不能混表;工具不可用或额度不足时记录缺口并停止,不伪造数据。

先判断任务模式

  1. 诊断:读取现状、证据和缺口,不生成线上写入动作。
  2. 方案草案:输出可审核的结构、参数范围、实验和回退值。
  3. 执行准备:只生成待批准变更表或 API/控制台操作草案。
  4. 已批准执行:仅对用户在当前会话明确批准的对象和字段执行,并立即回读核验。

用户未指定时采用“诊断”。

开始前要拿到

  • marketplace、产品事实、ASIN/SKU 与目标购买意图
  • 本品和可比竞品的关键词、自然位置、广告可见度与采样时间
  • 搜索词报告、转化、CPC、订单、利润和 Listing 当前覆盖
  • 站点语言、变体、价格、库存与同期促销记录

缺失项必须标为 NEEDS_EVIDENCE;不得猜数字、补属性或把不同站点、ASIN、变体、币种和时间窗混在一起。

工作流

先读取 references/playbook.md,确认该方法适用于当前对象。按以下顺序执行:

  1. 先定产品事实与站点语言:产品是什么、给谁用、核心属性(规格层级/材质/安装方式/尺寸等)、目标站点;语言基础弱时准备翻译工具,但词表的取舍仍要人工逐条过。
  2. 选竞品参照物:按自身体量定样本,中大卖看销量领先的 Listing,小卖优先评价数少但销量尚可的 Listing;样本数量以当前类目校准,来源经验值仅作参考。不刻意回避竞品已用词,此阶段目标是“找对词”而不是“找没人用的词”。
  3. 逐个收集三类素材到三张表:标题表、五点表、流量词表(第三方反查工具导出的竞品流量词);流量词表按“关键词/月搜索量/所属类目/月购买量/旺季时间”字段并表,先去重再按搜索量降序,删除无搜索量的词。
  4. 人工打标:高度匹配本品的标为核心词;受众相同但指代相邻产品的词与非精准但可用于 Search Term 的词标为周边词;语义指向其他物品的高搜索词(易误导)排除并写明原因;颜色/尺寸/场景修饰词与拼写变体单独记录。低搜索量的尾部也要翻,常能发现表达方式差异(同义写法、单复数、地点词)。
  5. 用部分核心词到第三方工具做相关词扩展,导出后按所属类目过滤掉明显无关类目,剔除旺季明显属于过去某一年的一次性词与月购买量为零的词;不用商品数、点击集中度、购买率做筛选依据,它们回答的是竞争问题而不是相关性问题。
  6. 把核心词与周边词上传到第三方工具补齐指标(搜索量、购买量、旺季),与长尾表合并成最终素材表;核心加周边控制在可管理规模,长尾保留数百量级,具体以当前类目校准,来源经验值仅作参考。
  7. 归纳竞品五点的常见卖点词组(如规格层级、安装方式、材质、易安装、尺寸标注方式、省空间、耐用等,按类目替换)与标题结构(品牌/工艺词/形容词/名词/尺寸/颜色的排列方式)作为写作参考;不理解的行业术语查证后再用,不随意拆改竞品可读的词组。

最后做数据充分性检查,并把结论分成 FACT / ESTIMATE / HYPOTHESIS / UNKNOWN。若关键证据不足,状态写 HOLD。

第三方 MCP 数据

仅在自有数据不足且当前任务确实需要外部证据时,读取 references/mcp-data-plan.md,再使用 scripts/mcp_research.py。本 Skill 的外部取数目的:获取竞品的反查流量词、相关词扩展及搜索量/购买量估算,作为词表整理的第三方代理证据。

  • 先 doctor,再 search-tools 和 describe;工具名及参数以实时 tools/list 与 inputSchema 为准。
  • Token 只从环境变量读取。不得写入命令参数、URL、Skill、报告、日志或 Git。
  • tools/call 或 Actor 可能计费;先展示 Provider、工具、无密钥业务参数、预计成本与输出位置,核对已有授权覆盖后才加 --allow-cost;该标志不是费用上限。

必须交付的结果

  • 竞品参照物清单(选择理由与体量口径)
  • 三张原始素材表(标题/五点/流量词)
  • 核心词表与周边词表(含打标理由与指标)
  • 高相关长尾词表(按类目与购买量过滤)
  • 竞品卖点词组与标题结构归纳
  • 数据范围、来源、采集时间、样本与限制。
  • 关键假设、待补证据、风险和不可确定项。
  • 若有动作:对象、旧值、新值、预期、停止条件、回退值与审批状态。

方案状态使用 READY FOR REVIEW / DRAFT / HOLD / STOP;如已执行,另行记录实际结果及回读证据。未得到明确批准时,不得声称已修改线上对象。

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