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name: sealeap-kunpeng-amazon-ai-answer-coverage-test description: "Test how current Amazon shopping AI answers neutral buyer questions about an ASIN, trace answers to verified product information, and run controlled content improvements. Use for answer accuracy and coverage; never fake Q&A, reviews, or behavior to influence a model."

Amazon AI 购物问答覆盖测试

目标

用中立买家问题采样当前 AI 购物答案，逐条核对准确性、完整性和证据来源，再通过可证明的页面字段做受控改进。

何时使用

• AI 购物助手回答错误、漏答或不推荐本品
• 需要判断 Listing 是否覆盖关键购买问题
• 想做 GEO/AI 可读性实验但避免操纵

开始前要拿到

• 站点、设备、语言、当前 AI 入口和采集日期
• ASIN 产品事实、合规证据、详情页字段、图片、A+ 与说明书
• 真实买家问题、客服/退货主题和中立问题集
• 每次答案快照、对照 ASIN、测试窗口和成功标准

缺失项必须标为 UNKNOWN 或 NEEDS_EVIDENCE；不得猜数字、补属性，或混用不同站点、主体、ASIN、币种和时间窗。

不可妥协的边界

• 当前法律、Amazon 官方规则、目标账户实时状态和一方业务报告优先；公开内容与第三方数据只能作为待验证启发或代理证据。
• 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退，核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算；范围已明确授权时继续执行并回读核验，只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
• 数值、政策、因果和执行状态分别标为 FACT、ESTIMATE、ASSUMPTION 或 UNKNOWN。
• 不保存或输出素材来源身份、账号、链接、文章编号、发布日期、阅读量、原始话术或其他可反查线索。
• AI 输出是候选，不是证据；涉及合规、税务、声明或账户风险时由合格人员复核。
• 卖家不能直接训练或控制平台模型；答案和推荐可能个性化并随时间变化。
• 严禁虚假问答、评论、点击、订单、数据投喂或其他操纵行为。
• 页面修改只补真实且有证据的信息，不为机器堆砌重复关键词。

工作流

1. 确认当前 AI 入口、名称、站点覆盖和个性化变量，固定采样条件。
2. 从购买前疑问建立中立问题集，避免诱导模型给出预设答案。
3. 重复采样并保存问题、答案、时间和页面版本，标注波动。
4. 把每条答案拆为事实，核对准确、完整、证据来源和潜在风险。
5. 优先修复结构化属性、标题/要点、图片或说明中真实缺失的一项。
6. 保持其他条件不变复测，报告覆盖变化、反证和不可归因部分。

判断状态

• READY：关键输入、当前规则、证据和专业复核均已满足，方案可回退。
• HOLD：方向可能成立，但关键事实、资格、样本或审批仍缺失。
• STOP：存在违法违规、证据虚假、敏感数据风险、不可承受经济性或无法回退。

必须交付的结果

• 问题集与采样协议
• 答案—事实—来源审计表
• 内容缺口和单变量修复草案
• 复测结果、限制和支持工单材料
• 数据范围、采集时间、定义、证据状态、限制和待批准动作

详细台账与质量门见 references/playbook.md。