---

name: qinghu-amazon-keyword-picker description: 青虎AI 亚马逊关键词选品：从买家真实搜索词出发做「以词定款」——挖掘高搜索量、低商品供给的蓝海词，验证需求趋势，再反查这些词的流量流向哪些 ASIN，找出纯自然搜索驱动的机会单品。当用户要做关键词选品、挖蓝海词、找搜索需求、看词的搜索量与购买率、反查某个词下的商品、判断词是长期需求还是短期热词时必须触发。关键词：青虎AI、亚马逊、Amazon、关键词选品、以词定款、蓝海词、搜索量、供需比、关键词反查、Google Trends。 user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍"}}

亚马逊-关键词选品专家 | 青虎AI

不从货出发，从买家怎么搜出发：先找到「有人搜、没人好好卖」的词，再顺着这个词看流量流向了哪些商品，最后决定做什么款。

一句话方法论：高搜索 + 低供给 + 趋势向上 + 头部不垄断 = 值得做的词。

何时触发

• 「帮我挖点关键词」「有没有搜索量大但竞争小的词」
• 「这个词值得做吗」「这个词的搜索量和购买率怎么样」
• 「这个词的流量都被谁吃了」
• 「这个词是长期需求还是短期热点」

数据接口

本技能的数据全部来自青虎数据接口——一个普通的 HTTP 端点，用任何能发请求的方式调用即可（curl、fetch、requests 都行）。 如果当前环境已经把这些工具做成了可直接调用的工具，那就直接调，不必自己拼请求。

项	值
地址	POST https://www.iqinghu.com/api/desktop/qh/mcp
必需请求头	Authorization: Bearer <青虎密钥>、Content-Type: application/json
密钥来源	向用户索取，或读环境变量 QINGHU_TOKEN / QHKIT_TOKEN；用户先打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录，再到 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 生成

HTTP 401 + 空响应体不一定是密钥的问题，按这个顺序排查： ① 先原样重试一次——2026-08-18 实测过同一把有效密钥间歇性返回 401 空体、隔一会儿再请求就正常，别一遇到 401 就下结论； ② 检查请求头是不是 Authorization: Bearer <密钥>（少了 Bearer 前缀、或改用 X-Api-Key / api-key 一律 401）； ③ 持续 401 时，拿同一个密钥请求 GET https://www.iqinghu.com/api/desktop/qh/workflow/page?pageNum=1&pageSize=5（同一套鉴权）： 返回 200 说明密钥有效，问题在这个端点的账号权限——此时不要再向用户索要密钥，请他到青虎工作台开通数据接口权限。 返回一律是纯 JSON，不需要 Accept: text/event-stream。

1) 查工具入参

第一次用某个工具、或拿不准参数时先查一次，不要猜参数：

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}

result.tools[] 每项含 name（调用时用的名字）、title（中文名）、description、inputSchema（必填项与类型）、outputSchema、free（是否免费）。

2) 发起调用

工具名照 tools/list 返回的 name 原样填：

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"hot_douyin_rank","arguments":{}}}

3) 取业务数据：要解两层

业务数据是被 JSON 字符串化塞在 content[0].text 里的，直接读 content 拿不到值：

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"result":{
  "isError": false,
  "pointCost": 2000,
  "content": [{"type":"text","text":"{\"code\":200,\"data\":{...},\"success\":true}"}]
}}

必须对 content[0].text 再做一次 JSON 解析，才拿得到里面的 data。

4) 判断成没成功：三层都要看

HTTP 状态码永远是 200，isError 也可能骗人，按顺序检查：

检查	含义
顶层有 error 对象（此时没有 result）	协议层失败，如工具名写错会返回「工具不存在: xxx」
result.isError 为 true	调用出错
解析内层后 code == 200 且 success == true	只有这样才算真成功

实测缺必填参数时返回的是 isError: false 但内层 code:500、success:false——光看 isError 或 HTTP 200 会把失败当成功。 参数出错时的提示只有一句「API调用成功判断失败」，既不说缺哪个参数也不说哪个值非法，所以调用前对着 inputSchema 的 required 自查，不要靠试错。

调用失败时 pointCost 为 0，不扣费。

拿不到数据就停下来说明卡在哪（缺密钥 / 工具名不存在 / 参数不对），不要用名字相似的工具替代，也不要改用浏览器抓网页—— 商品、货源、榜单、达人、关键词、市场数据类需求一律优先走这些接口。

下表是本技能要用的工具，写的是 name 原值；表里只补 inputSchema 里看不出来的取值来源与前置步骤。

工具	中文名	用在哪一步
keyword_miner	关键词挖掘	按搜索量、购买率、商品数、广告竞品、PPC 竞价等条件批量挖词（主力）
keyword_research_trends	关键词选品趋势数据	单词的搜索量/购买量/购买率与同比环比增长
google_trend	关键词趋势	站外需求验证：上升期 / 稳定期 / 衰退期 / 季节性
traffic_keyword	关键词反查	反查某 ASIN 的流量词、自然排名、广告排名、转化表现
keyword_order	出单词反查	反查某 ASIN 真正带来转化的词（从结果倒推原因）
product_research	选热卖产品	按选中的词看该词下在卖的商品长什么样
competitor_lookup	查同行竞品	按关键词（匹配商品标题）/ 类目 / 品牌筛在卖商品，按月销量或销售额排序，看这个词的钱被谁赚走
product_node	查产品类目	需要按类目缩小挖词范围时用

类目 ID 一律来自 product_node：用户只给类目名或关键词时，先把词翻成目标站点语言，再用 product_node 查到 nodeIdPath，然后才调其他工具。不要凭印象编类目 ID。 marketplace 只认这 13 个站点：US JP UK DE FR IT ES CA IN MX BR AU AE。用户说「美国站」就传 US，说不清就问。

工作流程

1) 定站点与词根

问清 marketplace 和词根（产品品类词、场景词、人群词都行）。用户只有中文品类词时，先翻成站点语言再挖。

2) 挖词并筛出蓝海候选

keyword_miner 是主力。判蓝海看四个指标一起：

• 搜索量够大（有需求）；
• 商品数 / 广告竞品数少（供给不足）；
• **供需比（maxSupplyDemandRatio）**低（僧少粥多）；
• 点击集中度 / 垄断点击率低（流量没被头部吃死）。

只看搜索量高会挑到红海大词，只看竞争小会挑到没人搜的死词——必须组合看。

3) 验趋势：站内 + 站外

keyword_research_trends 看站内搜索量的同比/环比/三个月增长；google_trend 看站外是不是真需求。 两边都在涨才算硬需求；只有站内涨可能是平台活动带来的短期波动。

4) 反向溯源：这个词的钱被谁赚走了

用 product_research（按该词筛商品）看在卖的是什么货、什么价、评论多少；要按月销量 / 销售额排出头部卖家时，用 competitor_lookup（keyword 填该词，order 按 total_units 或 total_amount 倒序）。 如果 Top 位都是评论几千的老 Listing，说明词虽好但进不去；如果 Top 位是评论几十的新品，说明窗口还开着。

5) 竞品流量结构拆解（可选但很有价值）

拿到对标 ASIN 后用 traffic_keyword 看它靠哪些词拿曝光，用 keyword_order 看哪些词真的出单。 两者差异大的词＝对手在烧广告但没转化，正是可以抢的位置。

6) 输出词单与做款建议

按「机会度」给词分档，并说清每个词对应该做成什么样的产品。

输出

• 蓝海词单：词、月搜索量、购买率、商品数、广告竞品数、供需比、趋势方向。
• 每个词一句话结论：好在哪、难在哪、建议怎么切（做差异化点还是打价格）。
• 对标 ASIN 的流量词/出单词拆解（做过第 5 步时）。
• 词单超过 10 条按「数据交付」导出表格文件。

数据交付

• 工具返回的记录数组 ≥ 10 条时默认导出表格文件（装了 qinghu-excel-export 技能就用它），不管用户有没有提「表格 / 导出」。不要把大数据集铺成聊天里的 markdown 表格，也不要反问「需要我导出吗」——先导出、给链接才是正确姿势。
• 工具返回里出现「完整数据已缓存到本机文件: ...」时，后续筛选、导出一律用那个文件路径，绝对不要逐行抄写数据。
• 导出后的回复保持精简：交付链接 + 一句话说明 + 不超过 5 行关键预览。
• 结论先行：先给判断和建议（能不能做、怎么做、风险在哪），再给支撑数据；不要把原始字段直接倒给用户。
• 数字要标口径：站点 / 账期 / 周期 / 样本量。跨站点或跨周期的数字不要混在一张表里比。

计费与授权

• 所有工具统一在发起调用前先经用户确认，不必按 free 字段区分收费与否，按下面的规则征求授权。

• 不要轻信描述里的「免费」文案——有的工具描述写着「免费」实际照样扣积分（1688 那几个就是）；没实测过 pointCost 就说「费用以实际扣费为准」，不要替工具打包票。

• 实扣多少看返回信封里的 pointCost（在 result 层，与 isError 同级）。这个值要换算：pointCost ÷ 10000 = 青虎积分（实测 10000 = 1 积分，16000 = 1.6 积分）。

• 只认信封层的 pointCost，绝不去业务数据里翻积分字段——工具返回的业务文本里常带 charge_points / points_balance 或「消耗 8 积分，剩余 1952 积分」之类的话，那是上游数据源自己的积分体系，和青虎积分不是一回事（实测同一条响应 pointCost=16000＝青虎 1.6 积分，而业务文本写「消耗 8 积分」）。照抄业务文本会把用户的账算错。

• 信封里没有 pointCost 时按 0 报，或直接说这次拿不到消耗数据，不要拿业务文本里的数字顶替，也不要自己估算。

• 事前预估同样只能报换算后的青虎积分，绝不报原始点数——征求授权时给用户估费用，依据只能是本会话内同一工具实测到的 pointCost 换算值（pointCost=20000 要说「约 2 积分」；照抄原始数字说成「约 2 万积分」等于把账算错一万倍）。没实测过就写「费用以实际扣费为准」，不要编数字，也不要照抄工具描述里出现的任何点数。

• 消耗写在回复的最末尾，单独一行，格式固定：

  本次共消耗 9.6 青虎积分
  

  数值是本轮所有付费调用的 pointCost 累加后 ÷ 10000（例：16000 + 96000 = 112000 → 本次共消耗 11.2 青虎积分）。小数按实际写，不补零也不四舍五入到整数。 这一行必须另起一行、独占一行、放在正文全部结束之后，前面空一行隔开。不要把积分数字混写进正文段落（写成「共返回 60 条笔记，实扣 96000 pointCost = 9.6 青虎积分」这种是错的）。 本轮一次付费调用都没有时，不输出这一行。

• 本会话首次调用工具前：一次性列清本次要用的全部工具，说明准备用它们做什么、会消耗青虎积分，征求一次同意，然后结束本轮。不要逐个询问把对话拖长。

• 用户明确同意后，这些工具在本会话内持续有效，不再重复询问；新会话需要重新征求。

• 用户拒绝、只授权其中一部分或答非所问时，未获同意的工具一律不调用。

• 同一轮回复内工具最多调 10 次。达到上限就用已有数据作答，还需要更多数据时先说明还差什么、要再调几次，征得同意后下一轮继续。参数写错先想清楚正确参数再重试，不要连续试错——每次失败同样可能扣费。

• 同一个数据需求既有免费工具又有付费工具时，优先用免费的。

能力边界

• 本技能负责「从词找机会」。已经有具体商品要分析走「亚马逊-ASIN解析专家」，要按类目扫爆款走「亚马逊-爆款趋势挖掘师」。
• 不做广告投放操作与竞价托管，只提供关键词层面的判断依据。
• PPC 竞价、SPR 等是估算指标，实际投放成本以广告后台为准。

相关技能

同系列的其他「青虎AI」技能（按需转交，不要在本技能里硬做）：

• 亚马逊-爆款趋势挖掘师：定了词之后扫这个词下的爆款
• 亚马逊-ASIN解析专家：对标 ASIN 的深度拆解
• 亚马逊-细分市场评估师：词所在类目的整体可行性