界面已本地化;技能介绍与说明文档按所选语言由 AI 自动翻译,代码、命令、路径和专业术语保留原文,以原作者文档为准。
探索技能
数据与研究 · SKILL.md

commercial-demand-research

commercial-demand-research

【数据与研究】Исследование коммерческого спроса по нише, географии, товару или услуге через Wordstat до перехода к рекламной семантике.

独立 GitHub 快照 · 自动分类 · 以原作者文档为准

技能说明

GitHub

name: commercial-demand-research description: Исследование коммерческого спроса по нише, географии, товару или услуге через Wordstat до перехода к рекламной семантике.

Исследование коммерческого спроса

Этот навык отвечает на вопросы о существующем спросе и сегментах рынка. Для кампаний, объявлений, бюджетов и работы с кабинетом используйте yandex-direct-unified после завершения исследования.

Порядок

  1. Пройти общий preflight навыков.
  2. Уточнить продукт или услугу, географию, язык, исключения и границу исследования.
  3. Проверить Wordstat маленьким запросом чтения.
  4. Собрать исходные данные до сегментов, рекомендаций и стоп-слов.
  5. Сохранить каждый ответ, запрос, географию, язык, время и способ сбора.
  6. Классифицировать каждую строку ровно в один слой: validated_service_demand, excluded_noise или doubtful.
  7. Сверить покрытие и только затем строить выводы и передачу в рекламу.

Сбор

  • первая волна использует 5–10 однословных масок из карты продукта;
  • связанные слова новой волны сначала проходят ручную проверку;
  • все строки сохраняются в raw/, а общий реестр — в data/all_phrases.csv;
  • ограничения, ошибки и неполный ответ фиксируются явно;
  • при недоступном источнике данные не заменяются догадками или поисковыми фрагментами.

Артефакты сбора включают raw/*.json, data/all_phrases.csv, data/collection_summary.json, исходную маску, географию, язык, дату и способ получения. Сбор продолжается волнами, пока новые проверенные маски добавляют существенную коммерческую лексику либо зафиксирован реальный блокер доступа или квоты.

Анализ

Коммерческий спрос, готовность продукта, готовность сайта и готовность рекламы — разные признаки. Сегменты выводятся из классифицированных строк, а не задаются заранее. Стоп-слова выводятся только из собранных данных после проверки защищённых слов.

Для большой очереди допустимо разделение на части. Каждая часть получает исходные строки и возвращает структурированный результат; число строк, порядок, устойчивые идентификаторы и границы частей проверяются механически. Итоговое объединение и смысловая проверка остаются за основной сессией.

Исполнители частей не имеют права придумывать строки, заменять построчную классификацию кратким пересказом, переносить сомнительные строки в подтверждённый спрос или самостоятельно выпускать окончательную агрегацию. Неполная часть, повторные ключи, потерянные граничные строки и изменение схемы отклоняются.

Результат

  • рабочая таблица с фильтрацией, поиском, сортировкой и полными фразами;
  • отдельные слои подтверждённого спроса, шума и сомнительных строк;
  • сегмент, объём, доля, основные фразы, исходные маски, сезонность и причина статуса;
  • таблица передачи include|defer|reject с причиной и точным целевым артефактом;
  • для рекламы — точный маршрут до кампании, группы и посадочной страницы либо явный блокер.

Основной результат — не только текстовый отчёт, а проверяемая рабочая поверхность. Она должна позволять искать и фильтровать фразы, сортировать сегменты, раскрывать исходные строки, отдельно видеть исключённые и сомнительные слои и выгружать таблицу без обрезки значимых фраз.

Таблица содержит как минимум сегмент, подсегмент при необходимости, показы, число фраз, долю, основные фразы, исходные маски, сезонность, слой и причину статуса. Это полный реестр, а не выбранный верхний список.

Проверка

  1. Повторно сверить продукт, географию, язык и исключения с метаданными сбора.
  2. Доказать, что каждая исходная строка представлена ровно в одном слое.
  3. Убедиться, что итоговые сегменты используют только validated_service_demand.
  4. Вручную просмотреть самые значимые исключённые и сомнительные строки.
  5. Проверить поиск, фильтры, сортировку, раскрытие и выгрузку рабочей поверхности.
  6. Просканировать артефакты на ключи, токены, файлы сеанса и частные идентификаторы.

Типовые ошибки

  • использование составной фразы вместо широкой исходной маски;
  • сегменты и стоп-слова, придуманные до сбора;
  • смешение шума с подтверждённым спросом;
  • выводы без полного построчного реестра;
  • переход к рекламной семантике до подтверждения бизнес-спроса;
  • исчезновение крупного сегмента из последующего плана без решения include|defer|reject.

Перед завершением проверить, что каждая исходная строка представлена ровно один раз, верхние исключённые и сомнительные строки просмотрены вручную, а в артефактах нет доступов и частных идентификаторов.

我的收藏