amazon-keyword-strategy

skill
Guvenlik Denetimi
Uyari
Health Gecti
  • License — License: MIT
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Community trust — 12 GitHub stars
Code Uyari
  • network request — Outbound network request in scripts/keyword_fetchers/base.py
  • network request — Outbound network request in scripts/keyword_fetchers/csv_fetcher.py
  • network request — Outbound network request in scripts/keyword_fetchers/sif_xlsx_fetcher.py
  • network request — Outbound network request in scripts/parse_input.py
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

Bu listing icin henuz AI raporu yok.

SUMMARY

亚马逊关键词库搭建+打法分析:ASIN/词表 → 可执行广告作战图 | Turn ASINs or keyword lists into an executable PPC battle plan

README.md
amazon-keyword-strategy

🎯 amazon-keyword-strategy

把 ASIN 或关键词表,转成可执行的广告作战图,每个词都带打法:主攻、截流还是否定

想了解更多最新AI行业动态,AI+电商/广告的行业实践方法,人与AI如何协作共生的思考,请关注公众号:【新西楼.AI】

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License: MIT
Python 3.9+
Version

标品/非标品分治 · 词根六分类 · 品牌双分类 · PPC 四象限 · 数据源无关 · 永不停摆

Created By Buluu@新西楼.AI


项目简介

buluslan(公众号:新西楼.AI) 研发的亚马逊关键词库搭建 + 打法分析 Skill。你输入竞品 ASIN(新品建库)、本品 ASIN(老品诊断)、单个竞品 ASIN(竞品拆解),或一份关键词表(词表深加工),Skill 自动反查出词 → 标品/非标品判别 → 词根六分类,把几百个关键词变成一份可执行作战图——每个词都带打法(主攻 / 截流 / 否定),区别于一次性关键词报告的数据罗列。数据源无关:没有数据源时上传词表照样跑。

[!TIP]
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一个 Agent 通用 的 Skill:输入 ASIN 或关键词表,输出带打法决策的作战图——不止给数据,给打法。

  • Agent 通用:适配任意 Agent(Claude Code / Codex / Cursor / OpenCode 等),装上即用
  • 数据源无关:适配器架构,不绑定任何数据服务商;没有数据源时上传词表照样跑
  • 永不停摆:核心打法逻辑只需关键词本身就能出,搜索量/竞争度是增强字段,缺失标 [缺失] 绝不脑补

它解决什么问题

  • ❌ 关键词工具给的是"词 + 数据",几百个词甩在脸上,哪些打、怎么打、什么阶段打还是没头绪
  • ❌ 否定词靠感觉拍,接口不匹配的配件词没否定干净,预算烧在不会转化的流量上
  • ❌ 品牌词一刀切当竞品截流——自有品牌词被截流等于放弃核心流量(卖品牌产品时品牌词占词库大头)
  • ❌ 标品和非标品打法混用:标品吃出单词集中打法、非标品吃长尾铺词,判错方向全盘皆输

✨ 它做什么

能力 说明
反查出词 输入 ASIN 自动拉 200-500 个关键词 + 搜索量/竞争度/转化/竞价字段(经适配器,按环境可用数据源切换)
标品/非标品判别 出单词集中度 + 外观相似度 + 功能性三维度判别,定调后续全部打法
词根六分类 每个词归入共性/属性/品牌/品类/受众/否定,分类驱动匹配类型和动作
品牌双分类 本品品牌词 → 主攻;竞品品牌词 → 截流。两者打法相反,混判是高频踩坑
否定词识别 四类信号:语义不相关 / 前台跑偏 / 转化极低 / 接口/规格不匹配的配件词(看着相关其实买本品的人用不上)
PPC 四象限 搜索量 × 竞争强度分蓝海主攻 / 精准控预算 / 长尾广泛 / 不建议打,落到匹配类型和预算倾向
属性机会 词根族按流量分位与竞争优势打机会分(本表内相对排序),「往哪个方向主攻」一眼可见
广告结构建议 六组倾向级分组卡片(品牌防御/核心攻坚/精准长尾/竞品截流/场景拓展/否定清单)——竞价给档位、预算给倾向,照着搭广告不用自己组装
作战图三件套 作战图.xlsx(精准词表+否定词表+PPC 策略+词根汇总+广告结构建议)+ 作战图.md(可读总结)+ 词表.json(结构化数据)

说一句就能触发

帮我搭 B08N5WRQ1Y 这个 ASIN 的关键词库
这 800 个词帮我分下类,哪些该否定
这个品是标品还是非标品?词表有了怎么打

🧠 打法方法论

词根六分类

每个词在广告里扮演什么角色,六类正交、每词归一类,分类驱动打法:

词根 判断标准 广告用途
共性词 产品最基础叫法,绝大多数同类 ASIN 都含 必须覆盖,广泛+词组+精准分层
属性词 修饰规格/特性/功能,能与共性词组合 精准投放,"小词带大词"核心载体
品牌词 专有名词——先分本品还是竞品(见下) 本品主攻 / 竞品截流
品类词 同类产品的其他叫法/上位词 广泛覆盖
受众词 用户身份/使用场景/人群标签 精准首选 + 人群定向
否定词 不相关/跑偏/低转化/接口不匹配 直接进否定词表,不入词表

品牌词双分类(高频踩坑点)

子类 判定 处理
本品品牌 = 你的 ASIN 厂商品牌(含变体) 主攻——自有品牌词是核心流量,归共性/属性处理
竞品品牌 词库中专有名词 ≠ 本品品牌 截流——精准投放,独立广告组,单独预算

卖品牌产品时品牌词占词库大头,全截流等于放弃核心流量。词库中某品牌词频次显著高于其他品牌词,优先怀疑是本品品牌。

标品 / 非标品三维度

维度 看什么
出单词集中度 少数词出多数单 = 标品;几百词各出几单 = 非标品——看转化数据分布,不是搜索量分布
外观相似度 搜索结果产品长得像不像
功能性 功能导向(标品倾向)vs 外观/风格导向(非标品倾向)

🚀 快速开始

安装(Claude Code skills 路径;Codex / Cursor 用户把 SKILL.md 当指令喂给 agent 即可):

git clone https://github.com/buluslan/amazon-keyword-strategy.git ~/.claude/skills/amazon-keyword-strategy

唯一 Python 依赖(渲染 xlsx 用):

pip install openpyxl

四种玩法任选(同一个分析引擎,按"ASIN 是谁的"分流):

你手里有什么 场景 说明
几个竞品 ASIN + 核心关键词 新品建库 逐个反查合并成候选词池 → 分主攻/截流/否定,标出新品期先打哪些词
自己在售的 ASIN 老品诊断 看自己实际吃什么词 → 否定止血、词结构体检
一个卖得好的竞品 ASIN 竞品拆解 拆它的核心词体系,看能不能切
词表文件(xlsx/csv)或粘贴的关键词 词表深加工 零依赖纯关键词也能出基础作战图;有搜索量/竞争列自动进增强层

ASIN 反查需环境有数据源工具(适配器自动探测);产物落盘在 output/{ASIN}_{日期}/

🔌 数据源(不绑定)

适配器架构:加新数据源 = 加一个适配器文件 + 注册表一行,核心逻辑不动。

  • 有数据源工具 → 自动反查拉词 + 填充增强字段
  • 没有 → 提示上传词表,绝不脑补关键词
  • 字段缺失 → 降级跑基础层,缺失标 [缺失],未实测标

🎁 接入福利

接入数据源工具时,用以下 buluslan(公众号:新西楼.AI)专属优惠码享折扣(下单时在「折扣券」处粘贴对应码):

工具 优惠码 折扣 购买链接
卖家精灵 · MCP XXL 9 折 open.sellersprite.com/pricing/mcp
卖家精灵 · 会员 XXL90(包月)/ XXL72(单人包年)/ XXL78(标准/高级/VIP 包年) 见官网对应套餐 sellersprite.com/cn/price
SIF · 会员 MBGAI 新购/增购/升级 88 折,续费 86 折 sif.com
SIF · MCP MBGAI 88 折 sif.com

本 skill 与两家工具的数据都打通:SIF 导出的关键词表(xlsx)可直接导入(「词表深加工」场景,含占位率/相关性列自动识别);卖家精灵环境配了 MCP 时适配器自动探测反查(「新品建库 / 老品诊断 / 竞品拆解」场景)。

卖家精灵优惠 SIF 会员优惠 SIF MCP 优惠
卖家精灵 SIF 会员 SIF MCP

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📁 结构

amazon-keyword-strategy/
├── SKILL.md                  # 路由心脏(工作流 + 边界 + references 索引)
├── references/               # 按需加载的规则文档
│   ├── generic-schema.md     # 通用输入 schema(数据源无关的字段定义)
│   ├── adapter-interface.md  # 适配器接口规范 + 字段映射
│   ├── standard-vs-nonstandard.md
│   ├── play-analysis-engine.md
│   ├── word-root-classification.md
│   ├── attribute-dimension-guide.md
│   └── battleplan-template.md
├── scripts/
│   ├── keyword_fetchers/     # 适配器层(base + 注册表 + 各源实现)
│   ├── parse_input.py        # 输入路由
│   ├── render_battleplan.py  # 作战图渲染(xlsx + md)
│   ├── word_frequency.py     # 词频统计(词根分类辅助)
│   └── validate_keywords.py  # 词库完整性校验
├── evals/                    # 测试用例
└── output/                   # 每次运行的作战图落盘

📜 License

MIT License — Copyright (c) 2026 Buluu@新西楼.AI

📖 写在最后

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