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Skill 广场linkfox-amazon-opportunity-screener

linkfox-amazon-opportunity-screener

营销与增长

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更新于 10-16 18:03

技能介绍

用途

本技能用于亚马逊反向选品。它不生成新的分析报告，而是从历史机会报告汇总而成的指标池中，按业务条件反向筛选出匹配的细分赛道与关键词，帮助卖家把模糊的选品想法（低竞争、需求增长、蓝海、痛点机会等）转化为具体的候选赛道。

正向与反向的区别：当用户已有某个关键词、想要一份完整的 AI 报告时，应使用 linkfox-amazon-opportunity-report；当用户已有业务筛选条件、想发现哪些关键词/细分赛道符合时，使用本技能。

主要能力

数据池为细分市场/关键词级别的指标记录（每条约 37 个字段），来源于过往亚马逊机会报告。记录代表某个细分赛道的快照，包含市场规模、增长、竞争、价格档位、人群画像、头部卖点与评论主题等。

筛选维度分为六组，所有筛选参数均为可选，但必须至少提供 keyword / nicheName 之一或任意一个指标筛选，完全为空的调用会被拒绝：

  • 市场规模与增长：如 nicheRevenue360dMinUsdAtLeastGte、nichePeakSearchVolumeAtLeastGte、nicheSearchVolumeYoyChangePctAtLeastGte、nichePeakMonthGte/Lte。
  • 竞争密度：如 nicheBrandCountLte、nicheBrandCountYoyChangePctAtLeastLte、nicheTop5ProductClickSharePctAtLeastLte、featureTop5BrandSharePctAtLeastLte。
  • 价格与档位：如 priceMinUsdGte、priceMaxUsdLte、priceSweetSpotMinUsdGte/Lte、priceEntryClickSharePctAtLeastGte、priceMidClickSharePctAtLeastLte、priceHighClickSharePctAtLeastGte。
  • 人群画像：如 demoPrimaryAgeMinGte、demoPrimaryAgeMaxLte、demoGenderDominant、demoPrimaryIncomeTier、demoLifeStageTagsContains。
  • 产品特征：如 featureNewAvgReviewCountAtLeastLte、featureEstablishedAvgReviewCountAtLeastLte、featureEmergingTrendTagsContains、featureUncommonFeatureTagsContains、searchTopCategory1Label。
  • 评论洞察：如 reviewPositiveTop1Topic、reviewPositiveTop1PctAtLeastGte/Lte、reviewNegativeTop1Topic、reviewNegativeTop1PctAtLeastGte/Lte、reviewNegativeTop2Topic、reviewStrategicInsightTagsContains。

完整参数列表、类型、取值范围与响应字段映射见 references/api.md。

使用方式

本工具调用 LinkFox 工具网关 API，调用约定、请求参数与响应结构见 references/api.md；也可直接执行 scripts/amazon_opportunity_screener.py 运行查询。

构建查询的原则：

  • 将意图转为具体边界：如“低竞争”对应 nicheBrandCountLte: 20；“快速增长”对应 nicheSearchVolumeYoyChangePctAtLeastGte: 100（同比 ≥100%）；“新人友好”对应 featureNewAvgReviewCountAtLeastLte: 500。
  • 先窄后宽：首次调用通常使用 2–4 个强筛选条件并设 limit=25；若结果为空或过少，应放宽或去掉最激进的筛选条件，而不是新增条件。
  • 搭配互补信号：品牌级与产品级集中度组合（featureTop5BrandSharePctAtLeastLte + nicheTop5ProductClickSharePctAtLeastGte）可揭示“品牌分散但产品集中”的品牌延伸进入信号。
  • 标签字段使用 snake_case 片段：featureEmergingTrendTagsContains、demoLifeStageTagsContains、reviewNegativeTop1Topic 等接受 snake_case 词片段并使用 LIKE 匹配，传入词根（如 size、parent、cordless）可覆盖归一化变体。
  • 忠于用户意图：不要擅自添加用户未要求的筛选条件；若用户只说“增长”，就只按增长筛选，除非其提到价格，否则不要额外限制价格。

常见场景示例：

  1. 按关键词反查细分赛道：{"keyword": "whoop band", "limit": 25}
  2. 新人友好低竞争赛道：{"nicheBrandCountLte": 20, "featureNewAvgReviewCountAtLeastLte": 500, "limit": 25}
  3. 高增长蓝海（同比 ≥100%，品牌尚未大量涌入）：{"nicheSearchVolumeYoyChangePctAtLeastGte": 100, "nicheBrandCountYoyChangePctAtLeastLte": 30, "limit": 25}
  4. 中档价格空白（低价主导、中档稀缺）：{"priceEntryClickSharePctAtLeastGte": 70, "priceMidClickSharePctAtLeastLte": 5, "limit": 25}
  5. 痛点切入——尺码抱怨强烈：{"reviewNegativeTop1Topic": "size", "reviewNegativeTop1PctAtLeastGte": 70, "limit": 25}
  6. 高端友好、女性主导赛道：{"demoGenderDominant": "female", "demoPrimaryIncomeTier": "high", "priceHighClickSharePctAtLeastGte": 25, "limit": 25}
  7. 峰值搜索 ≥10 万的 Q4 季节性赛道：{"nichePeakMonthGte": 11, "nichePeakMonthLte": 12, "nichePeakSearchVolumeAtLeastGte": 100000, "limit": 25}
  8. 追踪某已知竞品品牌周边的赛道：{"featureTopBrandsContains": "WHOOP", "limit": 50}

展示规则：仅呈现数据，将返回的细分赛道渲染为清晰的对比表（赛道名/关键词、市场规模、增长、品牌数、价格区间、关键标签），不给出主观商业建议；回显所用筛选条件以便用户调整；提醒记录为采集时点快照、并非持续更新；结果为空或过少时建议放宽最激进的筛选条件；查询失败时依据 msg 字段解释原因（最常见为“参数全空”保护）并建议至少添加一个筛选条件；结果用于前端渲染且不存储，无法送入 @智能数据查询 做二次聚合，如需跨赛道分组统计需本地计算或先拉取更大 limit。

处理大响应：为避免溢出智能体上下文，可将响应持久化到磁盘并只提取所需字段：

python scripts/response_io.py run --script scripts/amazon_opportunity_screener.py --out-dir <DIR> '<params>' python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>" # 或 --path "<JMESPath>"

--out-dir 应选在任意 git 工作树之外（如 Unix 的 /tmp/...、Windows 的 %TEMP%/...）。持久化响应可能含 PII、定价或鉴权敏感数据，请勿提交；文件不会自动删除，任务完成后请清理。run 会把完整响应写入文件，仅输出 schema 预览与文件路径；read 投影特定字段，支持 --limit/--offset 切片与 --format json|jsonl|csv|table 输出。当记录字段多、含不需要的字段、批量/分页结果、长文本字段或输出会被后续步骤复用时，优先采用该模式；小型一次性响应可直接调用主脚本。注意预览是截断的 schema 与样本，任何字段级决策都必须通过 read 从持久化文件读取。

适用场景

适用于美国亚马逊市场的细分赛道级反向选品，例如：低竞争/新人友好/品牌分散赛道；品牌退出（品牌数同比为负）；快速增长赛道（搜索量同比 ≥100%）；中档蓝海（低价主导但中档稀缺）；高端友好/高收入人群；女性/男性/混合市场；父母/学生/退休人群/健身爱好者等人生阶段标签；尺码/质量/耐用性等强痛点；舒适驱动、价值驱动卖点；追踪品牌 X 周边所有赛道；Q4 季节性赛道、Prime Day 窗口。

不适用场景：需要对单个关键词做完整 AI 报告时用 linkfox-amazon-opportunity-report；ASIN 级竞品调研、销量估算用 SellerSprite / Keepa / Sorftime 等工具；实时关键词排名、搜索词挖掘用 ABA / SIF 工具；美国以外的市场暂不支持；想通过 @智能数据查询 对赛道做分组聚合也不支持（数据未入库）。

边界判断：当用户用业务语言描述选品标准、想找匹配的候选赛道时适用本技能；当用户给出具体关键词、想要完整多维分析时用 linkfox-amazon-opportunity-report；当用户想深入赛道内的 ASIN/卖家时，转交产品搜索类工具。

限制

  • 仅支持美国站（amazonDomain = US）；用户请求其他市场时需告知本工具目前仅覆盖美国市场。
  • 无分页：没有 page 参数，可通过增大 limit（最大 200）扩大候选池；结果按采集时间倒序（最新在前）。
  • 至少需要一个筛选条件：无 keyword / nicheName 且无任何指标筛选的调用会被拒绝。
  • 快照数据：记录汇总自历史机会报告，新报告会随时间刷新数据池，但单条记录并非实时。
  • 细分赛道级粒度：输出为细分市场/关键词级别而非 ASIN 级别；要深入赛道内具体产品，需转交 linkfox-amazon-search、linkfox-keepa-product-search 等。

反馈

当出现以下情况时，通过 Feedback API 自动检测并上报反馈：技能描述的功能或用途与实际行为不符；技能结果与用户意图不符；用户表达不满或赞扬；你认为可改进之处。按 references/api.md 调用反馈 API，不要打断用户流程。