先说结论：存量 listing 的 AI 披露补全，靠运营一条一条肉眼过是不现实的。我把自己踩坑后沉淀的一套自查方法整理出来，清单和工具都开源了，拿走即用。

一、这次要查什么

2026-08 起亚马逊商品信息模板新增「AI 生成内容」披露字段，存量商品要在 2026-11-01 前补全，漏报按违规处理。与此同时，平台 AI 扫描对违禁词、绝对化用语的识别准确率已经很高，人工抽查模式基本追不上。

所以这次自查不是查一项，是查六类，我按踩坑频率排了序：

1. AI 披露字段本身：没声明的、声明值和实际不符的（声称「完全人工」但文案 AI 痕迹很重的，是漏标高危）
2. 促销词：free shipping、best seller、money-back guarantee、lowest price 这类，标题和五点里出现就是雷
3. 绝对化声明：cure、heals、guaranteed results、works instantly，非药品类目直接红线
4. 认证声明：FDA approved、organic、antibacterial、eco-friendly，没有真实证书支撑就是虚假宣传
5. 商标词：frisbee、velcro、hula hoop 这些「以为是通用词其实是注册商标」的，最阴间
6. 时效性禁用词：covid-19 这类蹭流量被封过的

二、为什么肉眼查会漏：两个我踩过的坑

坑一：混淆变体。你以为查 "free shipping" 就完了？实际文案里长这样：

- ＦＲＥＥ ＳＨＩＰＰＩＮＧ（全角字符）
- f-r-e-e shipping（连字符拆开）
- 全 场 最 低 价（中文中间加空格）

这三种肉眼扫过去全都漏。平台的扫描器会做归一化，你的自查工具不做，就等于没查。

坑二：词边界误报。反过来，粗暴的关键字包含会制造大量误报：查 cure 会把 secure、sculpture 全标红。运营被误报折磨两次之后，就不会再信任何报告了。所以正则必须带词边界，secure 不该命中 cure。

这两个坑决定了自查工具能不能用：漏报让你挨罚，误报让你弃用。

三、我的做法：把清单变成版本化的规则文件

我没有再养一个合规专员天天盯，而是把上面六类写成 YAML 规则包（每个平台一份：amazon / temu / tiktok），然后批量扫描：

- 匹配走三级归一化：全角折叠 → 混淆压缩 → 带词边界的正则，上面那些变体全能抓住
- 每条命中带规则 ID 和依据，能解释为什么判违规，不是黑盒
- 阈值即闸门：扫描不通过的 listing 直接卡在发布流程外

我做了两组试点（方法验证，不是广告数据）：

- 违规组：5 条含真实/构造违规文案的 listing，23 条命中，人工复核误报 0 条——促销词堆砌、全角/连字符混淆 free shipping 全抓住，写 Secure pairing 不误伤 cure，干净文案 0 命中不乱标红
- 合法高压组：5 条"合法但踩在规则边缘"的文案（法定免责声明、有证书编号的 organic/FCC/CE、图书类带出处的 bestseller），查出 10 条误报——主要是规则识别不了否定句式（平台强制的 not intended to…cure…声明被标红）和带证书/出处上下文的表述

两组合看误报率 30.3%，误报集中在 3 条规则上，已列为月度更新的首要收紧项。这个测试就是为了让工具别冤枉人：漏报让你挨罚，误报让你弃用。

这套东西开源了（MIT）：

- 在线检测：粘贴即查，计算全在浏览器本地，文案不上传服务器
- 命令行 / CI：批量扫目录，输出 SARIF，能挂进流水线
- GitHub Action 也能当合规闸门用

工具名 listguard。在线页和仓库链接我放一楼评论（正文外链若被拦就看评）。

四、免责说在前面

规则库依据公开平台政策和公开处罚案例整理，月度更新。它是辅助自查，不是平台官方判定，也不保证覆盖全部违规情形。保健品、母婴、化妆品、医疗器械高危类目请叠加人工复核。以平台最新官方政策为准。

五、想请大家帮忙的

如果你遇到过规则库没覆盖到的漏报、或者误报案例，评论区丢给我，我验证后加进规则包，下个月度更新带上。这类词库的价值就是靠真实案例喂出来的。